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  1. Preferred Networksは12月12日、深層学習(ディープラーニング)の学習フェーズに特化した専用チップ「MN-Core」(エムエヌ・コア)を発表した。東京ビッグサイトで開催中の「SEMICON Japan 2018」で展示している。 「MN-Core」。製造プロセスは12ナノメートル、消費電力は500ワット(予測値) 深層学習の特徴である行列演算に特化したチップ。ピーク性能は32.8T FLOPS(倍精度)、131T FLOPS(単精度)、524T FLOPS(半精度)。電力性能(消費電力あ
  2. 米Microsoftは12月4日、機械学習のための高性能な推論インターフェイスエンジン「Open Neural Network Exchange(ONNX)Runtime」をオープンソースで公開した。WindowsおよびmacOS、Linuxで利用できる。 ニュース オープンソース デベロッパー プログラミング 開発ツール フレームワーク 末岡洋子 関連記事米Microsoft、機械学習フレームワーク「Infer.NET」をオープンソースに Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTo
  3. 今回は処理速度の早いYOLO[1]についてです。YOLOは、You Only Look Oneceの略で、画像を入力するとsliding windowsで順次処理することはせず、1回で物体を検出します。精度はややFaster RCNNに劣るものの大幅な処理速度向上(45〜155FPS)を達成していることが最大の特徴です。 それではYOLOの全体像から説明していきたいと思います。YOLOは2018年9月時点でバージョン3までリリースされていますが、この記事では初代のYOLOについてご紹介します。 ○YOLO
  4. Tecmint.comは7月16日(米国時間)、「Deprecated Linux Networking Commands and Their Replacements」において、最近のLinuxディストリビューションで採用されているネットワーク系のコマンドと、これまで主に使われていたコマンドの簡単な対比を説明した。 紹介されているコマンド比較は次のとおり。 これまでLinuxディストリビューションではUNIX系オペレーティングシステムでよく使われているコマンドと、Linux独自のネットワーク系コマンドが
  5. カデーニャ そのIT系和製英語、通じない! 展示会で使える便利な英単語30選 - カデーニャ 2018年7月10日 07
  6. 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

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