2019-02-26 to abs, chromeウェブストア, chrome拡張機能, google chrome, googlenews, javascript, policy, security, アプリ, サポート, サーバー, セキュリティ, ツール, データ, ドメイン, プライバシー, ライブラリ, 企業, 安全, 研究者, 米国, 脆弱性, 調査結果, 開発
リコーは12月26日、人工知能（AI）モデルの学習速度を26倍高速化し、電力効率を90倍向上させる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャは、AIの機械学習手法の1つである「Gradient Boosting Decision Tree（GBDT：勾配ブースティング決定木）モデル」を効率化するもの。GBDTは、データベースなどで構造化された大量データの学習に高い性能を発揮する。 応用先として、オンライン広告のリアルタイムビッディング（Real-Time Bidding）、Eコマース
開発者の間で急上昇中の「Python」人気が収まる気配はなさそうだ。理由は主に、機械学習という成長著しい分野で使用されていることにある。 とはいえ、データサイエンスに対する魅力以上に、Pythonのファンたちによれば、この言語がここまで成功した背景には、広範かつ堅牢なソフトウェアライブラリの存在と習得しやすさがあるという。 現在使用されているPythonには、「Python 2」「Python 3」という大きく2つの種類がある。Python 3のほうがより新しいのは一目瞭然だが、それ以前のバージョンのPy
ビットコインウォレットアプリを提供する米BitPayは11月26日、同社のアプリに使われているサードパーティーのNode.jsパッケージが改ざんされて不正なコードが仕込まれ、ユーザーの秘密鍵が流出した可能性があることが分かったと発表した。 同社のアプリ「Copay」のバージョン5.0.2～5.1.0を使っている場合、アプリを実行したり開いたりしないよう呼び掛けている。 BitPayのリリース BitPayによると、不正なコードは「Copay」「BitPay」のバージョン5.0.2～5.1.0で確認された。
ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速（同社調べ）を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間～数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI（人工知能）開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数（バッチサイズ）
LinuxのGUIインタフェースに使われているX.OrgのXサーバに特権昇格の脆弱性が発見され、主要Linuxディストリビューションがセキュリティ情報を公開している。 10月25日に公開されたX.Orgのセキュリティ情報によると、脆弱性は、X.Org Xサーバのコマンドラインパラメータの不適切な検証に起因する。Xサーバが高い権限で実行されている場合（例えば「setuid」でインストールされるなど）、特権を持たないユーザーがこの問題を突いて権限を昇格したり、任意のファイルを上書きしたりできてしまう恐れがある
LeapMindは10月19日、低消費電力FPGAの上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」を、オープンソースソフトウェアとして一般公開したことを発表した。 同ソフトウェアスタックは、低消費電力FPGA上で動作する特殊なニューラルネットワークを生成するために必要なコンポーネントをワンストップで提供するもの。Intel(旧Altera)のSoC FPGA「Cyclone V SoC」を搭載した Terasic Technologies製の開発キット「DE10-Nano Kit」
ニュース GitHub、無償コードエディター「Atom 1.31」を正式公開 ～ファイルツリーに多くの改善 新しい構文解析ライブラリ「tree-sitter」は「Atom 1.32」でデフォルト有効化へ - 樽井 秀人 2018年9月28日 13
ファッションブランドのエンポリオ・アルマーニは、新型スマートウォッチを複数モデル発表しました。これらは「Wear OS by Google」が動作し、iOSやAndroid OSを搭載したスマートフォンとの連携が可能です。 まず上の画像は、ローズ・ゴールドカラーの「Stainless steel touchscreen smartwatch」です。今回発表されたスマートウォッチはすべて1.19インチ/390×390ドットの円形タッチスクリーンを搭載しており、プロセッサにはSnapdragon 2100を採
サーバーレス・コンピューティングというのは特に新しいコンセプトというわけではない。しかしテクノロジーの進歩によって興味ある地位を占めるまでに成長してきた。デベロッパーはサーバーレス・アーキテクチャの価値を認めるようになり、全く新しいスタートアップ・エコシステムが構築される可能性が出てきた。 もちろんサーバーレスといってもどこかにサーバーは存在する。しかしデベロッパーはイベントのトリガーをセットするだけでインフラに関してはすべてクラウド任せにできる。クラウドのベンダーはコンピューティングパワー、ストレージ、
Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow h
Amazon.co.jpは5月29日、クラウド上で提供するオンラインソフトウェア（Software as a Service、SaaS）の専門ストア「SaaS ストア」をオープンした。さまざまなSaaSの比較検討、購入、ライセンス管理までの一連のプロセスをAmazon上で完結できるのが特徴。 「SaaS ストア」の画面 購入可能なSaaSの例（SaaSストアより） 注文可能なSaaSは、有効期限付きで購入すると期限が自動更新される「サブスクリプション」モデルと、有効期限付きで購入して使い切る「ライセンスキ
Intel AIラボは、研究者や開発者がチャットボットやバーチャルアシスタントといった会話エージェントに、名前入力認識、意図抽出や単語からその人物の求めるアクションを ...
Facebookは、同社が開発し、実際にネットワークトラフィックの管理に使用しているソフトウェアライブラリ「Katran」をオープンソースとして公開した。また、バックボーンネットワークを構築する際の作業を自動化するツールを発表した。 このツールはFacebook主催の年次技術カンファレンス「Networking @Scale」で紹介されたもので、その詳細は2本のブログ記事で説明されている。 FacebookがKatranを作ったのは、ネットワークの負荷分散を改善しながら、バックエンドサーバにより大きな柔軟
