How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
2018年4月6日のブックマーク (9件)
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agw 2018/04/06
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ロンドン・シティ空港、ブライアン・イーノ『Ambient 1: Music for Airports』を空港内で一日中放送 - amass
ブライアン・イーノ（Brian Eno）が1978年にリリースした“空港のための音楽”『Ambient 1: Music for Airports』。ロンドン・シティ空港では、アルバム発売40周年を記念して4月4日の一日限定で、このアルバムをセキュリティエリアで一日中流しています。同空港の担当ディレクターによれば、当日はアルバムをループ再生で一日中放送。ただ、同空港では玄関から出発ゲートまで20分以内で行くことができるので、利用客は一部のみが聴こえるだけ、と説明しています。 なお、『Ambient 1: Music for Airports』が実際の空港で使用されたのはこれが初めてではなく、ニューヨークのラガーディア空港でも使用されています To mark the 40th anniversary of Brian Eno’s visionary album 'Ambient 1: Mus
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ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
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強化学習入門 Part3 － AlphaGoZeroでも重要な技術要素！ モンテカルロ木探索の入門 － - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 強化学習入門の第3弾。「モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）」を解説するとともに、実際にAI同士で五目並べを戦わせてみました！ こんにちは。アナリティクスサービス本部 AI開発部の山崎です。 昨年も強化学習界隈は盛り上がりを見せていましたが、今なお、強化学習と言えば一番にAlphaGoを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。昨年、AlphaGoZeroという進化バージョンが発表され、一切のお手本を用いずに従来バージョンより強いということが話題になりました。（それまでのAlphaGoは、人のお手本をある程度学び、その後勝手に学んでいくものでした） さらに、AlphaGoZeroを一般化したアルゴリズムに修正したAlphaZeroが登場し、チェス
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MacでiOSアプリが動く機能、年内にもリリースか。一方、macOSのアップデートは少なめに？
MacでiOSアプリが動く機能、年内にもリリースか。一方、macOSのアップデートは少なめに？2018.02.01 15:0215,146 塚本直樹 どんな形で動作するのかな？ 昨年末、2018年の機能追加にてMacでiOSアプリを起動できるようになるというビックリニュースが飛び込んできました。こちらBloombergの最新報道によれば、Apple（アップル）社内では引き続き2018年の機能リリースが予定されているそうですよ！ ただし、その他の機能追加の一部は見送られるという情報も…？ まずiOSアプリのクロスプラットフォーム動作についてですが、報道によればAppleは開発者向けに、タッチスクリーンやマウス、トラックパッドなど、さまざまなインターフェイスで利用できる開発プラットフォームを提供するとされています。iOSとmacOSのアーキテクチャの壁をどうやって乗り越えるのか、実に気になりま
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西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？ ライター：西川善司 北米時間2018年3月26〜29日の会期で開催されたGPU Technology Conference 2018（以下，GTC 2018）では，とにかく機械学習ベースの人工知能（Artificial Intelligence，以下 AI）に関するセッションが多かった。 GTC 2018で支配的だったのは自動運転関連だが，機械学習ベースのAIをゲームに応用するセッションもいくつかあり，なかでも個人的に興味を惹かれたのとしては，DeepMindによるセッション「StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research」（AI研究開発環境としてのStarCraft II）が挙げら
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自慢気にDeep Learning使ってるやつは大体クソ
色んなライブラリが出てるから、Deep Learningを使うこと自体は全然難しくない。 おかげで暇人がDeep Learningをちょっと試してみたみたいな記事がよくホッテントリに上がってくる。ブクマをつけてるやつらは大抵、自分で試してみる気力とか能力のない残念な人たち。 ところが、記事の内容を見てみるとマジで単に使ってみてるだけなんだよな。なんでDeep Learningを使わなきゃいけないのかさえ考えてない思考停止。ほとんどの場合は、昔からある3層のニューラルネットとかSVMで十分な性能が出る問題になんとなくDeep Learningを当てはめているだけ。 あのな、Deep Learningみたいに膨大なパラメータを持ってる学習モデルは簡単に過学習を起こすから、素人が下手に扱うとむしろ精度が落ちるもんだ。そこそこ難しいタスクに対して上手く学習するには、とんでもない量の訓練データが必要
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Intelが第1世代Core i7やCore 2シリーズなど旧CPUの脆弱性「Spectre」対策を放棄
IntelはCPUに内在する脆弱性「Spectre」「Meltdown」に対して、被害を緩和するための修正パッチのリリースを進めてきました。新たに公開されたリストには、第1世代CoreプロセッサーのCPUのパッチ提供ステータスが「停止」となっていたことから、「Intelは旧製品への対応を止めたのではないか？」と話題になっていましたが、Intelはそれを事実だと正式に認めました。 Microcode Revision Guidance (Apr 3, 2018) - microcode-update-guidance.pdf (PDFファイル)https://newsroom.intel.com/wp-content/uploads/sites/11/2018/04/microcode-update-guidance.pdf Intel Will No Longer Issue Spectr
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ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
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