コンピューター

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光コンピュータを実現するための様々なアプローチ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクを活用するための光コンピュータを実現するための様々なアプローチ(フラクタル、超高精細空間光変調素子、立体映像、自己増殖するソフトウェア、自己増殖するハードウェア、Spatial Light Modulator、SLM、空間変調素子、Colloidal diamond、プラスチック、フォトニック結晶、ダイヤモンド、5次元データストレージ、ナノ構造、スーパーマン・メモリークリスタル、スーパーマン、孤独の要塞)
web技術:web technology

保護中: インフラストラクチャの管理ツールTerraformのセットアップ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるインフラストラクチャの管理ツールTerraformのセットアップ(git-secrets、Dockernized Terraform、AWSのクレデンシャル、チーム開発、tfenv、Homebrew、AWS CLI、AWSマネジメントコンソール、アクセスキーID、シークレットアクセスキー、python、Identity and Access Management、AWS、環境設定)
アーキテクチャ

AWSクラウドサービスデザインパターン(1)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるAWSクラウドサービスデザインパターン(Snapshot、Stamp、Scale Up、Scale Out、Ondemand Disk、Multi-Server、Multi-Datacenter、Floating IP、Deep Health Check、Routing-Based HA、Clone Server、NFS Sharing、NFS Replica、State Sharing、URL Rewriting、Rewrite Proxy、Cache Proxy、Scheduled Scale Out、IP Pooling、Web Storage、Direct Hosting、Private Distribution、Cache Distribution、Rename Distribution、Private Cache Distribution、Latency Based Origin)
IOT技術:IOT Technology

分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定(NodeManager、YARN、spark-master、ResourceManager、spark-worker、HDFS、NameNode、DataNode、spark-client、CDH5.4、haddop、Yum、CentOS)
アーキテクチャ

マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes(minikube、コンテナ、デプロイ、kube-ctl、ローリングアップグレード、自動ビンパッキング、水平スケーリング、スケールアップ、スケールダウン、自己回復、kubelet、kube-apiserver, etcd, kube-controller- manager, kube- scheduler、Pod、kube-proxy、Docker CLI、Docker Registry、cgroups、Linuxカーネル、カーネルネームスペース 、ユニオンマウントオプション、Hypervisor)
IOT技術:IOT Technology

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI(Galea、VR、steam deck、Valve、Steam、EEG、EOG、EMG、EDA、PPG、Panatronix、UX、瞑想、ストレス、島津製作所、NIRS、リハビリテーション、外骨格ロボット、BMI神経リハビリテーション、Blackrock Microsystems, LLC、機能代償型、機能回復型、非侵襲型、fMRI、侵襲型、脳磁場測定、近赤外光計測、NIRD、脳波、脳波センサー、義手)
Clojure

マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
コンピューター

KI 2019: Advances in Artificial Intelligence論文集より

KI2019 前回はKI2018について述べた。今回は2019年9月23日から26日の間にドイツのカッセルで開催された第42回ドイツ人工知能会議(KI 2019)について述べる。 ...
アーキテクチャ

ApacheサーバーとLAMPのインストールと動作

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクで活用されるApacheサーバーとLAMPのインストールと動作(MariaDB、PHP、CentOS、Mac、Windows)
コンピューター

ソフトウェア技術者のため のFPGA入門 機械学習編

サマリー FPGA(Field Programmable Gate Array)は、プログラム可能なハードウェアデバイスであり、高速な演算処理を行うことができるものになる。もう少し具体的に述べると、コンピュー...
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