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CVPR 2018 完全読破チャレンジ 概要.CVPR2018に採択された1,000本弱の論文をcvpaper.challengeのメンバーおよびコラボレータで読破し、まとめ資料を全て共有するチャレンジです。CVPR(IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)はコンピュータビジョンやパターン認識の分野におけるトップ国際会議と位置付けられ、採択率は例年20%代と競争が熾烈であり必然的に論文のクオリティも高度になります。したがって、同会議に採択された全論文の要旨をまとめることは分野の現在を映し、世界中の研究者のアイディアや研究手法を知識として捉えることができると考えます。同国際会議に提案された技術を、新規性が保たれているうちに皆さんにお知らせするため、締め切りを2018年8月中(〜2
となります。 サンプルは下記のようになります。 private void frmMain_Load(object sender, EventArgs e) { // フォームをロードするときの処理 chart1.Series.Clear(); // ← 最初からSeriesが1つあるのでクリアします chart1.ChartAreas.Clear(); // ChartにChartAreaを追加します string chart_area1 = "Area1"; chart1.ChartAreas.Add(new ChartArea(chart_area1)); // ChartにSeriesを追加します string legend1 = "Graph1"; chart1.Series.Add(legend1); // グラフの種別を指定 chart1.Series[legend1].Cha
やったこと ブロックチェーンはシェアリングエコノミーを低コストで実現できる可能性があります。そこで以下の様なシステムをプロトタイピングしてみました。 プラットフォームはイーサリアムを使用しています。 パソコンとUSB機器があれば、無料で試すことができます。 OSはWindows10を使用しました。 1.入金されると変数がTrueになるコントラクトを作成します。 2.pythonから変数の状態を監視します。変数がTrueの場合は、自動的にIoTの電源をONにします。 3.ユーザーは一定時間IoTを使用することが出来ます。 4.一定時間後にIoTの電源を自動的にOFFにします。同時に、変数の値をFalseに変更します。この処理もpythonから行います。 スマートコントラクトの実行環境の構築 まずはスマートコントラクトを実行する環境を構築しましょう。 GethとMistWalletのダウンロー
Riot.jsの話。 カスタムタグが増えるにつれ、Riot CLIによるコンパイル時間がバカにならなくなってきた。 特にwatchの立ち上げ時に時間がかかる。 コンパイルオプションとしてBabelとStylusを使用しているので、最初これらを疑ったが、buildのみだとさほどかからないので、Riotのwatchオプション内で何かまずい事が起きていると思われる。 そこで、私の上長がファイル変更の監視をchokidarで行う方法に書き直したところかなり改善された。 ソース全体のビルドはnpm run buildのみで行い、npm run watchでは初回ビルドを行わないようにした。 { "scripts": { "build": "riot --type babel src/tags lib/tags", "watch": "SHELL=/bin/bash chokidar 'src/tag
ものつくるひと 「ものつくるひと」は、画期的製品・サービスの開発に取り組む担当者の横顔に迫る『週刊ダイヤモンド』の人気連載です。「もの」とは文字通りの「物」だけではなく、店舗の開発、新サービス、規格など、広めに定義してお届けします。 バックナンバー一覧 田中宗が夢を懸けるのは、量子アニーリングの活用研究である。米グーグル、NASA(米航空宇宙局)などが実現に力を注ぐ革新的な領域だ。田中はこの分野で企業から引っ張りだこの若手研究者である。 量子アニーリングとは、量子の性質を利用し、組み合わせ最適化問題を高速、高精度で解こうという計算技術だ。 いわゆる量子コンピューターとは違って、最適化問題に特化する。膨大な選択肢の中からベストなものを探し出すのに、大きな力を発揮すると期待されている。 組み合わせ最適化問題として知られているものに、「巡回セールスマン問題」がある。 セールスマンが全ての訪問先に
今回はadversarial exampleについて解説していきます。Adversarial exampleというのは、下図のように摂動を与えることによりモデルに間違った答えを出力させてしまうもののことです。 この例では、もともとモデルがパンダと正しく分類することができていた画像に摂動を与えることで、テナガザルと誤分類させています。しかし、人間には元の画像との違いはほとんど分からず、パンダのままに見えます。 Adversarial exampleは機械学習モデルを実用化していく上で大きな問題となります。例えば、交通標識をadversarial exampleにしてしまえば、自動運転車をだませてしまう可能性があります。 注目を集めてきている研究分野ですが、まだちゃんと調べたことがないという人も多いかと思います。今回もなるべく丁寧に解説していきたいと思います。 目次 基礎 攻撃 防御 論文紹介
Google日本法人にて経営企画室兼営業戦略企画部統括部長、ソフトバンクにてiPhone事業推進室長、Twitter日本法人にて広告事業統括および東アジアのブランド戦略統括を歴任。世界最大の広告会社WPP傘下のデジタルエージェンシーAKQA日本法人代表、PwCコンサルティング エクスペリエンスセンター長、LINE株式会社 執行役員(広告事業戦略担当)を経て、現在、ボストン コンサルティング グループ パートナー&アソシエイトディレクター、東京都市大学教授。富士総合研究所(現みずほ総合研究所)で研究員としてキャリアをスタート。博報堂在籍時には、ストラテジックプランナーとしてNYフェスティバルAME賞、MAA The GLOBES Awards金賞、マーケティング朝日賞大賞などを受賞。コロンビア大学建築・都市計画大学院修士課程修了、東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻博士課程修了、博士(
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