既存のLANケーブルを5倍速へ爆速化する規格がきまったらしい

既存のLANケーブルでこれまでの最大5倍高速な5Gbpsへ爆速化する新規格「IEEE 802.3bz」が承認される
http://gigazine.net/news/20160930-802-3-bz/

一流デザイナーが１週間でロゴ制作で１５０万、高いか安いか？

では「渡辺謙を１週間拘束しました。１５０万円は高い？」

一流デザイナーが１週間でロゴ制作→「例えば、あの俳優の１週間拘束と同じ」→分かりやすい！
http://grapee.jp/232464

ラズパイのGPIOって、/sys/class/gpio/経由だとプルアップ・ダウン設定できないの？

GPIO等、入出力は一般に、プルアップ・ダウンの抵抗をまじめにいれないと、
ノイズとかで、うまく入出力できないことがある。

ラズパイは、初期値でプルアップ・プルダウン抵抗が入っているらしい

Raspberry PiのGPIOは起動直後から内部プルダウンされている
http://d.hatena.ne.jp/hnw/20150607


さらに、自分でもpythonなら、プルアップ、プルダウンは設定できる。

RPi.GPIO.setupメソッドについてもう少し
http://mamerium.com/raspberry-pi-rpi-gpio-setup/


問題は、/sys/class/gpio/を使って、GPIOを入出力させたいとき、
プルアップ、プルダウンは設定できる・・・んだよねえ、もちろんという話・・・

と・こ・ろ・が・・それなんだけど・・・

ここ

[RaspberryPi] GPIO 入力端子のプルアップ/ダウン設定について
http://www.magicvox.net/archive/2015/09132143/


ま、まじ！できないの？

このひと

Raspberry Pi のGPIOをいじる
http://d.hatena.ne.jp/penkoba/20131006/1381071209

pullup/pulldown抵抗を入れるパッチつくってる（＠＿＠！）

あ～、まじまじ、やんないとだめ・・・（；＿；！）

P.S　WiringPiでできるかなんだけど、ここでは出来ると書いてあるけど、ここのpullUpDnControl(int pin,int pud)だと、Sys modeだと効果ないって書いてある・・・Sys modeって、なんだ？

P.P.S　あと、こっちも一応メモ

電源供給
http://igarashi-systems.com/sample/translation/raspberry-pi/hardware/power.html

にあるように、GPIOピン１つで16mA,全体で50mA
LEDをつけるんでも、計算しないといけないのね・・

Raspberry Piで 一緒に「Lチカ」しましょう (前編)
http://edu.jtp.co.jp/column/43

DoorKeeperから「Connpass」へ移行しているグループが多い気が・・

みんな！PHPカンファレンス、申し込んだ？

http://phpcon.connpass.com/event/41392/

PHPカンファレンスもそうだけど、セミナー、勉強会で
DoorKeeperから「Connpass」へ移行しているグループが多い気が・・
気のせいかな（はっきり思い出せないが、他にもあった気が・・・）


やっぱ、有料化のせい？

Doorkeeperが2016年9月から有料化する件に対して思ったこと
http://j801.com/archives/64163

「ブルー・オーシャン戦略」を聞いてきた！

9月29日（今日）、ワークスアプリケーションの「COMPANY Forum 2016」開催ー人工知能の未来に、答えを。」に行ってきた！最後の「ブルー・オーシャン戦略」を（はじめから）メモメモ

---

・同僚との共同作業
・１つめ日本：イノベーション：技術革新と訳されるが３つある
　　１．テクノロジーイノベーション：世界で始めて：卵を生む
　　２．マーケットイノベーション：最初にマーケットに出す
　　３．価値のイノベーション：１番でなくてもいい：卵を羽化させる

　コダックがテクノロジーイノベーター
　　→ニコンとキャノンがバリューイノベーター
　一番利益を上げるのが、バリューイノベーション
　　利益を上げるのを一番になりましょう！

　２つめ：キャッシュフロー、成長
　　成長に向けての準備
　　資本は潤沢にある。

　ブルーオーシャン戦略
　　どうやって成長を遂げるか
　　バリューイノベーターをどうやってつくるか

　ブルーオーシャン戦略：シンプル
　　　レッドオーシャン戦略
　　　　バリュー・コストの組み合わせ
　　　　例外的な価値・コスト

　学校で学ぶこと
　　　差別化するか、ローコストするか
　　　より少ないコストで出来ればいいが、そんな話は出てこない
　ブルーオーシャン
　　　価値を高めつつ、新しいオーシャンを開発
　　　安くしながら、価値を高められないか：出来るんです・・

　ブルーオーシャンは２人で作った

　１５０の戦略的な打ち手
　　どの会社もずっとということはない
　　→企業を研究し続けることは出来ない

　１００年以上、たくさんの業界

　研究手法
　　どういったパターンが成功？
　　　→市場で競争・市場を作る
　　　　競争相手と殴りあいながら：レッドオーシャン→血の色は赤い
　　　　血みどろの
　　ブルーオーシャン：市場を作っていく→独占できる
　　　新規創造：わかりにくい→きょうはそこ。

　市場創造：打ち手　成功と失敗、なにがちがうのか
　　さんかく測定
　　　せいこうの共通点、しっぱいの共通点と成功失敗の差
　　競走戦略；ストラクチャー→業界分析
　　どうやったら競走に勝てるのか、ボクシングに勝てるのか→優位性の確認
　　　構造に即した戦略：業界がよくないと上手くいかない
　　　同じ顧客プールを取り合って

　　新しい需要を創造、
　　任天堂Wii・DS、ポケモンGOの成功
　　岩田さん→ブルーオーシャン戦略をとったから
　　　ハードコアなら戦わないと・・
　　　今ゲームを使っていないお客様に興味を持つ→関心
　　　　モーションセンシング
　　岩田さんはブルーオーシャンを使ってた→新しい需要を想起
　　　同じゲームじゃない：安い
　　　セグメンテーションしなかった

　日本の歴史：ブルーオーシャンあった。
　　でも日本はイノベーションをテクノロジーと思ってしまう
　　→バリューイノベーションと思わないと

　利益が上がるのは、ブルーオーシャン
　　どういうふうにサイエンス
　　持続可能性：
　　　価値提案
　　　企業の利益
　　　取り巻く人々の意識
　　この整合性

　レコード会社とナップスター
　　　価値提案があっていなかった
　アップル
　　　整合を最初にやった　７０％の利益を分けた
　　　→iTunesはテクノロジーイノベーターではない。

　アップルは一番に出したことはない。でも利益を上げたのはアップル

　ブルーはいつかレッドになる。
　　　ちゃんと本よんでないね
　　　一生続くストラテジーはない

　供給が需要を上回っている→創造重要
　　どの業界もまっかっかで血を流している
　人口減少：需要下がる
　　もっと競走したい？縮小するパイを
　　他の人を真似する；レッドオーシャン
　新しいマーケットスペース
　　カイゼン。カンバンもいるけど、それだけでは勝てない
　　他の人が新しいものを作ったら、負け

　アメリカ：２０年前日本強かった
　　今、２０年間停滞なぜか、カイゼンばっかりやっているから
　　ボックスの中にとらわれている。
　　誰かがボックス作ったら、一瞬にして終わる
　→どうやって

　今、低成長：あたらしい需要曲線ができていない
　カイゼンでは世界でNO1.２０年前はうまくいったじゃないか？
　何を優先事項としてやるべきか　Out of the box
　いかにまいんどセットを変えていくか
　これ以上パフォーマンスを挙げられない→もっとつよいエンジンが必要

　競争はよい。それだけでは利益は出ない。
　ゲームチェンジ
　IT：研究開発費が一番低いのはアップル
　　一番うまくやっているのがアップル
　→テクノロジーは不十分
　　自分たちのテクノロジーでなくてもいい

クラッシックオーケストラ
　１人の収入＞オーケストラ
　・オーケストラの集客は減っていた
　　２時間も、３時間もきいてらんないよ
　　短パン、スニーカーだめなの
　　ベートーベン１時間聞くのは・・
　世界は変わっている。でもクラッシックは変わっていない
　需要は下がっている；競争に走る→利益下がって、コスト上がっている
　　スター：値段も高い、マーケティングコストも上がる：会社赤字
　びっぐ５赤字→カイゼンはある　利益は上がらない
　ブルーオーシャンは作れない？

　動画；何が変わったか？
　　みたら、サイエンスなんかなくっても、テクノジーがなくても、
　　お金がなくっても、可能だってわかる

　クラッシック音楽に家族をつれていけない
　クラッシック好きな人は？いかないでしょ？→デリバリーの仕方を変える
　新しいターゲットを作る

　チャンスを与える

動画
　Creating ブルーオーシャン
　　野外でやる
　　子供が歌う
　→クラッシックやり方違う
　　低コスト、差別化：できる競争も、競合も

　大衆のためのマイストロ
　　マドンナよりも人気歩けど、クラッシック
　　andre rieu
　ポータビリティ：機材を持ち運び
　オーディエンスに向いて

　クラッシックが破壊される？
　　→クラッシックが好きになる
　　　わかりやすい

　お金が必要？
Eliminate,Reduce
Raise,Create

くわしくは、本に書いてあるよ！

なんだ、本の宣伝にきたのか：当然です
　でも、そこがポイントじゃない
　自慢できるほど、お金を稼いだから
日本でも、ブルーオーシャンをやってほしいから
２０年で遺伝子が変わるということはない
なにかがかわった。

アイデアがあれば何か出来る
生産性でなく、クリエイティビティ
買ってくれなくてもいい。１冊ぐらい問題にならないから

ノンカスタマー
　たまにいく
　いきたくない
　子供がいるので、いけないとおもっている
→ここにフォーカス

いつか消える？
　どんな戦略も改善必要
　継続大事。毎日努力。ポケモン＋Google Map
　体は死んでも精神は行き続ける
　継続的にブルーオーシャン
　ある日赤になる。また新しいブルーオーシャンをつくる
　最後の章に書いてある。２冊目の本

来年「ブルーオーシャンシフト」という本が出る
Pioneer-Migrator-Settler Map

カルチャを変えるステップ方式で
理論は簡単、実践は難しい
どうやって、アカからブルーへ
　不可能はあり得ない
　昔は飛行機は不可能だった

クリエイティブな日本に　スピリットを取り返す

「次々とオープンソース化される人工知能関連ライブラリ」についてのNRIのまとめがいい！

NRI OSSソリューションマガジン
http://openstandia.jp/mm/

の「2016.09.28発行 Vol.111」に書かれている
「第三次人工知能ブームの到来と次々とオープンソース化される人工知能関連ライブラリ」のまとめがいい！んだけど、まだバックナンバーが出ていないので、メールの「いいね！」と思う部分を
引用してみる（もうじきバックナンバー出ると思うけど）

--------------（ここから引用）--------------------------


2020年までのITロードマップをとりまとめ
～ビジネスや社会へ影響を及ぼす重要技術は、ディープラーニングによる人工知能の進展がカギとなる～
https://www.nri.com/jp/news/2016/160317_1.aspx

2016年版では、「人工知能」「FinTech」「IoT」「APIエコノミー」「ロボット」
「デジタルマーケティング」など、旬の技術を取り上げ、要素技術や主要ベンダーの動向、
活用事例、今後の見通し、課題などを解説しています。


この中の人工知能について、NRIでは国内市場規模を「人工知能が組み込まれた製品の市場規模」
とした場合に、2015年時点で3兆円、2050年には8兆円規模になると推定しています。
https://www.nri.com/~/media/PDF/jp/opinion/teiki/it_solution/2016/ITSF160503.pdf

総務省発表のAIネットワーク化検討会議資料にも、人工知能に関連する市場規模のサマリが記載され
ています。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000400431.pdf


人工知能を実現するための要素技術である深層学習（ディープラーニング）のライブラリに
ついては、マイクロソフト、Google、Facebook、Amazonなどから、次々とオープンソース
として発表されています。

・マイクロソフト 「CNTK」
・Google 「TensorFlow」
・Facebook 「DeepText」
・Amazon 「DSSTNE」

深層学習は、従来の機械学習で人間が行っていた特徴抽出を自動化できるため、画像認識
などの分野で高い認識率が得られるようになりました。
Gooleは学習済みモデルを使って、ユーザが画像認識や分類を利用可能なサービスを公開して
います。
https://cloud.google.com/vision/

OSS紹介にもTensorFlowの記事を新規記載しましたので、ご参照ください。
http://openstandia.jp/oss_info/tensorflow/?mm=111_00_1
　（TensorFlowは現時点ではOpenStandiaサポート対象外です）


深層学習を行うには大量のインプットデータが必要になります。
実証実験やPoCを実施する際にもインプットデータは必要となりますので、人工知能の活用
に関心がある場合は、従来の分析用データに加えて、今のうちから画像データや音声データ
などを貯め始めた方がよいかもしれません。

人工知能に関しては、NRIでは以下の刊行物を発表していますので、ご参照ください。

■人工知能の動向
https://www.nri.com/jp/event/mediaforum/2016/pdf/forum233_01.pdf
■ロボット・人工知能がもたらす産業への影響
https://www.nri.com/~/media/PDF/jp/opinion/teiki/it_solution/2016/ITSF1605.pdf
■「サービスロボット」の最新動向
https://www.nri.com/jp/event/mediaforum/2016/pdf/forum233_02.pdf


--------------（ここまで）--------------------------

ジョン・スカリー氏（ペプシコーラ、アップルコンピューター元CEO）の話を聞いてきた！

9月29日（今日）も、ワークスアプリケーションの「COMPANY Forum 2016」開催ー人工知能の未来に、答えを。」に行ってきた！午前中の基調講演を途中からメモメモ（今日も２０分くらい遅れた。HUEのデモから）

---

■hueのデモ
　・昇格候補者
　・予算シート
・ひとつの環境化の中に人工知能が監視（チェック）もにたりんぐ
　→学習するべきかどうか
　人工知能が作業進捗予測
　・talk,mail,タイムライン
・欧米；職務定義を決めて、ワークフローを細かく
　日本；チームで仕事－改善運動：業務効率が上げ難い
　　→権限で分断：業務を上手くまわせない
　・リクルーティング
　　入力の提案：効率的に
　　可能性の提示も
　・スケジュール調整：全部埋まっている場合
　　　→BOT
・調整業務：人工知能が中心になって動いていく
　　→単純調整も
・人工知能があれば企業システムは大きく変わる
　HUEはそのひとつの形です。
・ここで、特別ゲスト
　近畿大学

■近畿大学　広報部長
・常識をぶっこわす近大
・１８歳人口の推移
　２０５万人がピーク
　２０１８年１１８万人　２０１８年問題
　　→一気に下がる
　２０３１年９９万人
　　→ー５２％（浪人は少なくなった）
　　→私立大学はばたばたつぶれる

・入れ替え戦なきリーグ戦
　～固定化された大学の順列の戦い

　１部リーグ：京大　阪大　神戸大
　２部リーグ：かんかんどうりつ
　関西ローカル：さんきんこうりゅう

→フェアな競争環境にない

　世界大学ランキング
　　東大　アジア４位
　　早慶、MARCH
　近畿大学がランクイン　総合大学では、早慶近大の３校

　近畿大学　１９２５年（９１年目）
　建学の精神「実学教育」と「人格の陶冶」
　医学から芸術まで１４学部４８学科
　それまでにない独創的な研究に挑むこと
　その研究成果を社会に活かし、しかも収益を上げること
　→神聖な学問への冒涜？
　それは官立大学の発想
　クロマグロ：３２年かけて→資金は自分たちで
　水産研究所：海水の養殖にチャレンジ
　　真鯛が１００円で食べられるようになった→そのお金で
　大学の常識をぶっ壊す
　　養殖魚専門料理店　近畿大学水産研究所
　インターネット出願
　アマゾンで大学の教科書を購入できる
　学生証にプリペイドカード→キャッシュレス化
　NTT西日本：卒業証明書　最短でその日に
　キャンプファイヤー：ネットで研究費

　志願者数がすごい増えている
　大学界に課せられたノルマ
　　→学納金以外収入はない
　　　ノルマはコストでしかない
　徹底した事務の効率化を果たした大学が生き残る
　　→Hue
　日本の大学初のAIを活用した大学改革・業務改革実
　近畿大学の６キャンパス
　　付属病院、付属学校、研究施設→統合した業務合理化
　たぶん、競争する時代
　　東大もうかうかできない
　　早稲田、慶応も第二グループと・・

・本当に人工知能のイメージ？
　まずは人工知能に触れてください
　触れることで、本当に使えるアイデアが次々に生まれています
　→データ移行でおおよそ想定できる
　　プログラムや設定がいらないのでは？
　　業務のあり方が変わる

・これからは人工知能ファーストの時代
　人工知能のプラットフォームPaaS

・HUEの人工知能を公開します
　HUE PaaS→個別セッションで

・コンピューターを触る時間を減らす
　知恵仕事へ
　この変化はとめられません
　３年以内に人工知能を使った業務改革を進める
　自分たちでも作れる

■ジョン・スカリー氏
　ペプシコーラ、アップルコンピューター元CEO

１９６０年　ケネディ大統領
　１０年以内に月に派遣→Moonshot
　それを実現する技術がなかった
　影響力があるもの

　シリコンバレー
　スティーブジョブスのムーンショットである「知の自転車」は世界を変える
　　ビルゲイツは「知のツール」といった
　知の自転車：クリエイティブな人のため
　　どうやってマーケティングしたら？
　　１９８４年　マッキントッシュ
　　１９８５年　マックフォン（コンセプトデザイン）
　　１９９３年　ニュートン：初のPDA＆ARMプロセッサ
　　　→ムーアの法則ではまだ出来ない時代
　　　→商業的にはうまくいかなかったが、ARMのプロセッサ→孫社長
　A　New　MoonShot
　「顧客主導」への市場パワーシフト
　Why Did this New Moonshot Happen？
　　なぜこの新しいムーンショットは起こったか
　　例えば・・
　　ズーミングの概念をスティーブジョブスからまなんだ
　　　ズームアウトし、点を結ぶ
　　　ズームインし、顧客経験価値を単純化する
　　例：２００７年　コダック
　　　ウォルマートと激戦：使い捨てカメラ
　　　　２００７年アップル：コダックと同じ風景を見ていた
　　　→ジョブスはズームアウトした：判断が違った

　迅速さの時代
　　２０１６年６月、だれもポケモンGOを知らなかった
　　ところが３０日後、７月のある日、
　　ポケモンGOにはTwitterよりも多くの人があつまった
　　　→指数関数的：コモディティ化される

　スマホ：優れた製品でも赤字になる

　業務の改革
　　１０年かかっていたことは３年で
　　３年のことを３ヶ月で

　これまでの業務のやり方
　業務の改革：顧客プラン（昨年の振り返りからではない）
　　パワーシフト：フィードバックループ、データ、Hue、
　　チャットボット・チャンネルズ、オンデマンドの労働力
　　顧客指標（リテンションプランをどうつくり、マネタイズするかなど）

　すべての改革
　　現代は迅速さの時代である
　　主導権は顧客が握っている
　　適応するか、消滅するか

■インタビュー
・Hueの感想
　感銘を受けた。ワークスアプリケーションズが根本的な変化をもたらすと思う。ハイテクの会社はツールを作ることに集中してきた。ERPレベルで、ツールを超えて、VPA（バーチャルパーソナルアシスタント）の提供。
・最近の活動
　成功の可能性のある会社のお手伝い。医療費、慢性疾患増えている（医療費の半分、８千億ドル）RXアドバンス：病院システム→在宅で
・日本だと引退モード、スカリーさんは、どういうモチベーションで
　恵まれてきた。ムーンショットという本：学び→世界のためになにかしたい
　AIも黎明期
・テクノロジーが指数関数的（ビジネスも指数関数的）
　もっと加速：どういうふうに→すべての業界が影響を受ける
・イノベーションを起こせる人材
　ムーンショット：適応型イノベーション
　　ダーウィン：適応できる種のみが生き残れる。
　　破壊的ではないかもしれないけれど、参加をしたい
・ズームアウト；適応型イノベーション
　　テクノロジーが全てではなく、専門領域の知識が重要
　　　→高度な技術が必要ない
　　　　複数の専門が重要：ドメインの重なりにイノベーション
・ジョブスは適応型イノベーターだったのか？
　ジョブス亡き後のアップルは
　ジョブスさんは天才。破壊的イノベーターだと思う
　　世界に足跡をのこしたい（物理をかえるみたいなもの）
　　浮遊した人
　　突出したイノベーター
　　スカリーさんは適応型イノベーター
・今のアップルは？
　アップルは・・・
　彼らの原則を決めた。ジョブスの延長版
　一番最初でなくてもいいけど、ベストでなくてはいけない
　→パーフェクト
　そういう意味で、やっている：iphone
　らいねん、すばらしいことができるんじゃない？
・日本にさいきん、アップルみたいなのでてない・・
　最初に、ジョブス：日本に30回　もりたさん影響：ソニーから学ぶ
　日本は才能ある、人材ある
　文脈・コンテキストの問題：リニアな経済　成長予想できた
　　→指数関数
　　シリコンバレー：いろんなカルチャ
　　日本：単一文化　
　日本
　　ユニクロ
　　孫社長
　→もっと例が出るべき、でも単一文化だから
・日本企業：歴史ある企業→イノベーション起こしきれない
　ムーンショットを起こすには？
　　考察を言える（アドバイスといえるか？）
　　宗教は２つある神道：現世、仏教：死後→他の国ではない
　　並行する２つの世界で生きる
　　　リニアな世界が存在する
　　　指数関数的　Hue：なにかおきている
　　→同時に存在して、適応：両方の世界のいいとこどり
　　　バランス
・指数関数的世界が、広がっている
　　どの業界でも可能
・課題としては、アメリカも日本も同じ
　ミドルマネジメントの権限＝ノーという権限
　イノベーション：新しい企業でやりやすい
　起業家に必要なもの
　　好奇心
　　情熱・確信：他の人を動かすだけの情熱
　　リスクをとり、新しいことを試す
　１００年以上の会社：そうぎょうしゃとあってない
　　創業者はスペシャルナ人
　　日本：コンセンサス重要
　　イノベーションでコンセンサス

「Delphi」「C++Builder」の入門者向け、無期限の無償版として公開

入門者向け「Delphi」「C++Builder」の有償販売が終了、無期限の無償版として公開
http://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1021826.html

こっち

エンバカデロ、Delphi／C++Builder Starter Editionの 無期限無料版を公開、ダウンロード提供開始
～完全無料でWindows 10対応のGUIアプリ開発が可能に～
https://www.atpress.ne.jp/news/112593

は、具体的にどこにあるかまで書いてある。

マイクロソフトはＦＰＧＡなの？

マイクロソフトネタでもうひとつ。

Microsoft Bets Its Future on a Reprogrammable Computer Chip
https://www.wired.com/2016/09/microsoft-bets-future-chip-reprogram-fly/

MicrosoftのYammerって、

どうなるの？

Microsoft is killing Yammer Enterprise plan in January 2017, will start integrating Office 365 Groups first
http://venturebeat.com/2016/09/26/microsoft-is-killing-yammer-enterprise-in-january-2017-will-start-integrating-office-365-groups-first/

Higher-order factarization Machinesを聞いてきた！

9月28日、第5回　ステアラボ人工知能セミナーを聞いてきた。
聞いてきたのだがあ・・どこまで理解したは、疑問。
まあ、メモメモしてみる・・・

---

・ステアラボの紹介
　２０１５年にできた
　研究の専門機関（学部・大学院とは独立）

・このセミナー
　毎月1回やりたいな　次回　ベイズ最適化

・今日の講演
　マチューブロンデル先生
　機械学習
　factarization machine
　その場で質問してね！

・Higher-order factarization Machines
　（高次ファクタライゼーションマシン）

　今まで２次→高次へ

・回帰分析
　　特徴ベクトルXからYの予測
　　訓練データ：YベクトルとXベクトル
　　ゴール
　　　モデルパラメータの推定、
　　　予測

・線形回帰
　Y（ｘ；ｗ）：＝（W,X)＝Σｗｊｘｊ
　W:重み

　長所
　　予測値はo(d)のオーダー
　　ｗの最適解が得られる
　短所
　　単純すぎるモデル

・問題の解決
　　多項式回帰
　　　２次形式を加える
　長所
　　より複雑：適応できる
　　最適化問題
　短所
　　コスト増：高次元に向いていない

・カーネル回帰(kernel)
　　カーネル関数を使う
　長所
　　非線形モデルができる
　短所
　　データの数に依存（訓練データが多いほど、計算に時間）
　　　→ビッグデータに向いていない

・Factorization Machines(FMs)
　　共通のパラメータを使う（ばーPjの内積）
　　パラメータが少ないほうがいい
　　長所：計算量すくない
　　短所：ｐの学習　ローカルミニマム、初期値

・応用２つ
　推薦システム
　　欠損しているところの予測　FMsでできる
　　データをyとxの形に変える
　　　one-hot encodingで行列

　特徴量を持っている（ユーザー属性・映画の属性がある）
　　　one-hot encodingで行列→とてもスパースなバイナリデータ
　　　　→実数データとまぜまぜしないほうがいい
　　　　　実数とバイナリだと、それをかけたときに意味があるか問題になる

・FMsリバイず(ICML)
　ANOVAカーネル使う
　こうすると、dのm乗かかる→効率的に
　パラメータの学習
　　alternating mimimization　パラメータの固定を繰り返す
　　損失と推測のトレードオフ
　Anovaカーネルが計算できれば、HOFMもできる

・計算方法
　stochastic gradient update
　　→DP
・どうやってANOVAカーネルを計算する？（ICML2016)
　　j番目の特徴を除く→外に出せる

・Anovaカーネルの評価
　内部に再帰を使うと冗長になる
　　メモリテーブルを用いたトップダウン
　　ボトムアップ・ダイナミックプログラミング（DP)

・バックプロパゲーション（chain rule）
　微分の計算
　　フォワードパス　計算するだけ
　　バックワードで　計算と逆順で微分を計算する
　→anovaカーネルの勾配の計算もおなじかんじ
　　　逆順で計算できる

まとめ
・高次のFMｓはANOVAカーネルでできる
・O(dm)で計算できる方法を提案

実験結果の紹介
・link prediction
　論文で共同で書く可能性があるかの推測

Q&A
・３次でいい？
　３次以上必要なものは、まだ見つけていない
・高次の場合は、
　　テンソル分解でできる
・今回の例は回帰だったけど・・
　　損失関数をかえると、ロジスティック回帰に出来る
・データは？
　　パブリックドメインのもの
・自然言語処理では？
　　性能的にはいい

シンギュラリティのレイ・カーツワイル氏の話を聞いてきた！

9月28日、ワークスアプリケーションの「COMPANY Forum 2016」開催ー人工知能の未来に、答えを。に行ってきた！（明日も行く予定だけど）
ので、午前中の基調講演を途中からメモメモ（２０分くらい遅れた。HUEのデモの途中から）

---

■（途中から）HUEの説明
・検索：縦横無尽に検索、なんでも聞けばよい
　自分がやり取りした
・「昇格候補」の検索：
　　→昇格候補を教えている。変えてもよい。学習する
　　　昇格候補データが入っていなくてもリストアップできる
・メールに添付しなくてもDBにはいっている
　　→回収、集計
　　　HUE上にあつまっていく→プログラミングの設計なしに
・業務に特化したAI
　　→予約しましょう！：便利になることを教えてくれる
　　→消しこみ：取引先が不明→これじゃないですか？：対策までサジェスト
　　→支払通知：マジックインポート　ここに入れるべきというのを解析する
　　→応募者情報の登録：非定型でも
　　→採用業務→戦略
・外国でも：言語対応、かっこく業務対応はすでにしている
・BOT機能：タレントサーチBOT
　　BOT:チャット相手が機械→タレントサーチ
　人工知能があれば、企業が変わる。HUEは１つの形
　特別ゲスト

■商船三井システムズ　嶋氏（代表取締役　社長）
・HUEを導入しようと作業中
・自社紹介
　ワークスアプリケーションズのcompanyは導入
　子会社・現地法人の提携
　one mol
　AS400から（陸上・会場の人事）→companyで統合
・商船三井グループの挑戦
　先進技術の早期活用を目指して
・HUE採用の背景
　商戦三井グループの展開
　ONE MOL　各事業部、連携推進の仕組みと高度な運用設計作り
・HUEの活用で描く未来
　あるべき業務運用
　更なるデータ活用
・HUE採用の決断に込めた思い
　革新への期待
　新しい技術に挑戦するなら早いほうがよい
　→企業として挑戦をするという決断
・HUEを使ってみて当社のユーザーが喜び
　世界の顧客にもHUEはすごいと言われてほしい

■鹿島建設　内田氏
・会計：第四世代
　１：キーパンチ
　２：オフコン・メインフレーム（自社開発）
　３：サーバー、クライアント、Web化（第二世代のまま）
　４：AI

・自社紹介

・これからの「100年をつくる」基幹業務システムとしての「HUE」の採用
・売上高約２兆円の事業規模を20年間支えたシステム（第三世代）の代替
　　これまで：複雑で高度な旧システム
　　唯一代替可能：あらゆる会計業務・法改正に対応するパッケージシステム
・最先端技術を活用したさらなる業務の高度化
　　画像認識、入力予測、データの持ち方、
・HUEを活用することで・・・
　　請求書処理：入力工数の大幅削減
　　　出先→できるといなくなる・そこで入力
　　工事の損益見込みをリアルタイムで把握可能
・能う限り将来を見据えたシステム
　１０年２０年使えるシステム
　コレはよくなったとのユーザー評価を聞きたい
　HUEが業務処理の変革に対応すると同時に
　HUEがgy6オウム処理を変革するきっかけに
・HUEに対する２つの見方
　なかったよねという見方
　ふつうにあったよねという見方
　→HUEの人工知能は、コンシューマーの世界では、実証されているものばかり
　　それをビジネスにいれた
　　人工知能をいれたのが重要ではない
　→分散技術：小さなサーバーを大量に並べ、同時に処理を行うこと
　　一気に進化したのはここ数年
　大量のデータ処理を瞬時に行うことで、圧倒的なレスポンス
　すでに世界のトレンドは分散技術、それ以外の選択肢はない
　→若い人は、分散技術以外は興味も持たない
　→高コストかつ高難度
　HUEはそれを実現：パッケージベンダーだから
　　→おそらく数百億
　　多くの技術を開発
　　しかし、すべての領域をカバーできているわけではない
・HUEの分散技術を公開します
　世界で唯一、企業システムに使える分散技術、HUE PaaSをご紹介します

■HUE PaaS
　デザインツール：画面を見ながら
　ERPシステム：テンプレートを用意して、チャットBOTとかも
　開発：Eclipseベース、Java,JSベース：お手本
　プログラムを人工知能で作れば？
　　→現時点は難しい。人工知能がフォローしてくれる
　隣の人が何開発している？がわかる
　　アクティビティログ→元に戻せる
　　Cassandraなどを使って分散フレームワーク
　　　Cassandra：ERPだと、これができない、あれができない・・
　　　　→複合的に、でも難しさを隠蔽
　　　　　テストデータ作成機能

・分散技術によるパラダイムシフトはすでに起きています。
　分散技術があるから、人工知能がある
　その進化にぜひ参加してください

■カーツワイル氏（人工知能研究の世界最高権威）
　インテリジェンスの未来
　（The Future of intelligence）

・モジュールがたくさん→パターン学習・実行
　　ヒエラルキーになっている
　　→５０年前に到達

・２０１２年：How to create a mind
　　モジュール：３億個大脳新皮質にある
　　ラリーページに誘われた
　　人間の言語の理解：科学・音楽　人間だけ→大脳新皮質があるから
　　　頭蓋骨を大きくするのでなく、クラウドで実現

・収穫加速の法則
　情報技術は予測可能：指数関数的な成長
　　ムーアの法則は一例に過ぎない
　　　１１０年間のコンピューティングの指数関数的成長
　　　5nmになり、縮小できない→第6のパラダイム
　情報は：デフレ率５０％で下がっている
　消費は；倍増（指数関数的に伸びている。図は対数プロット）
　１９９０年後半に検索エンジン、WWW
　通信も；倍増
　　クーパーの法則
　インターネットホストも増えている：よそくできる

・人体・医療も予想できる
　遺伝子シーケンス・組み換え
　　指数関数的に
　　データを理解、シミュレーション
　　心臓発作がおきても、普通に歩けるように

・スパコンの処理能力：対数プロット
　→直線的に
　太陽光発電も：対数プロット

・２０２０　３Dプリンタ
　→宅配便はなくなる？
　　３Dプリンタバンド
　　メール添付でモノを印刷

・テクノロジーの縮小（小さくなる）
　→血液細胞のデバイス
　　T細胞：がんに対しても→免疫システムの拡張
・VR・AR：今は目から
　２０３０年：別の場所に移ったと感じるように

・思考そのものを、第二の脳で
　認識の型
　脳外科手術の最中：笑い出した？ユーモアというコンセプトを刺激
　　生物学的な脳
　　非生物学的な脳

・ゲーム領域
　ジェパディー：ワトソン君がやぶる
　バイオロジー
　免疫システム
　第二の脳
　ティっピングポイント：１２年後
　将来的には、不死身？

■インタビュー
・HUEの感想
　デモはすばらしかった。AIは全ての分野で行われている（ERPはおそいが）
　人間の知能と人工知能の組み合わせ

・シンギュラリティの時期、予想よりも速くなっているのでは？
　そう見えるけど、予定どおり
　２０１６年の時点では、よそうどおり
　多くのエビデンス：画像認識、あるふぁご、自動運転
　２０２９年　人間と照合　２０３０年、取って代わる
　シンギュラリティ：継続的に

・３つの革命
　　バイオテクノロジーの改革：遺伝子のアップデート
　　ナノテクノロジー：２０２０、２０３０年　
　　　免疫システムのロボット：人工知能
　　
・Googleでの研究内容とゴールについて
　ネオコーテックスシミュレーター
　　Google：ディープラーニング：テンソルフローで共有
　　Googleのゴール：カイゼン、スマート、検索での意味の理解
　　　文書の意味まで

・カーツワイルさんが目指そうとしているところ
　　人間の言語を理解：意味まで
　　長期的な研究目標

・３０年くらい：何を考えて→方向性
　　大規模で行うことが出来る：答えから質問を推測
　　ワトソンが勝った理由：人間よりも読んでいた（量をこなした）
　　１０億の事例：画像認識

　少ない情報でどうやって・・・AIでは話題

・中国が延びてきた
　日本：かてないなあ～人工知能：Googleの後塵を拝す
　日本は？

　まず、ゼロサムの話ではない。中国対日本ではない
　エンジニアは、世界中で共有できる
　日本：高学歴
　中国はたいへん勢いで投資→イノベーションなど最近投資
　中国は成功すると思うが、それが日本に問題になるわけではない

・シンギュラリティ大学について
　８年前　ピーターディアマンティス・ラリーページ
　　大学いるよね　
　　直感：直線的→ゲノムを集める　指数関数的に伸びる
　　指数関数的な人を集める
　　様々な業界
　　サマープログラム：夏あつまって。日本からも来る、
　　エクゼクティブ、政府関係者も。
　　プロジェクトを自立的に作ってもらう
　　らーんばいどーいんぐ

・シンギュラリティ：ターミネーター？
　いろんな映画ある
　AIがなぜか、敵になっていて、戦う？？
　そうではなく、何十億というAIが存在する
　自分の手が高層ビル作れない→機械を作る
　人間を助けるもの
　体内に入ってくる
　諸刃の剣でもある：火
　悪用する人も出てくる→課題
　例；バイオ→テロリストの手に入れば・・・
　高い優先順位でモラル必要
　情報の入手：世界が危ない場所？
　　　→世界の裏まで知ることが出来るようになったから
　　　　ネガティブ情報を入手しやすくなったから
　　　　テクノロジーの進展とともに、よくなった

「人身事故発生時、鉄道側はどんな作業をしているのか？」

これ見るまで。ダイヤの最適化計算に時間がかかっているのかと思ってた。
それよりも、人身事故が起きると、作業が、たいへんなのね・・・


「人身事故発生時、鉄道側はどんな作業をしているのか？」鉄道職員の投稿が話題に
http://buzzmag.jp/archives/87275

Raspberry PIで、メニューを消したい、print screenも消したい

今、Raspberry PIを動かせなくしまったので、最後まで確認していないけど、
メモメモ

■お題
　Raspberry PiをKIOSK化したい（現在、LXDEを使っている）。
　立ち上げたら、自動的にpiユーザーでログインし(これはraspi-configでできる）
　メニューなどを出さずに目的のプログラムを立ち上げたい

　さらに、print screenキーなどを押されても、なにもしないでほしい

■Raspberry PIで、メニューを消したい
　「メニューなどを出さずに目的のプログラムを立ち上げたい」について
　piユーザーが自動立ち上げの対象となると思うので、piユーザーで説明。
　ユーザーがpiの場合、デスクトップは、

　/home/pi/.config/lxsession/LXDE/autostart

　に書かれている内容を実行する。一般にはここに
　@lxpanel（メニューを書き出す）等を行っている
　（たぶん、３行ぐらい書かれている）
　ここを
　@自分が実行したいプログラム
　にすれば、メニューなどは実行されず、自分の起動したいプログラムだけが立ち上がる

■print screenキーなどを押されても、なにもしないでほしい
　raspberry piでprint screenキーを押すと、gnome-screenshotが動く、
　これは、openboxで定義されている。

　.config/openbox/lxde-rc.xml

　で該当の部分があるから（「print」を検索すると分かる）そこを修正する

※注意
１．デスクトップがLXDEの場合は、上記のとおり
　　デフォルトの場合は、LXDEがLXDE-piになる。

２．ちなみに、クリックすると出てくるメニューは
　home/pi/.configの下のpcなんとかというファイルマネージャー内の
　show-wmなんとかという属性だった気がする

３．自動立ち上げにして、上記失敗すると、sshで入る以外は、
　　目的プログラム以外、何も出来なくなります
　　（そうしようとしているのだから・・・）

いつの間にか、日本が「いらすとや」に征服されつつあるという話

いつの間にか、日本が「いらすとや」だらけになってる
http://j-town.net/tokyo/column/gotochicolumn/232535.html


ちなみに
いらすとや
http://www.irasutoya.com/