オープンデータ関連のニュースです。

• コード・デーへの国家を学んで2017年9月23日

日本語

「重要な21世紀型のスキルのスキルアップカナダ人女性を助けつつ国家学ぶためにコードの日は、デジタルリテラシーを促進する。」(2011年創業以来、Ladies Learning Codeは、2,000のワークショップやイベントを開催し、全国で70,000人以上が受講しました。「カナダデジタルリテラシーを高めようとすると、コードの日に全国学習に関わるすべてのカナダのようです。歴史を作る助けてください!や装備の重要な技術的スキルを持つ女性たちの一層のデジタル世界をナビゲートする国民的運動に参加してください。」のメリッサ・サリフォディン、Ladies Learning Code最高経営責任者(CEO)は述べた。
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English

“National Learn to Code Day promotes digital literacy while helping Canadian women skill-up on important 21st century skills.” Since its inception in 2011, Ladies Learning Code has held over 2,000 workshops and events and reached over 70,000 learners across the country. “In an effort to increase digital literacy across Canada, there’s a way for every Canadian to get involved in National Learn to Code Day. Help us make history! Join us in this national movement to empower and equip women with important technical skills to navigate our increasingly digital world.
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• ニッタの人工知能研究会

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ヌマム工科大学の機械・コンピューティング(A CM)の支部会、ウダピ地域におけるHTインドLabs,New Delhiでニッタ協会では「人工知能と機械学習」に関する2日間のワークショップを開催し、9月16日および17)。

約30ヌマミト行ったプレスリリースはこう言って、コンピュータ科学、情報科学、電子工学と通信エンジニアリングから48名の生徒が参加します。HTインドLabsからYadavがとあるアニメシは調教師に輝いた。

ワークショップで覆われたモジュールは、人工知能の概要が含まれており、ファジー論理アルゴリズムを,問題の定式化,非ファジー・ルール、機械学習への導入,機械学習アプリケーション、データベースマイニング、教師あり学習の導入事例、動的ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムや、ケーススタディなどを扱う。

ジェイソン・アブヒルバンダリ、ジェーブド・ワークショップで担当コーディネーターだった、と述べた。
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English

The Association for Computing Machinery (ACM) chapter of NMAM Institute of Technology organized a two-day workshop on “Artificial Intelligence and machine learning” in association with HT India Labs, New Delhi, at Nitte in Udupi district, on September 16 and 17. A press release issued by NMAMIT here on Monday said 48 students from computer science, information science, and electronics and communications engineering participated in the workshop. Animesh Yadav from HT India Labs was the trainer.
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• ビッグデータ革命:良好な力の高い価格

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ビッグデータは、医療を変革しつつ高速であるが、NHSおよび産業では患者のプライバシーに伴う脅威に気づき始めたばかりである。

数年後には1000000人の患者(たとえばDNAや臨床情報のデータベースは、臨床医は、疾患を診断するうえで大きな役割を果たすことが期待される。

先週、スイス・ゾフィー・フォン・ジェネティクス推進派の中心では2020000000日1～125,000のゲノムデータベースから成長する30ドル(£22.6m)の資金調達を完了した。

また、330人のうち9人は、英国が、欧州の協力病院はソフィアのデータマイニング・システムによる誤認は、嚢胞性線維症、ある種の癌及び心臓病のような遺伝性疾患の根底にある遺伝的パターンを識別することができるようにアクセスするための患者のDNA情報を共有する。
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English

Big data is fast revolutionising healthcare, but the NHS and industry are only just waking up to the accompanying threats to patients’ privacy. Within a few years databases of millions of patients’ DNA data or clinical information are expected to play a much bigger role in helping clinicians diagnose disease. Last week a firm at the heart of this push, Swiss-based Sophia Genetics, completed a $30m (£22.6m) fundraising to fuel growth from a database of 125,000 genomes today to one million by 2020.
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• Facebookは、人工知能の研究センターを開設する

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未来のロボットはよりリアルになります。

アメリカン社はFacebookの人工知能研究所を開き、2018年に新キャンパスは、カナダのモントリオールで表示されます。

作成のAI研のニュースは、カナダのトルドー首相が発表された。政治家は投資はカナダ人の偉大な才能と革新を中心として全国にカナダの都市でFacebookは聖書であるが全体として指摘したトルドー氏によると、研究室のDr.Joelピノ、20人の科学者のチームをまとめる予定だ。

首相は、カナダまでは人工知能の開発・設計に世界のテクノロジーの中心地の一つであると確信した。Facebook」は$7000000かかります。

それは、米国以外ではFacebookがパリでただ1つの中心であることに留意されたい。合衆国の海外領土で、公社は2研究所、カリフォルニア(Menlo Park)にニューヨークで設立された。
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English

Looks like the future robots became more real. American Corporation opens the Facebook artificial intelligence lab. In 2018, the new campus will appear in Montreal, Canada. The news of the creation AI lab announced the Prime Minister of Canada Justin Trudeau. The politician pointed out that the investment makes Facebook in canadian cities are a Testament to the great talent of Canadians and the country as an innovation centre as a whole. According to Trudeau, the head of the laboratory stand Dr. Joel Pino, who will gather your own team of 20 scientists.
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• お野菜が美味しく、ニュージャージー州フィリップスバーグ研究のおかげでより健康的かもしれません

日本語

ナワーク–は自然だけじゃないんですね。

農業の「アメリカン・ゴシック’画像が変更される、ニューアークのアエロファームズ-世界最大の室内で垂直農場に少なからぬ影響を与えました。都市グランゲ、農業科学者のように見え、そしてそれらの作物は土壌や日光にも行くとローマ街施設内に厳密に制御された温度および湿度の制御に依存していない。

アエロファームズは、野菜を栽培し収穫する方法を調整し続けると、その所有者は、新たな2000000ドルの研究プロジェクトにはそういった野菜は、見た目や味に変化する可能性があるという。
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English

NEWARK — It’s not just up to Mother Nature anymore. The ‘American Gothic’ image of agriculture is changing, thanks in no small part to Newark’s AeroFarms — the largest indoor vertical farm in the world. At the urban grange, farmers look more like scientists, and their crops aren’t dependent on soil or sunlight, but on the precisely regulated temperature and humidity controls inside their Rome Street facility. As AeroFarms continues to refine how it grows and harvests leafy greens, its owners say a new $2 million research project may change how those vegetables look and taste.
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• NVIDIA、「Still-Roomを実行する」-Jim Cramer

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ジム・クレイマー氏は米エヌビディア(NVDA)は多くの利点を有しており、インテル(INTC)1990年代初期によく似ています。

「在庫はまだ実行に多くの余裕があると思います」と、クレイマーはアクション・アラートの大きい、投資クラブの会員専用の毎月の電話会見で語った。

「私はNVIDIAのチップで収益を拡大するディープラーニングとビッグデータの両方の成長に重点が置かれています」と彼は言った。「彼らのチップは小さく、速くそして安い。またスポーツ、バーチャルリアリティなどの触媒からのゲーム業界のさらなる拡大を期待する」と述べた。

ジムの月次電話会議に参加しますか?[Alerts]大きい自由に14日のトライアル購読はこちらの最新呼出の全体を聞くと、彼は取引を行う前にメールを取得または専用の材料をたくさん食べます。
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English

Jim Cramer says Nvidia (NVDA) has plenty of upside remaining, and looks a lot like Intel (INTC) did in the early 1990s. “I think the stock still has a lot of room to run,” Cramer said in an exclusive monthly conference call with members of Action Alerts PLUS, his club for investors. “I’m focused on growth in both deep learning and big data which will drive revenue in Nvidia’s data chips,” he said. “Their chips are smaller faster and cheaper. In addition, I expect further expansion in the gaming industry from catalysts like e-sports [and] virtual reality.
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• 人工知能のスタートアップにジェフデュプレアーニngは、9-1000000ドルを調達

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デュプレアーニngは、フィデリティ・マネジメント・リサーチ社からシリーズAラウンドで9000000ドルの資金調達を完了した。

デュプレアーニngは、各業界の企業を手助けする人工知能と能力を構築する。企業に固有の焦点は機械学習とディープラーニング、AI内のビジネス用途のために最も高いポテンシャルを示す小さなフィールドである。複雑なエンタープライズ環境における人工知能を体験できると、同社のエンジニアが、組織の既存のプロセス、インフラストラクチャと要件と並んで繁栄しているAIを設計するのが得意だ。

同社によると、デュプレアーニngのフロンティアの製品開発、導入を加速するように働く機械学習プラットフォームに投資することである。
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English

DeepLearni.ng closed $9 million in Series A financing from Fidelity Management & Research Company. DeepLearni.ng helps enterprises from across industry verticals build their capabilities with AI. The company’s specific focus is on machine learning and deep learning, which are smaller fields within AI that show the most potential for business applications. With hands-on experience deploying AI in complex enterprise environments, the company’s engineers are adept at designing AI solutions that thrive alongside existing organizational processes, infrastructure and requirements.
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• (DMP;デバイスマネジメントプロトコル)およびOpen研究データ(ORD)

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10月現在、データ管理計画はスイス国立科学財団(スナッフ)に提出された各新規プロジェクト資金の申請が必須です。

9月12日、スナッフは情報を他の既報および関連のFAQを更新しました。他のトピックのうち、次の態様が明確にされています。

いくつかの答えは、これからも積極的に行うだけで、「関係者全員の学習処理」として、アイシンイルマッツ、スナッフでORDの担当者は言う。

更新された情報はスナッフサイト(外部リンク)から入手可能である。

データ管理の支援、工科大学図書館のデジタル・キュレーション庁によって提供される。
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English

As of October, data management plans are mandatory for each new project funding application submitted to the Swiss National Science Foundation (SNSF). On September 12, the SNSF has published further information and updated the relevant FAQs. Among other topics, the following aspect is now explicitly stated: Some answers will only be forthcoming in the coming months and years, as it is “a learning process for everyone involved”, says Aysim Yilmaz, who is responsible for ORD at the SNSF. Updated information is available from the SNSF website (external link).
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• 自殺者と試行の回数

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火災事象データは、すべての火災事故対応が含まれています。これは、救急医療サービス(EMS)呼び出し、火災、救急、消防局によって取り扱われる全てのサービスを含む。

このデータのソースは、シンシナチのコンピュータ支援ディスパッチの市(CAD)データベースである。

お断り:プライバシー関連法を遵守し、全ての公安セットはシンシナティ拠点のオープン・データ・ポータルの市に公開される前に、匿名化し、適切に編集されます。これは、あらゆる公共安全データセットについては、(1)すべてのアドレスの末尾2桁を「XX」に取って代わられ、1桁の住所である場合、全アドレス数は、「X」で置き換えられること、(2)[緯度]と[経度]はランダム入射の同じブロック領域(正確な場所ではなく)内部値を表すために歪曲されているということです。
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English

Fire Incident data includes all fire incident responses. This includes emergency medical services (EMS) calls, fires, rescue incidents, and all other services handled by the Fire Department. The source of this data is the City of Cincinnati’s computer aided dispatch (CAD) database. DISCLAIMER: In compliance with privacy laws, all Public Safety datasets are anonymized and appropriately redacted prior to publication on the City of Cincinnati’s Open Data Portal.
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• ビデオに誰かが「です・コンピューター『スーパーマリオ』リビルドの割合:

日本語

人工知能は、「スーパーマリオブラザーズ」速度で満たさなくなる–それも、しっかりしたゲームの作成方法を学んだ。

ジョージア工科大学の研究者らは、ニューラルネットワークは、再生中、見ているだけで、ビデオゲーム・エンジンを構築しようと、ネットワークを得たゲームグラフィックの基本的なルールと約2分の動画の一覧。

それから、ネットワークは、フッテージを分解し、その情報を使用して、オリジナルゲームの特性をエミュレートし、多かれ少なかれできる仕組みを構築することができました。

ゲームは新たな偉業を達成するために人工知能(AI)に使用されている:それは実世界の複雑なルールよりAIはゲームのルールを把握しやすくした。

しかし、テクノロジー、ゲームの世界を超えたものかもしれない。研究者らはThe Vergeに語ったところによると、「将来の」バージョンは、実際の制限されたドメインを得る(分析)。
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English

Artificial intelligence is no longer satisfied with speed-running “Super Mario Bros.” — it’s learning how to build the game now, too. Researchers at Georgia Tech wanted to see if a neural network could reconstruct a video game engine just by watching it being played. They gave the network a catalog of game graphics, some basic rules and about two minutes of footage. From that, the network was able to break down the footage and use that info to build a system that could more or less emulate the properties of the original game.
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