ソニーとソニー・グローバルエデュケーションは8月9日、複数の教育機関のデータを一元的に管理し、信頼性のある学習データやデジタル成績証明書などの登録・参照を可能にするシステムを開発したと発表した。ブロックチェーン技術を応用した「学習到達・活動記録をオープンかつ安全に相互利用する技術」を用いているという。2018年のサービス展開を目指す。 新開発したシステムは、改ざんが困難な形で事実情報を登録する機能と、登録情報へのアクセスコントロール機能を持っており、権限付与した第三者に信頼性の高い情報を開示できるという。ソニー・グローバルエデュケーションは、この新しいシステムの上で、複数の教育機関がデータを活用できる新たな教育・学習サービス基盤を構築する予定。 このシステムは、米国IBMが提供するIBM CloudおよびLinux Foundationが提唱するHyperledgerプロジェクトの1つであ
ビッグデータ処理のオープンソースソフトウエア(OSS)である「Apache Spark」のディープラーニング(深層学習)対応が進んでいる。Sparkの主要開発企業である米Databricksや米Intel、米Microsoft、米Verizon傘下の米Oath(旧Yahoo!)などが、Sparkの深層学習対応に熱心だ。 分散処理ソフトのSparkは、2014年ごろには機械学習の大規模化に欠かせない存在だと認識されていた。しかしその後の深層学習の台頭によって存在感が薄れていた。深層学習の高速化にはGPU(Graphics Processing Unit)が向いていることが分かり、米Googleが公開した「TensorFlow」などGPUに対応した深層学習フレームワークが人気を集めるようになったためだ。 ところがここに来て、Sparkを深層学習に対応させる動きが活発化している(表)。2017年
FeRAMの長期信頼性に関する特徴:福田昭のストレージ通信(68) 強誘電体メモリの再発見(12)(1/2 ページ) 強誘電体不揮発性メモリ(FeRAM)の長期信頼性を決めるのは、強誘電体キャパシターの分極特性だ。今回は、強誘電体キャパシターを劣化させる主な現象として「疲労(ファティーグ:fatigue)」と「インプリント(imprint)」について解説する。 FeRAMはデータの読み出し回数にも制限がある 前回は、強誘電体不揮発性メモリ(FeRAM)のメモリセルの構造をご報告した。今回は、FeRAMの長期信頼性に関する特徴を簡単に解説しよう。 FeRAMに限らず、不揮発性メモリの長期信頼性を左右する代表的な性能は2つある。1つは、書き込んだデータをどのくらいの期間、保存しておけるかを示す指標だ。「データ保持期間(data retention)」と呼ばれる。もう1つは、データを書き込める回
8/10のNTT Tech Conference #2 にて発表の時間をもらってこのタイトルで喋ってきた ntt-developers.github.io 発表が決まるまで これはNTTグループ内のソフトウェア・ネットワーク系技術者が集まるコミュニティで、誰が発表者になれるかは投稿されたProposalに対するコミュニティ内での投票によって選考される。 何を話したいか自分の中でも固まりきっていなかった上に、主催者の話をロクに聞いていなかった自分は小さい部屋で僕のことを知る人しか集まらない不人気セッションを勝手に想像しており、abstractを書く欄に「実世界で使われている分散システムを構成する際に理解してほしい議論についてkumagiが一人で滔々と語る。」という漠然とした説明を書いた。初心者にこそ聴いて欲しいという身勝手な理由でレベル設定をBeginnerにし、自己紹介欄に至っては本当は経
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