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2017年8月25日「AIを手軽に活用・ワンランク上の業務自動化を実現するワークショップ」のプレゼン資料です。
デバイスコネクト対応機の弊社確認結果とご相談
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2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
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2020年10月29日 開催 Jetson Education Program Webinar 講演タイトル 「Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育」 株式会社 FaBo 代表取締役 佐々木 陽 様
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201310 ITproEXPO_clouddaystokyo2013fall_idcf
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2013年10月9日~11日の3日間にわたって開催された、ITpro EXPO 2013(Citrix Japan様ブース)でのIDCフロンティア講演資料です。
テレコムのビッグデータ解析 & AI サイバーセキュリティ
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NVIDIA にて Telco AI および 5G/B5G 領域のデベロッパーリレーションズ兼エバンジェリストをつとめる野⽥真が、ビッグデータ解析と AI サイバーセキュリティについてまとめました。ぜひご一読ください。
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニング
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7 月 4 日 (木) に開催された第2回 SB クラウドパートナーサミットで古家が講演した資料です。
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
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2020年10月29日 開催 Jetson Education Program Webinar 講演タイトル 「Jetson活用によるAI教育」 エヌビディア 合同会社 オートノマスマシン事業部 ビジネスデベロップメントマネジャー 大岡 正憲
Wio LTEで始める生体信号計測
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下記イベントで発表した資料です。 https://soracom.connpass.com/event/68427/
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JJUG CCC 2015 Fall でのセッション内容です。
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第 1 回 Jetson ユーザー勉強会
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この資料は 5 月 24 日 (金) にソフトバンク新館汐留キャンパスにて開催の「第 1 回 Jetson ユーザー勉強会」https://jsjug.connpass.com/event/126529/ における、NVIDIA の資料です。 <アジェンダ> ➢ Jetson Platform のご紹介 • Jetson 採用事例 • Jetson ファミリ ラインアップ • Jetson Nano の概要 ➢ Jetson Nano Getting Started • 各種のドキュメント、リソース • システムセットアップ • 電力効率 & パフォーマンスモニター • GPIO & アクセサリ ➢ DeepStream と TensorRT の概要 ➢ Jetson Nano による DeepStream デモンストレーション
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第1回 OCDET ベアメタルWG 勉強会 で、IDCフロンティア 金井が発表した資料です。ioMemoryを時間貸しで行うIDCFクラウドHighIOタイプの開発秘話です
3rd cnet japan startup awards patent introduction 20151210
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Enterprise API Hack Night #13 LoRaWANは簡単!SORACOM Air for LoRaWANを用いたプロトタイプデバイスでトライアスロンを見守る 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下 享平
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(Vulsで)脆弱性対策をもっと楽に!
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Windowsコマンドプロンプト Mac ターミナル Tera Termを使ったSSH接続 Macターミナルを使ったSSH接続 MacでのSSH秘密鍵保存 などを解説しています。 本編の資料は、こちら。 http://www.slideshare.net/IDCFrontier/wordpress-42999690
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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.
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
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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。
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