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人工知能テクノロジーを取り入れた製品・サービスを市場に展開！ | クラスキャット

CNTK / Caffe / MXnet. Follow @ClassCat AI Lab. 経営者層を対象とした人工知能個別相談(訪問)サービス(無償) 実地中 (関東地区限定). 2018年04月18日名古屋開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.31 (日本IBM). 2018年04月19日大阪開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.32 (日本IBM). 2018年04月26日東京開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.33. 2018年05月23日東京開催音声認識と人工知能テクノロジーを取り入れた製品サービスを市場に展開するには Vol.34 (ニュアンス). 2018年05月25日東京開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.35 (日本IBM). 2018年4月17日テレワークICT協議会ワークショップ名古屋 2018 Vol.1. 政府が推奨している働き方改革の手段であるテレワークを推進支援を目的とした統合サービス[ 詳しくはこちら.

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CNTK / Caffe / MXnet. Follow @ClassCat AI Lab. 経営者層を対象とした人工知能個別相談(訪問)サービス(無償) 実地中 (関東地区限定). 2018年04月18日名古屋開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.31 (日本IBM). 2018年04月19日大阪開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.32 (日本IBM). 2018年04月26日東京開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.33. 2018年05月23日東京開催音声認識と人工知能テクノロジーを取り入れた製品サービスを市場に展開するには Vol.34 (ニュアンス). 2018年05月25日東京開催なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか Vol.35 (日本IBM). 2018年4月17日テレワークICT協議会ワークショップ名古屋 2018 Vol.1. 政府が推奨している働き方改革の手段であるテレワークを推進支援を目的とした統合サービス[ 詳しくはこちら.

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4 人工知能研究開発支援

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Recurrent Neural Network (RNN) – LSTM GRU BRNN – Sequence to Sequence, Word2Vec, Time Series

Recurrent Neural Network (RNN) – LSTM GRU BRNN. Sequence to Sequence, Word2Vec, Time Series. Recurrent Neural Network, LSTM & TensorFlow. 画像キャプションモデル – コンピュータビジョンと自然言語処理の融合 –. 今年の９月に Google 社により、Microsoft COCO 2015 画像キャプショニングチャレンジで優秀な成績をおさめた、画像キャプションモデルが TensorFlow 実装のオープンソースとして公開されました。 CNN (Inception モデル) と RNN (LSTM) が組み合わされています。 RNN (Recurrent Neural Network) は自然言語処理分野で最も成果をあげていますが、得意分野としては時系列解析もあげられます。定番ですが Yahoo Finance が Web で提供している株価情報をベースに RNN で株価予測をしてみました。 LSTM ３層 FC 層のモデルで試してみました。

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TensorFlow – TensorFlow ドキュメント & TensorFlow 応用 – クラスキャット

TensorFlow ドキュメント and TensorFlow 応用 – クラスキャット. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow RNN ( LSTM / GRU ) で NY ダウ株価予測. RNN : Character-Level 言語モデルの実装. 正弦波 (sine wave) の RNN (LSTM) による予測. ビデオゲーム攻略 (1) パックマン / DQN の実装. ビデオゲーム攻略 (2) スペースインベーダ / Double Q-Learning の実装. TensorFlow で一般物体検出入門. TensorFlow Word2Vec で源氏物語解析. Google Cloud ML 概要. Google...

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テレワーク【クラスキャット】 WebRTC 対応 Web 会議サービス | テレワーク統合 Web 会議サービス | SoftLayer, Azure, Docker, CoreOS

新 Web サイトは http:/ www.classcat.com/. Web 会議サービス Web 会議無料サービス (期間限定). IBM SoftLayer クラウドの Web 会議. ClassCat WebConference v1.0. SoftLayer マネージドサービスとして Web 会議. サービス ClassCat WebConference v1.0 提供開始。サービスは、オーディオデバイスと Web カメラを持つ PC 同士の遠隔コミュニケーションが可能に. サービスは、遠隔 Web 会議、Web セミナー、教育やヘルスケア市場など多目的に利用可能です。サービス基本機能 - 1) VoIP(Voice over Internet Protocol) による音声の共有 2) Webカメラによる動画の共有 3) ホワイトボードの共有 4) プレゼンテーション資料の共有 5) デスクトップの共有. Web 会議無料サービス. Last Updated on Wednesday, 07 January 2015 09:17. Web 会議無料サービス.

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Linuxサーバ管理ツール | 製品・サービス | クラスキャット

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Server Manager Enterprise Edition Ex v6.5. 最新版 Red Hat Enterprise Linux 6.5. X86 64) に対応した ClassCat Cute Server Manager Enterprise Edition Ex v6.5 の販売を開始致しました。 ClassCat Cute Server Manger Enterprise Edition Ex シリーズとしてリニューアルしました。 64 bit (x86 64) 対応版のみの提供となります。ホスト型侵入防御 (IPS) 侵入検知 (IDS) 機能を標準装備致しました。ファイル改竄や Rookit を検知し、各種 brute force 攻撃や第三者中継など外部からの攻撃を防御できます。 IDS 侵入検知機能: ファイル改竄検知(整合性チェック)、Rookit 検知、ログファイルベースの異常検知. IPS 侵入防御機能: 各種 brute force 攻撃、第三者中継など外部からの攻撃はセッションを切断します。 ClassCat Cute Server Manager.

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IBM SoftLayer 専用の CentOS 6.6 対応インターネット・サーバ管理ツール新製品「ClassCat® Cute Server Manager SoftLayer Edition v6.6」をマネージド・クラウドサービスとして2014年12月から提供開始

http://www.classcat.com/esc/news2014/news_20141125.html

専用の CentOS 6.6. 新製品 ClassCat Cute Server Manager SoftLayer Edition v6.6 を. ClassCat Cute-as-a-Service / IDS/IPS、改竄検知機能を標準装備 -. セキュアな Linux サーバ、クラウド/仮想化ソリューションの企画開発販売を行う株式会社クラスキャット本社東京都港区赤坂、代表取締役社長佐々木規行は、侵入検知/防御(IDS/IPS) 改竄検知機能を標準装備したインターネットサーバ管理ツール ClassCat Cute シリーズの CentOS 6.6 対応版新製品 ClassCat Cute Server Manager SoftLayer Edition v6.6 を IBM SoftLayer クラウドのマネージドサービス ClassCat Cute-as-a-Service として2014年12月15日から提供開始することを発表致しました。 SMB(中堅中小)企業に利用しやすいマネージドサービスとして提供すると共に OEM としての販売も実施いたします。特に SSH や POP/...

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Web 会議・BYOD サービスを中核とするテレワーク統合マネージドサービスを IBM SoftLayer ベアメタルで提供開始

http://www.classcat.com/esc/news2014/news_20141202.html

統合マネージドサービスを IBM SoftLayer ベアメタルで提供開始. ClassCat Telework v1.0 - テレワーク. 在宅勤務を支援推進 -. セキュアな Linux サーバ、クラウド/仮想化ソリューションの企画開発販売を行う株式会社クラスキャット本社東京都港区赤坂、代表取締役社長佐々木規行は、テレワーク(在宅勤務)を支援推進する様々なソリューションをサービスとして選択的に利用可能な、テレワーク統合マネージドサービス ClassCat Telework v1.0 を IBM SoftLayer ベアメタル(物理占有サーバ)で本日(12月2日)から提供開始することを発表致しました。本サービス ClassCat Telework v1.0 は、テレワークを支援推進する目的で提供される統合的なマネージドサービスです。 SoftLayer マネージドプライベートクラウドサービスとして一元的にサービス提供され、v1.0 では Web 会議サービス及び BYOD Bring Your Own Device 個人保有デバイスの業務利用サービスが提供されます。

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アクチュアライズとクラスキャット、テレワーク(在宅勤務) の企業への導入推進・実現に向けて業務提携

http://www.classcat.com/esc/news2015/news_20150113.html

グループタスクウェアビズタスクルの企画開発販売を行うアクチュアライズ株式会社(本社大阪市北区、代表取締役社長三島浩一)とセキュアな Linuxサーバ、クラウド/仮想化ソリューションの企画開発販売を行う株式会社クラスキャット(本社東京都港区赤坂、代表取締役社長佐々木規行)は、政府が取り組んでいるテレワーク(在宅勤務)やふるさとテレワークによる地方創生の実現に向けた活動を推進すべく業務提携をいたしました。アベノミクスの成長戦略の中にテレワークが盛り込まれ、政府が普及に本腰を入れ始めておりますが、その背景には、個人宅やモバイル環境でも高速通信が利用できるようになり、同時に社員が個人で所有するスマートフォンなどを業務でも利用する BYOD (Bring Your Own Device)という考え方が、急速に広がりを見せていることがあります。ビズタスクルは、チーム全員がクラウドで仕事タスクを管理することで期限を共有でき、完了した仕事タスクの一覧表を上司と共有することで仕事の成果を可視化するなど、離れた場所で働いていても業務に支障が出ないようにするシステムです。

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正弦波 (sine wave) の RNN (LSTM) による予測の TensorFlow による実装 – TensorFlow

http://tensorflow.classcat.com/2016/09/17/sine-wave-prediction-by-rnn-lstm

TensorFlow ドキュメント and 開発支援 – クラスキャット. TensorFlow で Deep Dream 入門. TensorFlow GoogLeNet Deep Dream の解析. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2). 畳込み層のフィルタの可視化 – MNIST –. TensorFlow で CNN AutoEncoder MNIST. TensorFlow で CNN AutoEncoder CIFAR-10. TensorFlow で CNN AutoEncoder Oxford 17 Flowers. TensorFlow で一般物体検出入門.

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TensorFlow で AutoEncoder – TensorFlow

http://tensorflow.classcat.com/2016/09/22/autoencoder-using-tensorflow

TensorFlow ドキュメント and 開発支援 – クラスキャット. TensorFlow で Deep Dream 入門. TensorFlow GoogLeNet Deep Dream の解析. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2). 畳込み層のフィルタの可視化 – MNIST –. TensorFlow で CNN AutoEncoder MNIST. TensorFlow で CNN AutoEncoder CIFAR-10. TensorFlow で CNN AutoEncoder Oxford 17 Flowers. TensorFlow で一般物体検出入門.

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TensorFlow による AlexNet の実装 – TensorFlow

http://tensorflow.classcat.com/2016/08/20/tensorflow-alexnet

TensorFlow ドキュメント and 開発支援 – クラスキャット. TensorFlow で Deep Dream 入門. TensorFlow GoogLeNet Deep Dream の解析. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2). 畳込み層のフィルタの可視化 – MNIST –. TensorFlow で CNN AutoEncoder MNIST. TensorFlow で CNN AutoEncoder CIFAR-10. TensorFlow で CNN AutoEncoder Oxford 17 Flowers. TensorFlow で一般物体検出入門.

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TensorFlow 画像キャプション・モデル – コンピュータ・ビジョンと自然言語処理の融合 – TensorFlow

http://tensorflow.classcat.com/2016/11/10/tensorflow-image-caption

TensorFlow ドキュメント and 開発支援 – クラスキャット. TensorFlow で Deep Dream 入門. TensorFlow GoogLeNet Deep Dream の解析. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2). 畳込み層のフィルタの可視化 – MNIST –. TensorFlow で CNN AutoEncoder MNIST. TensorFlow で CNN AutoEncoder CIFAR-10. TensorFlow で CNN AutoEncoder Oxford 17 Flowers. TensorFlow で一般物体検出入門.

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クラスキャット、OpenStack Kiloベースのプライベートクラウドソリューションを提供開始 | Think IT（シンクイット）

https://thinkit.co.jp/news_event/2015/05/13/6015

クラスキャットは、IaaS構築ソフトウェアスタックOpenStack Kiloベースのプライベートクラウドソリューション新製品 ClassCat Cloud DC Edition v4.0 のマネージドサービスを5月12日より提供開始した。本ソリューションサービスは IBM SoftLayerベアメタル(物理占有型サーバ)をターゲットとする、プライベートクラウドソリューション ClassCat Cloud シリーズの新製品。 OpenStack最新ステーブル版 OpenStack Kilo をベースに機能拡張したソリューション製品。 ClassCat Cloud DC Edition v4.0 は、OpenStack IaaSプラットフォームをサービスとして利用できるマネージドサービス ClassCat OpenStack-as-a-Service としても提供される。スモールスタートベアメタル1台構成も可能とし、業務システムの拡張など必要に応じてコンピュートノード用にベアメタルを追加してOpenStack IaaS基盤を拡張していくこともできるので導入コスト運用コストも必要最小限に抑えられる。

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TensorFlow による RNN : Character-Level 言語モデルの実装 – TensorFlow

http://tensorflow.classcat.com/2016/09/08/tensorflow-character-level-language-model

TensorFlow ドキュメント and 開発支援 – クラスキャット. TensorFlow で Deep Dream 入門. TensorFlow GoogLeNet Deep Dream の解析. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2). 畳込み層のフィルタの可視化 – MNIST –. TensorFlow で CNN AutoEncoder MNIST. TensorFlow で CNN AutoEncoder CIFAR-10. TensorFlow で CNN AutoEncoder Oxford 17 Flowers. TensorFlow で一般物体検出入門.

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TensorFlow RNN ( LSTM / GRU ) で NY ダウ株価予測 – TensorFlow

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TensorFlow ドキュメント and 開発支援 – クラスキャット. TensorFlow で Deep Dream 入門. TensorFlow GoogLeNet Deep Dream の解析. TensorFlow で GoogLeNet (Inception モデル) を実装. TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装. TensorFlow ResNet (Deep Residual Learning) で CIFAR-100. TensorFlow による AlexNet の実装. TensorFlow による自動車ナンバープレート認識. TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2). 畳込み層のフィルタの可視化 – MNIST –. TensorFlow で CNN AutoEncoder MNIST. TensorFlow で CNN AutoEncoder CIFAR-10. TensorFlow で CNN AutoEncoder Oxford 17 Flowers. TensorFlow で一般物体検出入門.

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Una historia felíz, vos y yo en el bosque perdidos, ácidos y desnudos.

Una historia felíz, vos y yo en el bosque perdidos, ácidos y desnudos. Miércoles, 7 de enero de 2009. Jueves, 11 de diciembre de 2008. UCY IN THE S. PICTURE YOURSELF IN A BOAT ON A RIVER WITH. TANGERINE TREES AND MARMALADE SKIES. SOMEBODY CALLS YOU, YOU ANSWER QUITE. SLOWLY, A GIRL WITH CALEIDOSCOPE EYES. CELLOPHANE FLOWERS OF YELLOW AND GREEN. TOWERING OVER YOUR HEAD. LOOK FOR THE GIRL WITH THE SUN IN HER EYES AND. LUCY IN THE SKY WITH DIAMONDS LUCY IN THE SKY. FOLLOW HER DOWN TO A BRIDGE BY A FOUNTAIN.

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