ಅವನಿಗೆ ಸರಿಸಮಾನವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವಿಲ್ಲ

•

0 likes•60 views

Three key points: 1) The study identified a group of myeloma patients with an "ultra-high risk" of early relapse and poor survival outcomes based on having both high-risk genetic lesions and a high-risk gene expression profile. 2) In two large clinical trials, these ultra-high risk patients had a median progression-free survival of 13.4 months and median overall survival of 26.1 months, significantly worse than other patient groups. 3) Validation in an independent patient group confirmed ultra-high risk patients defined by both genetic and gene expression risk factors experienced particularly poor outcomes, with all progressing within 2 years and no survivors beyond 4 years.

全新 Veeam Availability Suite v9包括 Veeam Backup & Replication 和 Veeam ONE 備份解決方...

Cheer Chain Enterprise Co., Ltd.

作為 Veeam Availability Suite™ 的元件之一，Veeam® Backup & Replication™ v9 提供了許多全新的先進功能，可以實現在不到 15 分鐘的時間內恢復所有應用程式和資料的恢復時間和復原點目標 (RTPO™)，從而滿足 Availability for the Always-On Enterprise™。需購買相關應用軟體請上 http://www.appcenter.com.tw/ or http://www.cheerchain.com.tw/ 購買請洽祺荃企業有限公司-您可以信賴的軟體供應商 www.cheerchain.com.tw or www.appcenter.com.tw Email : info@cheerchain.com.tw Phone : +8864-23863559

【第1回 ECカフェ大分】「失敗から学ぶ！ネットショップ店長奮闘記～月商100万への道～　」

正人矢幡

【大分ＥＣカフェ】とは？ネットショップ運営者が気軽に集まり、安心して相談できるコミュニティです。参加対象者【こんな方におススメ】 ■これからネットショップを本気で始めたいと考えている方 ■既にネットショップで商品を出店したものの、その後の進み方に行き詰っている方 ■ネットショップ運営者の仲間がほしい方

MPI Sessions: a proposal to the MPI Forum

Jeff Squyres

This document discusses proposals for improving MPI (Message Passing Interface) to allow for more flexible initialization and usage of MPI functionality. The key proposals are: 1. Introduce the concept of an "MPI session" which is a local handle to the MPI library that allows multiple sessions within a process. 2. Query the underlying runtime system to get static "sets" of processes and create MPI groups and communicators from these sets across different sessions. 3. Split MPI functions into two categories - those that initialize/query/destroy objects and those for performance-critical communication/collectives. The former category would initialize MPI transparently. 4. Remove the requirement for MPI_Init() and MPI

Implementazione di un vincolo table su un CSP solver GPU-based

Tommaso Campari

Hortonworks apache training

alanfgates

MPI message passing interface

Mohit Raghuvanshi

This document discusses implementing a parallel merge sort algorithm using MPI (Message Passing Interface). It describes the background of MPI and how it can be used for communication between processes. It provides details on the dataset used, MPI functions for initialization, communication between processes, and summarizes the results which show a decrease in runtime when increasing the number of processors.

2015年度GPGPU実践基礎工学　第13回　GPUのメモリ階層

智啓出川

長岡技術科学大学 2015年度GPGPU実践基礎工学（全15回，学部3年対象講義）第13回GPUのメモリ階層 2015年度GPGPU実践基礎工学・第1回　学際的分野における先端シミュレーション技術の歴史 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu1 ・第2回　GPGPUの歴史と応用例 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu2 ・第3回　GPUクラスタ上でのプログラミング（CUDA） http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu3 ・第4回　CPUのアーキテクチャ http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu4 ・第5回　ハードウェアによるCPUの高速化技術 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu5 ・第6回　ソフトウェアによるCPUの高速化技術 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu6 ・第7回　シングルコアとマルチコア http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu7 ・第8回　並列計算の概念（プロセスとスレッド） http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu8 ・第9回　GPUのアーキテクチャ http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu9 ・第9回補足 GROUSEの利用方法 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu9-59160061 ・第10回　GPGPUのプログラム構造 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu10 ・第11回　GPUでの並列プログラミング（ベクトル和） http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu11 ・第12回　GPUによる画像処理 http://w　ww.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu12 ・第13回GPUのメモリ階層 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu13 ・第14回　GPGPU組込開発環境 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu14 ・第15回　GPGPUの開発環境(OpenCL) http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu15 2015年度GPGPU実践プログラミング・第1回　GPGPUの歴史と応用例 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu1-59179080 2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論・第1回　先端シミュレーションおよび産業界におけるGPUの役割 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu1-59180313 講義には長岡技術科学大学のGPGPUシステム（GROUSE）を利用しています。開発環境 CPU　Intel Xeon X5670 × 32 GPU　NVIDIA Tesla M2050（Fermi世代） × 64 CUDA 4.0（諸般の事情によりバージョンアップされていません） PGI Fortran 11.3

http://www.nikkei.com/article/DGXKZO05331800X20C16A7X12000/ 人工知能の英語表記は「ＡＩ」と略される。この言葉には1990年前後に関連研究をしていた研究者にとって、なんともほろ苦い響きがある。人間の行う知的処理をコンピューターへ実装しようと多くの研究者が挑戦したが、その成果の多くは世の役には立たなかった。その過ちは繰り返したくない。　あれから四半世紀前後がたち、ＡＩという言葉が世間で騒がしいほど口にされている。ＡＩというと、囲碁やクイズ番組でコンピューターが人間に勝つなど、人のように振る舞うコンピューターの話が一般には分かりやすい。だが、今、ＡＩで成功しているのは機械学習という純粋なデータ処理である。大量のデータからコンピューターが統計処理を行って入力と出力の因果関係を自動学習できるようになった。　コンピューターに音声を何回も聞かせ、発音された言葉を教えれば音声認識ができる。画像を何回も見させ、被写体が何であるかを教えれば画像を認識できる。コンピューターは人の能力を何桁も上回る速度で顔の画像データを表層的に見る。そして画像を認識して個人名や年齢、性別などを言い当てる。人間の探偵のような深い洞察はないが、それが役にたつ。　画像認識で人の属性が分かればマーケティングやセキュリティーに使える。自動運転や調理の自動化にも応用できる。このようなＡＩの応用が着実に進んでいる。　画像以外のデータに対しても、ＡＩは農業や医療、建設、運輸、流通、製造などさまざまな産業の効率化技術として利用されようとしている。特に米国では、さまざまなセンサーのデータから結果を予測することで産業の効率化・最適化に貢献する技術という意味で使われることが多い。　米ゼネラル・エレクトリック（ＧＥ）の2012年の財務報告書には「１％の力」という文言がある。もし各種産業機器に備え付けたセンサーデータの利活用により産業の効率を１％でも向上できれば、その効果は大きい。全世界の航空産業で燃料消費を１％効率化できれば、15年間で３兆円の節約になる。食品流通やサービス業など最適化の余地が大きい産業における効率化は、それ自体が新規事業となりえる。　考えてほしいのはここだ。ＡＩは産業のあらゆる局面で効率化を堅実に進める道具であり、さらにそれは社会問題を解決する新規事業創造に重要な技術の一つであると理解してほしい。　現代のＡＩがデータの利活用に依拠しているのは明白だ。そのために企業の活動が横断的にデジタル化していなければならない。言い換えれば企業がデータを資産として相互に利活用できるシステム、組織、文化を整備していなければ、ＡＩを活用できないのだ。　ＡＩは魔法の技術ではない。研究を強化するだけでは先端技術が先走るだけで実が伴わない。　25年前には「ビッグデータ」なんて言葉はなかった。今はある。ＡＩが実を伴うには、その根っこにデジタル化が必要である。

AWS re:Invent 2016 : announcement, technical demos and feedbacks

Emmanuel Quentin

ディープラーニング今週の事例 Top 5

NVIDIA Japan

PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics

Kohei KaiGai

Cwin16 - lyon - faurecia customer cockpit

Capgemini

Faurecia is a global leader in automotive seating, interiors, and emissions control technologies. It has 330 sites in 34 countries. In 2015, Faurecia generated €20 billion in sales and €370 million in net income. To improve sales performance, Faurecia launched a digital transformation program including a customer cockpit project using SAP Hybris Cloud for Sales. The project aims to provide 10 key accounts with cloud-based customer relationship management, business intelligence, and collaboration tools accessible on any device. The goal is to develop and harmonize customer relationships, create account communities, and gain a single view of customer data to better anticipate needs.

ಹಿರಾಗುಹೆ

ಅವನಿಗೆ ಸರಿಸಮಾನವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವಿಲ್ಲ

Recommended

Recommended

More Related Content

Viewers also liked

Viewers also liked (6)

More from FAHIM AKTHAR ULLAL

More from FAHIM AKTHAR ULLAL (20)