オープンデータとプログラミング

Author Archive for opendata

Open Data

Google マップ ストリート ビュー、さらなる機能強化のための 深い学習 からヘルプを取得します。|Google Maps gets help from Street View, Deep Learning for further enhancements

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オープンデータ関連のニュースです。

https://androidcommunity.com/google-maps-gets-help-from-street-view-deep-learning-for-further-enhancements-20170505/

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TranslateApiException: Cannot find an active Azure Market Place Translator Subscription associated with the request credentials. : ID=1446.V2_Json.Translate.93BE32E
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Google Maps has definitely improved over the years. Earlier this year, the app version got more service providers and full Uber service integration. The service added wheelchair-friendly information, parking difficulty icon for 25 metro areas in the US, real-time information, and even local reviews in your default language. The tech giant will not stop improving the web feature because it provides a lot of information to all the users. Google Maps isn’t just a collection of maps from all over the world. It has become a useful tool for everyone. It’s not yet perfect but it is generally reliable. The company aims to deliver more accurate and timely information so it is adding more data.
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Open Data

G スイートよりインテリジェントなアプリケーションのための機械学習の活用します。|G Suite takes advantage of machine learning for more intelligent apps

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オープンデータ関連のニュースです。

https://androidcommunity.com/g-suite-takes-advantage-of-machine-learning-for-more-intelligent-apps-20170505/

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機械学習、人工知能、ニューラル ネットワーク技術、深い学習。これらは、あらゆるデバイスまたはシステムを「賢く」する単語のいくつかでします。「よりインテリジェントな」はより適当な説明、Google は最近、共有私たちにそのような人々 をより生産的になります。これはアプリが使用可能なデータに依存 G スイートにおいて特に顕著です。機械学習と、人々 の生活は、Google の前のアクションと応答を記憶しようとするとデータのコンテキストでは、簡単にできます。 人々 は、文書の書式設定、レポート、および e メール管理が毎日の作成の多くを行います。彼らかもしれない何人かの人々 に第 2 の天性が、物事が良いと G スイート アプリ詳細する場合高速にすることができます。
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Machine learning, artificial intelligence, neural network technology, and deep learning. These are just some of the words that make any device or system “smarter”. “More intelligent” is a more apt description and Google has recently shared to us that such makes people more productive. This is particularly true in G Suite where apps rely on available data. With machine learning, people’s lives can be easier as Google tries to remember your previous actions and responses and looks at the context of data. People do a lot of formatting of documents, creating of reports, and email management everyday. They may be already second nature to some people but things can be better and faster if the G Suite apps learn more.
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Open Data

サンフランシスコは、居住者の指先に犯罪統計を置く|San Francisco Puts Crime Statistics at Residents’ Fingertips

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https://www.21centurystate.com/articles/san-francisco-puts-crime-statistics-at-residents-fingertips/

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In 2016 the San Francisco Police Department (SFPD) fielded 2,500 requests for crime data from local colleges and universities due to the Jeanne Clery Act. With each request taking 20-40 minutes to fulfill, Joy Bonaguro, San Francisco’s chief data officer, realized officers were spending roughly 156.25 eight-hour days annually pulling crime data statistics. The city has been publicly publishing crime data for as long as its open data portal has existed. However, there hasn’t been a way for the public to search the data geographically. The Clery Act requires colleges and universities to report statistics on specific crimes that happened within roughly 500 feet of anywhere their student population went. Because of the geographic requirement, police were having to pull custom queries.
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Open Data

Cirrascale クラウド サービスは、深い学習 開発製品のサポートを拡大.|Cirrascale Cloud Services Expands Deep Learning Development Offerings with Support for …

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オープンデータ関連のニュースです。

https://www.benzinga.com/pressreleases/17/05/p9404211/cirrascale-cloud-services-expands-deep-learning-development-offerings-w

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The NVIDIA Quadro GP100, powered by Pascal GPU architecture, is an ideal general purpose solution for developers working on the latest Deep Learning / AI algorithms and frameworks Cirrascale® Cloud Services, a premier provider of multi-GPU deep learning cloud solutions, today announced it will begin offering the NVIDIA® Quadro® GP100 as part of its dedicated, multi-GPU deep learning cloud service offerings. The company plans to first offer the GP100 in a dual GPU configuration with both cards connected via NVIDIA NVLink™ technology. The GP100 is an excellent choice for early-stage developers who want to tap into the power of NVLink and Unified Memory to maximize their application performance.
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Open Data

AI が読みやすさの問題|AI has a legibility problem

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https://boingboing.net/2017/05/04/humans-in-the-loop.html

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I first encountered the idea of technological “legibility” in the work of Natalie Jeremijenko (previously) who insists on the importance of humans being able to know why a computer is doing what it does. In 2005, I turned this idea into a short story called “Human Readable” (it’s in my collection With a Little Help), about the mischief that corrupt companies and their tame regulators could get up to by exploiting the inability to distinguish corruption from programmer error by designing self-driving cars that give traffic priority to the super-wealthy.
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深い学習自動的に Google マップでリスティングを更新します。|Deep Learning Automatically Updates Listings On Google Maps

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https://www.androidheadlines.com/2017/05/deep-learning-automatically-updates-listings-on-google-maps.html

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地上真実、それは自動的に Google マップのビジネス リスティングを更新する使用して深い学習に基づく技術についてインターネットを伝える今日の研究のブログに Google を取った。基本的に、地上真実は企業、ランドマーク、通りの名前やその他の詳細についての新しい情報を入力するのに Google ストリート ビュー チームからマップの写真を地理上の位置を使用します。アルゴリズムでは、下のタイヤ ショップの写真に見られるように、いくつかのぼやけたまたはスクランブルをかけられた写真やビジネス名を複数のブランドでさえ写真を含むサンプルを介して動作することができるほど高度です。最良の部分は、アルゴリズムの背後にあるモデルが意味任意の開発者が独自の自律情報抽出機能を電源モデルを統合することが一般の人々 に開放されています。
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Google took to its research blog today to tell the internet about Ground Truth, a technology based on deep learning that it uses to automatically update business listings on Google Maps. Essentially, Ground Truth uses geo-located Maps photos from the Google Street View team to populate new information about businesses, landmarks, street names, and other details. The algorithm is advanced enough to be able to work through samples that contain some blurry or scrambled photos, and even photos with multiple brands around the business name, as seen in the tire shop photo below. The best part is that the model behind the algorithm has been opened up to the general public, meaning that any developer can integrate the model to power their own autonomous information extraction functions.
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偽物から本物シャネルを見つけるしようとしましたか。深い学習 技術が助けることができます。|Trying to spot a real Chanel from a fake? Deep learning tech can help

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http://www.cnbc.com/2017/05/04/deep-learning-tech-identifies-counterfeit-goods.html

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再売り手の間で偽物の普及を考えると、バイヤーは多くの場合、ステッチをよく分析、信頼性、フォント サイズおよび内部ラベルを推測する中古ファッションを検査します。コピーはとてもよくできた時に、人間の目が元からそれを言うことができません。 技術が助けることができるであります。 Entrupy は、即座に材料、加工、技量、シリアル番号、および消耗/のアカウント詳細に顕微鏡の写真を撮ることによって模倣デザイナー バッグを検出しポータブル スキャン デバイスです。最高級ブランドを含む広大なデータベースに対して画像を比較する深い学習の手法を採用し、ユーザーがすぐに Certificate of Authenticity を得る袋が本物と判断した場合、。
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Given the ubiquity of fakes among re-sellers, buyers often examine pre-owned fashion to deduce authenticity, often analyzing the stitching, font size and interior labels. But sometimes, a copy is just so well-made that the human eye can’t tell it from the original. That’s where technology can help. Entrupy is a portable scanning device that instantly detects imitation designer bags by taking microscopic pictures that take into account details of the material, processing, workmanship, serial number, and wear/tear. It then employs the technique of deep learning to compare the images against a vast database that includes top luxury brands and if the bag is deemed authentic, users immediately get a Certificate of Authenticity.
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7988.8 米ドル相当の医療市場における人工知能 2022 年まで百万|Artificial Intelligence in Healthcare Market Worth 7988.8 USD Million by 2022

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http://www.prnewswire.com/news-releases/artificial-intelligence-in-healthcare-market-worth-79888-usd-million-by-2022-621169953.html

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Browse 60 market data Tables and 117 Figures spread through 210 Pages and in-depth TOC on “Artificial Intelligence Healthcare Market” The growing usage of big data in the healthcare industry, ability of AI to improve patient outcomes, imbalance between health workforce and patients, reducing the healthcare costs, growing importance on precision medicine, cross-industry partnerships, and significant increase in venture capital investments are expected to drive the AI in healthcare market.
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TensorFlow の実用的な使用に焦点を当てる全日ミート|A Full-Day Meetup to Focus on a Practical Use of TensorFlow

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http://www.prnewswire.com/news-releases/a-full-day-meetup-to-focus-on-a-practical-use-of-tensorflow-300451105.html

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カリフォルニア州サニーベール、カリフォルニア州、2017 年 5 月 3 日日/prnewswire/- 5 月 7 日、Altoros と @WalmartLabs に開催されますカリフォルニア州サニーベール、カリフォルニア州 TensorFlow に深い学習に捧げメガ ミート。技術は、2015 年に Google が作成したオープン ソース マシン インテリジェンス ライブラリです。TensorFlow では、データのグラフを使用して、算術演算および多次元データの配列 (テンソル) 間の通信を表します。 「様々 な番号、および大規模な小売業者が処理しなければならないモデルのスケールになりますモデルのライフ サイクルの管理技術の選択の重要な考慮事項、ウォルマートで」言ったエステバン Arcaute、データ科学のヘッド、@WalmartLabs。「だからこそ我々 TensorBeat 2017 をホストおよびサポート学習コミュニティと TensorFlow ユーザーどこでも深いのために興奮しています。
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SUNNYVALE, Calif., May 3, 2017 /PRNewswire/ — On May 7, Altoros and @WalmartLabs will be hosting a mega meetup in Sunnyvale, CA, dedicated to deep learning with TensorFlow. The technology is an open-source machine intelligence library created by Google in 2015. TensorFlow uses data graphs to represent mathematical operations and the multi-dimensional data arrays (tensors) communicated in between. “The variety, number, and scale of models that large retailers have to handle makes model lifecycle management an important consideration for technology choices at Walmart,” said Esteban Arcaute, Head of Data Science, @WalmartLabs. “That’s why we are excited to host TensorBeat 2017 and support the deep learning community and TensorFlow users everywhere.
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AI 主導のゲノム会社は薬への転換します。|An AI-Driven Genomics Company Is Turning to Drugs

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https://www.technologyreview.com/s/604305/an-ai-driven-genomics-company-is-turning-to-drugs/

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次のブロックバ スター薬は薬理研究所に AI 研究から急速に広がっている機械学習技術からの助けを借りて開発できます。 深いゲノミクス、疾患については、潜在的な遺伝的原因をトレースする機械学習を使用するカナダの会社は、医薬品開発になって火曜日を発表しました。それは、彼らの技術がゲノムのデータの膨大な量で微妙な信号を見つけることによって強力な新薬を生成を助けることができることを賭ける AI 企業の成長のリストを結合します。 深いゲノミクスはブレンダン Frey、機械学習とゲノム医学を専門とするトロントの大学教授によって設立されました。彼の会社は、深い学習、または非常に大規模なニューラル ネットワークを使ってゲノムデータを分析します。
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The next blockbuster drug could be developed with help from machine-learning techniques that are rapidly spreading from AI research to pharmacology labs. Deep Genomics, a Canadian company that uses machine learning to trace potential genetic causes for disease, announced Tuesday that it’s getting into drug development. It joins a growing list of AI companies betting that their techniques can help produce powerful new drugs by finding subtle signals in huge quantities of genomic data. Deep Genomics was founded by Brendan Frey, a professor at the University of Toronto who specializes in both machine learning and genomic medicine. His company uses deep learning, or very large neural networks, to analyze genomic data.
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