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Rubrik Cloud Data Management(クラウドデータ管理)を紹介していきます。従来の高い&複雑&使い辛いバックアップリカバリでお悩みの方にお届けします。
Data / ML, EngineeringUber’s Big Data Platform: 100+ Petabytes with Minute LatencyOctober 17, 2018 / Global Uber is committed to delivering safer and more reliable transportation across our global markets. To accomplish this, Uber relies heavily on making data-driven decisions at every level, from forecasting rider demand during high traffic events to identifying and addressing bottlenecks in our
日本にキックボクシングを創設し、沢村忠の活躍で空前の大ブーム。さらに、芸能界にも進出し、五木ひろしを世に送り出した稀代のプロモーター、野口修。その数奇な人生を描いたノンフィクション『沢村忠に真空を飛ばせた男: 昭和のプロモーター・野口修 評伝』(新潮社)が話題を集めている。 ここでは、同書よりキックボクシング誕生前夜のエピソードを抜粋。神秘的な武道として扱われてきた“空手”は本当に強いのか……当時の格闘技関係者の苦悩を紹介する。 ◇◇◇ 「日本の格闘技の歴史で一番のターニングポイントと言えるのは、昭和39年の大山道場とムエタイの他流試合でしょうね。もし、あれがなければ、その後の日本の格闘技界って全然違ったものになっていたはずです。あれこそが、プロ格闘技の走りなんですよ。 プロレスにだって、UWF的なものは生まれなかったと思うし、極真もあそこまで大きくならなかったでしょう。ということは、僕も
関連キーワード Apache | アプリケーション開発 | データ オープンソースのメッセージキュー/ストリーム(連続的に発生し続けるデータ)処理ミドルウェア「Apache Kafka」(以下、Kafka)は、イベント駆動型アプリケーションの実現に役立つ。前編「医療機関がコロナ対策に『Apache Kafka』を活用 ストリーム処理の実力は」は、Kafkaを活用する米国疾病管理予防センター(CDC:Centers for Disease Control and Prevention)の取り組みを紹介した。 小売業者Walmart(ウォルマート)もKafkaを使用する企業の一社で、不正検出などのさまざまなアプリケーションにKafkaを利用している。同社のシニアソフトウェアエンジニアであるナビンダー・パル・シング・ブラー氏は、Kafkaに関するオンラインカンファレンス「Kafka Summit
3つの要点 ✔️ TransformerとCNNを組み合わせたモデル,Conformerを音声認識に応用 ✔️ 畳み込みモジュールがConformerにおいて最も重要であることがわかった ✔️ 既存の音声認識研究の中でも最高の精度を確認 Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition written by Anmol Gulati, James Qin, Chung-Cheng Chiu, Niki Parmar, Yu Zhang, Jiahui Yu, Wei Han, Shibo Wang, Zhengdong Zhang, Yonghui Wu, Ruoming Pang (Submitted on 16 May 2020) Comments: Accepted at Interspeech20
3つの要点 ✔️ BERT の埋め込み表現が各層で異なる情報を捉えていることを実証 ✔️ 各層の情報を統合して文ベクトルを構成する手法を提案 ✔️ 提案手法で主要なタスクでの精度向上を達成 SBERT-WK: A Sentence Embedding Method by Dissecting BERT-based Word Models written by Bin Wang, C.-C. Jay Kuo (Submitted on 16 Feb 2020 (v1), last revised 1 Jun 2020 (this version, v2)) Comments: Accepted at arXiv Subjects: Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (cs.LG); Multimedia (cs.MM) Of
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