2020年01月01日

情報開発と利活用20191231




    • 今日の先端技術情報20191231

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      先端技術情報

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      ブロックチェーン

      中国銀行、3000億円分の債券をブロックチェーンで発行−−アリババ子会社や中国工商銀行に続く動き コインデスク・ジャパン 中国の4大商業銀行の1つである中国銀行は、ブロックチェーンベースで200億人民元(約3000億円)分の債券を発行した。これは、小規模企業、零細企業の資金... ブロックチェーンなど新興テクノロジーに取り組む企業は収益成長率が2倍以上に 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 総合コンサルティング企業アクセンチュアの最新調査によると、テクノロジーの活用が企業の業績に顕著な伸びをもたらすことが分かったほか、業界をけん引する... ブロックチェーン企業スペースチェーン、仮想通貨ハードウォレットを宇宙ステーションに送り出す【ニュース】 Investing.com 日本 ISSにおけるブロックチェーン用ハードウェアの初実証実験に向けたもので、ナノラックス製商用宇宙プラットフォームに接続される予定。また、スペースXの商用...

      IOT

      土の中で分解する紙で作ったIoT機器、大阪大学の春日貴章氏らの研究グループが開発 @IT IoT機器をわざと分解させて、自然のサイクルと調和させれば、環境負荷を抑えられる。春日氏らの研究グループは、回収が困難な地域でも、環境負荷をかけずに... AIとIoTを併用する企業は期待以上の価値を獲得--“AIoT”の目的は増収 ZDNet Japan SAS Instituteは12月3日、世界のビジネスリーダー(450人が回答)を対象にIoT/AI(人工知能)の利用実態を調査した結果を発表した。IDCのリサーチ/分析部門... 家族の運転をIoTで見守るサービス…オートバックス「くるまないと」発売へ レスポンス くるまないとは、センサーを内蔵した車載型IoT機器を取り付けることで、車の位置情報や移動情報を家族(見守る人)に提供するサービス。急ブレーキや急加速、急...

      仮想通貨

      仮想通貨セキュリティー企業のBitGoが解説する「仮想通貨を巡る『誤解』」とは? 金融・投資情報メディア HEDGE GUIDE 米経済誌のForbesは12月4日、Q&AサイトQuoraに投稿された「仮想通貨に関する誤解は?」という質問に対するTom Pageler氏の回答を掲載している。同氏は、... ウクライナで仮想通貨の取り扱いを含む法案が成立、FATF準拠のマネロン対策実施【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) ウクライナの国会にあたるウクライナ最高議会(ヴェルホーヴナ・ラーダ)は12月6日、FATF(金融活動作業部会)のガイドライン実施に関する法案が成立したと発表... ビットコインETF承認につながる進展!BTC先物投信がSECに承認される 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) ビットコイン先物に投資する投資信託がSECに承認された。仮想通貨市場に対するSECの姿勢に変化が表れているようだ。 =====================================================================

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    • 12の機械学習について知るべき役に立つこと(14)

      All learners essentially work by grouping nearby examples into the same class; the key difference is in the meaning of “nearby.” With non-uniformly distributed data, learners can produce widely different frontiers while still making the same predictions in the regions that matter (those with a substantial number of training examples, and therefore also where most text examples are likely to appear). This also helps explain why powerful learns can be unstable but still accurate.すべての学習者は本質的に近くの例を同じクラスにグループ化することによって作業します。主な違いは、「近く」の意味にあります。学習者は非一様分布データで (トレーニング例のかなりの数を伴うもの、及び従ってほとんどテキスト例がある可能性が高い)重要地域でまだ同じ予測をしながら広く異なる新分野を作り出すことができます。これも説明することができますなぜ強力な学びが不安定ではあるがなお正確となる可能性があることを説明する助けとなります。As a rule, it pays to try the simplest learners first (e.g., naive Bayes before logistic regression, k-nearest neighbor before support vector machines). More sophisticated learners are seductive, but they are usually harder to use, because they have more knobs you need to turn to get good results, and because their internals are more opaque.原則として、それは最も簡単な学習者を最初にしようとするために支払う(例えば、ロジスティック回帰の前の単純ベイズ、サポート ベクトル マシンの前のk−最近隣者)。高度な学習者は魅惑的だが、使用するのは通常困難です。なぜなら、彼らは良い結果を得るために回す必要がある多くのノブを持っているからで、その内部がより不透明だからです。=====================================================================

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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 08:50| 千葉 ☁| Comment(0) | ブログ | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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