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2017年10月19日のブックマーク (4件)

  • 本物の車が同梱された「グランツーリスモSPORT」のバンドルが登場

    ソニー・インタラクティブエンタテインメント台湾(SIET)は、物の車が同梱された「グランツーリスモSPORT」のバンドルを発表した――バンドルの価格も物凄いことになっている。 NeoGAFのユーザーが発見したこのバンドルの価格は、なんと約4万6600ドル(約526万円)。ゲーム編に加え、2018年モデルの「Mazda MX-5」(マツダ ロードスター)がついている。 SIETが販売するバンドル「グランツーリスモSPORT超級同梱」、CK101より引用。 NeoGAFによれば、このバンドルは既にとある車愛好家が購入したとのこと。バンドルの収録内容は、PS4用の「グランツーリスモSPORT」のソフト、PlayStation4 Pro体、PS VRのバンドルパック、4K対応有機ELテレビ「BRAVIA」、Thrustmasterのレーシングホイールコントローラー「T-GT」、APIGAのレ

    本物の車が同梱された「グランツーリスモSPORT」のバンドルが登場
    theblackcoffee
    theblackcoffee 2017/10/19
    間違ってポチったら泣くな…。
  • 時速100キロ以上で「キンコン、キンコン♪」なぜ速度警告音は無くなったのか (オートックワン) - Yahoo!ニュース

    Q:かつて、日で走るクルマは時速100キロを超すと「キンコン♪キンコン♪」と鳴る速度警告音が鳴っていましたが、いつのまにか廃止されてましたね、速度警告音はなぜいきなり無くなってしまったのでしょうか? かつて“ターボ車”ばかりだった日車たち A:それは、主にアメリカからの圧力によってです。 1980年代、日の貿易黒字が急拡大し、中でもアメリカに対する黒字が巨額に膨れ上がり、大きな日米問題になりました。アメリカは閉鎖的な日市場に対する非難を強め、いろいろな問題点を追及したのです。 自動車に関しては、すでに関税はゼロにされていましたが、日のさまざまな規制が「非関税障壁だ」と指摘されました。最大のものは「3ナンバー車の自動車税が高いこと」。その他、反射板のサイズの規定など、日市場の些細な規則を守るために、輸入車は細かい改造をしないと売ることができませんでした。 その中のひとつが、速度警

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  • 日産、全車両の出荷停止 国の不正指摘後も無資格検査 (朝日新聞デジタル) - Yahoo!ニュース

    日産自動車は、無資格の従業員に新車の検査をさせていた問題で、国が9月に不正を指摘した後も、国内の三つの工場で検査に無資格者が関わっていたことが新たにわかったと発表した。追浜工場(神奈川県横須賀市)、栃木工場(栃木県上三川町)、日産自動車九州(福岡県苅田町)の3工場。これに伴って、日産グループの国内全6工場で生産している国内市場向けの車両について、完成検査業務、車両出荷、車両登録の停止を決めた。 【写真】問題が発覚した追浜工場で検査ラインに並ぶ日産リーフ 日産は2日に西川広人社長が会見して謝罪した以降も、日産車体湘南工場で無資格検査を続けていたことが発覚したばかり。今回はこれとは別の事案。 日産は、今回の事案でもリコールの届け出を検討する。対象は約3万4千台となる見込み。一連の問題で、同社はすでに約116万台のリコールを国土交通省に届け出ている。

    日産、全車両の出荷停止 国の不正指摘後も無資格検査 (朝日新聞デジタル) - Yahoo!ニュース
  • 「AlphaGo」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース

    囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「AlphaGo」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「AlphaGo」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「AlphaGoZero」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基ルール以外には何も教えず、わずか3日間で500万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で

    「AlphaGo」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
    theblackcoffee
    theblackcoffee 2017/10/19
    人類も全て合計すれば何千万局も打ってるわけで、いかに最適打への思考方法が人から人へ伝えられていなかったかが問題では。もし一人でこれだけの局数を打てれば同じになれたかも。