2019年3月31日(日)まで、北海道東川町の「東川町複合交流施設せんとぴゅあⅠギャラリー」にて「スウェディッシュ・グレイス展 – Exhibition of Swedish Grace」が開催されています。 2018年が日本とスウェーデンの国交150周年の節目の年であったことを記念し、椅子研究家の織田憲嗣氏が収集した織田コレクションからスウェーデンデザインの逸品を紹介しています。 織田コレクションといえば椅子が有名ですが、本展では20世紀デザインの家具を中心に日用品類も数多く集積されています。エリック・グンナール・アスプルンド、ヨーゼフ・フランク、ブルーノ・マットソンら名デザイナーたちの椅子7脚のほか、陶器やガラス器などの日用品類約200点を展示。BODA NOVA、文化に根

v-meetup vol.7 でのLT資料です。

編集長の渡辺がマネーの賢者の「お金の話」に切り込んでいくインタビュー連載『マネ凸（トツ）』。 お金といえばやっぱりこの人にも話を聞いておきたい！ということで、第5回は新R25でもすっかりおなじみ（？）の堀江さんが登場です。 今回も「返り討ちに合うことを前提とした突撃スタイル」でインタビューに臨みました。 「年収1億円」って少なすぎません？

Googleがオープンソースで公開したgVisorは、準仮想化のような仕組みを用いて従来のコンテナよりも安全性を高めたコンテナランタイムだ。Kubernetes時代の標準コンテナランタイムとなる有力候補かもしれない。 Dockerなどに代表されるコンテナ型仮想化は、OSのユーザー空間の名前空間を分離することなどで実現されています。 この仕組みの利点は、あらかじめ起動されているOSの上で名前空間を分離するだけでコンテナが起動できる点にあります。これがコンテナの迅速さや軽量さにつながっている一方、コンテナ間でOSのカーネルを共有しているためにコンテナ間の分離レベルは高くなく、同一OS上で稼働している別のコンテナの負荷の影響を受けやすかったり、コンテナからOSのシステムコールを直接呼び出せることなどによるセキュリティ上の課題を引き起こしやすくもあります。 OCIに準拠し、runc互換のgViso

本資料の内容 ・異常とは ・異常検知問題のタイプ ・時系列データのタイプ ・データの前処理 ・異常検知手法 ・性能検証 ・発展

自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（ConAlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo　対　李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、

コインチェック流出NEM、「Zaif」に大量流入　8億円分超　「CoinPayments」経由でモザイク消す 仮想通貨取引所「Coincheck」から流出した仮想通貨「NEM」が、日本の別の仮想通貨取引所「Zaif」に大量に流入していることが分かった。3月4日までにZaifに流入した総額は、約2260万XEM（4日夜のレートで約8億円分）以上。盗難NEMの資金洗浄にZaifが利用されている可能性がある。ITmedia NEWSは、Zaifを運営するテックビューロに対して対応を問い合わせているが、5日午前9時までに回答はない。 コインチェックが運営する「Coincheck」から5億2630万XEM（当時のレートで約580億円相当）が流出したのは1月26日。その後犯人は、匿名通貨「DASH」を経由して資金洗浄を企てたとみられるほか、盗んだNEMを販売するサイトをダークウェブ上に立ち上げたとみら

Inc.：はたして自分は聞き上手なのでしょうか？　昨今のめまぐるしい環境下においては、聞くというスキルは難しくなるばかりです。その結果、「実は聞き下手」という人が多くなりました。 バージニア大学院教授のEd Hess氏によれば、これは良くない傾向だそうです。今後、聞く力が求められるようになれば、そのスキルが成功条件に関わってくるからです。 「昔は、クラスでよくできる生徒といえば、よく話す子でしたが、現代では、できる子といえば、適切な質問をし、人の話をじっくり聞ける生徒を意味します」 Hess氏は、21世紀における1番大切なビジネススキルは、「聞く力」であると考えています。現代のトップリーダーたちの強み（批判的思考、改革、共同作業、迅速な問題処理）には、聞く力が必要とされるからです。また、技術の進歩により膨大な知識や機械へのアクセスが可能となり、長い経験を要した業務もすぐに行える世の中になり

2009年に公開されたアニメ映画『サマーウォーズ』は、興行収入16億円以上とヒットし、今でもファンが多い作品だという。物語の主軸は仮想空間（メタヴァース）で発生した極めて重大なサイバー犯罪との戦いであるため、コンピューターやセキュリティに関する描写が多数登場する。ただ、アニメに限らずコンピューターやハッキングを扱った作品にはありがちなことだが、多少なりとも知識を持った人物からすると違和感を覚える場面も少なからずあるようだ。 筆者は今までこの作品を見たことがなかったのだが、明日金曜日（7月3日）にテレビ放送されるということで、それに合わせて「技術的な部分を評価してほしい」とサイバーインシデントレポート編集部より依頼を受け、初めて鑑賞した。正直、純然たるフィクションの設定に突っ込みを入れるのも野暮だとは思うが、見ていて気になる部分が多々あったのも確かなので、特に気になったものをいくつか挙げたい

Apple Watch（アップルウォッチ）をタイムカード代わりに使用する企業が現れた。アップルウォッチの画面をタップするだけで出勤状況を記録できる。さらに出社報告後に社長から日替わりの“激励メッセージ”が届くのだ。 この仕組み「Ritsuan Times（リツアンタイムズ）」を開発し導入したのは、人材派遣会社のリツアンSTCだ。4月24日にアップルウォッチが発売されて以来、その利用法について多くのレポートが報告されてきたが、実用的にタイムカード代わりに使用した事例は、恐らく世界でも初めてのケースではないだろうか。 筆者はこの世界初の事例に関心を持っただけでなく、これを開発したのが人材派遣会社であることに一層興味を持った。昨今、労働者派遣法改正に関して国会で与野党の激しい対立が起こったように、労働派遣に対する世間の評価は分かれている。雇い止めや派遣切りなど、人材派遣に対する悪いイメージも根強

日々流れてゆく膨大な情報量の中からおいしいネタを敏感に察知し、ネット界隈を賑わせてくれるWeb業界の異端児・村上福之氏。同氏独自の経験と価値観から、「キャラ立ちエンジニア」の思考回路を紐解いていく。 株式会社クレイジーワークス 代表取締役 総裁 村上福之（@fukuyuki） ケータイを中心としたソリューションとシステム開発会社を運営。歯に衣着せぬ物言いで、インターネットというバーチャル空間で注目を集める。時々、マジなのかネタなのかが紙一重な発言でネットの住民たちを驚かせてくれるプログラマーだ 先日、ソフトウエアエンジニアの中で、この話題がバズってましたね。有名なコミッタさんを雇おうとしたら、会社の偉い人が「プログラマーに年800万円なんてのは馬鹿げてる! プログラマーに出せるのは年400万円までだろう!」と言い放ったという話です。 >> 著名なOSSコミッタを年収400万円で雇おうとした

「ニセ科学本」はデータの扱い方に特徴がある。普通のデータを普通に扱うだけでは、常識をくつがえす大胆な主張は展開できないからである。ここでは『早死にしたくなければ、タバコはやめないほうがいい』（武田邦彦著／竹書房新書）を題材に考察してみる。 データの扱い方 （1）データにモレがある 世界の男性喫煙率について武田氏はモンゴル、中国、韓国、トルコ、トンガ…というランキングを示し、「ややアジア系の国が多いことがわかる」と主張している。しかし出典の「タバコアトラス2002」をみると、4位に入るべきロシアが抜けている。 （p45） 出典：『WHO：タバコアトラス2002』 （2）引用した元データが不正確 世界の肺がん死亡率について武田氏は「世界地図『肺がん死亡率トップ10』」からデータを引用している。ところがこれは正式なデータではなくネット地図ショップのもの。すべて男女が逆になっているというお粗末な間

Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers

今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス #1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.

pandas ではデータを 列 や 表形式のデータ構造として扱うが、これらのデータから順番に値を取得 (イテレーション) して何か操作をしたい / また 何らかの関数を適用したい、ということがよくある。このエントリでは以下の 3 つについて整理したい。 イテレーション 関数適用 pipe (0.16.2 で追加) それぞれ、Series、DataFrame、GroupBy (DataFrame.groupbyしたデータ) で可能な操作が異なるため、順に記載する。 まずは必要なパッケージを import する。 import numpy as np import pandas as pd イテレーション Series Series は以下 2つのイテレーション用メソッドを持つ。各メソッドの挙動は以下のようになる。 __iter__: Series の値 ( values ) のみをイテレーシ

プログラマやデザイナと話してるとしょっちゅう変な英語発音に出くわします。 例えばheightを**「ヘイト」と発音したり。 そういう時、私は心では「ヘイトじゃないよハイトだよ！」と呟きつつ、口では「そうですね、ではヘイトは80pxにしましょう！」なんて言ってるのであります。 まあ、所詮我々が話しているのは英語ではなく、日本語の中に出てきた英単語をカタカナで発音しているに過ぎないですし、テレビのテロップでmainをメーンと表記する時代ですので正解などは無いと思っています。 ですから、何でもかんでも正しい英語っぽく発音するべきなどとは思っていませんが、やはり「こいつ適当にスペルを日本語読みしてるだけだろ！」**ってのが明らかな場合は、聞いているこっちが恥ずかしくなってしまうものです。 というわけで、この業界で横行してる妙な発音をまとめてみました。 間違って発音すると恥ずかしい英語 これらは間違

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マインドフルネスが脳に与える影響について、近年数々の研究成果が発表されている。本記事では、ビジネスパーソンに特に関係のある2つの脳部位について報告する。 ビジネスの世界では、マインドフルネスがもてはやされている。だが、その効果は単なる評判ではなく自然科学の裏づけがある、と知っている人は多くないかもしれない。近年の研究結果からは、主観的な判断をせず意識を「いまこの時」に集中させること（すなわちマインドフルネス）によって、脳に変化が生じるという強力な科学的根拠が得られている。これはすべてのリーダーはもちろんのこと、今日の複雑なビジネス環境で働く誰もが知っておくべき事実である。 我々は2011年にこのテーマの研究に携わり、8週間のマインドフルネス・プログラムを体験した被験者たちを調査した。すると、脳の灰白質の密度に有意な増加が認められた（英語論文）。 その後、マインドフルネスの主な実践法である瞑

今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ

前編で人工知能の発展の歴史や成果について話しましたが、後編では技術の進展が社会にどんな影響を与えるかを考えてみます。 図１は技術の発展と社会への影響を図式化したものです。横軸の（１）から（６）は前編でも触れた、ディープラーニングの発展のステップです。 2030年ごろには人工知能が秘書を務めるか （１）の段階だと画像の認識精度が上がるので、例えば医療現場でより正確な画像診断ができるようになったり、広告の分野でもターゲティングの精度が上がったりすることが期待できます。 （２）でマルチモーダルな（複数の感覚の）認識ができるようになると、Pepperのように人の感情を認識できる、防犯で怪しい人を見つけられる、ビッグデータから購買行動のおかしな人を見つけたり典型的な行動パターンを抽出したりといったことができるようになります。 次の（３）の段階で行動とプランニングができるようになると、自動運転や農業の