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広島 パチンコ データ Googleは2021年4月21日(米国時間)、AIと機械学習を利用した統合型ドキュメント処理コンソール「Document AI」(DocAI)プラットフォームと、これに基づく住宅ローンドキュメント処理の高速化ソリューション「Lending DocAI」、大規模な調達関連データ収集処理の自動化ソリューション「Procurement DocAI」の一般提供をGoogle Cloudで開始した。

ドキュメントを読み取り、理解して、活用できるようにするDocAI(出典:Google)

 これらのDoc AIは次のようなGoogleの技術と組み合わせることで、ドキュメントを読み取り、理解して、活用できる。

(OCRを含む)コンピュータビジョンと自然言語処理(NLP):価値の高い大量のドキュメントについてトレーニング済みモデルを作成Google Knowledge Graph:さまざまな分野の専門的な観点から分析情報を検証し、改善カスタムドキュメントモデルのトレーニングと作成AI開発における学習への人間の関与:必要な場合に高い精度を確保プレビュー版でも業務プロセスを改善できた

 DocAIプラットフォームとLending DocAI、Procurement DocAIは2020年11月の発表後、プレビュー版を数千の組織が試用してきた。DocAIは既にローンや保険、政府機関といった業種の数百億ページのドキュメントを処理している。

 Lending DocAIも、銀行や住宅ローンブローカーなどの融資機関が、ローン申請の処理プロセスを改善する役に立っている。具体的には処理に必要な時間が数週間から数日に短縮できたという。Procurement DocAIは、調達データの大規模な収集を企業が自動化し、処理コストを最大60%削減することを可能にしている。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコ鶴見 スロット イベント

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netbet emailk8 カジノ 「AI・機械学習のデータセット辞典」のインデックス

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 AWS/Azure/GCP/IBMといったクラウドプラットフォームでは、各クラウド内で簡単に使えるオープンなデータセットが提供されている。本稿ではそのデータセットの一覧/検索ページについて紹介する。なお、この一覧ページのデータセットの中には、必ずしも機械学習には向いていないものも幾つかは含まれると想定されるので、あらかじめご了承いただきたい。

Registry of Open Data on AWS図1 AWSで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページ図1 AWSで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページRegistry of Open Data on AWSのトップページAWS:全データセットの利用例の一覧ページ

 図1に示す通り、AWS(Amazon Web Services)では執筆時点(2021/02/04時点)で216個のデータセットが簡単に利用できるようになっている。それらを文字列検索できるだけでなく、タグで絞り込める。

 また図2に示すように(英語ではあるが)それぞれの詳細ページには概要説明文があり、利用例(チュートリアルや、ツール&アプリケーション、出版物など)へのリンクが掲載されている点も便利だ。調査研究や学術利用をしたい人にはお勧めできる。

図2 AWSで利用できる各データセットの詳細ページの例図2 AWSで利用できる各データセットの詳細ページの例Azure Open Datasets図3 Azureで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページ図3 Azureで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページMicrosoft AzureオープンデータセットのトップページAzure:機械学習用サンプルのデータセットの一覧ページ

 筆者が手動で確認した限りでは、Azureでは執筆時点(2021/02/04時点)で36個のデータセットが簡単に利用できるようになっている。それらを文字列検索できるだけでなく、[天気][衛星映像][社会経済学のデータ][City safety][公休日][機械学習用のサンプル データセット]という絞り込み(※実際に実行されるのは検索)も用意されている。

 また図4に示すようにそれぞれの詳細ページには概要説明文があり、データのプレビューや、図5に示すようにデータロード用のコードを含むJupyterノートブックがダウンロードできるのが便利だ。特に日本語に対応している点も大きなメリットではないだろうか。現場で実用したい人にお勧めだ。

図4 Azureで利用できる各データセットの詳細ページの例図4 Azureで利用できる各データセットの詳細ページの例図5 Azureではデータセットを利用するためのJupyterノートブックを入手可能図5 Azureではデータセットを利用するためのJupyterノートブックを入手可能Google Cloud 一般公開データセット図6 GCPで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページ図6 GCPで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページGoogle Cloud 一般公開データセットのトップページGoogle Cloud:データセットの一覧ページ

 一覧ページの[データセット]という見出しの下で確認できるが、GCPでは執筆時点(2021/02/04時点)で208個のデータセットが簡単に利用できるようになっている。それらを文字列検索できるだけでなく、カテゴリーで絞り込める。

 また図7に示すように(英語ではあるが)それぞれの詳細ページには概要説明文があり、図8に示すようにテーブルスキーマの確認や(BigQueryによる)データのSQLクエリーがすぐに行えるのが便利だ。非常にパワフルなので、効率的に作業したい人にお勧めしたい。

図7 GCPで利用できる各データセットの詳細ページの例図7 GCPで利用できる各データセットの詳細ページの例図8 GCPではBigQueryを使って自由度の高いデータ内の確認が可能図8 GCPではBigQueryを使って自由度の高いデータ内の確認が可能IBM Developerの「データセット」カテゴリー図9 IBMで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページ図9 IBMで使えるオープンデータセットの一覧/検索ページIBM Developerでの「データセット」の検索結果ページ

 図9に示す通り、IBMでは執筆時点(2021/02/04時点)で40個のデータセットが簡単に利用できるようになっている。もちろん文字列検索も可能だ。

 また図10に示すように(英語ではあるが)それぞれの詳細ページには概要説明文があり、図11に示すようにデータをロードしてグラフで可視化するためのコードが含まれたJupyterノートブックがダウンロードできるのが便利である。IBM Cloudを利用している企業であれば便利に活用できるだろう。

図10 IBMで利用できる各データセットの詳細ページの例図10 IBMで利用できる各データセットの詳細ページの例図11 IBMではデータセットを利用するためのJupyterノートブックを入手可能図11 IBMではデータセットを利用するためのJupyterノートブックを入手可能


 以上、4つのクラウドプラットフォームで利用可能なデータセットの一覧ページについて紹介した。筆者がここ数年で確認している範囲では、これらのページは変更されやすい。あくまで執筆時点の情報である点に注意してほしい。もしリンク切れなど、本稿の内容が有効ではなくなったことに気付いた場合は、お手数であるがお問い合わせ窓口などから情報をお寄せいただけるとありがたい。

「AI・機械学習のデータセット辞典」のインデックス

「AI・機械学習のデータセット辞典」

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パチスロ 龍娘 最新台 NTTドコモは、LGエレクトロニクス製のスマートフォン「V30+ L-01K」を2018年1月以降に発売する。グローバルで発表されているV30の内蔵ストレージ64GBを128GBに拡張している。カラーはクラウドシルバーとオーロラブラックの2色を用意した。

V30+ L-01K「V30+ L-01K」

 幅75mmの狭額縁ボディーに約6型QHD(1440×2880ピクセル)の有機ELディスプレイを搭載。画面のアスペクト比は従来の16:9よりも縦長の18:9を実現した。OSはAndroid 8.0をプリインストールしている。

V30+ L-01KクラウドシルバーV30+ L-01Kオーロラブラック

 アウトカメラは1650万画素と1310万画素のデュアル仕様となっており、もう1つの広角カメラを使ってワイドな写真を撮影できる。F値が1.6という明るいレンズを備えているのも大きな特徴だ。映画クオリティーの動画を撮影できるという「Cine Video」も用意した。インカメラは510万画素。

 オーディオ面にも注力し、「V20 PRO」と同じく「バング&オルフセン(B&O)」のチューニングを採用。また4つのDAC(クアッドDAC)も継承しており、D/A変換時に発生するノイズをより低減できるようになる。

 GoogleのVRプラットフォーム「Daydream」に対応した数少ないモデルの1つであり、dTVがDaydreamに対応する予定。また、V30+を購入すると、ヘッドマウントディスプレイ(Daydream View)を数量限定でもらえるキャンペーンを実施する。

 防水・防塵(じん)にも対応し、ワンセグも利用できる。通信速度は下り最大788Mbps。

V30+ L-01K重量は約158g。6型クラスだと200g前後が多いため、手にするととても軽く感じるV30+ L-01Kクラウドシルバーの背面は蒸着仕上げV30+ L-01KV30+ L-01KV30+ L-01KV30+ L-01KV30+ L-01K側面に電源キーを搭載しておらず、背面の指紋センサーを電源キーとして使う。スリープオン/オフをする場合もこのボタンを押すので、慣れるまでに違和感を覚えるかもしれないV30+ L-01Kスリープ中にもディスプレイに各種情報を表示させられるV30+ L-01K側面はベゼルが細いV30+ L-01KV30+ L-01Kカメラの通常撮影(写真=左)と広角撮影(写真=右)をワンタッチで切り替えられる

「V30+ L-01K」の主な仕様

機種名 V30+ L-01KメーカーLGエレクトロニクスOS Android 8.0プロセッサ Qualcomm Snapdragon 835/2.45GHz 4コア+1.9GHz 4コアメインメモリ 4GBストレージ 128GB外部メモリ microSDXC(最大256GB)ディスプレイ 約6型QHD 有機EL解像度 1440×2880ピクセル連続通話時間 未定連続待受時間 未定バッテリー容量 3060mAhアウトカメラ 有効約1650万画素CMOS+有効約1310万画素CMOSインカメラ 有効約510万画素CMOSボディーカラー クラウドシルバー、オーロラブラックサイズ 約75(幅)×152(高さ)×7.4(奥行き)mm重量 約158g

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 この連載の本編では、微分やベクトル、行列などのいわば数学の「縦糸」に当たるテーマを取り上げていますが、番外編では、さまざまなテーマにまたがる、いわば「横糸」に当たるテーマを取り上げます。今回は、AIや機械学習に登場する数式の中でよく使われる「指数」に焦点を当てることにします。なお、指数と切っても切り離せない「対数」については、番外編3で取り扱うことにします。

 指数は、同じ数を何回か掛けることを簡単に表すのに使います。その「何回か」は自然数(1以上の整数)でなくても構いません。ここでは、有理数(負の数を含めて、分数で表せる範囲の値)について、指数の取り扱いを見ていきます。また、指数関数の性質や指数関数の微分法についても簡単に紹介します。

ポイント1 指数関数の基本公式

 指数の計算方法については、本編の第1回や番外編1でも取り扱ったので、具体的な計算の例はそちらに譲ることとして、まずは基本公式をまとめておきましょう。ただ、公式だけだと実感が湧かないでしょうから、簡単な例も併せて示すこととします。

掛け算と割り算の公式

 これらの式で、xに当たる値のことを「底(てい)」と呼びます。mやnは「指数」ですね。以下の例では、いずれも底は2です。

(例1)

(例2)

 指数の部分が掛け算になっている場合は、以下のようになります。

 指数の部分がさらに指数になっている場合は、以下のように右から左へと計算します。

 番外編1でも説明しましたが、Excelでべき乗を表す演算子「^」を使って「=2^3^2」と入力すると、[A]のような計算方法になり、結果は、

となります。一方、Pythonでべき乗を表す演算子「**」を使って「=2**3**2」と入力すると[B]のような計算方法になり、結果は、

となります。

何を0乗しても1になる

 これは、割り算の公式でm=nである場合に当たります。なお、00は定義されません(このような計算は許されません)が、0nは0です。

マイナス乗の場合

 これは、割り算の公式でm=0である場合に当たります。

(例3)

コラム n進数のしくみと指数

 私たちが普段使っている十進数は、各桁の値と10を底とした指数の積を全て足した値と考えられます。例えば、

となります。右端が1の位(100の位)です。この例だと、1の位が4個あるということですね。10の位(101の位)が3個、100の位(102の位)が2個、1000の位(103の位)が1個あるというわけです。指数に注目すると、左の桁に行けば指数が1増えることが分かります。逆に言うと、右の桁に行けば指数が1減るわけですね。そして、1の位の指数は0となります。

 ここで、小数点以下を考えてみましょう。右に行けば指数が1減るので、1の位の右、つまり小数第一位の指数は-1になり、さらにその右の小数第二位の指数は-2になると考えられます。例えば、

と表せます。10-1=1/10=0.1となり、10-2=1/100=0.01となるので、3.14は、1の位(100の位)が3個、0.1の位(10-1の位)が1個、0.01の位(10-2の位)が4個集まった数であることが分かります。ちゃんと計算が合っていますね。

 なお、Pythonのround関数やExcelのROUND関数で四捨五入の桁位置を指定する場合には、上記のように表現したときの「-指数」の値を指定します。例えば、Pythonで小数点以下第2位まで求めるときには10の-2乗の位まで求めるので、-(-2)つまり、2を桁位置として指定し、round(1.234,2)と書きます。結果は1.23ですね。round(4649,-1)なら10の1乗の位まで求めるので、結果は4650となります。

 上のような表し方は何進数でも同じです。例えば二進数であれば、底が2になるだけのことです。例えば、110.101という二進数であれば、

と表せます。整数部は6ですね。小数部は2-1=1/21=0.5、2-3=1/23=0.125なので、0.625になります。つまり、二進数の110.101は十進数の6.625であることが分かります。

ポイント2 指数が分数の場合

 指数が1/nである場合は、n乗根の主要根になります*1。まず、公式を記しておきます。

 上の式の

とは、n乗するとxになるような値のことです。例えば、

は、3乗すると8になる値です。23=8なので、この値は2となります。なお、

と書きます。

 下の式は、指数の部分がmと1/nの掛け算になっているものと考えられます。すでに見た[A]式、つまり、

で、nのところに1/nを書けば、

となりますね。

*1

*1 n乗根は冪根(べきこん)や累乗根(るいじょうこん)とも呼ばれ、n=2の場合を平方根、n=3の場合を立方根と呼びます。n乗根は1つとは限りません。例えば、16の4乗根は「4乗すれば16になる値」のことなので、実数の範囲であれば、2と-2の2つになります。このうち、正の値の方を主要根と呼びます。

 つまり、16の4乗根は、

の2つですが、

です。

 なお、複素数にまで範囲を広げると、16の4乗根は、ほかにも2iと-2i(iは虚数単位)があります。

 指数が分数の場合の例はこれまで出てこなかったので、少し見ておきましょう。

(例4)

(例5)

 実際の計算はPythonなどのプログラミング言語やExcelなどにまかせてしまえばいいのですが、

なので、根号(√)の中を素因数分解し、素因数のn乗の形にして根号の外に出すと、式を簡単にできます。

(例6)

コラム Pythonで底が負の場合は√と1/2乗の結果が異なる

 nの正の平方根は√nですが、これは、

と表すこともできます。ただし、nが負の場合は虚数(複素数)となります。Pythonでは、リスト1のようにべき乗で表した場合は複素数が返されます。

>>> (-4)**(1/2)(1.2246467991473532e-16+2j)

リスト1 Pythonの基本機能で負の数の1/2乗を計算した結果

 -4の1/2乗は2j(jは虚数単位)となります。前の1.2246467991473532e-16は本来は0ですが、わずかな誤差が表示されています。

 一方、リスト2のようにmathモジュールのsqrt関数を使って、引数に負の値を指定するとエラーになります。

>>> from math import sqrt>>> sqrt(-4)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>ValueError: math domain error

リスト2 Pythonのmathモジュールで負の数の平方根を計算した結果ポイント3 指数関数の値とグラフ

 指数関数は、f(x)=axのように、変数xが指数になっているものです。f(x)=2xであれば、以下のような値になります。二次関数f(x)=x2との違いも見比べておきましょう。

     x012345678910二次関数 x20149162536496481100指数関数 2×12481632641282565121024表1 二次関数と指数関数の値の変化

 これだけの値を見ても分かるように、指数関数ではxの値が大きくなると急激にf(x)の値が大きくなります。グラフも描いておきましょう。

図1 二次関数と指数関数のグラフ図1 二次関数と指数関数のグラフx=4を超えたあたりから二次関数と指数関数の差が急激に大きくなる。例えば、x=20のとき、202=400だが、220=1048576となり、図をはみ出してしまう。ポイント4 指数関数の微分法

 指数関数の微分法については、公式と簡単な例を記すにとどめます。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコアンサング シンデレラ 葵 みどり

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パチスロ 6号機 3000枚規制 データセキュリティ企業の米Impervaが7月25日(現地時間)に発表したWebアプリケーションに対するサイバー攻撃に関する調査報告によると、Webアプリケーションは1時間に27回、つまり2分に1回は偵察(プローブ)あるいは攻撃を受けているという。

 この報告は、2010年12月~2011年5月の間、30の大企業と政府機関に属するWebサイトに対して実行された1000万件以上のWebアプリケーション攻撃を分析した結果に基づく。

 サイバー犯罪者はこうした攻撃に自動化とボットネットを利用している。攻撃のピークでは、1時間に2万5000回ものアタックが行われる。Impervaは、攻撃の自動化は犯罪史上で最も重要なイノベーションの1つだという。自動化により、サイバー犯罪の経済に与える影響は実世界での犯罪を超えると同社はみる。

 Webアプリケーションへの攻撃に使われる手段は主に、ディレクトリトラバーサル(相対パス記法を悪用したインジェクション攻撃の一種)、クロスサイトスクリプティング(XSS)、SQLインジェクション、リモートファイルインクルード(RFI)の4つ。ハッカー集団LulzSecとAnonymousがデータ窃盗目的で行っている攻撃も主にこれらのアプローチを用いているという。この調査結果や最近目立っているデータ漏えい事件は、サイバー攻撃の舞台がファイアウォールやウイルス対策からアプリケーションやデータベースに移っていることを示していると同社は分析する。

 attack types 攻撃の種類別内訳(資料:Imperva)

 Webアプリケーションへの攻撃の61%以上が、米国内にある汚染されたPCから行われている。だが、これは攻撃者が米国にいることは意味せず、これらのボットネットを操作している攻撃者を割り出すのは非常に難しい。国別の攻撃元(ボットネット)で米国の次に多いのは中国(9.4%)で、スウェーデン(4.4%)、フランス(2.1%)の順だった。

 country 攻撃元内訳(資料:Imperva)

 Impervaは、自動化された攻撃の対策を手動で行うのは銃撃戦にナイフ1本で立ち向かうようなものだとし、セキュリティソリューションの導入や攻撃に関する知識の習得、常に標的になる危険にさらされているという自覚を持つことなどを企業に勧めている。

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宝くじ 自動 購入k8 カジノコロナ禍の影響で「部署のニーズと個人の能力にミスマッチ」 アッテルが人事評価方法の変化について調査仮想通貨カジノパチンコ面白い ゲーム アプリ ランキング

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カジノ クレイジー タイム アッテルは2021年2月15日、コロナ禍でのテレワーク導入による人事評価方法の変化と人材の最適配置に関する調査結果を発表した。この調査は、人事・採用担当者の300人を対象に実施した。アッテルは「テレワークによって人事評価の軸が変わり、部署のニーズと個人の能力のミスマッチが浮き彫りになった」としている。

テレワークでプロセスの評価が難しくなった

 テレワークの導入状況については「全社で導入している」と回答した割合が33.3%、「部署によっては導入している」が42.3%で、約7割がテレワークを導入していた。

 「新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響で人事評価の難しさを感じるか」という設問については、「すごく感じている」と回答した割合は17.0%で「どちらかというと感じている」は46.7%だった。理由を聞くと「テレワークでプロセスの評価が難しくなったため」を挙げた割合が53.9%(複数回答、以下同)が最も高く、次いで「成果主義に変えたいが、社内で制度ができていない」が49.7%だった。

画像コロナ禍の影響で人事評価に難しさを感じている理由(出典:アッテル)

 アッテルは「テレワーク導入に合わせて『プロセス評価』から『成果評価』に変える必要があるが間に合っておらず、人事評価の難しさを感じている担当者が多いようだ」とみている。

コロナ禍の影響で人事評価の軸が変わってきている

 人事評価プロセスについては「適正ではない」と考える担当者が約半数を占めた。

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hat 仮想 通貨k8 カジノ「iPhoneは強いと再認識」 榛葉副社長に聞く、ソフトバンクのモバイル戦略仮想通貨カジノパチンコ防音 の ご せき

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パチンコ モンスターハンター 新台 iPhone 3Gから4まで独占的にiPhoneの取り扱いを続けてきたこともあって、ソフトバンクはiPhoneのシェアが他社よりも高いキャリアだ。必然的に、毎年の“iPhone商戦”には力が入る。2016年は、他社に先駆けて20GB、30GBプランの「ギガモンスター」を導入。iPhone 8/8 Plusの発売時には、さらに容量を上げた50GBの「ウルトラギガモンスター」を新設した。これらは、単に容量が上がっただけでなく、既存のプランと大きく料金が変わらないのも特徴だ。

iPhone 8/8 Plus「iPhone 8」(左)と「iPhone 8 Plus」(右)

 また、ウルトラギガモンスターと同時に、「みんな家族割」も発表した。これは、同一住所の複数人で契約すると、ウルトラギガモンスターの月額料金が割り引かれるというもの。ソフトバンクはその前身となるボーダフォンやJ-フォン時代から家族割の適用範囲が緩く、同棲なども対象と認めていたが、それをあらためて訴求し、売りにつなげている。

→新iPhone発売で攻めるソフトバンク 「料金」「通信容量」「速度」で差別化を→ソフトバンクは新iPhoneで「ウルトラギガモンスター」をアピール

 秋冬商戦では、この料金プランの他に「Xperia XZ1」や「AQUOS R compact」などのAndroidスマートフォンも導入。iPhone 8/8 Plusで開始した、4年の割賦と下取りを組み合わせてお得に機種変更できる「半額サポート」を、Androidにも適用することが決まった。半額サポートは、月月サポートを残したまま4年割賦にでき、毎月の負担額が下がるのと同時に、2年後に残債無料で機種変更できるのがメリットだ。

→ソフトバンクが冬春モデルを発表 「Xperia XZ1」や「AQUOS R compact」など4機種

 こうした各種施策を導入したソフトバンクだが、秋冬商戦の緒戦ともいえるiPhone 8/8 Plusの反響はどうだったのか。また、11月に控えたiPhone Xをどう見ているのか。秋冬商戦に向けたソフトバンクの取り組みを、同社の代表取締役副社長兼COO(チーフ・オペレーティング・オフィサー)の榛葉淳氏に聞いた。

iPhone Xの方が売れる可能性は十分ある榛葉淳ソフトバンクの榛葉淳氏

―― 最初に、iPhone 8/8 Plusの反響を教えてください。2017年は例年とは異なり、iPhone Xもありますが、何か違いがありましたか。

榛葉氏 結論から言うと、やっぱりiPhoneは強いと再認識させられました。これが結論であり、お伝えしたかったことです。今回は、初めてiPhone 8/8 PlusとiPhone Xがスプリットし(分かれ)ましたが、最終的には5対5、6対4、4対6になっても、7対3や8対2のような比率にはならないと思います。

 今、ちょうど半分(iPhone 8/8 Plus)がリリースされた段階ですが、iPhone Xの見込みを含めれば、昨年(2016年)のiPhone 7を超える数のご支持をいただいています。もちろん、iPhone X次第ということもありますが、iPhone Xが2割、3割ということはないと思いますので、勢いを感じますね。

iPhone X「iPhone X」にかける期待も大きい

 確かに、数年前まではイベント的に、銀座や表参道、家電量販店に並ぶお祭り騒ぎもありましたが、今はそれもありません。今は計画経済のようなものですからね。今回は「あなたファースト」「ストレスフリー」を掲げましたが、オペレーション1つ取ってもそうです。中には並んでくださった方もいますが、ほとんどの皆さんはネットで予約いただき、何日、何時からというふうになっていました。

―― iPhone Xの見込みが相当高いですが、年内の生産台数がかなり低くなるのではという報道もあります。十分な数をそろえられそうでしょうか。

榛葉氏 われわれも買いたい、欲しいと思っています(笑)が、こればかりは、直前まで分からない。ただ、日本に1台でも多く持ってきて、お待ちいただいているお客さまにお届けしたいという、強い気持ちはあります。

 実際、当初の予測よりiPhone Xを期待されている方が多いかなというところがあります。もちろん、iPhone Xを見てからiPhone 8/8 Plusにする方もいるとは思いますが、品薄問題は別にして、iPhone Xの方が多くなる可能性は十分あります。いずれにせよ、iPhone 8/8 Plusでご好評いただいているプログラムはiPhone Xにも適用して、これを1人でも多くのお客さまにお届けしたいと考えています。

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gate スロット スイカ 米Googleがモバイルポイントカードサービスの米Punchdを買収した。Punchdが同社のWebサイトで明らかにした。買収総額など詳細は公表されていない。

 punchd Android版アプリ

 Punchdは2010年創業のサンフランシスコに拠点を置く非公開企業。ショップやレストランが発行するポイントカード(商品を5個購入すると1個無料になる、などのサービスカード)に置き換わるモバイルアプリを開発している。現在は、サンフランシスコの一部地域で利用できるiPhoneとAndroid向けのアプリ(β版)を提供している。ユーザーは、同サービスに加入しているショップのレジに用意されているQRコードを端末で読み込むことで、サービスを利用できる。

 Punchdの6人のチームは、Googleの本社に入る。同社のFacebookページによると、サービスの開発はそのまま継続する。

 Googleは、モバイル決済サービス「Google Wallet」やモバイルクーポンサービス「Google Offers」を立ち上げており、Punchdのサービスをこれらと連係させる狙いとみられる。

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gtx950 1スロット プロセッサ、特に最近では「RISC-V」に注目している人であれば、「SiFive」という会社の名を聞いたことがあるだろう。RISC-VはオープンなRISC命令セットの規格であり、最近、特に人気が高まっている。

 その起源は、カリフォルニア州のカリフォルニア大学(UC:University of California)バークレー校にある。現在、規格そのものはRISC-V Internationalという非営利団体(本拠地はスイス、中立性を高めるためと思われる)が標準化を進めている。多くの企業や大学などの組織がRISC-V Internationalに加盟しているが、その中でSiFiveは中心的なIP(半導体設計)会社であると目されている。何といってもその創業は、UCバークレーの研究者によるものであり、RISC-V業界での元祖的な立ち位置で商用化をけん引してきたからだ(RISC-Vについては頭脳放談「第250回 数奇な運命をたどる『MIPS』は『RISC-V』で復活を図る?」も参照)。

IntelはファウンドリサービスでSiFiveのプロセッサを採用

 さて、SiFiveに関して気になるニュースが2つある。1つは、SiFiveの最新鋭、最高速のプロセッサIP「P550コア」がIntelの7nm製品に搭載されるというニュースである(SiFiveのプレスリリース「SiFive Performance P550 Core Sets New Standard as Highest Performance RISC-V Processor IP」)。既に2021年3月時点で、SiFiveはIFS(Intel Foundry Services)との連携についてリリースを出しているから、その延長上にある話と理解される(SiFiveのBlog「SiFive collaborates with new Intel Foundry Services to enable innovative new RISC-V computing platforms」)。

 既に組み込み用途では、SoCやマイコンでのRISC-Vコアの搭載が増えているように思える(Armにロイアルティを払いたくない場合に多い気がするが)。Intelが自社製品へのRISC-Vの組み込みをしたとしても、大きな驚きはない。

 RISC-Vの規格そのものは命令セットでしかないから、誰かが実際に動く回路=IPを設計しないとならない。よくできた命令セットなので、初歩的なプロセッサであれば大学の研究プロジェクトでも十分できるだろう。

 しかし、実際に商用化できるレベルとなると、IPベンダーや半導体ベンダーが乗り出さないとならないだろう。IPは一度設計すれば済むというものではなく、メンテナンスとサポートの世界だからだ。オープンな規格なので、RISC-VのプロセッサIPを販売しているIPベンダーも複数ある。多くのベンダーは、ArmでいったらCortex-Mクラスの製品が主力だと思う。そんな現状、Cortex-AクラスのArmと戦えるRISC-VとなるとSiFiveのIPということになるのだ。

IntelがSiFiveの買収を検討?

 もう1つのニュースは、IntelがSiFiveの買収を検討しているというニュースだ。どこまで本当か分からないが、さもありなんという感じのニュースだ。今のところ確報はない。

 この買収話の個人的な感想としては、「買収したら本当にうまくやれるのかな、Intel?」という疑念を含むものだ。買収はそれなりの金額のようだが、Intelにしたら目をむくような金額ではないらしい(うわさレベルだが)。やじ馬的には、「そのくらいIntelなら平気でしょ」という感じ。

 一方、SiFiveにしたら大きいはず。シリコンバレーの投資家などからも注目を集めるベンチャー企業として、SiFiveはかなりな投資金額をかき集めてきたはずだ。その一方で、ローエンドからハイエンドまでのプロセッサIP、関連IPなどを開発するのに、結構な開発費を使ってきているとも思われる。

 特にP550に代表されるハイエンドのコアはいくら設計しやすいRISC-Vといっても金食い虫に違いない。Intelが買収してくれれば、初期投資家の面々はもうけを出してExit(投資回収)できるだろうし、SiFiveにしたら、かさむ開発費とベンチャーにはハードルの高い最先端プロセスの使用をバックアップしてくれる親の登場ということになる。

 買う側(まだ決まったわけではないが)のIntelにしたら、目の上のタンコブ的なNVIDIAによるArmの買収(世界各国の規制当局の認可次第だが)に対抗し、RISC-V陣営の最有力のIPベンダーを取り込めるという図式だ。NVIDIAのArm買収に反発する向きは多く、それが現在のRISC-Vへの追い風になっているというのはありそうな話であり、Intelにしたら、対Armというよりも、対NVIDIAのためにも固めておきたい陣営であると想像する。

Intelの組み込み市場向けには不安な要素も

 Win-Winじゃないか! でも、そこに疑念を抱いてしまうのはなぜか。それはIntelの歴史を記憶しているからだ(昔のことで記憶違いもあるかもしれないが)。

 例えばIntelは、一時「ARM(当時は全部大文字だった)」世界の発展にも「コミット」できる立場になったことがある。PDP-11やVAXというミニコンでコンピュータ大手となったDEC(Digital Equipment Corporation)の崩壊のおり、IntelはDECの半導体部門の買収とともに、「StrongARM」プロセッサを手に入れた。

 当時、ARM本体はARM7が携帯電話で大ヒットしたとはいえ、まだまだローエンド向けの製品であり、高性能IPは手薄な時代だった。そのときにDECは「立場がかなり強い」と想像される契約のもとで、自社独自で先端を走る高性能のStrongARMプロセッサを開発していた。蛇足だが、ARM7とARM9の間、ARM8は欠番的な扱いだが、StrongARMがここに相当する。これを手に入れたIntelにしたら、StrongARMを継続してARMにコミットする、という選択もあったのだ。

 しかし、結局x86への集中みたいな話で、StrongARMは打ち切りに(Marvell Technology Groupに売却)してしまったと記憶している。継続していたらArm世界もIntelもまた変わっていた気もするのだが……。

 自社のx86コアなら優遇されたかというとそうでもない。本連載で何度か書いた通り、Intelの経営陣は、組み込み系の応用に理解がないようだ。最近でいったら、Quarkマイクロコントローラーの打ち切りだろう。Galileoボードを買った人はがっかりしたのではないだろうか。

 結構、力を入れてプロモーションし、また組み込みは需要が長く続くからということですぐにディスコンにはしないと約束して始めた事業だった。約束は守られて(?)、最終出荷日は2022年7月までとまだ1年以上あるみたいだが、とっくの昔にディスコンになった製品だ。既にエンドユーザーは別な製品に移行してしまっているだろう。

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パチスロ 実機 値段 ランキング 保育園/幼稚園向けの保育テックサービスを提供する千は2021年6月29日、卒園アルバム制作サービス「はいチーズ!アルバム」にAI(人工知能)を利用した人物自動集計機能「人物集計表」を追加し、同年7月に提供を開始すると発表した。

画像「人物集計表」と「顔検索」で卒業アルバムの制作時間を削減画像解析サービス「Amazon Rekognition」で園児の登場回数を確認

 千によると、卒園アルバムの制作には通常5~6カ月、延べ30時間程度を要するという。その主な作業内容は、在園期間に撮影した数千枚の写真の中から写真を選定し、調整する作業だ。各園児が登場する回数がなるべく偏らないように「アルバムの各ページに何回園児が登場したのか」を手作業で集計する必要があり、時間がかかっていた。

 人物集計表は、卒園アルバムの各ページに登場した園児を自動集計する機能。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコ埼玉 パチンコ 優良 店 ランキング

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パチスロ 何しても勝てない2017年10月16日~2017年10月22日

ドコモはなぜ今、2画面スマホを復活させたのか2画面スマホ「M Z-01K」の外観をサクッとチェック2画面スマホ「M Z-01K」登場 ドコモ発のグローバルモデルドコモが2017年冬・2018年春モデルを発表 「Note8」「XZ1」「arrows NX」など15機種が新登場ZTE、2画面スマートフォン「Axon M」を11月発売へ「AQUOS R compact」上部の“切り欠き”、視認性や操作性の影響は?ドコモが「dポイントクラブ」を改定 長期ユーザー優遇、1.2倍のポイント還元もauとソフトバンクを圧倒するドコモの冬春モデル その狙いを読み解く「Xperia XZ1」と「Xperia XZ1 Compact」、ドコモから登場nuroモバイルが主役! 0 SIMはようやく改善?――「格安SIM」17サービスの実効速度を比較(ドコモ回線9月編)

 今回のITmedia Mobile Weekly Top10は、2017年10月16日から10月22日までのアクセスランキングを集計しました。

M Z-01Kドコモの新モデルで特に注目を集めた「M Z-01K」

 今回は、NTTドコモの2017年冬・2018年春商戦向けの新製品に関する記事が良く読まれました。中でも、2画面スマホ「M Z-01K」の記事は1位、2位、3位とトップ3を独占しました。特に1位と2位は、3位以降の記事の2倍以上のアクセス数でした。

 Z-01Kは「MEDIAS W N-05E」から約4年ぶりに登場した2画面スマホですが、チップセット(CPU・GPU)とソフトウェア(OS)の進歩もあって非常に快適に使えます。「動画を見ながらSNS」「Webを見ながら地図」といった操作もスムーズです。

 5位の記事にもある通り、この機種は「Axon M」として欧米でも販売されます。ドコモが企画した2画面スマホは世界で通用するのか、注目です。

Xperia XZ1 Compact SO-02K日本ではドコモのみ取り扱う「Xperia XZ1 Compact SO-02K」

 機種個別の記事では、9位の「『Xperia XZ1』と『Xperia XZ1 Compact』、ドコモから登場」も良く読まれました。

 Xperia XZ1はau(KDDI・沖縄セルラー電話)とソフトバンクからも発売されますが、Xperia XZ1 Compactはドコモだけの取り扱いとなります。その名の通り、XZ1 Compactは「XZ1のコンパクトモデル」という位置付けで、スペック面でも共通点が多いです。

 しかし、XZ1と大きく違う点もあります。インカメラにより広角な120度レンズを採用しているのです(その代わりセンサーの画素数が少なくなっています)。より大人数でセルフィー(自撮り)をする場合に最適なインカメラとなっています。

 ともあれ、「コンパクトでハイスペック」なスマホとして、ドコモのXperia XZ1 Compactは貴重な存在です。「ハイスペックが良いけれど大きなスマホはちょっと……」という人は、要チェックです。

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