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  • 自走車による車線変更予測が改善

    研究者は、自走車が周囲の車の車線変更を予測するアルゴリズムを開発した。このシステムは、Long Short-Term Memories(LSTM)と呼ばれるディープラーニング技術を使用して動作する。ハイウェイで最も可能性の高いシナリオは、すべての車がその車線にとどまることであるが、アルゴリズムはこの基準となる予測からわずかに改善することができた。

  • ソフトウェア開発での個性の問題

    素晴らしいチームを作るためには、リーダーは異なる個性を持つ個人からの多様な貢献を組織化する必要がある。チームのメンバは自身の個性の外に出て、チームをゴールへ進めるためにコンフォートゾーンの外で活動することもある。燃え尽きてしまったり、健康を害するリスクを低めるためには、本当の自分に戻ることができる、回復できる場所が必要だ。

  • ディープラーニング技術を使用してIBMは音声認識で新たなマイルストーンを達成

    IBMの調査チームは最近、SWITCHBOARD言語コーパスを使用して、5.5%の単語誤り率で音声認識における新たな業界記録に達したことを発表した。これは、人の誤認率と言われる5.1%に近づいている。彼らはこのマイルストーンを達成するためにディープラーニング技術と音響モデルを使用した。

  • Google:マネージャはやはり重要な存在である

    Googleの研究者は、社内データに基づいて優れたマネージャが持つ8つの特徴を導き出した。そして、組織にとってマネージャが重要な存在かどうか、どのようにマネージャを訓練するかを発見するためのガイダンスとツールを他の組織に対して提供している。

  • IBMがコグニティブ・コンピューティングのための相変化メモリによる人工ニューロンの開発に成功

    チューリッヒのIBM Researchにて,科学者チームが相変化材料(phase-change materials)を使用し,データの保持と処理が可能な人工ニューロンを開発した。 これら相変化ベースの人工ニューロンは,ビッグデータ(イベントベース・データのリアルタイム・ストリーム)におけるパターン認識や相関の発見に利用できる。また,教師なし学習を高速かつ小エネルギーで実施することができる。

  • 心理学の手法で見積もりを改善する

    バイアス、プライミング、サリアンスは見積もりの能力に影響を与える3つの代表的な心理要因だ。見積もりをしているときに心理的に何が起こっているのかを知ることは、これらの要因に対処して見積もりを改善するのに繋がる、と心理学の研究者であるJoseph Pelrine氏は言う。

  • Checked C - Microsoftによる,より安全なC/C++

    MicrosoftがChecked Cをオープンソースとして公開した。CとC++言語への境界チェック導入を目的とした研究プロジェクトだ。

  • IronFleet: 分散システム検証の方法論

    Microsoftの研究者グループが論文“IronFleet: Proving Practical Distributed Systems Correct”の発表に合わせて,非自明な分散システムの正当性を安全性(safety)と活性(liveliness)の観点から証明することで,方法論をマシン上で証明するためのソースコードを公開した。

  • DevOpsのためのIT,文化,プラクティス

    Nicole Forsgren氏とのインタビューから,企業がDevOpsメソッドの採用に動き始めた理由,迅速なデプロイがITの安定性向上に与える影響,リーン管理によるパフォーマンス向上などを聞くとともに,パフォーマンス向上の手段としてのDevOps導入を望む企業へのアドバイスを得ることができた。

  • 組織における多様性のビジネス事例

    多様性と企業業績には正の相関関係がある。多様性に対して寛大な作業環境の作業者は,業務に対してより強い熱意を持つことができる。これは定着率やパフォーマンスの面で非常に重要だ,とRegina Chien氏は言う。思想や人生経験の多様性は,技術者が最高の製品を作り上げる上で必要なものなのだ。

  • AppleのResearchKitがGithubで利用可能に

    先月発表されたとおり、Appleはモバイル機器を医療研究用のネットワークセンサーとして活用することを可能にするオープンソースフレームワーク、ResearchKitを公開した。

  • Agile 2015:発表者を募集中

    Agile Allianceは年次のカンファレンスのセッションを受け付けている。受付は2月22日まで。発表者は早めに申し込みをするほうがいいようだ。

  • チームの否定的感情に対処する

    アジャイルチームで働くとき、必ずさまざまな感情が生まれる。肯定的な感情はチームの働きを強化し、否定的な感情はチームの協力と生産性に影響を与える可能性がある。Noel Radley氏はチームのムードがプロジェクトマネジメントに与える影響についてペーパーを公開した。InfoQは氏にインタビューし、職場で否定的な感情が生まれる理由、アジャイルチームがどのようにその感情に対処するべきかについて話を聞いた。

  • コードの品質のためにアジャイルとウォーターフォールを組み合わせる

    2014年のCAST Research on Application Software Health (CRASH)のレポートは、アジャイルとウォーターフォールを混ぜた手法で開発した企業向けソフトウエアはどちらか一方の手法だけで開発されたものよりも強靭で安全であると報告している。InfoQはBill Curtis氏に今回の調査について、また構造的品質要因について、アジャイルとウォーターフォールを混ぜることについて話を聞いた。

  • AyasdiがClouderaと業務提携

    Ayasdiは昨月、Apache Hadoopの最大のディストリビュータであるClouderaとの業務提携を発表した。 この業務提携は、Cloudera Enterprise 5(Apache HadoopをベースとするClouderaのビッグデータプラットフォームの最新版) に対する、Ayasdiのソリューションの対応を保証するものだ。

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