オフィスで2画面作業しているならモバイルでも 昔ならオフィスで使うマシンといえばデスクトップパソコンが主流だったが、最近はノートパソコンが当たり前の時代になった。さらに近年の働き方改革により、外出時に持ち運んで使えるモバイルノートが支給される企業も多いことだろう。 こうしたノートパソコンやモバイルノートの利用は、場所にとらわれずどこでも作業できるため非常に使い勝手はいいものの、反面ディスプレーサイズはデスクトップ時代に比べたらだいぶ小さくなり、作業領域が限られてしまった。 作業領域を広くするべく、オフィスではサブディスプレーを設置して2画面で作業している人も多いことだろう。しかしその場合、いざモバイルワークで作業しようと思ったとき、「もう1つ画面があれば」と感じることになるはず。そこでモバイルワークのお供に使いたいのが、薄くて軽いモバイルディスプレー「On-Lap 1305H」だ。 「On
あなたは、何か課題にぶつかったとき、「誰かがやればいいのに」という人ですか?それとも、「よし、自分で解決してみよう」と思う人ですか?私達 Code for Japan は、たとえそれが解決困難に見えようとも、自分の手を動かして解決策を探る人たちに共感します。 Social Hack Day とは、何かやりたい人、やっている人がプロジェクトを持ち込んで、仲間を募り、みんなで手を動かしながらサービスをつくりあげる One day ハッカソンです。ハッカソンとは言っても、技術者やデザイナーなど、特定のスキルのある人だけしか参加できないイベントではありません。この日でプロトタイプを作り上げて終わりというものでもなく、継続的なものです。持ち込むものは新しいアイデアでなくてもかまいません。自分のやっていることを皆に伝え、共感をもってくれそうな仲間を集め、仲間が見つかったら一緒に作ってみる。1日頑張って
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AI分野をリードしているのは米中の巨大IT企業だが、レースの勝敗はまだ決まっていない。注目すべき国内AIスタートアップがある。ニッポンAIは捨てたもんじゃない。 Learn or Die(死ぬ気で学べ)――。この行動指針に沿って、存在感を高めているAI(人工知能)ベンチャーがPreferred Networks(PFN)である。 PFNは、2019年2月時点で国内唯一のユニコーン企業(評価額10億ドル以上の非上場スタートアップ)。独自でAIチップを開発するなど、米グーグルや米マイクロソフトに真正面から挑んでいる。PFNはニッポンAIを代表する会社といっていい存在なのだ。 ニッポンAIの将来を占うためにも、PFNという企業の分析は外せない。PFNは「Learn or Die」という指針に沿って、どのようにAI技術の開発を進めているのだろうか。ロボットに組み込んで使うAI技術の開発プロジェクト
インターネット上にある著作権侵害の漫画や論文などあらゆるコンテンツのダウンロードが全面的に違法となることが決まった。文化庁の文化審議会著作権分科会が13日に方針を了承したためだ。 国会での審議を経て著作権法が改正されると、家庭内などで個人が楽しむためならば許されてきた行為が広く規制されることになる。著作権者の許可を取らずに勝手にインターネット上に著作物をアップロードすることはこれまでも著作権法違反だったが、ダウンロードも広く違法化することで、海賊版対策を強化したいとの思惑がある。具体的には、どんな行為が違法になるのか。 例えば、違法にアップロードされたネット上の漫画や小説、論文などのファイルをダウンロードするのは禁止だ。海賊版サイトによる被害が甚大であるため、違法化するよう政府に求めてきた出版業界などの訴えが実った形だ。 だが法の網は、一般のネット…
眠ったガジェットを有効活用。東京五輪のメダルは都市鉱山から作る2019.02.15 12:307,838 岡本玄介 その名は「都市鉱山からつくる!みんなのメダルプロジェクト」。 昔から五輪競技で上位の成績を収めた選手に送られる、金・銀・銅メダル。designboomによりますと、2020年に開催される東京五輪とパラ五輪では、廃棄処分になった家電や携帯電話から取り出し、再利用した金属からメダルを鋳造するのだそうです。 これはかねてから言われている、「都市鉱山」というヤツですよね。家電の基盤や配線などのパーツに使われるレアメタルは、実は塵も積もれば山となる貴重な資源なのです。 必要量は? メダルに使われる金属(を含有する家電)は寄付で集まっており、金は目標30.3kgのうち93.7%である28.4kgが、銀は目標4,100kgのうち85.4%の3,500kgが、そして銅は2,700kgの100
「銀行のデジタル化は避けられない」 RPAで20万時間の業務削減へ 横浜銀行の挑戦:特集・RPAで仕事が変わる(1/2 ページ) 2020年3月までに約300業務で年間20万時間以上の業務量を削減する――横浜銀行がそんな目標を打ち出している。17年10月から本格導入し、既に大きな効果をあげている同行。どんな工夫があったのか、舞台裏を聞いた。 2020年3月までに約300業務で年間20万時間以上の業務量を削減する――横浜銀行がそんな目標を打ち出している。同行は2017年からRPA(Robotic Process Automation)を導入し、それまで手作業で行っていた定型業務を自動化する取り組みを行っている。17年10月の本格導入から約半年間で、5業務を対象に5000時間を削減するという“スタートダッシュ”を決め、社内でも好評という。 「銀行のデジタル化は避けられない」――そう話すのは、同
IBM Q System One enables universal approximate superconducting quantum computers to operate outside the research lab for the first time. It's a major step forward in the commercialization of quantum computing, which could one day enable breakthroughs in such areas as materials and drug discovery, financial services, and artificial intelligence. Learn more: https://ibm.biz/systemone.
IBM Unveils World's First Integrated Quantum Computing System for Commercial Use IBM to Open Quantum Computation Center for Commercial Clients in Poughkeepsie, NY YORKTOWN HEIGHTS, N.Y., Jan. 8, 2019 /PRNewswire/ -- At the 2019 Consumer Electronics Show (CES), IBM (NYSE: IBM) today unveiled IBM Q System One™, the world's first integrated universal approximate quantum computing system designed for
2018年12月14日、品川シーズンテラスカンファレンスにてRubyアソシエーションが主催するイベント「Ruby Business Users Conference 2018 Winter」が開催されました。すでにRubyを活用しているユーザーや、これからRubyをビジネスに活用しようと考えている人が集い、情報交換を行いました。基調講演「プログラミング言語サバイバル」に登壇したのは、一般財団法人Rubyアソシエーション理事長のまつもとゆきひろ氏。Rubyの開発をはじめて25年、今日のプログラミング言語の潮流とRuby開発者として感じている危機感について語りました。 プログラミング言語サバイバル まつもとゆきひろ氏(以下、まつもと):どうもこんにちは、まつもとと申します。今日は「プログラミング言語サバイバル」というタイトルでお話をしようと思います。 今年は、2月にイベントをやりましたが、Ru
Berkeley AI Research、未知の廊下をドローンが(単眼カメラのみで)衝突回避しながら自律飛行できる機械学習を用いた手法を発表 2019-02-15 Berkeley AI Researchの研究チームは、未知の廊下を無人航空機(ドローン)が衝突回避しながら飛行できる機械学習を用いた手法を発表しました。 論文:Generalization through Simulation:Integrating Simulated and Real Data into Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Autonomous Flight 著者:Katie Kang, Suneel Belkhale, Gregory Kahn, Pieter Abbeel, Sergey Levine 所属:Berkeley AI Research
We’ve trained a large-scale unsupervised language model which generates coherent paragraphs of text, achieves state-of-the-art performance on many language modeling benchmarks, and performs rudimentary reading comprehension, machine translation, question answering, and summarization—all without task-specific training. Our model, called GPT-2 (a successor to GPT), was trained simply to predict the
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