オープンデータとプログラミング

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Ontotext の GraphDB 力スプリンガー自然の新しいリンクされた オープンなデータ プラットフォーム|Ontotext’s GraphDB Powers Springer Nature’s New Linked Open Data Platform

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http://www.prleap.com/pr/253508/ontotexts-graphdb-powers-springer-natures-new

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(PRLEAP.COM) March 13, 2017 – Sofia, Bulgaria/ New York, USA – We at Ontotext are delighted to announce that one of the world’s most renowned scientific publishers, Springer Nature ( http://www.springernature.com/gp/ ), has selected our industry-leading semantic graph database GraphDB™ ( http://ontotext.com/products/graphdb/ ) to power its new Linked Open Data platform.Springer Nature, which has an annual turnover of EUR 1.5 billion, has picked Ontotext’s GraphDB as a scalable semantic graph database to use in its new LOD platform SciGraph ( http://www.springernature.com/gp/researchers/scigraph ) that aggregates sources from Springer Nature and key partners from the scholarly domain.
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データは問題を解決しないが、それは確かに助けることができます。|Data doesn’t solve problems, but it sure can help

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http://crossroads.newsworks.org/keystone-crossroads/item/102134-data-doesnt-solve-problems-but-it-sure-can-help-

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It might seem odd that the project director of the Western Pennsylvania Regional Data Center would recoil at a data-centric phrase, but Gradeck sees data as tools and not answers. The WPRDC is the repository for more than 150 data sets from Pittsburgh and Allegheny County government, as well as organizations throughout the region. “Data can inform you, but if you’re being driven by data, you leave yourself open to a really bad algorithm or somebody’s bad assumptions or their biases,” he said. “Data is not perfect.” When it comes to tackling regional problems such as affordable housing or transportation, there’s no substitute for talking with people, but particularly people who can easily access city and county information.
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大きなデータを改行を解除|Lifting the Breaks on Big Data

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http://www.venturemagazine.me/2017/03/lifting-breaks-big-data/

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我々 の都市でのトラフィック管理を大幅に向上させるを助けることができる利用可能なデータの豊富があります。我々 はそれを使用する必要があります。 2008 から 2010 年の間は、GAM は都市の住民の 40,000 以上の代表的なサンプルをカバーする広汎な世帯調査を実施しました。世帯、個人個人は、期間やコスト、目的、起源、宛先、使用モードを含む典型的な日に作られたそれぞれの旅の情報を集めた。 毎年、公共事業省、住宅に関するデータを収集のさまざまなノードのトラフィック ボリューム王国の道路ネットワーク経由で。彼らは自動トラフィック カウントの道路上に配置し、それらを通過する軸の数を追加デバイスを使用します。
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There’s a wealth of data available that could help vastly improve traffic management in our cities. We just need to put it to use. Between 2008 and 2010, GAM carried out an extensive household survey covering a representative sample of over 40,000 of the city’s inhabitants. Information was collected about the household, the individual, and each trip that individuals made on a typical day, including the origin, destination, mode used, duration, cost, purpose, and so on. Every year, the Ministry of Public Works and Housing collects data on traffic volumes on various nodes across the Kingdom’s road network. They do so using automatic traffic counting devices that are placed on the road and add up the number of axles passing through them.
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AI 専門家の激しい才能戦争とその原価計算の自動車メーカーの何百万があります。|There’s a raging talent war for AI experts and its costing automakers millions

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http://www.businessinsider.com/ai-talent-poached-universities-for-self-driving-cars-2017-3

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The self-driving car space is getting increasingly more cutthroat. The sheer number of lawsuits filed recently are a testament to that. Tesla, for example, is suing its former Autopilot director Sterling Anderson. The lawsuit claims Anderson stole data for a competing venture, Aurora Innovations, that hasn’t even come out of stealth mode yet. Aurora denies the claims. Buried in that lawsuit, though, was some interesting commentary on the competitive nature of the industry and the kind of culture it has bred: “In their zeal to play catch-up, traditional automakers have created a get-rich-quick environment. Small teams of programmers with little more than demoware have been bought for as much as a billion dollars.
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AI の探求は日本のスーパー コンピューター メーカーの主要な受注をドライブします。|AI quest drives major orders for Japan’s supercomputer makers

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http://asia.nikkei.com/Tech-Science/Tech/AI-quest-drives-major-orders-for-Japan-s-supercomputer-makers

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東京– 人工知能は、ますますコンピューター技術のセンター ステージを取ると大規模な発注に向かっている日本のスーパー コンピューター メーカー大規模な処理能力を必要としている研究機関からそれらのマシンを提供します。 富士通は、理化学研究所としてよりもっとよく知られている理化学研究所 4 月に使用を開始することを計画するための専用の AI 使用スーパー コンピューターを組み立てです。 東京工業大学東工大とも呼ばれる、日本 SGI, スーパー コンピューターの別のメーカーから AI 教育目的で大規模なシステムを命じた。研究所は、8 月に導入する予定です。
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TOKYO — As artificial intelligence increasingly takes center stage in computer technology, large-scale orders are heading to Japan’s supercomputer makers from research entities in need of the massive processing power those machines provide. Fujitsu is assembling a dedicated AI-use supercomputer for the Institute of Physical and Chemical Research, better known as Riken, which plans to start using it in April. Tokyo Institute of Technology, also known as Tokyo Tech, has ordered a large-scale system for AI-education purposes from SGI Japan, another supercomputer maker. The institute plans to introduce it in August.
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ポッド キャスト: サイバー犯罪と戦うために Gpu と AI を使用してください。|Podcast: Using GPUs and AI to Fight Cybercrime

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http://insidehpc.com/2017/03/podcast-using-gpus-ai-fight-cybercrime/

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この AI ポッド キャスト、深い本能からイーライ デビッドについて説明します人工知能 os がサイバー犯罪と戦うために使用されている方法です。 「サイバー セキュリティは追いつ追われつのゲーム、マウス常にいる長い優勢であった察知されずに新しいマルウェアの簡単だから。デビッド イーライ、知能と深く本能 CTO の専門家たい AI を使用して、変更するサイバー セキュリティの厄介な世界に近代的な音声・画像認識を支える技術を学ぶ GPU 搭載ディープをもたらす」。 デビッド イーライは、深い学習 (ニューラル ネットワーク) と進化的計算に特化した、知能の分野で一流の専門家です。
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In this AI Podcast, Dr. Eli David from Deep Instinct discusses how AI os being used to fight cybercrime. “Cybersecurity is a cat-and-mouse game where the mouse always has long had the upper hand because it’s so easy for new malware to go undetected. Dr. Eli David, an expert in computational intelligence and CTO of Deep Instinct, wants to use AI to change that, bringing the GPU-powered deep learning techniques underpinning modern speech and image recognition to the vexing world of cybersecurity.” Dr. Eli David is a leading expert in the field of computational intelligence, specializing in deep learning (neural networks) and evolutionary computation.
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Nvidia とマイクロソフトがクラウド GPU を標準化を|Nvidia and Microsoft Look to Standardize Cloud GPU

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https://easterndaily.com/nvidia-microsoft-standardize-cloud-gpu/

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Nvidia のハイグレード GPU 技術グローバルに知られています。サンタ クララに計算プロジェクトを開く時に週の半ば、それはマイクロソフトとクラウドの開発したアクセラレータの新しいブルー プリントを披露しました。HGX-1 と呼ばれる、この新しいアクセラレータは、テスラ P100 シリーズ、[Microsoft オリンパス プロジェクト構想に基づくオープン ソース製品です。この啓示は続いて別の発表それはその 24 DGX 1 台のサーバーを使用して人工知能のスーパー コンピューターを構築を支援する富士通と契約を結んでいた月曜日にした Nvidia です。Facebook はまた、大きな盆地、Nvidia の P100s アクセラレータを利用して新しいサーバーを紹介するこの機会を取った。
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Nvidia is known globally for their high grade GPU technology. Mid-week during the Open Compute Project in Santa Clara, it showed off the new blue prints of an accelerator it had developed with Microsoft for the cloud. This new accelerator, dubbed the HGX-1, is an open source product based on Tesla P100 series, conceived under the Microsoft Olympus project. This revelation followed another announcement Nvidia made on Monday that it had struck a deal with Fujitsu to assist in building an artificial intelligence super computer using their 24 DGX-1 servers. Facebook also took this chance to introduce Big Basin, a new server which also utilizes Nvidia’s P100s accelerator.
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人工知能や 機械学習 の Microsoft アクセラレータ プログラム賭け10 分の 1 の 14 のスタートアップを選択します.|Microsoft Accelerator Programme Bets On AI And Machine Learning; Selects 14 Startups For Tenth …

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https://inc42.com/buzz/microsoft-accelerator-10-batch/

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Bengaluru-based Microsoft Accelerator has selected 14 startups for its startup accelerator programme. It is the tenth batch for Microsoft’s Accelerator Programme. Selected startups belong to the realm of AI and machine learning and will undergo an intensive programme to increase their ‘enterprise readiness quotient.’ The cohort has been selected from VC portfolios – including Inventus Capital Partners, Ideaspring Capital, Accel Partners, IDG Ventures and Pi Ventures, based on their nominations. They were selected based upon founder experience and industry expertise, products, and traction, as per an official statement.
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音声認識が今セキュリティ研究者利用として会話の精度に近づいている.|Speech Recognition Is Now Nearing Conversational Accuracy As Security Researcher Use …

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http://www.universityherald.com/articles/68750/20170310/speech-recognition-is-now-nearing-conversational-accuracy-as-security-researcher-use-speech-recognition-to-defeat-recaptcha.htm

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IBM announced recently that it broke industry records involving speech recognition by extending deep learning technologies. The result is a technology that recognizes spoken words with only a 5.5 percent word error rate. In normal human conversations, it is common that there would be times when we miss a word or two. It is only when we cannot connect, or would want a confirmation of what we think we heard, do we ask the person we are speaking with to repeat the last phrase he or she has spoken. Imagine how it would be like for a computer. Last year, IBM achieved a milestone with its AI’s conversational speech that garnered a word error rate of 6.9 percent. This year it lowered that error rate to 5.
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Drive.ai は 深い学習 と自律運転をマスターする方法|How Drive.ai Is Mastering Autonomous Driving with Deep Learning

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http://spectrum.ieee.org/cars-that-think/transportation/self-driving/how-driveai-is-mastering-autonomous-driving-with-deep-learning

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レベル 4 自治 (自動運転システムではほとんどのシナリオで人間の介入を必要としない)、マウンテン ビュー、カリフォルニア州ベース Drive.ai のスケーラブルな深い学習的アプローチと積極的なペースを目指して自己運転のスタートアップのすべての間で独特にさせます。ドライブが近い将来、真に有用な自律車を作る唯一の現実的な方法として深い学習を見て Sameep Tandon、共同創設者兼 CEO は言います。「これらのアルゴリズムと人々 が将来的に「自動運転車」を構築しようとしている方法の長期的な可能性を見ている場合学習システムを持つだけ、最も理にかなって。運転であまり合併症、微妙なハード、こと学んだではない方法でこれを行う場合は、決してつもりこれらの車はそこを得る非常に多くのものがあります。
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Among all of the self-driving startups working towards Level 4 autonomy (a self-driving system that doesn’t require human intervention in most scenarios), Mountain View, Calif.-based Drive.ai’s scalable deep learning approach and aggressive pace make it unique. Drive sees deep learning as the only viable way to make a truly useful autonomous car in the near term, says Sameep Tandon, cofounder and CEO. “If you look at the long-term possibilities of these algorithms and how people are going to build [self-driving cars] in the future, having a learning system just makes the most sense. There’s so much complication in driving, there are so many things that are nuanced and hard, that if you have to do this in ways that aren’t learned, then you’re never going to get these cars out there.
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