Azure Stack の使い道 - 2017年11月版 -

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Kazuki Takai

Hyper-Converged Infrastructure Community Meetup #10 の資料です。

Technology

Azure Stack の使い道
– 2017年11月版 –
Kazuki Takai

https://channel9.msdn.com/Events/de-code/2017/AC10

2022年3月19日に開催した Windows Server ＆ Cloud User Group Japan 第29回勉強会の資料です。 Azure AD B2B コラボレーションのクロステナントアクセス設定について解説します。テナント間のアクセスと信頼を設定することで、ホームテナントで実行された多要素認証の結果をセキュリティクレームとして受け取り、それをそのままリソーステナント側の認可に利用できるようになります。

Insight into Azure Active Directory - Azure AD Custom Role & Scope

Kazuki Takai

2022年2月18日に開催した、Windows Server ＆ Cloud User Group Japan 第28回勉強会のセッション資料です。 Azure ADカスタムロールを使用して、特定のアプリケーションのシークレット更新のみ、特定のユーザー（開発者など）に委任する方法について説明します。大きく3つの方法がありますが、使用しているライセンスによって微妙に画面が異なる等ハマりポイントがありますので、Azure AD Premium P1, P2 それぞれの場合（PIMを使用している場合含む）についてどのような設定が可能かを解説します。

最近の PowerShell について

Kazuki Takai

Windows Server 2022 Datacenter Azure Edition Overview

Kazuki Takai

Azure Arc 概要

Kazuki Takai

Past and Future of PowerShell

Kazuki Takai

Introducing Windows Terminal

Kazuki Takai

Recap: Windows Server 2019 Failover Clustering

Kazuki Takai

使ってみよう PowerShell

Kazuki Takai

5分で分かる Windows Server 2019 HCI 超概要

Kazuki Takai

Windows Server 2019 includes new features that improve the performance and scalability of hyper-converged infrastructure (HCI) deployments. Persistent memory, faster erasure coding, and enhanced SMB performance increase workload performance. Larger maximum cluster sizes and increased volume and server limits allow for greater scalability. The Windows Admin Center management tool provides improved visibility, monitoring, and maintenance of HCI deployments.

Application Platform としての Windows Server 2019

Kazuki Takai

Windows Server 2019 で Container を使ってみる

Kazuki Takai

Getting started with Windows Containers

Kazuki Takai

Recap: PowerShell Core

Windows とコンテナの話

DSC 再入門

最近の PowerShell のお話

ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---

Matsushita Laboratory

我々はこれまで，新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し，その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた．これまでの研究では，便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの，行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった．そのため，本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき，それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い，その有効性について検証する．実験では，行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う．

キンドリルネットワークアセスメントサービスご紹介今のネットワーク環境は大丈夫？調査〜対策までご支援します

Takayuki Nakayama

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Takayuki Nakayama

Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models

harmonylab

JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ

0207sukipio

論文紹介：Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

Toru Tamaki

遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル（LLM）の学習とハイパーパラメータ最適化

t m

オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル（LLM）が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。

This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.

chiefujita1

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル

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