SlideShare a Scribd company logo
1 of 72
Download to read offline
ROOM
D
バッファつきの
データ入力
Microsoft Account
Purchases
$1.00 Halo Spartan Assault
$1.00 Halo Spartan Assault
ホットストア
保存・蓄積
分析用ストア
抽出・加工 データ利用者
イベント加工
イベント処理
バッチ
リアルタイム
Machine Learning:
分析
age income
20 300
30 500
40 700
age income
20 300
30 500
40 700
age income
0 0
0.5 0.5
1 1
チートシートを参照し、回帰分析に決定
適切な時間幅にデータをまとめる
データを平滑化する(移動平均)
データを正規化する
• 数百万イベント/秒、GB/秒 の受信能力
• AMQP、HTTPS のサポート
msdn.microsoft.com/library/dn790674.aspx
msdn.microsoft.com/library/jj933424.aspx
github.com/Azure/azure-event-hubs
Event Hubs へのイベント送信 (C#)
proce
ssed id
cy
cle
coun
ter
endof
cycle
set
ting1 …
set
ting3 s1 … s21
2016-05-24
T00:00:00.
1234567Z 1 1 1 0 -0.0007 … 100 518.67 … 23.419
… 1 1 2 0 0.0019 … 100 518.67 … 23.4236
… 1 1 3 0 -0.0043 … 100 518.67 … 23.3442
… 1 1 4 0 0.0007 … 100 518.67 … 23.3739
… 1 1 5 0 -0.0019 … 100 518.67 … 23.4044
… 1 1 6 0 -0.0043 … 100 518.67 … 23.3669
… 1 1 7 1 0.001 … 100 518.67 … 23.3774
Point of
Service Devices
Self Checkout
Stations
Kiosks
Smart
Phones
Slates/
Tablets
PCs/
Laptops
Servers
Digital
Signs
Diagnostic
EquipmentRemote Medical
Monitors
Logic
Controllers
Specialized
DevicesThin
Clients
Handhelds
Security
POS
Terminals
Automation
Devices
Vending
Machines
Kinect
ATM
Power BI
データ ストリーム: Event Hubs、IoT Hub、Blob Storage
参照データ: Blob Storage
データ ストア: SQL Database、Blob Storage、
DocumentDB、Data Lake Store
可視化: Power BI
イベント: Event Hubs、Service Bus (キュー/トピック)
Stream Analytics クエリ
SELECT
INTO
FROM
Stream Analytics クエリ
SELECT
CAST as Datetime as
CAST as float as
as
INTO
FROM
Stream Analytics クエリ
SELECT
max CAST as Datetime as
avg as
count as
INTO
FROM
GROUP BY TumblingWindow second
HAVING
Machine Learning:
分析
id cycle setting1 .. setting3 s1 .. s21 RUL
1 1 -0.0007 100 518.67 23.419 191
1 2 0.0019 100 518.67 23.4236 190
1 3 -0.0043 100 518.67 23.3442 189
id cycle setting1 ..setting3 s1 .. s21 a1 .. a21 RUL
1 1 -0.0007 100 518.6 23.419 518.67 23.419 191
1 2 0.0019 100 518.6 23.4236 518.67 23.4213 190
1 3 -0.0043 100 518.6 23.3442 518.67 23.3956 189
cycle Setting1 .. setting3 s1 .. s21 a1 .. a21 RUL
0 0.45977 NaN NaN 0.7246NaN 0.7786 191
0.00277 0.60919 NaN NaN 0.7310NaN 0.7829 190
0.00554 0.25287 NaN NaN 0.621375NaN 0.733906 189
cycle setting1 setting2 s2 … s21 a2 … a21 RUL
0 0.45977 0.166667 0.18373 0.72466 0.14396 0.77860191
0.00277 0.609195 0.25 0.28313 0.73101 0.20817 0.78299190
0.00554 0.252874 0.75 0.34337 0.62137 0.25551 0.73390189
0.00831 0.54023 0.5 0.34337 0.66238 0.27918 0.72354188
Filter Based Feature Selectionで
RUL cycle a4 .. sd13 .. setting1 setting2
1 0.736 0.732 0.054 0.003 0.001
RUL cycle a4 .. a11 sd13
191 0 0.289887 0.401786 0
190 0.00277 0.317735 0.409226 0.160656
189 0.00554 0.334766 0.357143 0.120224
Cortana Intelligence Suite
https://channel9.msdn.com/Series/powerbi-jp
https://azure.microsoft.com/ja-jp/solutions/cortana-intelligence/
Event Hubs
https://channel9.msdn.com/Series/powerbi-jp/powerBI-jp4
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/event-hubs/
http://aka.ms/eventhubstart
Stream Analytics
https://channel9.msdn.com/Series/powerbi-jp/powerBI-jp5
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/stream-analytics/
Data Factory
http://aka.ms/masotadf
https://doc.co/ofv4Vw
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-factory/
HDInsight
http://aka.ms/daiyuhdi
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/hdinsight/
Azure Machine Learning
http://aka.ms/masotaml
https://doc.co/4T2Tw7/Ysdv6D
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning/
Power BI
http://aka.ms/seijikpbi
https://doc.co/iZKqkb
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/
データアクセスのためのツール
http://storageexplorer.com/
http://aka.ms/masotasqltool
データ解析のためのツール
http://microsoft.github.io/RTVS-docs/
aka.ms/solutiontemplates
【 Session ID 】
DBP-013
アンケートにご協力ください。
●アンケートに 上記の Session ID のブレイクアウトセッションに
チェックを入れて下さい。
●アンケートはお帰りの際に、受付でご提出ください。
マイクロソフトスペシャルグッズと引換えさせていただきます。
ROOM D
Ask the Speaker のご案内
●本セッションの詳細は、EXPO 会場内
『Ask the Speaker』コーナー
Room D カウンタにてご説明させて
いただきます。是非、お立ち寄りください。
Ask the Speaker
EXPO会場MAP

More Related Content

Similar to DBP-013_Cortana Intelligence に切り込む! ~未来予測の仕組みと実装~

20161121 open hyperscale#6
20161121 open hyperscale#620161121 open hyperscale#6
20161121 open hyperscale#6ManaMurakami1
 
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎Insight Technology, Inc.
 
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編 機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編 Fujio Kojima
 
そうだ 検証、しよう。
そうだ 検証、しよう。そうだ 検証、しよう。
そうだ 検証、しよう。健一 三原
 
Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法
Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法
Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法Hiroki Itô
 
Versatil Javaチューニング
Versatil JavaチューニングVersatil Javaチューニング
Versatil JavaチューニングKenji Kazumura
 

Similar to DBP-013_Cortana Intelligence に切り込む! ~未来予測の仕組みと実装~ (9)

20161121 open hyperscale#6
20161121 open hyperscale#620161121 open hyperscale#6
20161121 open hyperscale#6
 
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
 
AHC
AHCAHC
AHC
 
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編 機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
機械学習 (AI/ML) 勉強会 #2 IoT編
 
そうだ 検証、しよう。
そうだ 検証、しよう。そうだ 検証、しよう。
そうだ 検証、しよう。
 
Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法
Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法
Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法
 
MySQL Partition Engine
MySQL Partition EngineMySQL Partition Engine
MySQL Partition Engine
 
Versatil Javaチューニング
Versatil JavaチューニングVersatil Javaチューニング
Versatil Javaチューニング
 
論理回路2017 no.6
論理回路2017 no.6論理回路2017 no.6
論理回路2017 no.6
 

More from decode2016

SPL-005_オープンソースから見たマイクロソフト
SPL-005_オープンソースから見たマイクロソフトSPL-005_オープンソースから見たマイクロソフト
SPL-005_オープンソースから見たマイクロソフトdecode2016
 
SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来
SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来
SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来decode2016
 
SPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッション
SPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッションSPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッション
SPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッションdecode2016
 
SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~
SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~
SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~decode2016
 
PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~
PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~
PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~decode2016
 
PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~
PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~
PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~decode2016
 
PRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRM
PRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRMPRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRM
PRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRMdecode2016
 
PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報
PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報
PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報decode2016
 
PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法
PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法
PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法decode2016
 
PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用
PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用
PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用decode2016
 
INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~
INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~
INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~decode2016
 
INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~
INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~
INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~decode2016
 
INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~
INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~
INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~decode2016
 
INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~
INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~
INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~decode2016
 
INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~
INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~
INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~decode2016
 
INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~
INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~
INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~decode2016
 
INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~
INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~
INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~decode2016
 
INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~
INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~
INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~decode2016
 
INF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについて
INF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについてINF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについて
INF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについてdecode2016
 
INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~
INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~
INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~decode2016
 

More from decode2016 (20)

SPL-005_オープンソースから見たマイクロソフト
SPL-005_オープンソースから見たマイクロソフトSPL-005_オープンソースから見たマイクロソフト
SPL-005_オープンソースから見たマイクロソフト
 
SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来
SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来
SPL-004_Windows 10 開発の舞台裏から学ぶエンジニアの未来
 
SPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッション
SPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッションSPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッション
SPL-003_黒船襲来! 世界DevOps トップ企業 x マイクロソフトによるトークバトル セッション
 
SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~
SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~
SPL-002_クラウド心配性な上司を説得するコツを伝授します ~本当に信頼できるクラウドの構築/運用とは? マイクロソフト クラウド成長の軌跡~
 
PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~
PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~
PRD-009_クラウドの ERP による業務システム開発 ~OData エンド ポイントから Power BI 連携~
 
PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~
PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~
PRD-008_クラウド ネイティブ ERP ~Dynamics AX のアーキテクチャ/環境構築から開発/運用まで~
 
PRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRM
PRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRMPRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRM
PRD-006_機械学習で顧客対応はこう変わる! Azure ML と Dynamics で造る次世代 CRM
 
PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報
PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報
PRD-005_Skype Developer Platform によるアプリケーション開発の最新情報
 
PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法
PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法
PRD-004_ここまでできる! Azure AD と Office 365 連携開発の先進手法
 
PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用
PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用
PRD-002_SharePoint Server 2016 & Online ハイブリッド環境での業務活用
 
INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~
INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~
INF-028_そのエラーやお困りごと、ツールを使えば解決できるかも! ~Sysinternals や OS 標準ツールの徹底活用術~
 
INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~
INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~
INF-027_セキュリティ マニアックス -サイバー攻撃の手口と防御手法- ~敵を知り、己を知れば百戦危うからず~
 
INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~
INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~
INF-026_真のクラウドベース EMM ~マイクロソフトのモビリティ戦略はいかにユニークか~
 
INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~
INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~
INF-025_企業で使える Windows 10 ~現実的なアプリ & デバイス管理~
 
INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~
INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~
INF-024_Windows 10 の展開 ~プロビジョニング? いやワイプ & ロードでしょ!~
 
INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~
INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~
INF-023_マイクロソフトの特権管理ソリューションの全貌 ~永続的な管理者特権の廃止への道~
 
INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~
INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~
INF-022_情報漏えいを責めるべからず。今必要な対策とは? ~Windows 10 セキュリティ機能徹底解説~
 
INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~
INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~
INF-021_実践! Windows as a Service との上手な付き合い方 ~新しい OS 更新管理の徹底解説~
 
INF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについて
INF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについてINF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについて
INF-020_メーカーがおしえてくれない正しいクラウドについて
 
INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~
INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~
INF-019_Nano Server だけでここまでできる! ~極小サーバーの使い方~
 

Recently uploaded

AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)Hiroki Ichikura
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案sugiuralab
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 

Recently uploaded (14)

AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 

DBP-013_Cortana Intelligence に切り込む! ~未来予測の仕組みと実装~