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インテルの 深い学習 に日本で優先するネットワークとの連携|Intel Collaborating with Preferred Networks in Japan on Deep Learning

by opendata • 2017年4月9日

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3 月 13 日インテルは、同社はモービルアイ、先進運転支援システム (ADAS) の世界的なプロバイダーを購入することを発表しました. 人工知能 (AI) に関連する、Internet of Things (IoT) からさまざまなアプリケーションの作成を加速している 5 g 深い学習データの本質的な価値を更に高める技術の進歩。
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English

Intel on March 13 announced that the company will purchase Mobileye, a global provider of advanced driver assistance system (ADAS)… The advancement of technologies related to artificial intelligence (AI) and deep learning are accelerating the creation of applications ranging from the Internet of Things (IoT) to 5G that further enhance the intrinsic value of data.
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型 CoSN 2017: 会議で 深い学習 内|CoSN 2017: Inside the Deep Learning at the Conference

by opendata • 2017年4月9日

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English

The CoSN 2017 conference blew in and out of the Sheraton Grand Chicago much like the rain and wind did this week — fast and furious. It was a tornado of ideas, networking and deep learning. EdTech has covered the magic of kids helping other kids by printing them highly useful 3D prosthetic hands, given readers tips for technology implementations and personalized learning success, as well as shared the journeys of several inspiring CoSN speakers and award winners. But don’t feel left out if you didn’t get to experience CoSN in person. We’ve curated some of the top tweets and posts from #CoSN17 and #CoSN2017.
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Google は言う、マシンラーニング チップ葉ほこりの Gpu、Cpu|Google Says Its Machine Learning Chip Leaves CPUs, GPUs in the Dust

by opendata • 2017年4月9日

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推論のカスタム チップを開発するための Google の正当化着工した約 6 年前に彼らは彼らのコア検索製品の多くに深い学習を取り入れ始めた。 Google のデータ センター業務について説明します。 わずかな詳細に基づく 15 の主要なサイトを含む-検索と広告の巨人は約 1bn ドル、Google の大規模なデータ センターのコストと仮定するとおそらく $ 15 bn、追加資本支出を見ていた。 テンソル処理ユニットは通常、ニューラル ネットワークを訓練しながら展開-あなたが知っている、誰もがこれらの日に興奮と機械学習に関連するもののすべての種類の電源に可能性があるもの。 各 TPU チップは、ハード ディスク ドライブ スロットに収まる基板のデータ センター ラックにインストールできます。
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English

Google’s justification for developing a custom chip for inferencing started building about six years ago when they began incorporating deep learning into more of their core search products. Based on the scant details Google provides about its data center operations – which include 15 major sites – the search-and-ad giant was looking at additional capital expenditures of perhaps $15bn, assuming that a large Google data center costs about $1bn. Tensor Processing Units are usually deployed while training neural networks – you know, the stuff everyone is so excited about these days and that has the potential to power all sorts of stuff that involves machine learning. Each TPU chip can be installed in a data center rack on a board that fits into a hard disk drive slot.
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フォルクスワーゲンと Mobvoi の車に 人工知能 を配置するチームは|Volkswagen and Mobvoi team up to put artificial intelligence into cars

by opendata • 2017年4月8日

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English

Car maker Volkswagen is partnering with Chinese tech company Mobvoi to develop and implement artificial intelligence (AI) technologies in cars. Volkswagen China Investment will invest $180m into Mobvoi, a start-up that is already backed by Google and Sequoia Capital. The latest investment values the company at just under $1bn. As part of the deal, Mobvoi will provide the voice recognition, natural language processing technologies, and search capabilities, while VW will provide the platform for these technologies to be incorporated into its range of vehicles.
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設定、オープンに挙げて|Setting Your Cites on Open

by opendata • 2017年4月8日

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開いている引用 (I4OC) のためのイニシアティブは、2017 年 4 月 6 日に発売されました。約 6 ヶ月にわたって、イニシアチブはすべて奨学金自由に利用できるリンク引用データの大部分をしました。マーク ・ パターソン (eLife) とカトリオーナ マッカラム (PLOS) が関係者のふたりし、下彼らはこのイニシアチブの開始、それが可能性を記述します。 良いアイデア、想像力をキャプチャし、脱ぐし、正確に開いている引用 (I4OC) のイニシアチブで何が起こった過去 6 カ月間で非常に満足です。 引用文献は、研究者通信方法自分の仕事に基づいて、他人の仕事に関連していると彼らは発見のスプレッドをトレースするため、さまざまな分野や国の研究者によって使用される方法です。
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English

The Initiative for Open Citations (I4OC) was launched on April 6th, 2017. Over the course of about 6 months, the initiative has made a large fraction of the citation data that link all scholarship freely available. Mark Patterson (eLife) and Catriona MacCallum (PLOS) were two of the people involved and below they describe how this initiative started and where it might lead. It is enormously satisfying when a good idea captures the imagination and takes off and that’s precisely what happened with the Initiative for Open Citations (I4OC) over the past 6 months. Citations are the way that researchers communicate how their work builds on and relates to the work of others and they can be used to trace how a discovery spreads and is used by researchers in different disciplines and countries.
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IBM (NYSE:IBM) NVIDIA Tesla P100 をする最初の主要なグローバルなクラウド プロバイダーによると GPU.|IBM (NYSE:IBM) Said First Major Global Cloud Provider To Make NVIDIA Tesla P100 GPU …

by opendata • 2017年4月8日

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• IBM (NYSE:IBM) NVIDIA Tesla P100 をする最初の主要なグローバルなクラウド プロバイダーによると GPU.|IBM (NYSE:IBM) Said First Major Global Cloud Provider To Make NVIDIA Tesla P100 GPU …

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最後の取引セッションでインターナショナル ・ ビジネス ・ マシーンズ株式会社 (NYSE:IBM) 株価下落-0.94 $172.88 の終値に %。IBM (NYSE:IBM) は、NVIDIA Tesla P100 GPU アクセラレータをクラウドにアクセスできるようにする最初の主要なグローバルなクラウド プロバイダーがあることを報告しました。IBM のクラウド プラットフォームで NVIDIA の加速技術を組み合わせて、企業より迅速かつ効率的に人工知能、深い学習と高パフォーマンス データ分析などの計算重いワークロードの実行に期待できます。 IDC [1] によると 2025 年までに生成されると予想されるデータの以上 160 zettabytes であらゆる規模の企業はますます認知と学習アプリケーションこれらの膨大な量のデータの変化を理解する深いに頼っています。
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English

International Business Machines Corporation (NYSE:IBM) stock in last trading session dropped -0.94% to the closing price of $172.88. IBM (NYSE:IBM) reported that it is the first major global cloud provider to make the NVIDIA Tesla P100 GPU accelerator accessible on the cloud. By combining NVIDIA’s acceleration technology with IBM’s Cloud platform, businesses can expect to more quickly and efficiently run compute-heavy workloads, such as artificial intelligence, deep learning and high performance data analytics. With more than 160 zettabytes of data expected to be generated by 2025 according to IDC[1], enterprises of all sizes are increasingly relying on cognitive and deep learning applications to make sense of these massive volumes and varieties of data.
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AI リーダー NVIDIA と提携してハンファ テックウィンのセキュリティ ビジネス グループ|Hanwha Techwin’s security business group partners with AI leader NVIDIA

by opendata • 2017年4月8日

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TranslateApiException: Cannot find an active Azure Market Place Translator Subscription associated with the request credentials. : ID=1250.V2_Json.Translate.14A8EF62
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Hanwha Techwin’s security business group, under the leadership of President Lee Man-Seob, has agreed to establish a partnership with AI (Artificial Intelligence) technology leader, NVIDIA. This is intended to strengthen the competitiveness of AI-based security products and solutions. NVIDIA is a US-based company which has pioneered modern computer graphics and has achieved success through the development and manufacturing of GPUs (Graphic Processing Units). Recently, NVIDIA has been leading the AI technology field by revealing GPUs for computers, robots and self-driving cars, based on Deep Learning algorithms. Through this global partnership, Hanwha Techwin and NVIDIA are planning to collaborate on the intelligent video analysis platform which is currently being developed by NVIDIA.
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インテルの 深い 学習日本の優先するネットワークと連携|Intel collaborating with Preferred Networks in Japan on deep learning

by opendata • 2017年4月8日

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インテルは深い学習インテル日本で優先するネットワークと連携、協力すると日本ベース優先ネットワーク (PFN) インテルを搭載汎用基盤の深い学習パフォーマンスを加速させる目的でチェーン、深い学習 PFN のオープン ソースのフレームワークの開発に。 人工知能 (AI) に関連する、Internet of Things (IoT) からさまざまなアプリケーションの作成を加速している 5 g 深い学習データの本質的な価値を更に高める技術の進歩。 コラボレーションは、開発と高度な AI と深い学習フレームワークを使用するアプリケーションの実行を最適化するために、両社の技術を組み合わせたものです。
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English

Intel collaborating with Preferred Networks in Japan on deep learning Intel is collaborating with Japan-based Preferred Networks (PFN) on the development of Chainer, PFN’s open source framework for deep learning, with the aim of accelerating deep learning performance on general purpose infrastructure powered by Intel. The advancement of technologies related to artificial intelligence (AI) and deep learning are accelerating the creation of applications ranging from the Internet of Things (IoT) to 5G that further enhance the intrinsic value of data. The collaboration combines both companies’ technologies to help optimize the development and execution of applications that use advanced AI and deep learning frameworks.
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ボッシュとアムステルダム大学共同の AI ラボを起動します。|Bosch and University of Amsterdam launch joint AI lab

by opendata • 2017年4月8日

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ドイツのエンジニア リング大手ボッシュは、アプリケーション インテリジェント カメラ、自走式自動車、在宅とそれ以降の深い学習技術を開発する (UvA) アムステルダム大学の研究者と提携しています。 協力大学のデルタ研究室 (深い学習技術アムステルダム) と人工知能設計モデルのボッシュ センター、具体的にはセンサーや車両から収集したデータの膨大な量の処理のアルゴリズムからのチームが表示されます。 アムステルダム科学公園で基づく、共同プロジェクトは強い知識の AI の周りのイノベーションを加速するためにアカデミアとビジネスの世界と深い分析を学習の共有を促進するために目指しています。 研究プログラムは、UvA 教授マックス ・ ウェアリング、アーノルド ・ Smeulders によって主導されます。
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German engineering giant Bosch has partnered with researchers at the University of Amsterdam (UvA) to develop deep learning technologies for application in intelligent cameras, self-driving cars, homecare and beyond. The joint initiative will see teams from the university’s Delta Lab (Deep Learning Technologies Amsterdam) and the Bosch Center for Artificial Intelligence design models and algorithms specifically for the processing of huge amounts of data collected from sensors and vehicles. Based at the Amsterdam Science Park, the collaborative project aims to promote stronger knowledge sharing between the academic and business worlds to help accelerate innovation around AI and deep learning analytics. The research programme will be led by UvA professors Max Welling and Arnold Smeulders.
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コグネックスは、ビディ システムの取得と専門知識を 深く学習 を追加します|Cognex adds deep learning expertise with ViDi Systems acquisition

by opendata • 2017年4月7日

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• コグネックスは、ビディ システムの取得と専門知識を 深く学習 を追加します|Cognex adds deep learning expertise with ViDi Systems acquisition

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Cognex has acquired Swiss image processing firm ViDi Systems for an undisclosed fee. The acquisition was completed on 4 April. ViDi Systems develops deep learning software for industrial machine vision, a relatively new method for analysing images based on artificial intelligence techniques. The acquisition adds new image processing technology to Cognex’s product portfolio. Deep learning algorithms can improve image analysis in applications where it is difficult to predict the full range of image variations that might be encountered. Using feedback, ViDi’s software trains the system to distinguish between acceptable variations and defects. The software was shortlisted for the Vision Award at last year’s Vision show in Stuttgart, Germany.
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