タグ

2020年7月14日のブックマーク (5件)

  • ソフトバンク、傘下の英半導体企業の株式売却など検討=WSJ

    ソフトバンクグループが傘下の英半導体企業アーム・ホールディングスの一部または全部の株式売却や株式公開などを検討している。米紙ウォール・ストリート・ジャーナルが13日、関係者の話として報じた。ロンドンで2016年7月撮影(2020年 ロイター/NEIL HALL) [13日 ロイター] - ソフトバンクグループ<9984.T>が傘下の英半導体企業アーム・ホールディングスの一部または全部の株式売却や株式公開などを検討している。米紙ウォール・ストリート・ジャーナル(WSJ)が13日、関係者の話として報じた。

    ソフトバンク、傘下の英半導体企業の株式売却など検討=WSJ
    sumakaigan
    sumakaigan 2020/07/14
    損正義
  • 感染者と同席「コロナパーティー」 「無敵」と参加の30歳死亡 「間違いだった」言い残し - 毎日新聞

    新型コロナウイルスに感染して米南部テキサス州の病院で死亡した男性(30)が生前、感染者と同席してウイルスがうつるかどうかなどを試す「コロナパーティー」に参加していたことが分かった。死の間際に「間違いだったようだ」と後悔の念を口にしていたという。米メディアが医師の話として12日までに伝えた。 米国では南部のテキサス、フロリダ州や西部アリゾナ州などを中心に感染拡大が深刻で収束の兆しが見えない。米ジョンズ・ホプキンズ大の… この記事は有料記事です。 残り317文字(全文527文字)

    感染者と同席「コロナパーティー」 「無敵」と参加の30歳死亡 「間違いだった」言い残し - 毎日新聞
    sumakaigan
    sumakaigan 2020/07/14
    コロナウイルス との本土決戦が控えている。進め一億火の玉だ
  • NHKを辞めることにしました。|たかまつなな(時事YouTuber)

    ※【報道関係者の皆さま】記事にして頂く際は、こちらの記事のリンクを貼ってくださいますよう、お願い申し上げます。 https://note.com/takamatsunana/n/n3ffa69cfc4d5 社会問題解決型の時事YouTuberになります! 皆さま、ごきげんよう。 お笑いジャーナリストの「たかまつなな」です。 この度、 NHKを辞め、時事 YouTuberになります。 そして、「社会問題解決型」の番組を作っていきます。 NHKを巣立ってこれからどんな生き方をしてゆくのか、 今思っていることをお話しします。 ①若者に刺さる番組を作りたい 私は4年ほど前に、「笑いで世直し」をコンセプトに、笑下村塾という会社を作り、全国の学校に「笑える!政治教育ショー」「笑って学ぶ SDGs」などの出張授業を届けています。1回の出張授業で投票率が84%まで上がったこともあります。ですが、ただ学校に

    NHKを辞めることにしました。|たかまつなな(時事YouTuber)
    sumakaigan
    sumakaigan 2020/07/14
    顔さえ良ければな。残念
  • バーチャル上で開催されている「ツール・ド・フランス」がめちゃくちゃ面白い|岡田 悠

    ツール・ド・フランスという自転車ロードレースがある。100年以上の歴史を持ち、世界3大スポーツイベントの1つとも称される巨大なイベントだ。毎年7月に開催される。 今年もその季節がやってきたわけであるが、ここ最近の状況下により、残念ながら秋へと延期になってしまった。その代わりに現在開催されているのが、歴史上初のバーチャル開催となる「バーチャル ツール・ド・フランス」だ。J SPORTSで観ることができる(僕はAmazonPrime経由で観ている)のだが、これがめちゃくちゃ面白い。 システムとしてはバーチャルサイクリングサービスのZwiftを活用している。実際のバイクをローラー台に設置し、仮想空間の中を走ることができるサービスだ。 漕いだパワーを変換するだけでなく、仮想空間上のコースの勾配や空気抵抗に応じてローラー台の負荷が自動的に変わる。上り坂に差し掛かれば重くなるし、誰かの後方にくっついて

    バーチャル上で開催されている「ツール・ド・フランス」がめちゃくちゃ面白い|岡田 悠
  • これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama

    イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ

    これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama