SlideShare a Scribd company logo
wq-3. M/M/S 待ち行列,
アーランの即時式モデル
1
金子邦彦
(待ち行列の数理)
https://www.kkaneko.jp/cc/wq/index.html
アウトライン
3-1 M/M/S 待ち行列
3-2 アーランの即時式モデル
2
3-1 M/M/S 待ち行列
3
X: 到着過程
→ポアソン分布のとき「M」と書く
Y: 処理時間分布
→指数分布のとき「M」と書く
Z: サーバ数
個数を限定しないとき「S」と書く
K: 待ち行列の長さの制限
制限しないときは何も書かない
4
ケンドール記法 M/M/S
M/M/S 待ち行列モデル
サーバ数:S
待ち行列
サーバ
ポアソン分布で到着
処理時間は指数分布 5
M/M/S 待ち行列モデルの解析
• 状態遷移
• システム内のジョブ数を「状態」と見る
• 定常状態
• 定常状態での、各「状態」の確率を求める
• システムの「処理率」を求める
6
状態
状態0: システム内のジョブ数が 0
状態1: システム内のジョブ数が 1
状態S: システム内のジョブ数がS
7
状態遷移
• ジョブが到着:
状態 k から状態 k+1 に遷移
• ジョブが完了:
状態 k から状態 kー1 に遷移
8
遷移確率に関する方程式
• 微小時間 ⊿t(限りなく0に近い)につい
ての式
• 「ジョブの到着」と「ジョブの完了」は、
「同時」には起きない
• 「ジョブの完了」の確率は、⊿t と μの式
• 「ジョブの到着」の確率は、⊿t と λの式
9
• k≦S ならば(kは状態番号)
• サーバに空きがある
kμ⊿t (1ーμ⊿t) ≒ kμ⊿t
• k>Sならば(kは状態番号)
• サーバは全て忙しい
Sμ⊿t (1ーμ⊿t) ≒ Sμ⊿t
k-1
S-1
10
「ジョブの完了」に関する式
• ジョブが到着:
状態 k から状態 k+1 に遷移
λ⊿t
• ジョブが完了:
状態 k から状態 k-1 に遷移
k≦S ならば: kμ⊿t
k>Sならば: Sμ⊿t
11
状態遷移
状態遷移図
1-λ
状態0 状態1
λ
μ
1-μ-λ
λ
2μ
状態
S-1
状態
S
λ
Sμ
1-Sμ-λ
λ
Sμ
λ
Sμ
状態
S+1
1-Sμ-λ
1-(S-1)μ-λ
12
定常状態方程式
0<n<S では
(λ+nμ)Pn = λPnー1 + (n+1)μPn+1
S ≦n では
(λ+Sμ)Pn = λPnー1 + SμPn+1
λP0 = μP1
13
定常確率をP0で表す
0<n<S では
Pn =
S ≦n では
Pn =
λ P0
μ n!
( )
n
λ P0
μ S!S
( )
n
n-S
14
システム処理能力ρ
ρ= λ/μ
• λ⊿t: 「時間 (t, t +⊿ t) に到着するジョ
ブ数」の平均
• μ⊿t: 「サーバがジョブを処理中の間,
⊿t 内に完了する処理数」の平均
15
待ち合わせが生じる確率
• システム内のジョブ数が S 以上
• Pqueue = ∑ Pn
= ∑
= ∑ P0
n=S
∞
λ P0
μ S!S
( )
n
n-S
n=S
∞
n=S
∞ (Sρ) 1
S! S
n
n-S
16
3-2 アーランの即時式モデル
17
X: 到着過程
→ポアソン分布のとき「M」と書く
Y: 処理時間分布
→指数分布のとき「M」と書く
Z: サーバ数
個数を限定しないとき「S」と書く
K: 待ち行列の長さの制限
K = 1
18
ケンドール記法 M/M/S/1
M/M/S/1 のとき
サーバ数:S
K=1 なので
待ち行列なし
処理時間は指数分布
ポアソン分布で到着
19
アーランの即時式モデル
• 待ち行列モデル: M/M/S/S
• 入力回線数: 無限
• 待ち行列長: L=0
• システム内の最大占有サーバ数: K=S
20
「即時式」の意味
K = 1 なので,次の性質を持つ
• 待ち行列なし
• 待ち行列長は 0
• システム内の占有サーバ数がS (すべてのサーバ
が占有されている)のとき,到着したジョブは棄
却される
• サーバの空きがあれば,直ちに処理される
→ 即時式
21
• ジョブの到着
• 平均λのポアソン分布
→ ある時刻に客が到着してから時間t内に次の客が到着
する確率はポアソン分布に従う: 1-e-λt
• 微少時間⊿tの間にジョブが到着する確率:λ⊿t
• ジョブの処理時間
• 平均1/μの指数分布
• 微少時間⊿tの間に処理が終わる確率: μ⊿t
システム処理能力:ρ=λ/μ
22
ジョブのモデル
状態
状態0: 系内のジョブの数が 0
状態1: 系内のジョブの数が 1
状態S: 系内のジョブの数が S
(状態はSまで)
23
• ジョブが到着:
1) k<S のとき
状態 k から状態 k+1 に遷移
2) k=S のとき
状態Sのまま(新しい到着は棄却される)
• ジョブの回線の占有終わり:
状態 k から状態 kー1 に遷移
24
状態遷移
• ジョブが到着:
1) k<S のとき
状態 k から状態 k+1 に遷移: λ⊿t
• ジョブの回線の占有終わり:
状態 k から状態 kー1 に遷移 : kμ⊿t
25
状態遷移
状態遷移図
1-λ
状態0 状態1
λ
μ
1-μ-λ
λ
2μ
状態
S-1
状態
S
λ
Sμ
μ-Sμ
1-(S-1)μ-λ
λ
(S-1)μ
26
定常状態についての方程式
(λ+nμ)Pn = λPnー1 + (n+1)μPn+11
λP0 = μP1
λPn-1 = SμPn
27
• 定常状態で,系内にn個のジョブ(0≦n≦s)がある
確率を Pn とすると
• 棄却率:
• システム内の占有サーバ数が Sになる確率:Ps
• 上の式で,n=s として計算する
!
2
1
!
)
( 2
s
n
t
P s
n
n










28
棄却率

More Related Content

What's hot

ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け
ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分けネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け
ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け
モノビット エンジン
 
Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜
Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜
Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜
Wataru Nishimoto
 
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
日本マイクロソフト株式会社
 
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
Tokoroten Nakayama
 
「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話
「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話
「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話
Kenta Komori
 
【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話
【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話
【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話
Hibino Hisashi
 
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについてログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて
cyberagent
 
ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8
ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8
ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8
Koichiro Matsuoka
 
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
Junya Saito
 
Scapyで作る・解析するパケット
Scapyで作る・解析するパケットScapyで作る・解析するパケット
Scapyで作る・解析するパケット
Takaaki Hoyo
 
Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について
Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用についてAmazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について
Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について
Amazon Web Services Japan
 
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
hoxo_m
 
ゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現する
ゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現するゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現する
ゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現する
KeioOyama
 
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみた
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみたPython 3のWebシステムでDDDに入門してみた
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみた
Hiromu Yakura
 
A3C解説
A3C解説A3C解説
A3C解説
harmonylab
 
ドメイン駆動設計をゲーム開発に活かす
ドメイン駆動設計をゲーム開発に活かすドメイン駆動設計をゲーム開発に活かす
ドメイン駆動設計をゲーム開発に活かす
増田 亨
 
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
VirtualTech Japan Inc.
 
なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? -
なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? - なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? -
なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? -
健人 井関
 
PFSなTLS通信を復号する
PFSなTLS通信を復号するPFSなTLS通信を復号する
PFSなTLS通信を復号する
稔 小林
 
プログラムの処方箋~健康なコードと病んだコード
プログラムの処方箋~健康なコードと病んだコードプログラムの処方箋~健康なコードと病んだコード
プログラムの処方箋~健康なコードと病んだコード
Shigenori Sagawa
 

What's hot (20)

ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け
ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分けネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け
ネットワーク ゲームにおけるTCPとUDPの使い分け
 
Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜
Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜
Zaim 500万ユーザに向けて〜Aurora 編〜
 
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
 
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
 
「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話
「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話
「Android案件できます」って言ったら、ヒドい目にあった話
 
【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話
【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話
【DeepSecurityUserNight】我が家の箱入り娘を世間に晒すのは危険なのでDeepSecurityに見守ってもらった話
 
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについてログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて
 
ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8
ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8
ドメイン駆動設計 モデリング_実装入門勉強会_2020.3.8
 
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
 
Scapyで作る・解析するパケット
Scapyで作る・解析するパケットScapyで作る・解析するパケット
Scapyで作る・解析するパケット
 
Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について
Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用についてAmazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について
Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について
 
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
 
ゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現する
ゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現するゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現する
ゼロトラスト・アーキテクチャを無料で(やれるだけ)実現する
 
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみた
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみたPython 3のWebシステムでDDDに入門してみた
Python 3のWebシステムでDDDに入門してみた
 
A3C解説
A3C解説A3C解説
A3C解説
 
ドメイン駆動設計をゲーム開発に活かす
ドメイン駆動設計をゲーム開発に活かすドメイン駆動設計をゲーム開発に活かす
ドメイン駆動設計をゲーム開発に活かす
 
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
 
なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? -
なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? - なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? -
なぜ初心者は webpackが解らないのか?- Why can’t you understand the webpack? -
 
PFSなTLS通信を復号する
PFSなTLS通信を復号するPFSなTLS通信を復号する
PFSなTLS通信を復号する
 
プログラムの処方箋~健康なコードと病んだコード
プログラムの処方箋~健康なコードと病んだコードプログラムの処方箋~健康なコードと病んだコード
プログラムの処方箋~健康なコードと病んだコード
 

More from kunihikokaneko1

cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い
cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い
cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い
kunihikokaneko1
 
cs-7. 乱数,シミュレーション
cs-7. 乱数,シミュレーション  cs-7. 乱数,シミュレーション
cs-7. 乱数,シミュレーション
kunihikokaneko1
 
cs-6. データベースとデータサイエンス
cs-6. データベースとデータサイエンスcs-6. データベースとデータサイエンス
cs-6. データベースとデータサイエンス
kunihikokaneko1
 
cs-5. 人工知能の概要
cs-5. 人工知能の概要 cs-5. 人工知能の概要
cs-5. 人工知能の概要
kunihikokaneko1
 
cs-4. プログラミング入門
cs-4. プログラミング入門cs-4. プログラミング入門
cs-4. プログラミング入門
kunihikokaneko1
 
cs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックス
cs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックスcs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックス
cs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックス
kunihikokaneko1
 
cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素
cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素 cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素
cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素
kunihikokaneko1
 
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタcs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
kunihikokaneko1
 
mi-8. 人工知能とコンピュータビジョン
mi-8. 人工知能とコンピュータビジョンmi-8. 人工知能とコンピュータビジョン
mi-8. 人工知能とコンピュータビジョン
kunihikokaneko1
 
mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線
mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線
mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線
kunihikokaneko1
 
mi-6. 画像分類システム
mi-6. 画像分類システムmi-6. 画像分類システム
mi-6. 画像分類システム
kunihikokaneko1
 
mi-5. ディープラーニング
mi-5. ディープラーニングmi-5. ディープラーニング
mi-5. ディープラーニング
kunihikokaneko1
 
mi-4. 機械学習
mi-4. 機械学習mi-4. 機械学習
mi-4. 機械学習
kunihikokaneko1
 
mi-3. データサイエンス・AIの演習
mi-3. データサイエンス・AIの演習mi-3. データサイエンス・AIの演習
mi-3. データサイエンス・AIの演習
kunihikokaneko1
 
mi-2. データサイエンス・AIの事例
mi-2. データサイエンス・AIの事例mi-2. データサイエンス・AIの事例
mi-2. データサイエンス・AIの事例
kunihikokaneko1
 
mi-1. 人工知能の概要
mi-1. 人工知能の概要mi-1. 人工知能の概要
mi-1. 人工知能の概要
kunihikokaneko1
 
kaneko202304.pptx
kaneko202304.pptxkaneko202304.pptx
kaneko202304.pptx
kunihikokaneko1
 
Coding Standards of C++ について
 Coding Standards of C++ について  Coding Standards of C++ について
Coding Standards of C++ について
kunihikokaneko1
 
co-3. サブクラス、継承
co-3. サブクラス、継承co-3. サブクラス、継承
co-3. サブクラス、継承
kunihikokaneko1
 
co-2. メソッド定義と呼び出し
co-2. メソッド定義と呼び出しco-2. メソッド定義と呼び出し
co-2. メソッド定義と呼び出し
kunihikokaneko1
 

More from kunihikokaneko1 (20)

cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い
cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い
cs-8. 表計算ソフトウエアを用いたデータの扱い
 
cs-7. 乱数,シミュレーション
cs-7. 乱数,シミュレーション  cs-7. 乱数,シミュレーション
cs-7. 乱数,シミュレーション
 
cs-6. データベースとデータサイエンス
cs-6. データベースとデータサイエンスcs-6. データベースとデータサイエンス
cs-6. データベースとデータサイエンス
 
cs-5. 人工知能の概要
cs-5. 人工知能の概要 cs-5. 人工知能の概要
cs-5. 人工知能の概要
 
cs-4. プログラミング入門
cs-4. プログラミング入門cs-4. プログラミング入門
cs-4. プログラミング入門
 
cs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックス
cs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックスcs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックス
cs-3. パノラマ画像,ストリートビュー,3次元コンピュータグラフィックス
 
cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素
cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素 cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素
cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素
 
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタcs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
cs-1. 無料ソフトウエア,無料データ,エコシステム,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ
 
mi-8. 人工知能とコンピュータビジョン
mi-8. 人工知能とコンピュータビジョンmi-8. 人工知能とコンピュータビジョン
mi-8. 人工知能とコンピュータビジョン
 
mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線
mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線
mi-7. 学習と検証, 学習不足, 過学習, 学習曲線
 
mi-6. 画像分類システム
mi-6. 画像分類システムmi-6. 画像分類システム
mi-6. 画像分類システム
 
mi-5. ディープラーニング
mi-5. ディープラーニングmi-5. ディープラーニング
mi-5. ディープラーニング
 
mi-4. 機械学習
mi-4. 機械学習mi-4. 機械学習
mi-4. 機械学習
 
mi-3. データサイエンス・AIの演習
mi-3. データサイエンス・AIの演習mi-3. データサイエンス・AIの演習
mi-3. データサイエンス・AIの演習
 
mi-2. データサイエンス・AIの事例
mi-2. データサイエンス・AIの事例mi-2. データサイエンス・AIの事例
mi-2. データサイエンス・AIの事例
 
mi-1. 人工知能の概要
mi-1. 人工知能の概要mi-1. 人工知能の概要
mi-1. 人工知能の概要
 
kaneko202304.pptx
kaneko202304.pptxkaneko202304.pptx
kaneko202304.pptx
 
Coding Standards of C++ について
 Coding Standards of C++ について  Coding Standards of C++ について
Coding Standards of C++ について
 
co-3. サブクラス、継承
co-3. サブクラス、継承co-3. サブクラス、継承
co-3. サブクラス、継承
 
co-2. メソッド定義と呼び出し
co-2. メソッド定義と呼び出しco-2. メソッド定義と呼び出し
co-2. メソッド定義と呼び出し
 

Recently uploaded

【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
TsuyoshiSaito7
 
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
Tetsuya Nihonmatsu
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Takayuki Nakayama
 
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
 
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
company21
 
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
Takuya Minagawa
 
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツールMOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
TsuyoshiSaito7
 
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
Tatsuya Ishikawa
 
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
Hironori Washizaki
 
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
shogotaguchi
 

Recently uploaded (10)

【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説
 
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
能動的サイバー防御の時代へ - GPTsから垣間見えた私達と未来のAIについて
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
 
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
MySQLの文字コードと照合順序について 2024/07/05の勉強会で発表されたものです。
 
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
VRM*VOICEVOX*GoogleCloudを使って自分だけのAIパートナーを作る話
 
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」(前編)発表資料:State Space Models for Event Cameras
 
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツールMOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
MOSHI: 革新的な音声AI QAIが開発した次世代のコミュニケーションツール
 
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
2024/07/04 Blazor+ローコードで実現する.NET資産のモダナイズ
 
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
「スマートエスイー」におけるスマートシステム&サービスおよびDX推進人材の産学連携育成ならびに参照モデルに基づく育成プログラム分析
 
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
「福利厚生をコストから投資へ」AIで社員1人ひとりに最適な支援を届ける 全く新しいカフェテリアプラン
 

wq-3. M/M/S 待ち行列,アーランの即時式モデル