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RSNA: 人工知能は遠隔地での肺結核の診断を助けるかもしれない|RSNA: Artificial Intelligence May Help Diagnose Tuberculosis in Remote Areas

by opendata • 2017年4月25日

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Researchers are training artificial intelligence models to identify tuberculosis (TB) on chest X-rays, which may help screening and evaluation efforts in TB-prevalent areas with limited access to radiologists, according to a new study appearing online in the journal Radiology. According to the World Health Organization, TB is one of the top 10 causes of death worldwide. In 2016, approximately 10.4 million people fell ill from TB, resulting in 1.8 million deaths. TB can be identified on chest imaging, however TB-prevalent areas typically lack the radiology interpretation expertise needed to screen and diagnose the disease. “There is a tremendous interest in artificial intelligence, both inside and outside the field of medicine,” said study co-author Paras Lakhani, M.D.
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Gpu に 深い学習 お金のための実行を与える新しい AI チップ|New AI Chips to Give GPUs a Run for Deep Learning Money

by opendata • 2017年4月25日

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CPUs and GPUs, move over. Thanks to recent revelations surrounding Google’s new Tensor Processing Unit (TPU), the computing world appears to be on the cusp of a new generation of chips designed specifically for deep learning workloads. Google has been using its TPUs for the inference stage of a deep neural network since 2015. It credits the TPU for helping to bolster the effectiveness of various artificial intelligeince workloads, including language translation and image recognition programs. It also says TPU helped power its widely reported victory in the game of Go. While TPUs aren’t new to Google data centers, the company started talking about them publically only recently.
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政府は教育と産業界の間で機械学習サポートを拡張する必要があります。|Government must extend machine learning support across education and industry

by opendata • 2017年4月25日

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機械学習アルゴリズムは常識に欠ける人間の意図の理解が限られている、知識を 1 つのドメインからまったく異なる問題領域に転送することができないようです。 これらは、機械学習、進行状況および技術の国民の認識への障壁のアプリケーションを見て、王立協会特別な関心グループから新しい政策研究の調査結果のうちです。 研究は、機械学習: パワーと、例によって学ぶコンピューターの約束人工知能 (AI) と機械学習をサポートする英国政府の呼び出しのための改善のいくつかの領域が強調表示能力開発。 データの増加の爆発は、機械学習アルゴリズムは、特定の人間のタスクの改善するために今使用されているを意味しています。
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Machine learning algorithms lack common sense, have limited understanding of human intentions and seem incapable of transferring knowledge from one domain to an entirely different problem area. These are among the findings of new policy research from a Royal Society special interest group, looking at the application of machine learning, barriers to progress and the public’s perception of the technique. The research, Machine learning: the power and promise of computers that learn by example, highlights several areas of improvement for artificial intelligence (AI) and calls on the UK government to support machine learning skills development. An explosion of data growth has meant machine learning algorithms are now being used to improve on certain human tasks.
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IBM の研究者は 86 と糖尿病性網膜症のスクリーニングするニューラル ネットワークを 深く学習 をを使用して.|IBM researchers use deep learning, neural networks to screen for diabetic retinopathy with 86 …

by opendata • 2017年4月25日

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うち、糖尿病とともに生きる世界 4 億 2200 万の人々 のそれらの 3 つの開発糖尿病網膜症 (DR)、左される場合永久的な失明につながることができる一般的な条件です。早期発見・治療は、そのリスクを減らすことができます劇的に、多くに大いに必要な臨床的介入を不可能にする低所得、医学的にサービスが行き届いていない地域で生きている糖尿病を持つ人々 の 3 分の 1 が dr に上映されていることはないです。 IBM から新しい調査技術それらの医療格差を埋めるため上がることができます。
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Out of the 422 million people around the world living with diabetes, one in three of them will develop diabetic retinopathy (DR), a common condition that can lead to permanent blindness if left untreated. While early detection and treatment can dramatically reduce that risk, a third of people with diabetes have never even been screened for DR, as many are living in low-income, medically underserved areas that make the much-needed clinical intervention impossible. But new research from IBM suggests technology can rise up to fill those healthcare gaps.
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人工知能 になる失業者ですか。|Will Artificial Intelligence Leave You Jobless?

by opendata • 2017年4月24日

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私はロボット/コンピューター/マシンに置き換えられますか。それは実際には質問は人類が求めている何十年も書き込みますクレイトン · ハウズ (下の写真)、デジタル消費者金融会社 MoneyMe の CEO。 1967 年に、政治学者 Sebastain ・ デ ・ Graza 予測 21 世紀の技術を減らすだろう (人間) 週 16 時間に 2020-今からちょうど 3 年! 1980 年代初期に、’computerphobia’ だった不安、敵意、およびパーソナル コンピューターの出現に伴い発生した抵抗を記述する用語です。これに含まれている人々 が最終的に機械に置き換え、冗長残って広範な恐怖だった。
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Will I be replaced by a robot/computer/machine? It’s actually a question mankind has been asking for decades, writes Clayton Howes (pictured below), CEO of digital consumer finance firm MoneyMe. In 1967, political scientist Sebastain de Graza predicted that advanced 21st century technology would reduce the average (human) working week to just 16 hours by 2020 – just three years from now! In the early 1980s, ‘computerphobia’ was a term used to describe the anxiety, hostility, and resistance that arose with the emergence of the personal computer. Included in this was the widespread fear that people would eventually be replaced by machines and left redundant.
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オープン データ を使用して有権者登録レベルを理解するには|Using Open Data To Understand Voter Registration Levels

by opendata • 2017年4月24日

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With an election coming up, thoughts turn to registering to vote; campaigns at all levels will start encouraging people to register and participate. From an open data perspective, we want to know what could be learnt about electoral registration from the data held locally or in national sources and could it be used to help increase registration levels? A sub-set of that question was then ‘how can we understand which areas have higher or lower levels of registration in Bath and North East Somerset?’. This post intends to show it is possible (and reasonably easy) for anyone to run a quick analysis to answer these questions, provided the local authority is willing and able to release some electoral registration statistics.
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$ 4500 万で武装したイスラエルのスタートアップをグーグルとアップルの販売するレースで取って、.|An Israeli startup armed with $45 million is taking on Google and Apple in the race to sell your …

by opendata • 2017年4月24日

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イスラエル ベースのスタートアップ Otonomo 生かして車、一度アメリカの現実逃避のシンボルがあなたの個人的なデータの倉庫になっている事実。 車が最後の数年にインターネットに接続のみになるが、自律走行機能とスマート インフォテインメント コンソールをサポートするセンサーは、自動車業界が決して前に見たデータの流入に貢献しています。 大きなデータは、未来の車運転中お互いに話をすることができますとして完全に自動運転車や車両に通信を強制する政府の準備を追求する自動車メーカーももっと成長しそうです。 マッキンゼー ・株式予測車データは 2030 年までに $ 7500 億業界になる可能性があります。 誰もがパイのスライスの不思議ではありません。
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Israel-based startup Otonomo is capitalizing on the fact that cars, once the symbol of American escapism, are becoming repositories of your personal data. Cars have only become connected to the internet in the last few years, but sensors to support autonomous driving capabilities and smart infotainment consoles are contributing to an influx of data that the auto industry has never seen before. Big Data is poised to grow even more as automakers pursue fully self-driving vehicles and the government preps to mandate vehicle-to-vehicle communication, allowing future cars to talk with each other while driving. McKinsey & Co. predicts car data could become a $750 billion industry by 2030. So it’s no wonder everyone wants a slice of the pie.
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Google によると機械学習チップ作る AI より速くより効率的です|Google Says Machine Learning Chips Make AI Faster and More Efficient

by opendata • 2017年4月24日

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Google は最近、AI ハードウェア至上の軍拡競争の最新の小競り合いをマーキング学習チップ、TPU、その専用マシンの内部の仕組みを暴露しました。 テンソルの処理ユニットの速記チップ TensorFlow、Google のオープン ソース マシンの学習ライブラリで使用するために調整されているから 2015 年の Google のデータ センターで使用されています。しかし、今月会社デバイスのためにパフォーマンスの数値を最終的に提供されます。 同社は TPUs の現在の世代は、推論向け — すでに訓練されたニューラル ネットワークを使用して Google Now を通して音声コマンドの認識のような機能のいくつかの種類を実施します。
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Google recently bared the inner workings of its dedicated machine learning chip, the TPU, marking the latest skirmish in the arms race for AI hardware supremacy. Shorthand for Tensor Processing Unit, the chip has been tailored for use with Google’s open-source machine learning library TensorFlow, and has been in use in Google’s data centers since 2015. But earlier this month the company finally provided performance figures for the device. The company says the current generation of TPUs are designed for inference — using an already trained neural network to carry out some kind of function, like recognizing voice commands through Google Now.
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人工知能 と人間の心|Artificial intelligence versus the human mind

by opendata • 2017年4月23日

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I am going out on a limb here trying to better understand our future and those who now have a hand in changing our lives to make it better — or worse — depending on your personal bent. In almost every informational email I receive, there is reference to robotics in the workplace and our daily lives. As I mentioned in last month’s articles attesting to the coming explosion of robotics in the workplace — including in those places least expected — the possibility of sitting side-by-side with a robot intrigues me — or maybe soon it will be the robot who sits here instead of me! Just about every comic strip I have seen in the Nevada Appeal this month made some reference to robots.
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スティーブバルマーが オープン データ の喜びを発見するビル ・ ゲイツは、オープン アクセスをバックアップした後|After Bill Gates Backs Open Access, Steve Ballmer Discovers The Joys Of Open Data

by opendata • 2017年4月23日

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数ヶ月前、我々 は、ゲイツ財団がオープン アクセスとオープン データ ― ― ビル ・ ゲイツは、クローズド ソースのソフトウェアから作られたお金の面白いアプリケーションとしてリリースされる資金の研究を必要とする指導者の一つとして浮上していることを指摘しました。今彼の後継者としてマイクロソフト CEO、スティーブバルマーに開放性について似たようなひらめきがあったことです。戻って、2001 年にバルマー有名と呼ばれる GNU/Linux「がん」。彼は後でソフトウェアに関する彼の見解をやや軟化がそれだった主な理由は彼は楽観的フリー ソフトウェアからマイクロソフトへの脅威が「バックミラー」だったと主張して。そうでもない: 今日では、Linux ベースのアンドロイドがほぼ 2 桁の Windows Phone より多くの市場シェア。
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A few months ago, we noted that the Gates Foundation has emerged as one of the leaders in requiring the research that it funds to be released as open access and open data — an interesting application of the money that Bill Gates made from closed-source software. Now it seems that his successor as Microsoft CEO, Steve Ballmer, has had a similar epiphany about openness. Back in 2001, Ballmer famously called GNU/Linux “a cancer”. Although he later softened his views on software somewhat, that was largely because he optimistically claimed that the threat to Microsoft from free software was “in the rearview mirror”. Not really: today, the Linux-based Android has almost two orders of magnitude more market share than Windows Phone.
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