オープンコミュニティ「要求開発アライアンス」(http://www.openthology.org)の2012年12月定例会発表資料です。
Open Community "Requirement Development Alliance" 2012/12 regular meeting of the presentation materials.
オープンコミュニティ「要求開発アライアンス」(http://www.openthology.org)の2012年12月定例会発表資料です。
Open Community "Requirement Development Alliance" 2012/12 regular meeting of the presentation materials.
The document discusses Confluence and how it compares to SharePoint. It notes that Confluence is used by 83% of Fortune 500 companies, has over 190 employees, and a marketplace of 164,000 apps. In contrast to SharePoint, Confluence provides cloud-based documentation collaboration that integrates with tools like Jira and has options for on-premise or cloud-hosted deployments.
English: This slide deck introduces amazing graphs which are drawn by listed Japanese companies in 2021.
Japanese: このスライドでは2021年に上場企業によって描かれたすごいグラフを紹介します。
This document summarizes a research paper on scaling laws for neural language models. Some key findings of the paper include:
- Language model performance depends strongly on model scale and weakly on model shape. With enough compute and data, performance scales as a power law of parameters, compute, and data.
- Overfitting is universal, with penalties depending on the ratio of parameters to data.
- Large models have higher sample efficiency and can reach the same performance levels with less optimization steps and data points.
- The paper motivated subsequent work by OpenAI on applying scaling laws to other domains like computer vision and developing increasingly large language models like GPT-3.
【de:code 2020】 Microsoft Teams アプリケーション開発入門日本マイクロソフト株式会社
誕生から 3 年、毎日 7,500 万人以上が利用している Microsoft Teams。コミュニケーション、コラボレーションだけでなく、アプリケーションを連携させることで業務をより効率化することができます。
このセッションでは、Web アプリケーションや Bot を Microsoft Teams と連携させる方法、Microsoft Teams アプリケーションならではの機能を解説したします。また、Build で発表された Microsoft Teams Developer Platform の最新機能もご紹介いたします。
Microsoft Teams アプリケーション開発をこれから始めたい方も、すでに開発されている方も、ぜひお聞きください。
The document discusses conditional generative adversarial networks (GANs) for image-to-image translation tasks. It presents the conditional CycleGAN model which uses cycle consistency loss to learn mappings between domains without paired training examples. The model consists of generators and discriminators trained in an adversarial manner to translate images from one domain to another and back again.
The document discusses Confluence and how it compares to SharePoint. It notes that Confluence is used by 83% of Fortune 500 companies, has over 190 employees, and a marketplace of 164,000 apps. In contrast to SharePoint, Confluence provides cloud-based documentation collaboration that integrates with tools like Jira and has options for on-premise or cloud-hosted deployments.
English: This slide deck introduces amazing graphs which are drawn by listed Japanese companies in 2021.
Japanese: このスライドでは2021年に上場企業によって描かれたすごいグラフを紹介します。
This document summarizes a research paper on scaling laws for neural language models. Some key findings of the paper include:
- Language model performance depends strongly on model scale and weakly on model shape. With enough compute and data, performance scales as a power law of parameters, compute, and data.
- Overfitting is universal, with penalties depending on the ratio of parameters to data.
- Large models have higher sample efficiency and can reach the same performance levels with less optimization steps and data points.
- The paper motivated subsequent work by OpenAI on applying scaling laws to other domains like computer vision and developing increasingly large language models like GPT-3.
【de:code 2020】 Microsoft Teams アプリケーション開発入門日本マイクロソフト株式会社
誕生から 3 年、毎日 7,500 万人以上が利用している Microsoft Teams。コミュニケーション、コラボレーションだけでなく、アプリケーションを連携させることで業務をより効率化することができます。
このセッションでは、Web アプリケーションや Bot を Microsoft Teams と連携させる方法、Microsoft Teams アプリケーションならではの機能を解説したします。また、Build で発表された Microsoft Teams Developer Platform の最新機能もご紹介いたします。
Microsoft Teams アプリケーション開発をこれから始めたい方も、すでに開発されている方も、ぜひお聞きください。
The document discusses conditional generative adversarial networks (GANs) for image-to-image translation tasks. It presents the conditional CycleGAN model which uses cycle consistency loss to learn mappings between domains without paired training examples. The model consists of generators and discriminators trained in an adversarial manner to translate images from one domain to another and back again.
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年6月度のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
https://www.slideshare.net/ssuser2602c6/azure-app-infra-update-20206
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年8月度のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
<<<URLは、後日更新>>>
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。