令和維新への挑戦

​情報開発と利活用20191225
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”大和田滝惠氏の典型的なＭＭＴ藁人形プロパガンダ”
NEW!2019-12-25 17:08:03

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今日の先端技術情報20191225
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先端技術情報

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仮想通貨

2019年の仮想通貨に関する犯罪被害額は約4800億円、セキュリティ企業がレポート発表 コインチョイス 仮想通貨やブロックチェーン関連のセキュリティ企業であるサイファートレース（CipherTrace）が、2019年第3四半期の仮想通貨業界全体の盗難などによる被害額... 先端技術の受け入れ調査、「仮想通貨は3割」と慎重姿勢＝文科省 株式会社CoinPost 先端技術としてリストに入った「仮想通貨」を受け入れるとした回答が最も少なく、全体の33%に留まったという。他40%を下回ったのは、ゲノム編集食品やクローン.. 仮想通貨取引所にビットコイン資産が集中｜「銀行化」進行でハッキング等のリスク上昇の恐れも 株式会社CoinOtaku (プレスリリース) (ブログ) 仮想通貨取引所の「ビットコイン銀行」化が進行でハッキングリスク上昇の恐れ.仮想通貨取引所にビットコインユーザーの資産が集中していることが明らかになっ...

IOT

KCCS、Wi-Fiを活用して屋内でもIoTデバイスの位置情報を提供 ITmedia IoT（Internet of Things）機器は、物流業界などをはじめとして普及領域が広がっている。しかし、その位置情報を取得する手段として一般的なGNSS（全球測位... 国内製造業のIoT活用はなぜ進まないのか、強さの源泉たる現場力を引き出せ ＠IT MONOist 日本の製造業にとってIoT活用が課題となっているが、なかなか進んでいないのが実情だ。工場など向けのものづくりIoTプラットフォームの導入も10％にとどまっ... IoTが“空気清浄”という体験をネクストレヴェルへ：PARTY伊藤直樹が体験した新たなるAIRMEGAの実力 WIRED.jp IoTプロダクトのデザインやサーヴィスの設計なども数多く手がけるため、日ごろからさまざま生活家電を試用する伊藤は、空気清浄機に何を求めるのだろうか。

ブロックチェーン

次世代ユニコーンのグットラックスリー、ブロックチェーンゲーム開発資金をクラウドファンディングにより調達 ...The Nodist福岡を拠点とする株式会社グットラックスリーは、株式型クラウドファンディング「FUNDINNO」において、ブロックチェーン技術を進化させ、バーチャル世界に新たな... 学歴詐称、ブロックチェーンで防ぐ～室工大がNTTと開発 日本経済新聞 室蘭工業大学（北海道室蘭市）とNTT西日本は2日、個人の学位や学歴の証明をブロックチェーン技術で裏付けする研究に取り組むと発表した。情報の流出リスク... フォビ、中国政府との関係をさらに強化 国家主導のブロックチェーン・アライアンスに参加 コインデスク・ジャパン フォビ・チャイナ（Huobi China）は中国政府が支援するブロックチェーン・アライアンスに参加した。同アライアンスは中国で最も影響力を持つインフラ・サービス・... ==========================================================

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NEW!2019-12-25 17:03:49

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12の機械学習について知るべき役に立つこと(8)
If a constant number of examples is distributed uniformly in a high-dimensional hypercube, beyond some dimensionality most examples are closer to a face of the hypercube than to their nearest neighbor.例の一定数が高次元超立方体に均一に分散される場合、いくつかの次元を超えてほとんどの例は、彼らの最も近い隣人へより、ハイパー キューブの顔に近いです。And if we approximate a hypersphere by inscribing it in a hypercube, in high dimensions almost all the volume of the hypercube is outside the hypersphere. This is bad news for machine learning, where shapes of one type are often approximated by shapes of another.超立方体でそれを超球に内接することで超球に近似する場合、高次元で超立方体のほとんどすべての体積は球の外側です。これは、機械学習にとって、悪いニュースです。そこでは1つのタイプの図形が別の図形で頻繁に近似します。Building a classifier in 2 or 3 dimensions is easy; we can find a reasonable frontier between examples of different classes just by visual inspection. But in high dimensions it’s hard to understand what is happening. This in turn makes it difficult to design a good classifier. Naively, one might think that gathering more features never hurts, since at worst they provide no new information about the class. But in fact, their benefits may be outweighed by the curse of dimensionality.２次元あるいは３次元で分類子を作ることは容易です；我々は単に目視検査によって異なったクラスの例の間に合理的な新分野を見いだすことができます。 けれども高次元で何が起きているか理解することは機能を集めることは決して傷つけることはありません。なぜなら、最悪の場合彼らがクラスについての新しい情報を提供しないからです。しかし、彼らの利益は次元性ののろいによってより上まるかもしれません。==========================================================

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NEW!2019-12-25 15:16:17

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早すぎるかな。
この投稿をInstagramで見る Sunmi Tongan(@tongansunmi)がシェアした投稿 - 2019年Dec月24日pm3時25分PST

NEW!2019-12-25 08:25:39

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