タグ

2019年10月13日のブックマーク (4件)

  • デジタル通貨「Libra」協会からVisa、Mastercard、Stripe、eBayも脱退

    米Facebookが6月に発表した暗号通貨「Libra」の運営を担う「Libra協会」への加盟を表明していたVisa、Mastercard、Stripe、eBay、Mercado Pagoがそれぞれ、公式に加盟を見送ると発表した。米CNBCなどが10月11日(現地時間)に報じた。 4日にはPayPalが加盟見送りを発表しており、初期グループとして発表された28社中、6社が立ち上げ前に離脱したことになる。 これでLibraは米国の主な決済業者を失った。決済関連企業として残るのはオランダに拠点を置くPayUのみだ。 Libra協会は、14日に最初の公式会議をスイスのジュネーブで開催する予定だ。この会議で正式な憲章が作成され、参加企業は創立メンバーとして署名する見込みだ。 Visaはメディアに対し「現時点では、Libra協会に参加しないことを決定した。われわれはLibraの評価を続け、協会が運営

    デジタル通貨「Libra」協会からVisa、Mastercard、Stripe、eBayも脱退
    tinsep19
    tinsep19 2019/10/13
    Libraは資産移転DSLの可能性を残したので今後この流れが続くかどうか。DXの観点からは立法、法務などがDDDのドメインエキスパートになれるかどうか、だからなぁ。
  • 食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー(井上明人) - エキスパート - Yahoo!ニュース

    久しぶりのyahoo個人への投稿となりますが、この記事を公開するのは、正直、気が重いな、と思いつつ、公開します。 というのも、今、べログに対して非常にネガティブな解釈が広がっているわけですが、何かしらポジティブな材料を提供するとなると、確実にいろいろ言われるだろうなあと思って気が重くて仕方がないのですが、ただ、人生の一時期、べログにハマっていた人間として、論点として提供されるべきポイントが、提供されていないと感じましたので、記事を公開する次第です。 ◆べログの評価点数分布の「不自然さ」 さて、近年、べログの点数評価アルゴリズムは、頻繁にその不正を疑われ議論になっています。 2016年には、評価アルゴリズムのリセットがあった際には、いくつかの店舗がいきなり3.0の点数にリセットされるなどといったことがあり、記事にもなりました。 そして10月8日に、藍屋えんさんという方が、ご自身のブ

    食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー(井上明人) - エキスパート - Yahoo!ニュース
    tinsep19
    tinsep19 2019/10/13
    Googleだって詳細はわからないんだからポリシーや方針だけで良くない?それが淘汰につながるわけだし。
  • 巨大台風一過に首都圏の雨水管理システムのすごさとそれでも限界ではないかと思う個人的な分析|安川新一郎 BRAIN WORKOUT〜人工知能(AI)と共存するための人間知性(HI)の鍛え方〜

    下水道局では下水道整備時は50%の雨水が下水管を流入するとして設計していたが市街地化が急速に進み、80%の雨水が地中に浸透せずに一気に河に流れ込む状態になっている。今は新しく建設される道路の地下空間には巨大な貯留施設がほぼ必ず建設されている。昨日の雨の様子を見ながら、巨大な地下空間に静かに轟々と流れ込む大量の水を想像していた。 2. それでも、後少し勢力を維持して上陸していたらほとんどの河川は決壊していた?それでも、都市浸水の専門家が想定しているのは時間100mのそれも局地的なゲリラ豪雨だ。荒川の対策の前提も3日で500mmだ。 国土交通省HP 防災・減災の推進 ‐ 都市浸水対策 「東京都における総合的な治水対策のあり方について(61答申)」 に示されている4つの目標治水水準 http://www.toshiseibi.metro.tokyo.jp/topics/h26/pdf/topi0

    巨大台風一過に首都圏の雨水管理システムのすごさとそれでも限界ではないかと思う個人的な分析|安川新一郎 BRAIN WORKOUT〜人工知能(AI)と共存するための人間知性(HI)の鍛え方〜
    tinsep19
    tinsep19 2019/10/13
  • 時間方向に集約されたデータを用いた時系列予測 - Preferred Networks Research & Development

    記事は、2019年夏のインターンシップに参加された太田真人さんによる寄稿です。 こんにちは、2019年夏のインターン生だった関西学院大学大学院M1の太田です。大学では、ベイズモデリングの応用で研究しています。インターンでおこなった業務について紹介します。 概要 私は、時系列予測に取り組みました。実問題では、データを細かい時間スケールで長期間保存できず、過去のデータから秒を分スケールに集約して保存することがあります。 他にも、数年前までは、1ヶ月や1日単位で来場者数(売り上げ)をカウントしていましたが、最近は、高い時間分解能(日にち、時間単位)で予測したい需要が高まり、細かくデータを取り始めることもあると考えます。 その場合、データを集めたばかりの頃は、時系列長が短く予測が難しいことがあります。そこで、集約されていない時系列データは直近の短い期間しかないが、集約された時系列データは長期間あ

    時間方向に集約されたデータを用いた時系列予測 - Preferred Networks Research & Development
    tinsep19
    tinsep19 2019/10/13