オープンデータ関連のニュースです。

• 人工知能を使用して医師の意思決定を改善するウチャルス

日本語

13日にデンバー・ビジネス・ジャーナル・ウチャルスは医師の専門技術を組み合わせ、情報分析のノウハウを持った患者に最良のケアを提供する医師のための方法を決定するであろう仮想ラボを立ち上げました。

オーロラ保健医療システムのケアセンター」(Innovation Centerの新たな応用法科学研究所が、人工知能を使って、既存の課題に対するソリューションを構築するためのベスト・プラクティスを確立しました。

この実習では、集中されるいくつかの問題点は、医師の臨床的判断のばらつきを低減し、多くのアルゴリズムを介して医師の意思決定を向上させ、全体的な患者ケアの質の向上が含まれる。
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English

DENVER BUSINESS JOURNAL – UCHealth on Tuesday launched a virtual lab in which it will combine the expertise of physicians with the know-how of information analysts to determine ways for doctors to deliver the best care to patients. The new Applied Decision Science Lab, part of the Aurora-based health system’s CARE Innovation Center, will focus on using big data, artificial intelligence and established best practices to create solutions to existing challenges.
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• 人工知能Create Crop Protectionツールを使用した、モンサント

日本語

新しい植物保護製品の発見の確率を増加させるために、モンサント社はAtomwiseと協力している。同時に、人工知能を使用することによって潜在的な新しい作物保護生成物を分析する。

モンサント社はAtomwiseのアトムネ技術を使用して、アルゴリズムの学習及びスーパーコンピュータを適用作物保護製品の分子を分析します。これは、1000の分子の10だけを見直すことは、試行錯誤のプロセスである。その会社は1000000分子を分析する疾病及び昆虫に対して最良の弁護をしてみます。

企業は、植物育種、バイオテクノロジー、作物保護製剤とデータサイエンスのプラットフォームの統合を通じてアトムネから学んだ事を検証する新しい技術を開発していきます。モンサント社はAtomwiseとも提携し、最初にAGカンパニーです。
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English

To increase the speed and probability of discovering new crop protection products, Monsanto is collaborating with Atomwise. Together the companies will analyze potential new crop protection products by using artificial intelligence. Monsanto will use Atomwise’s AtomNet technology to apply learning algorithms and supercomputers to analyze molecules for crop protection products. This is in place of trial and error process that reviewed just tens of thousands of molecules—instead the companies will analyze millions of molecules to see which defend best against diseases and insects.
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• Google Search間近にNo New Machine Learning Algorithms)を開設

日本語

グーグル社のゲリー・イリーズはSMX Advancedでいろんなことを申し訳ありませんが、これらのほとんどは、社会にとってはどんなに答えを聞きたいと思って質問した。ゲアリーはランクブラインで新しいことを探しに来るあらゆる新たな機械学習アルゴリズムであるかどうかを問うた。

Garyはランクブラインで新しいことは何もない」と述べ、久しぶりにそれに対してなされた変更は考えていません。彼はまた、グーグルは検索のための機械学習アルゴリズムが作成されていますが、何かを検索するには、「光沢」は機械学習といわれています。

彼はランクブラインはすべての国と言語で公開されているとおっしゃいましたが、それ以外の検索を使用した機械学習に新しいものはない。
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English

Sorry for covering so many things Gary Illyes of Google said at SMX Advanced, but most of these were my questions that I thought the community would want to hear answers to. Gary was asked if there is anything new with RankBrain and any new machine learning algorithms coming to search any time soon. Gary said nothing is new with RankBrain, he doesn’t think any changes were made to it in a long time. He also said that while Google is working on machine learning algorithms for search, there is nothing new or no new “shiny” machine learning coming to search any time soon.
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• ISC2017でディープラーニングとH PC

日本語

脳切片を解析することによって、脳の仕組みを理解してください。3D心臓モデルを使用して、より優れた治療法を開発するために、動物実験への依存度を下げながら、アンドロメダ銀河や銀河団が衝突する場合に形成されるダークもよく理解してください。

これらの研究者は、スーパーコンピュータ、AI、ビッグデータを活用して問題のほんの一部にすぎません。

GPUは、この作品の題材にもなっている。International Supercomputing Conferenceでは、NVIDIA社のブースでは、フランクフルト、6月19-22で方法を説明しています。

記事全文を読む際、ISC2017ディープ・ラーニング』のHPC

NVIDIAで微細な連中によって。
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English

Understand the brain’s workings by analyzing cerebral slices. Use 3D heart models to develop better treatments, while lowering reliance on animal experiments. Study how dark matter will form when Andromeda galaxy and Milky Way collide. These are just a few of the challenges researchers are tackling using supercomputers, AI and big data. GPUs are at the center of this work. Find out how at NVIDIA’s booth at the International Supercomputing Conference, in Frankfurt, June 19-22. Read the entire article here, Deep Learning Meets HPC at ISC 2017 via the fine folks at NVIDIA.
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• ハーネスのAIには運用上のディジタル波洗浄として現れる。

日本語

ベルリンで今週開催されている『ファンデフォルム国際会議に集まった1,800人以上の参加者がデジタル化に夢中になって、その予想される利点を利用するために管理上の圧力を免れなかった。

全身性の効率を向上させ、クライアントとの通信を最適化するために、人工知能(AI)の途方もない可能性を考慮すると、全体的な景況感は「適合」または「死滅」していました。

スイスのファンド家ユニジェスチョンは1995年以来システムに組み込まれた機械学習技術を有しており、継続中のデジタルのを見ることができる。

今回の焦点は、市場から学習する機械学習技術にあるのではなく、ヒトの最高経営責任者(CEO)であるフィオナ・フリック氏によると、5日、CNBCに話しかけました。
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English

The more than 1,800 attendees who flocked to this week’s FundForum International summit in Berlin could not escape the keen focus on digitalization and the growing pressure on managers to harness its anticipated benefits. Given the tremendous potential for artificial intelligence (AI) to improve systemic efficiency and optimize client communications, the pervading sentiment was very much “adapt or die”. Swiss fund house Unigestion has incorporated machine learning techniques into its systems since 1995 and views its embrace of digital as a continual work-in-progress.
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• コンピュータの進化シミュレーションへのロバート・マークス科学と信仰的人工知能の限界。。。

日本語

今朝は進化的科学ライターのRobertJ.マークIIの「はじめに」では、10の一般的な質問に回答し、彼の本に取り組み、WilliamデムシクイとWinston Ewertと共同執筆した。追跡期間は、「安心」の英国記者のジュリアン・チャールズ氏は最近のポッドキャストで会話を楽しむことにしましょう。

議論は数学に神に,進化の、進化学的意味は、人工知能の限界,およびコンピュータシミュレーションから、愉快で、非常に広範であり、従僕で、真実を追求する理念であるアラン・チューリングとコンピュータサイエンスのアーノルド・シュワルツェネッガーと「Terminator,創造とインテリジェント・デザインの融合、神のギャップを誤り、在家の人々にアクセス可能なサイエンスの挑戦、そしてはるかに勝る。

Dr.マークは優れた科学者であり、つまり、耳で見ると楽しい格好よかった男のようでもある。
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English

This morning Introduction to Evolutionary Informatics author Robert J. Marks II answered ten common questions about and challenges to his book, co-written with William Dembski and Winston Ewert. As a follow-up, you’ll enjoy his recent podcast conversation with UK interviewer Julian Charles of The Mind Renewed.
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• コンピュータの進化シミュレーションへのロバート・マークス科学と信仰的人工知能の限界。。。

日本語

今朝は進化的科学ライターのRobertJ.マークIIの「はじめに」では、10の一般的な質問に回答し、彼の本に取り組み、WilliamデムシクイとWinston Ewertと共同執筆した。追跡期間は、「安心」の英国記者のジュリアン・チャールズ氏は最近のポッドキャストで会話を楽しむことにしましょう。

議論は数学に神に,進化の、進化学的意味は、人工知能の限界,およびコンピュータシミュレーションから、愉快で、非常に広範であり、従僕で、真実を追求する理念であるアラン・チューリングとコンピュータサイエンスのアーノルド・シュワルツェネッガーと「Terminator,創造とインテリジェント・デザインの融合、神のギャップを誤り、在家の人々にアクセス可能なサイエンスの挑戦、そしてはるかに勝る。

Dr.マークは優れた科学者であり、つまり、耳で見ると楽しい格好よかった男のようでもある。
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• あなたの心が読めるAI

日本語

この研究では、fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging)と、記憶、想像や夢を見ても何の読み方にディープニューラル・ネットワーク、人工知能技術が使用されている。京都大学およびATRコンピューター科学研究所の研究チームは、両方とも同じ画像を示す時の脳活動パターンは、DNNを人為的に模擬ニューロンにシグナルパターンに変換することができることを発見した。このパターンは、アクティビティをデータベース内の画像のセットに比較するデコーダによりデコードされ、正しい処理結果を高い確率で思いついた。研究者らは、この研究では、意識を理解しており、例えば、神経補綴術に使用される脳コンピュータインタフェースの改良につながる危険があるという感じです。
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English

Researchers have used fMRI (functional magnetic resonance imaging) and a Deep Neural Network artificial intelligence technique to work out how to read what a person is seeing, remembering, imagining and even dreaming. The team from Kyoto University and ATR Computational Neuroscience laboratory found that brain activity patterns can be translated into signal patterns in artificial simulated neurons in the DNN when both are shown the same image. This pattern is decoded by a decoder which compares the activity to image sets in the database, and came up with the right result with high probability.
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• Amazonのレコグニティオンの著名人を認識するためにディープラーニング(深層学習)を使用しています。

日本語

Amazonのディープラーニング(深層学習)出力画像の検出と認識サービスにアップグレードされた-有名人を検出できます。サービス、開発者にAmazonのウェブサービスの一部は、人や車などの物体を検出することができたし、警察を支援するために使用されているが、描写された個人に名前を付けるように特異的でない。

我々は、様々な結果をやっています。このサービスは、若い歌手のBritney Spears氏の写真が事実であったことがまったくわかりませんでしたが、間違ってMCハマーの写真を米国土のデヴィッド・ヘアウッド(後ろに打ち出した「MCハマー」の写真をアップロードしたときには、ハンマーを後で正確ではなかったが)と識別された場合にはより自信をもっていた。しかし、Snoop Dogg氏の写真は100%の正診率で同定された。

テレドエスは彼の表情を否定するわけではありません。
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English

Amazon’s deep learning-powered image detection and recognition service got an upgrade on Thursday: It can detect celebrities. The service, part of Amazon’s web services for developers, already could detect things like people, cars, and other inanimate objects and is being used to help police, but wouldn’t get as specific as naming the individual pictured. We gave it a try with mixed results.
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• 大学院研究留学生ポストポンドOpen Data」および「オープン」のチケット、Thu,8…

日本語

主要な研究助成・ランカシャー州の大学は学術出版物、論文や基礎データへの自由なアクセスを必要とするポリシーがあります。一般的な予想は、公的資金を受けている研究プロジェクトからの出力はできるだけ制約を少なくして公に利用可能とされるべきである。

目的:参加者の重要な研究データ(特に出版物および論文の基礎となっているデータがアクセスを得ることを保証するために必要な知識を備える。

結果:参加者の行動の調査データを持つメカニズムとメリットを完全に理解できるようになりますし、助けを呼びに行くことが理解されよう。

このセッションはウキランのData Manager、ジル・エバンス(Evans)らが出席する。
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English

Major research funders and the University of Central Lancashire have policies requiring open access to research publications, theses and underlying data. The general expectation is that outputs from publicly-funded research projects should be made openly available with as few restrictions as possible. Aims: To equip participants with the knowledge necessary to ensure important research data – particularly data that underpins publications and theses – can be made open access.
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