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2019年1月14日のブックマーク (4件)

  • 国税vs新富裕層「新たな闘い」~新制度もすり抜ける海外資産(清武 英利) @gendai_biz

    大金持ちたちは、タックスヘイブンの国を使い、巧妙な資産隠しに精を出してきた。だが「自動的情報交換制度」で、それも困難になる――――と思いきや、国税と彼らの闘いは、新たな局面を迎えている。 金持ちに起きた異変 「富裕層の傭兵」と呼ばれ、一部の資産家に奉仕してきたプライベートバンカーたちが、これまでにない依頼を次々と受けている。それも、FacebookやLinkedInというSNSを通じて、国内のごく普通の人々から突然、こんなアクセスが入る。 「スポーツくじ『BIG』で大当たりした。どう運用したらいいのか、教えてください」 5億円以上のカネが転がり込んできたという。「宝くじやロト6で思いもかけないカネが入ったのだが、どうすればいいのかわからない」というアクセスを、同業者も立て続けに受けた。 新たな依頼者たちには、海外で運用メリットを享受したいという願望がある。ただし、ベテランのバンカーはすぐに

    国税vs新富裕層「新たな闘い」~新制度もすり抜ける海外資産(清武 英利) @gendai_biz
    tamtam3
    tamtam3 2019/01/14
    ワザワザ宝くじの当たり券を金出して買ってそれを子供に渡すテクニックがですね…ゴホゴホッ
  • 悪趣味な地下鉄駅改修案に府民仰天、大阪メトロ迷走に批判殺到(ダイヤモンド・オンライン) - Yahoo!ニュース

    昨年末、大阪メトロが発表した、駅のリニューアルデザイン案に、浪速っ子から大ブーイングが起きている。奇抜なデザインにも驚かされるが、すでに市営地下鉄時代に改装工事に着手している梅田駅、中津駅などのデザインを再変更するなど、経営判断の観点からも摩訶不思議である。(鉄道ジャーナリスト 枝久保達也) ● 「安っぽくて派手で悪趣味」 浪速っ子がNOを突きつけた 年の瀬も押し迫った12月20日、大阪メトロが突如発表した計画は、府民だけでなく日全体に大きな衝撃を与えた。 昨年4月に誕生した大阪メトロは、同年7月に発表した中期経営計画の中で「鉄道を核にした生活まちづくり企業」への変革を目標に掲げ、地下空間の価値最大化をうたっていた。今回の発表は「活力インフラプロジェクト」と題して、その具体ビジョンを示したもので、御堂筋線はビジネス、中央線はエンターテインメントの強化をテーマに地下空間の活用を進め、駅のデ

    悪趣味な地下鉄駅改修案に府民仰天、大阪メトロ迷走に批判殺到(ダイヤモンド・オンライン) - Yahoo!ニュース
    tamtam3
    tamtam3 2019/01/14
    金ピカ好きの太閤秀吉を愛しゴテゴテした看板が並びヒョウ柄のオバサンが歩く街、それが大阪シティ。美的感覚ガ狂ってる大阪にとって下品とか悪趣味とかそれ褒め言葉にしかならんのとちゃうん?
  • お金持ちが100円ショップを利用しないワケ

    ファイナンシャルプランナーの花輪陽子です。シンガポールでお金持ちと日々接していると、彼らにはお金に関して独自の思考をしていることがわかります。今回は、シンガポールのお金持ちが普段から実践している「お金が着実に貯まる思考法」を3つお伝えします。誰でもできるので、ぜひまねをしてみてください。 まず1つ目は、彼らの多くが「持ち家選び」を何よりも重視していることです。「あなたたちも、ゆくゆくはシンガポールに家を買うんでしょ」と言われることがよくあります。シンガポールの不動産は中心部だとファミリータイプで数億円ということもざらですが、中国人やインド人の友人たちはこうした物件を30代で購入していることも少なくありません。また、数十億円といった物件も珍しくないセントーサコーブ地区に不動産を買った友人もいます。 利回りが低くても「不動産」にこだわる理由 では、なぜ彼らは高額な不動産を買うのでしょうか。それ

    お金持ちが100円ショップを利用しないワケ
    tamtam3
    tamtam3 2019/01/14
    海外のワンダラーショップは目眩起こすほどのゴミしか並んでないから当然、日本のSeriaとか本当に神に思える
  • メモリとアルゴリズムだけでニューラルネットワークを実現――プロセッサを使わず消費電力を1000分1に - fabcross for エンジニア

    カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)の研究チームは、高効率、高速なニューラルネットワークによる学習を実現するため、消費電力を最大で1000分1に減らせる新たなハードウェアとアルゴリズムを開発した。将来的には、スマートフォンや組み込み機器など低消費電力デバイスでのニューラルネットワーキングの実現を狙う。研究成果は、2018年12月14日発行の『Nature Communications』誌に掲載されている。 一般的に、ニューラルネットワークが物体の認識や自動運転などの高度なタスクを処理できるように学習させるには多くの電力と時間が必要だ。そのトレーニングには数百から数千のプロセッサというコンピューターネットワークを使っても数週間から数カ月かかり、その大半はメモリとプロセッサの間でデータのやり取りに消費されている。この問題を解決するため、UCSDのDuygu Kuzum教授率いる研究チー

    tamtam3
    tamtam3 2019/01/14
    はぁ??何書いてるのかさっぱり理解できない。原文探しに行くか