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前の記事 最新テーザー銃で撃たれた体験レポート(動画) 人体へのハッキング攻撃:発達する「神経工学」とその危険性 2009年8月 3日 Hadley Leggett Image: University of Washington。サイトトップの画像は別の日本語版記事より これまで研究者らは、指1本動かさずに脳波だけでコンピューターを操作し、『Twitter』にメッセージを投稿したり(日本語版記事)、車椅子を動かしたり(日本語版記事)できる技術を開発してきた。だが、神経科学的な機器が複雑化・ワイヤレス化した現在、一部の専門家たちは「脳ハッキング」のリスクを真剣に考えるべきだと警鐘を鳴らしている。 ハッカーたちは四六時中パーソナル・コンピューターに侵入しているが、もし、ハッカーたちがその悪意ある熱意を、これらの医療機器に向けたら何が起こるだろう。たとえば現在パーキンソン病やうつ病の治療に使われ
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について、最近二カ所で雑談した。 どちらも、アルコールなし(^^;。 整理のためにメモっておく。 twitterを見ていると、どんどんWebの情報がNowに近づいて、それを共有する人たちの近い未来の行動まで大きな影響を与えるようになっているのがわかる。 同時に、情報が代謝されて古くなるスピードも極端に速くなっている。場合によっては30分ほど。ハーマイオニー役の女優が亡くなった報道事件では、「死んだの?」が出回りはじめてから「デマ確定」が出るまでほんとうに短い時間だった。twitterそのものが誤情報に対する自己修復や、話題の自己完結性も高い。 携帯電話のメールでは一対一で1通giveしたら1通のレスポンスを期待して、レスポンスがなければ不満になり、送信受信のどちらも大きなストレスを感じることになる。それが人間関係の悪化につながったりする。twitterは気軽に1つ発言して、多くのレスポンス
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
今月から全ユーザーに無料開放されるGoogleの「ダークウェブレポート」ってなに? 使い方は?2024.07.17 12:00
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