情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2021.01.26

情報開発と利活用20210126https://ameblo.jp/sfujioka1

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NEW!2021-01-26 10:45:04

テーマ：
ブログ

先端技術情報20210126

先端技術情報

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ブロックチェーン

シンガポール取引所、ブロックチェーン技術により取引プロセスを効率化コインテレグラフ・ジャパン（ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース）分散型台帳技術（DLT）の利用は、金融商品の上場や発行から取引の精算まで、そのライフサイクルの多くの局面に効率性をもたらすことができる。数値で見るBinance Smart Chain、新興ブロックチェーンはどれぐらい使われている？コインチョイス Binance Smart Chainはまだローンチしてから間もないですが、成長をしているブロックチェーンです。また、中央集権取引所がDeFiに向き合う事例... フォードやBMWなど自動車大手、中古車詐欺との闘いにブロックチェーンの「出生証明書」採用コインテレグラフ・ジャパン（ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース）この取り組みはブロックチェーンを活用し、MOBIの第2の車輌識別標準規格「VID II」を使って車輌の登録及びメンテナンス履歴を追跡するものだ。

AI

AIでアプリテスト自動化米オーティファイ日本経済新聞 DeNA出身の起業家が設立した人工知能（AI）開発スタートアップの米オーティファイは、スマートフォンアプリの動作確認を自動化するサービスを1... AIでアニメの色付け作業を自動化作業時間を10分の1に Ledge.ai 株式会社シナモン（シナモンAI）は2021年1月19日、株式会社ギークピクチュアズ（ギークピクチュアズ）へ、「アニメーション自動着色AI」の提供... 音楽クリエイターチームFuture UnisonがバーチャルアーティストKizunaAIへ初の楽曲提供！時事通信そして2021年1月23日には、昨年予定されていましたが延期となっていたKizunaAIのオンライン配信ワンマンライブ「KizunaAI2nd Live “hello, world...

IOT

株式会社MoguMeが、「居住用IoTサービスカオスマップ」の2021年版を公開！ www.fnn.jp IoTの相談・設置代行を行うIoTコンシェルサービス『roomkit（るーむきっと）』を運営する株式会社MoguMe （本社：東京都武蔵野市、代表... コロナ禍による急激な暮らしの変化に、未来のIoTプロダクトはどう答える？家電業界の系譜から ... @DIME 家電業界の系譜からIoTプロダクトの変化を辿る. 2021.01.23. ビジネス. 2020年4月に発足した一般社団法人LIVING TECH... 食品の保管温度管理をIoTで支援するハサレポ、Wi-SUN中継器で無線1kmまでサポート時事通信ラトックシステム株式会社］. ラトックシステム株式会社（本社：大阪府、代表取締役近藤正和、以下「ラトックシステム」）は2021年3月発売予定...
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NEW!2021-01-26 10:38:06

テーマ：ブログ

レゴ® ブロック＆メタデータ：望むものを作るのに必要とするものを見いだすこと（２）
Except, there was always the frustration of searching endlessly for that one essential piece among the thousands. It took forever. It was a hassle. The sheer number of brick pieces you’d amassed was never really apparent until you had to find that one.但し、何千ものブロック片のなかの必須のブロック片を常に果てしなく捜すフラストレーションがありました。それは際限なく時間がとられ面倒でした。あなたがそのものを見つけなければならないようになるまで、あなたが（すでに）寄せ集めていたブロック片の純然たる数は決して本当に外見上明白ではありませんでした。Imagine being able to search all the LEGO® brick pieces in your collection based on what they looked like, what they were meant for, and what they did. Then they would appear in your hand. It would be a game-changer:それらが見えること、それらが（そのために）意味されることとそれらがしたことに基づいてあなたのコレクションですべてのレゴ®ブロック片を捜索することが可能であることを想像してください。その時、それらはあなたの手に現われるでしょう。それはゲームチェンジャーとなるでしょう：“Red brick. Flat. Six studs. Two columns. Three rows.”「赤いブロック。平面。６つの鋲。２つの柱。３つの列。」There’s your piece, right in your hand. That would be cool, right?あなたの手に、あなたのブロック片があります。それは素敵でしょう、そうですよね？It’s not enough to know approximately where the piece is. You know it’s there somewhere. It’s about identifying a specific piece based on a set of characteristics.そのブロック片がおよそ、どこにあるか分かるのでは十分ではありません。あなたはそれがどこかでそこにあることを知っています。それは特徴のセットに基づいて特定のブロック片を識別することについてです。That is metadata. Data about content. In this case, information about a brick piece. Unfortunately, we can’t use metadata to find a certain piece in a pile. However, we can — and do — use metadata to search through our content libraries.それはメタデータです。コンテンツについてのデータ。この場合、ブロック片についての情報。不幸にも、我々はメタデータを積み重なったものの中のあるブロック片を見いだすために使うことができません。しかしながら、我々のコンテンツのライブラリーの中を捜すためにメタデータを探して使うことができます。

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NEW!2021-01-26 09:29:07

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