オープンデータとプログラミング

注目のデータ: ビジネスの気候上の データを開く|Featured data: Open Data on business climates

オープンデータ関連のニュースです。

https://www.europeandataportal.eu/fr/highlights/featured-data-open-data-business-climates

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Creating a business friendly environment for existing small and medium-sized enterprises (SMEs) and potential entrepreneurs is one of the European Union’s main objectives. Also on a national level, having a favourable business climate is often seen as an important factor to create employment and to drive economic growth. What can Open Data tell us about business climates in Europe? This dataset provides some insights in the expectations and trust of Spanish companies if it comes to the economic outlook in their country. This dataset is updated once each quarter, as it is based on a quarterly survey. The expectations regarding the business climate are often related to consumer sentiment.
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ベツレヘム考慮シビック ハッカーを魅惑するためにダンプの データを開く|Bethlehem considers open data dump to lure civic hackers

オープンデータ関連のニュースです。

http://www.mcall.com/news/local/mc-bethlehem-open-data-dump-20170407-story.html

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Ben Reppert and two old Penn State classmates have dreamed up a meteorological map to predict where the best sunrises and sunsets will occur on any given day. Streaked with blue and golden hues, the SunsetWx.com is based on an algorithm they designed using cloud cover, pressure, humidity and other free data dumped daily by the National Oceanic and Atmospheric Administration. “It’s quite interesting what you can do if you have this data available … and you put people with different minds and backgrounds together,” said Reppert, who began working with the data as a Liberty High School student. “You could do some pretty cool stuff.” And many are. In Philadelphia, for example, Code for Philly used regional demographic and other data to create a map of recommended routes for bicyclers.
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アマゾンを AI の次のフロンティアに刻みます: クラウド|Amazon blazes a trail to the next frontier in AI: the cloud

オープンデータ関連のニュースです。

http://siliconangle.com/blog/2017/04/22/amazon-blazes-trail-next-frontier-ai-cloud/

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コムは時々 Google 社、マイクロソフト社、Facebook 社、米 IBM 社と並んで人工知能のトップ リーダーのリストに現れる doesn’t変更について。 アマゾン最高経営責任者ジェフ ・ ベゾス最近明らかに彼の年間の手紙で株主に彼は機械学習を望む、AI の分野を教える彼の会社の未来への鍵として明示的にプログラミングされてなく学習するコンピューター。 特に、他の AI 指導者のような今日、アマゾンを中心に原始的なファッションの方法脳の学習でエミュレートを目指して深い学習ニューラル ネットワーク。深い学習は、Google の自動運転車に Amazon の Alexa 音声アシスタントからのすべてを有効にする、最後の数年では、音声認識や画像認識の大きな進歩につながっています。
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Amazon.com Inc. sometimes doesn’t show up on lists of top leaders in artificial intelligence alongside Google Inc., Microsoft Corp., Facebook Inc. and IBM Corp. That’s about to change. Amazon Chief Executive Jeff Bezos recently revealed in his annual letter to shareholders that he views machine learning, the branch of AI teaches computers to learn without being explicitly programmed, as key to the future of his company. In particular, like other AI leaders today, Amazon is focused on deep learning neural networks that aim to emulate in primitive fashion the way the brain learns. Deep learning has led to big advances in speech and image recognition in the last few years, enabling everything from Amazon’s Alexa voice assistant to Google’s self-driving cars.
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殺人動画再び Facebook がコンテンツを処理する方法についての質問を上げる|Murder Video Again Raises Questions About How Facebook Handles Content

オープンデータ関連のニュースです。

http://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2017/04/21/525042474/murder-video-again-raises-questions-about-how-facebook-handles-content

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Murder Video Again Raises Questions About How Facebook Handles Content Video of a murder uploaded to Facebook this week upset many users, especially since it took Facebook two hours to take it down. But the incident illustrates a dilemma for the company as it becomes an open platform for both recorded and livestreamed video. Facebook CEO Mark Zuckerberg was contrite about the incident when he appeared on stage at the company’s F8 developer’s conference. “Our hearts go out to the family and friends of Robert Godwin Sr.,” said Zuckerberg, referring to the man whose murder was posted on Facebook. “And we have a lot of work, and we will keep doing all we can to prevent tragedies like this from happening.” But, doing more may not be so easy for Facebook.
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ラファイエットは、空気質データの IoT をタップします。|Lafayette taps IoT for air quality data

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https://gcn.com/articles/2017/04/21/smart-lafayette.aspx

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A coalition in Lafayette, La., is starting to take advantage of the city’s gigabit fiber and utility networks to provide near-real-time information on air quality. Lafayette won a $40,000 grant through the Environmental Protection Agency’s Smart City Air Challenge in December to deploy air quality sensors around the city and make the resulting data publicly accessible. Partners in the project include the Lafayette Consolidated Government, the University of Louisiana at Lafayette and CGI Federal. “We are deploying 300 air quality sensors around the city and parish that are going to be measuring ozone and particulate matter,” CGI Federal Vice President William LaBar told GCN.
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研究: IBM マシン ビジョン技術は、糖尿病性眼病の早期発見に役立ちます|Research: IBM Machine Vision Tech Helps with Early Detection of Diabetic Eye Disease

オープンデータ関連のニュースです。

https://www.healthcare-informatics.com/news-item/analytics/research-ibm-machine-vision-tech-helps-early-detection-diabetic-eye-disease

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IBM has released the results of new research using deep learning and visual analytics technology to advance early detection of diabetic retinopathy (DR), a diabetes complication that affects the eyes. The research found that a new method created by the IBM team achieved an accuracy score of 86 percent in classifying the severity of the disease across the five levels recognized on the international clinical DR scale (no DR; mild; moderate; severe; proliferative DR). Potentially, this research could have the impact of helping doctors and clinicians have a better view of disease progression and determine treatment, according to officials.
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モーリス ・ コンティ:機械は自分自信で考え感じることができるのか?

http://wvxu.org/post/maurice-conti-can-machines-think-and-feel-themselves

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モーリス・コンティのTEDトークを

未来的なモーリス・コンティは機械と人間が1人でできないかと我々は新たな段階に入ったと言っている。彼は「Augmented時代」と呼ばれる。

モーリス・コンティ

モーリス・コンティ設計者、革新者でもあります。現在、アプライド・リサーチ・ディレクターである。オートデスク3Dの設計・工学ソフトウェア会社。
彼の研究は将来の革新および進化したロボットは世界をより良い場所にするのに役立つであろう方法を取り上げます。

RAZ、HOST男:

今日の番組では、アイデアを、デジタル産業革命と人間としての全てに適合する。

モーリスつづけますので、お分かりのように、アイアンマンとSpockにしよう、そう、シリーズのヒーローの名前です。

RAZ:これはモーリス・コンティ。

つづけて:私の名前はモーリス・コンティ。私は現在、Autodeskという名前のソフトウェア会社、Applied Research and Innovationを率いる。

RAZ:モーリスはいつかはあらゆる種類の機械と共に働くシュペルハマンスのでしょう彼は拡張エージを呼び出す方法について話している。

つづけて:私は私たちが大きいものは、定義により、増強を達成することができました自分たちの技術をパートナーになってしまいましたね。この時間差は、これらの技術をオンラインにするときの速度とそれらを採用しようとしていると、私が思うに、増強などよりも改善を感じているということになりますね。ロシアはもはや超大国のようです。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

RAZ:わかりました。だから、私はというと、具体的にどういうことですか?今からすぐには無限の知識へのアクセスを持っていますよね?我々が知りたいすべての人はモバイル端末を抜いて、かわいいだけで見つけることができるのです。

つづけて:はい、そうかな。実際には、私たちが聞くのは、スマートフォンは、インターネットに接続され、膨大な量の情報を保持するためのアクセスをしているので、我々は既に強化されていると主張している。私はその知識を言わないだろう。実際には、それが次の段階でしょうね。足りないのは、確かに私は情報の多くにアクセスすることができますが、私はまだ自分の知識に変換する必要があるときに、総合的に考え、ドットを接続する自分の能力である。

RAZ:Yeah.

つづけて:そう、そう、その高度な計算が我々を助けてくれるものだと思います。大切なのは、その情報を処理し、そこから情報を取得し、直感的なジャンプなどをさせています。

RAZ:モーリスは、多くの質問に答えるだけではないと述べている。彼らは実際には自分の頭で考え、自分たちのアイデアとそれを取り巻く世界を感じさえするだろう。ここでは、モーリスはTEDのステージから説明します。

(SOUNDBITE OF TED TALK)

つづけて:ツールがこれほど飛躍し生成されているからである。次世代育成能力の設計ツールは、コンピュータ・アルゴリズムを使用して、自分が全て新設計にジオメトリを合成する。テストに必要なものは自分の目標や制約がある。例を挙げましょう。この無人機筐体の場合に必要となるのは、4のプロペラを有するように、可能な限り軽量にしたいものだと言って、空気力学的に効率的であることが必要です。そして、コンピュータは解空間全体に、検索条件を満たすすべての可能性を追求する1000000人の人々です。しかし、私達は誰も想像しなかった設計により我々に戻る。そして、コンピュータはそれ自体によるものである。誰もが何かを描いておらず、完全にスクラッチから始めました。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

RAZ:わかりました。今後は人工知能の将来にほかならないのであれば、一緒に作業する方法を見つけようとしている、ということです(笑)だと思いませんか?

つづけて:私は私の一部が真実だという。AIが造られたのは、私が目指すことに集中していた一部のサービスで動作するが、私はその目標を達成するつもりならば、私は定義上、そうですね、私はAIと提携しています。

RAZ:だから僕は…。。。

つづけて:「嘘」と呼んでください。

RAZ:いや、ちがうよ。ただ私を-私はショーの前半にするErik Brynjolfssonって言ってたよね…私は一つの専門家は、精神科のような頭脳の力が必要だという専門家らが想像できないことを、私はしませんが一つの考えられませんーそれはどんどん賢くなっていくだけの機械学習装置によって変位させることができませんでした。

つづけて:Yeah.確かに、それは全ての専門家は、こうしたテクノロジーによって影響を受け得るということは想像に難くない。アイディアは面白いが、議論を始めるなら、それらの専門家たちが置換されるのでしょうか?確かに、場合によってはそうなっています。しかし、多くの場合、それらはないと思います。その理由の一部はこのグラフが描画したいのですが、上の2のカーブがあります。最初のカーブは、技術の発達を踏まえた化学種としての機能を表す上昇指数曲線である。もしかすると、ある時点でその曲線上の非常に高い点に到達したら、それで終わりです。しょうがないですね。私はたくさんの人が見過ごしがちだと思いますのですぐ隣に別のカーブに追従されるように、機会の曲線であることを示します。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

つづけて:それは本当に簡単ですね、最新スマートフォンで会社が出てきても、次の日に人がいるようです。次は何を飲みますか?もっと欲しいです。そしてそれは、他のカーブよりも、より良い生活、より良い関係を考え、希望する機能であるか、われわれは増加に対する要求を続けているところだと思います。もしこれが本当なら、それに追いつくために私たちに取って代わるだろうとAIは、実際に必要なものだけです。

(SOUNDBITE OF TED TALK)

つづけますのでパソコンは新製品を設計する我々の能力を強化しようとしているときに、ロボットシステムは、これまでに経験したこともないものを構築することに寄与する。しかし、これらを感知および制御する能力はどうだろうか。どのような神経系はどうですか?ヒトの神経系は、ヒトの神経系は、身近で起きていることのすべてを教えてくれます。しかし、私たちが作るものの神経系で最も基本的である。

例えば、車両は、ブロードウェイ・モリソンの角穴に当たった同市の公共部門が定められていません。建物内部のそこにいる好きな人か否かをその者に通知されません。設計者はその設計を用いて現実の世界で何が起きているのか知っていたなら、彼らはユーザーにとってより良い経験を作成することです。さて、何が足りないのが設計、製造及び使用の全てをつなぐ神経です。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

RAZ:私の神経は人間の神経系は、同様のデジタルシステムになり得るということまで頭が回りにくい複雑なものです。

つづけて:私は人工知能について考える人も多いと思うが、スカイネットのようなものを想定していることの一つは,AIが承知していることである。私の意識は、強力で有用なAIsの必須条件だと思います。このようにして、AIを与えて、神経系にはそのジョブを実行するための環境を知覚する能力は、重要である。そしてそれは既に始まっているのです。これはSFではありません。これにより、実世界知能にセンサデータを取得するかという問題だ。それは、毎日車で起こっています。オートパイロットや優雅なクルーズ・コントロール・システムを持つ車を持っていれば、それを見て回るんです。これは、その環境を感知し、それに基づいて判断を行っています。従って、実際には、システムは私たちに役に立つことに関する決定を行うことができるように、複数のセンサ、リアルタイムデータが入ってきて、その続きです。

RAZですか、それなら私にこのような話を聞いてどうましたね、人間とロボットが一緒に作業をするとき、誰が得をするのですね。例えば、私は人間の知能のコラボレーションという考え方は、あらゆるものよりも格段に優れてますか?そうですが、常にそうなるだろう、という希望的観測だろうか?

つづけて:いいえ。私は人間工学を考え,you know,AI,人間とロボットが協調する自身のいずれか一つよりも良好である。実際には、類語反復だと思います。あのね、人間は、いくつかの点で非常に良好である。合成システムは非常に良好である。他のすべてが等しい場合、これらの2のスキルの組み合わせは良くないところを想像できるだろうか。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

つづけて:AIは大量データの総当たり計算で直感的で素晴らしいがとても得意ではないので、それは面白い。そして、ダンスにちょっと似てますね。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

つづけます人間が原因かもしれませんが、何かに合わせた華麗な手筋をたくさんこなすことができます。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

つづけます・・・これはその各部分の総和より大きい。

(SOUNDBITE OF MUSIC)

RAZ:モーリス・コンティ-彼は3Dの設計・工学ソフトウェア会社AutodeskでApplied Research and Innovation部長です。comでの講演を見ることができます。今日のニュースで、デジタル産業革命である。現在では、質問は最後の人間を発明することは可能でしょうか?泊まっていってください。僕はガイ・ラ・TED Radio Hour NPRから聴いている。NPRが著作権(NPR)によって提供された転写物。

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Part 3 of the TED Radio Hour episode The Digital Industrial Revolution. Futurist Maurice Conti says we’ve entered a new era where machines and humans partner to do what neither can do alone. He calls it the “Augmented Age.” Maurice Conti is a designer and innovator. Currently, he is the Director of Applied Research and Innovation at Autodesk — a 3-D design and engineering software company. His research focuses on how future innovations and advanced robotics will help make our world a better place. On the show today, ideas about the digital industrial revolution and how we as humans will fit into all of it. MAURICE CONTI: So we’re going to be, you know, Iron Man plus Spock plus, you know, name your series of superheroes. CONTI: Yeah, so my name is Maurice Conti.
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人工知能の真実とは?(アマゾンでの購入)

人工知能の真実とは?(楽天での購入)

コンピューター援用は初期糖尿病網膜症の診断につながる可能性|Computer-aided method could lead to early diabetic retinopathy diagnostic

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http://www.fiercebiotech.com/medical-devices/computer-aided-method-could-lead-to-early-diabetic-retinopathy-dx

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IBM developed a method combining deep learning and visual analytics to detect and gauge the severity of diabetic retinopathy from an eye image. The team found their method beat out other published efforts that use deep learning. People with diabetes may develop diabetic retinopathy, where high blood sugar levels damage blood vessels in the retina. These vessels may swell and leak, or close, stopping blood flow altogether, according to the American Academy of Ophthalmology. The leading cause of blindness among diabetics, diabetic retinopathy is classified into five levels of severity. If left untreated, it can cause permanent blindness, but early detection is crucial in warding off vision loss.
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人工知能とヘルスケアを過給します。|Supercharge healthcare with artificial intelligence

オープンデータ関連のニュースです。

http://www.cio.com/article/3191593/artificial-intelligence/supercharge-healthcare-with-artificial-intelligence.html

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パターン認識アルゴリズムに変換できる馬シマウマ。冬のシーンは夏になることができます。人工知能のアルゴリズムは、芸術を生成できます。ロボット技師は、驚くべき精度であなたの x 線を分析できます。 我々 は、パターン認識アルゴリズムと人工知能 (a. i.)、視覚的な診断と x 線、乳房がんスライドと一般的な正常・異常の健康パターン相関を含む他の医療サインを染色の観察で人間よりもより正確なポイントに達しています。 前にオフを実行し、すべての医師を火災、みましょう理解 a. i. の風景と技術の広範な機能。A. i. は、医師を置き換えることはありません-それはそれらに力を与えるし、拡大、患者の転帰を改善するのに役立ちます。
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Pattern-recognition algorithms can transform horses into zebras; winter scenes can become summer; artificial intelligence algorithms can generate art; robot radiologists can analyze your X-rays with remarkable precision. We have reached the point where pattern-recognition algorithms and artificial intelligence (A.I.) are more accurate than humans at the visual diagnosis and observation of X-rays, stained breast cancer slides and other medical signs involving general correlations between normal and abnormal health patterns. Before we run off and fire all the doctors, let’s better understand the A.I. landscape and the technology’s broad capabilities. A.I. won’t replace doctors — it will help to empower them and extend their reach, improving patient outcomes.
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5 つの理由なぜトロントは Urbery の露伴 Jayasekera から技術のパイオニア|Five reasons why Toronto is a pioneer in tech from Urbery’s Rohan Jayasekera

オープンデータ関連のニュースです。

http://betakit.com/five-reasons-why-toronto-is-a-pioneer-in-tech-from-urberys-rohan-jayasekera/

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リーグ創設者兼 CEO マイク Serbinis は、1 月に TechTO で発表されたとき、彼は完全な部屋を尋ねた起業家の彼ら「正直信じる」かどうか彼らが世界を変える大規模な方法でトロントに住んでいる間。 今月、開催、最新 TechTO 露伴 Jayasekera、Urbery、最高技術責任者、顕著な「はい」と回答トロントが世界クラスのハイテク都市を何十年もされていることを示すための 5 つ例を共有。 Jayasekera は、トロント、1974 年に初のパーソナルコンピューターの先駆者が、この事実を忘れて、新しい技術が出ていると述べた。 「これは実際に技術で正常です。パイオニア忘れて取得もの成長し、変化するため、”と彼は言った。
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When LEAGUE founder and CEO Mike Serbinis presented at TechTO in January, he asked a room full of entrepreneurs whether they “honestly believe” they can change the world in a massive way, while living in Toronto. At the latest TechTO, held earlier this month, Rohan Jayasekera, the chief technology officer at Urbery, answered that question with a resounding “yes,” and shared five examples to show that Toronto has been a world-class tech city for decades. Jayasekera said that Toronto pioneered the first personal computer in 1974, but this fact is forgotten as new technologies have emerged. “This is actually normal in technology. The pioneers get forgotten because things grow and change,” he said.
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