2012年は自分の中で、これからの30年を生きる最初の年としています。 尊敬する中島明さんも新年のブログでそのようなことを書かれていたので、ここで一度30年後の世界がどのようになるのかまとめてみたい。 これから30年の7つのメガトレンド 1.加速する人口増加-2050年に人口90億人に- 2.枯渇する自然資源 -現在の生活スタイルを続けるには地球2個分の資源が必要- 3.高齢化する社会 4.リアルとネットの融合 -不可欠なインターネット- 5.個人、市民、NPOの台頭 –Power to the people, power of the crowd- 6.変わる組織 ピラミッドからネットワーク型へ 7.Happyが中心の産業の進化 –マーケットの成熟とサービスの進化- 7つのメガトレンドとして、最初の3つは信頼できるソースの予測を元に、後の4つは書籍や自分の経験からまとめていきます。最初の
NHKは9月25日、「縮小ニッポンの衝撃」と題したNHKスペシャルを放映。100年近い歴史を持つ国勢調査によって、初めて人口が減少した日本の各地で今、実際に起こっている事態に迫った。 番組内では、人口の一極集中が進む東京が歩むであろう未来や、財政破綻に伴うインフラサービス縮小に悩む自治体の姿などを紹介。その陰惨たる現実を突きつけられた視聴者は放映後、インターネット上に絶望にも似たコメントなどを多数投稿していた。 豊島区が抱える問題 2016年2月に発表された2015年の国勢調査によると、1920年の同調査開始以来、日本の総人口が初めて減少に転じたことが明らかになった。2010年の調査時より減った数は94万7,000人で、全国の8割以上の自治体で減少が認められたという。 日本の人口は、1920年に約5,600万人だった。そこからベビーブームや、地方から都市部への集団就職、高度経済成長などを経
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19(新型コロナウイルス感染症)陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測(日本版)の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう(@t_andou)です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
先週の水曜日に、IBMのビジネスパートナーの方々が中心となって設立された団体「Open Source協議会 System i」のセミナーで「IT大変革。今、何にどう取り組むべきか! ~知っておきたい技術動向とキャリアの描き方~」というセッションのスピーカーを、アイティメディアの藤村厚夫取締役と一緒に務めてきました。 藤村さんからはセッションのテーマとして「お互いに、今後5年のあいだにインパクトがあると思われる動向を5つ挙げて説明しよう」という提案をいただいていたので、僕としては少し考えて次のような5項目を挙げることにしました。 セミナーでこの5つについて話したことを、せっかくなのでこのブログでも紹介したいと思います。 業務の定型化の波 1つ目の動向は「非コア業務、�バックオフィス業務の定型化の波」です。これによってこれまで以上に業務のパッケージソフトやサービスへの置き換えが進むと考えていま
情報系の学生さんなどが株をやってみたくなるというのはTLを見ていてもよくあることだと思います。 しかし、情報系の方が予備知識なく株や為替の取引に手を出そうとすると、ついつい時系列データをニューラルネットワークにぶちこんで予測をはじめたりなど、気がつけばコンピュータ占星術の世界に突入してしまうことが多いようです。 教授が、「株をやりたいんだったらまず10冊本を読んでください。読み終わったら好きにやってもいいです。」と言っていましたが本当にそのとおりです。それに、プログラマなんだから、車輪の再発明は避けたいです。 そこで今日は皆さんが占星術の誘惑を跳ね除け、株投資をはじめるまでに読むべき10冊をピックアップしました。 ウォール街のランダム・ウォーカー ウォール街のランダム・ウォーカー <原著第10版>―株式投資の不滅の真理 作者: バートン・マルキール,井手正介出版社/メーカー: 日本経済新聞
小売業の特徴は、いわゆる「ニッパチの法則」(売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則)。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。「均一価格」は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、「人間の能力では在庫を把握するのは難しい」という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす「自動発注システム」(2015年導入)だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、「チャンスロス」が解消された。
IAEA のレポート http://www-pub.iaea.org/MTCD/publications/PDF/TRS422_web.pdf 食物連鎖を通じた放射性セシウムの移動(捕食者への時間遅れの汚染蓄積) チェルノブイリ事故で汚染されたキエフの貯水湖では、餌となる小型魚(上)のセシウムの値は事故の後すぐに上がったのですが、捕食魚(下)のセシウムの値は翌年になって跳ね上がりました。食物連鎖を通じて、上位捕食者に時間遅れで放射性物質が伝わったのです。Chernobyl’s Legacy: Health, Environmental and Socio-Economic Impacts チェルノブイリの事故後で、日本近海の表層海水の汚染のピークは1月後、スズキの汚染のピークは半年後、マダラの汚染のピークは9ヶ月後でした。(海生研ニュース No.95 p7より引用)。 福島周辺海域では、植
溜まった思いを書き散らしました。 拝啓 すべてのみなさまへワクチンを打って安心するのは、まだ早いです さすがに1回目の接種の翌日からマスクを外して動き回るような人はいないと思いますが、効果が十分あらわれるとされる2回目の接種から2週間経ってもなお、安心しないでほしいという話をします。あなた自身の重症化の確率は小さくなりますが、あなたが感染しなくなるわけではありませんし、あなたを経由して周りの人に感染させる可能性は十分に残っています。特にデルタ株に対しては、ワクチン接種後に他人との接触機会を2倍にしたら、あなたが打ったせっかくのファイザー製ワクチンの効果も、あなたが疑問視している中国製のワクチンを打ったのと変わらないレベルになってしまいます。まして、接触機会を5倍にしたら、ワクチンを打っていないのと同じです。周りの人のことを思いやれるなら、羽を伸ばすのは周りの人も含めてワクチンが行き渡ってか
録画してあったガイアの夜明け(2月9日分)を見た。おもしろかった。テレビ東京、グッドジョブ。 ちきりんは「世界の高齢化の最先端を走る日本の未来」に興味津々だ。世界のどこにもないユニークな社会になると確信しているし、今は想像もできないことが起りそうでとても楽しみ。 過去いろんなエントリで、ちょっとずつ未来社会の側面を描こうとしてきたけれど、“総合的にどんな感じになるの?”ってのは、ちきりんもなかなか表現できていない。多面的、具体的、かつビビッドに、未来の姿を描写するのは簡単じゃないのだ。それがこの番組を見ていたら、「おお〜、これじゃん!?」って感じだった。未来のこの国の姿がはっきり見える番組だった。 内容は、高齢者が派遣や内職という形で労働市場に流入しているという話で、でてきた事例は、 <ケース1> 「高齢社」という71歳の社長が率いる高齢者専門の派遣会社。登録する労働者は大手企業の管理職な
2030年までに技術革新によって全ての仕事の50%が消滅する!!社会の変化と「消える仕事」「新しい仕事」をまとめてみた Tweet 技術というもの進歩は目覚しく、その影響はあらゆる分野に及んでいます。そして、技術革新によって多くの仕事が機械化・自動化され人間の仕事はなくなっていきます。 トルコのイスタンブールで開催された「TEDxReset」の講演の中で披露されたトーマス・フレイ氏のスピーチに、技術革新によって2030年までに現在存在している仕事の50%が消えてしまうという衝撃的なものがありました。今後、消える仕事、新たに生まれる仕事とはいったい何なのでしょうか。 1.電力業界 現在の発電は、高価な上に非効率で一方向へのエネルギー供給しか行えません。しかし2030年では、既存の大規模発電所からの送電電力にほとんど依存せずに、エネルギー供給源と消費施設をもつ小規模なエネルギー・ネットワーク「
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
2020年04月29日18:00 大学教員やがアフターコロナの世界で起きる世界的緊張について質問ある? Tweet 1: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:28:41 ID:fDg 需要有ったら解説するやで 3: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:29:31 ID:lgl 軍事的? 6: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:30:08 ID:fDg >>3 それもあるかもしれん 4: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:29:48 ID:IRW 何教えてるの 6: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:30:08 ID:fDg >>4 国際経済・日米関係 7: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:32:49 ID:JBT アフターっていつよ? 10: 名無しさん@おーぷん 20/04/29(水)08:33
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