(ASI)人類滅亡レベルの危機を話し合うスレ

(ASI)人類滅亡レベルの危機を話し合うスレ (112ﾚｽ)
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34: オーバーテクナナシー [sage] 2019/10/19(土) 12:52:58.39 ID:9pH8aAbo

【岩戸開き日程】
・10/20 (水星東方最大離角、未の五月五日) 七の印、日の蘇りのきっかけ
・10/22(型の冬至の対応日) 日の蘇りの始り、山の津波
────────七合目──七から八から鳴り鳴りて
・10/25 (星8/2) 八月ぐらぐら
・10/26(星8/3 )『次々に不思議出て来るぞ、不思議なくなりたら神の国、ミロクの国となるのぢゃ。八月三日』『仕組途中でグレンと変り、カラリと変る仕組してあるのぢゃ。八月三日』→ 11/3の事
・10/27
──────八合目(仕組始り)──────
・10/28 (裏旧6/28=因縁の日)  岩戸開きの幕あけ、GESARA
・10/29(星8/6)『岩戸開きのはじめの幕 開いたばかりぞ。八月六日』
・10/30(星8/7)『覚悟よいか。待ちに待ちにし秋来たぞ。八月の七日』
────────九合目─────────
・10/31(星8/8) 岩戸開き本番の始り 火の雨
・11/1(星8/9)
・11/2(星8/10) 『世界の愈々のメグリが出て来るのはこれからであるぞ、九月八日の九の仕組 近付いたぞ。八月十日』
────────十合目─────────
・11/3(星8/11、ゴジラの日、断層の境目) 【秋の空グレン】『神の仕組一切り。八月十一日』『この大掃除一旦やんだと安堵する。この時、富士鳴門がひっくりかえるぞ。八月十一日』
¹
・11/4
・11/5(型9/7、世界津波の日)
────────九(光)の世───────
・11/6(型9/8)　九月八日の九の仕組、天照大神殿の十種の神宝にテンが入る(旧九月八日の仕組完了)
・11/7 (型9/9、星8/15)『言答(いわと)明けたる今日ぞ目出度し、二の言答(いわと)早よう明けてよ。八月十五日』
・11/8(型10/10) 『岩戸がひらけたら、岩戸の中から黄(基)の馬が飛び出してくるぞ』

・11/9(星8/17) 『いよいよ地獄の三段目に入るから、その覚悟でゐて呉れよ。八月十七日』

ひふみ神示 〜 世は七度の大変り(最終版)
http●s://i.imgur.com/bfHN9Q0.jpg

根本の型
https●://i.imgur.com/tvRuJhF.jpg

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/34

64: 山口 [sage] 2020/09/27(日) 20:15:01.18 ID:UxWJCUDQ

技術的特異点/シンギュラリティ193【技術・AI】 ( 実質 197 )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1601145490/

> 5 名前：YAMAGUTIseisei E-mail：デジタル資源使い捨て回避sage 投稿日：2018/03/27(火) 23:14:02.66 ID:IZTfg7cD?
> スレ記録
>
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ116 ( 実質 120 )
>http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1522149406/# \>
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ115 ( 実質 119 )
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1521525644/
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ114 ( 実質 118 ) (
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1520781708/
>
>(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ114 ( 実質 117 ) (
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1520715794/
>
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ113 ( 実質 116 )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1520083864/# \>
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ113 ( 実質 115 ) ( 正規スレ )
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/
> (強いAI) 技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 114 (知能増幅)
>http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1519569311/# \>
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ112 ( 実質 113 )
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1518883298/
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ111 ( 実質 112 )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1517808883/
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ110 ( 実質 111 )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1517369897/
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ107 ( 実質 110 ) (
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1516413764/
> (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ108 ( 実質 109 ) ( 正当スレ )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1516401999/

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/64

73: 山口 [sage] 2022/03/17(木) 06:27:04.99 ID:LcgWH/dO

>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1645157525/37

ポジシｮン埋込　 タイムステｯプ埋込　　マルチヘッド　　　ド
入　 各 　　　　　　　　 ↓　 ↓　　　　　　　　　　自己 　━━━━→ ロ
力 → 入力シンボル ─━→ + → + ┯━━━━┯━━→ アテンシｮン　┏━ ッ
シ　　　の埋込　　　　　　　　 ↑　エ再　│　　　　　　　　　　↓　プ
┃　　　　　　　　　　　　　　 ┃　ン帰　└─────────→ +　ア
ケ　　　　　　　　　　　　　　 ┃ ブコ　　 変遷　　　レイヤの 　 ┃　 ウ
ン　　　　　　　 For 　　　　　 ┃ ロ│　　┏ 関数 ←━ 正規化 ←━┛　ト
ス　　　　　　　　T ステップ数 ┃ ッダ　　↓ 　　　　　　 ↓
　　　　　　　　　　　　　　　┃ ク　　ドロｯプアウﾄ ━→ + ━→ レイヤ
　　　　　　　　　　　　　　　┗━━━━━━━━━━━━━┳━ 正規化
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　┃
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　┃ T ステｯプ
標 　　 　 タイムステップ埋込 ┐　　マルチヘッド　　　　　　┃ 経過後
的　　　　　ポジション埋込　│　　自己アテンシｮン　 レ　　┃
シ　各 　　　　　　　　 ↓ 　 ↓ 　　 ↑　 ┃　　　　　 イ　　↓
┃ → 標的シンボル ─━→ + → + ┯┯┛　 ↓　　　　　 ヤ　　マルチヘｯド
ケ　　の埋込　　　　　　　　　 ↑↓　 ドロｯプアウﾄ　 正 ┏→ アテンシｮン
ン　　　　　　　　　For 　　 　 ┃ + ←━┛ 　　　　　規 ┛　┃
ス 　　　　　　　 　 T ステｯプ数 ┃ ┗━━━━━━━→ 化　　 ↓
( 1 ずつ　　　　　　　　　　　　┃ 　　　　　　　　　 ↓ 　 ドロｯプアウﾄ
右シフト　　　　　　　　　　　 ┃ 再帰デコーダ　　 ┏ + ←━┛
される ) 　　　　 T ステップ 　　 ┃　ブロｯク　　　　↓　　　変遷
　　　　　　　　経過後 ┏━━━┫ 　　　　　 ┌━ レイヤ ━→ 関数 ┓
　　　　　　　　　　　 ┃　　　┃レイヤ 　　 ↓ 　 正規化 　　　　 ↓
確率出力 ← Softmax ←━┛　　　┗ 正規化 ←━ + ←━━━ ドロップアウﾄ

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/73

80: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 09:33:06.60 ID:s19dvODl

すべてのシードの平均（±var）（10回の実行）

タスクID
　　　　　　　10K 　　　　　　　　　　1K
　　　train single 　train joint 　 train single 　 train joint　　　? 列車シングルトレインジョ ry
1 　　 0.0 ｱ 0.0 　　0.0 ｱ 0.0 　　 0.2 ｱ 0.3 　　 0.1 ｱ 0.2
2 　　 0.2 ｱ 0.4 　　1.7 ｱ 2.6 　　 3.2 ｱ 4.1 　　 4.3 ｱ 11.6
3 　　 1.8 ｱ 1.8 　　4.6 ｱ 7.3 　　 9.1 ｱ 12.7 　 14.3 ｱ 18.1
4 　　 0.1 ｱ 0.1 　　0.2 ｱ 0.1 　　 0.3 ｱ 0.3 　　 0.4 ｱ 0.6
5 　　 0.2 ｱ 0.3 　　0.8 ｱ 0.5 　　 1.1 ｱ 1.3 　　 4.3 ｱ 5.6
6 　　 0.1 ｱ 0.2 　　0.1 ｱ 0.2 　　 1.2 ｱ 2.1 　　 0.8 ｱ 0.4
7 　　 0.3 ｱ 0.5 　　1.1 ｱ 1.5 　　 0.0 ｱ 0.0 　　 4.1 ｱ 2.9
8 　　 0.3 ｱ 0.2 　　0.5 ｱ 1.1 　　 0.1 ｱ 0.2 　　 3.9 ｱ 4.2
9 　　 0.0 ｱ 0.0 　　0.0 ｱ 0.0 　　 0.1 ｱ 0.1 　　 0.3 ｱ 0.3
10 　　0.1 ｱ 0.2 　　0.5 ｱ 0.4 　　 0.7 ｱ 0.8 　　 1.3 ｱ 1.6
11 　　0.0 ｱ 0.0 　　0.1 ｱ 0.1 　　 0.4 ｱ 0.8 　　 0.3 ｱ 0.9
12 　　0.2 ｱ 0.1 　　0.4 ｱ 0.4 　　 0.6 ｱ 0.9 　　 0.3 ｱ 0.4
13 　　0.2 ｱ 0.5 　　0.3 ｱ 0.4 　　 0.8 ｱ 0.9 　　 1.1 ｱ 0.9
14 　　1.8 ｱ 2.6 　　1.3 ｱ 1.6 　　 0.1 ｱ 0.2 　　 4.7 ｱ 5.2
15 　　2.1 ｱ 3.4 　　1.6 ｱ 2.8 　　 0.3 ｱ 0.5 　　10.3 ｱ 8.6
16 　　1.9 ｱ 2.2 　　0.9 ｱ 1.3 　　 9.1 ｱ 8.1 　　34.1 ｱ 22.8
17 　　1.6 ｱ 0.8 　　1.4 ｱ 3.4 　　44.7 ｱ 16.6 　 51.1 ｱ 12.3
18 　　0.3 ｱ 0.4 　　0.7 ｱ 1.4 　　 2.3 ｱ 3.6 　　12.8 ｱ 9.0
19 　　3.4 ｱ 4.0 　　6.1 ｱ 7.3 　　50.2 ｱ 8.4　　73.1 ｱ 23.9
20 　　0.0 ｱ 0.0 　　0.0 ｱ 0.0 　　 3.2 ｱ 2.5 　　 2.6 ｱ 2.8

平均 　0.73 ｱ 0.89 　1.12 ｱ 1.62 　6.39 ｱ 3.22 　11.21 ｱ 6.62

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/80

86: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 09:48:32.60 ID:s19dvODl

Mary got the milk. 　　
　　　　　　　John moved to the bedroom.
　　　　　　Daniel journeyed to the office.
1234　　　　John grabbed the apple there.
　　　　　　　　　　John got the football.
　　　　　　John journeyed to the garden.
　　　　　　　　　　　Mary left the milk.
　　　　　　　　　　John left the football.
　　　　　　　Daniel moved to the garden.
　　　　　　　　Daniel grabbed the football.
　　　　　　　　Mary moved to the hallway.
　　　　　　　　Mary went to the kitchen.
　　　　　　John put down the apple there.
1 3　　　　　　　John picked up the apple.
　　　　　　　Sandra moved to the hallway.
　　　　　　　　Daniel left the football there.
　　　　　　　　　Daniel took the football.
　　　　　　　John travelled to the kitchen.
　　　　　　　　Daniel dropped the football.
　  4　　　　　　　John dropped the apple.
1　4　　　　　　　John grabbed the apple.
234　　　　　　　　John went to the office.
　　　　　Sandra went back to the bedroom.
　　　　　　　　　　Sandra took the milk.
1234　　　　John journeyed to the bathroom.
　　　　　　　　John travelled to the office.
　　　　　　　　　　　Sandra left the milk.
　 4　　　　　　Mary went to the bedroom.
　　　　　　　　　Mary moved to the office.
　 34　　　　　John travelled to the hallway.

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/86

88: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 09:54:00.18 ID:s19dvODl

v3-14

付録C。 動的停止 ( 原文 : DYNAMIC HALTING.) を伴うUT。

? ry では、 ry 。
TensorFlowでわ我々わ，ACT（Graves、2016）に基づいて動的停止を次のように実装します
? ry 、確率、剰余、その時点までの更新数、前の状態 ry 化）、および0と1の間のスカラーしきい値（aハイパｰ  ｰタ）。
動的停止を使用するUTの各ステップでは，停止確率，余り ( 原文
:remainders , ここでわ各位置に残っている単なる減算差分 ? ) と，その時点までの更新回数と勿論，スカラーしきい値（単一のハイパーパラメータ）を 0と1の間とする限りに於ての前回の状態（すべてゼロとして初期化）と，を我々わ与えた。
? 次に、 ry 。
我々わ次に，各ポジションの新しい状態を計算し、各ポジションの状態に基づいて、ポ  ョンごとの新しい停止確率を計算します
次に、UTは、しきい値を超えたいくつかの位置で停止することを決定し、モデルがすべての位置で停止するか、事前定義された最大ステップ数に達するまで、他の位置の状態を更新します。

1 # この述語 ( 原文 : predicate ) がFALSEの場合、Whileループは停止します
2 # つまり、すべて（（確率<しきい値）＆（カウンター<max_steps））は偽です
3 def should_continue ( u0 , u1 , halting_probability , u2 , n_updates , u3 ) :
4 return tf.reduce_any (　　　　　　# tf.reduce_anyを返します（
5 　　　　 tf.logical_and (
6 　　　　　　tf.less ( halting_probability , threshold ) ,
7 　　　　　　tf.less ( n_updates , max_steps ) ) )
8 # 上記の述語がfalseになるまでwhileループの反復を実行します
9 ( _ , _ , _ , remainder , n_updates , new_state ) = tf.while_loop (
10　　should_continue , ut_with_dynamic_halting , ( state ,
11　　step , halting_probability , remainders , n_updates , previous_state ) )

リスト1：動的停止を伴うUT

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/88

89: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 09:55:45.71 ID:s19dvODl

以下に、各ステップの計算を示します。

1 def ut_with_dynamic_halting ( state , step , halting_probability ,
2 　　　　　　　　　　　　　remainders , n_updates , previous_state ) :　　? 剰余 ,
3　　# この状態を実行する確率ベースを計算します 　　　　　　　　　　 ? 状態 ry
4　　p = common_layers.dense ( state , 1 , activation = tf.nn.sigmoid ,　　　# ry （状態、1、アクティベーション= tf.nn.sigmoid、
5　　　　use_bias = True )
6　　# まだ停止していない各入力の為のマスク　　　　? ry していない入力のマスク
7　　 still_running = tf.cast (
8　　　　 tf.less ( halting_probability , 1.0) , tf.float32 )
9　　# このステップで停止した各入力のマスク　　　　? ry した入力
10　　new_halted = tf.cast (
11　　　　tf.greater ( halting_probability + p * still_running , threshold ) ,
12　　　　　　tf.float32 ) * still_running
13　　# 停止しておらず、このステップを停止しなかった各入力のマスク　　　? ry しなかった入力 ry
14　　 still_running = tf.cast (
15 　　　　tf.less_equal ( halting_probability + p * still_running ,
16 　　　　　　threshold ) , tf.float32 ) * still_running 　　　　　　 # しきい値）、
17　　# このステップの各停止確率を、　　　　　　　　　　　　? ry の停止確率 ry
18　　# まだ停止していない各入力の停止確率に追加します　　　? ry いない入力 ry
19　　halting_probability += p * still_running
20　　# このステップで停止した各入力の剰余を計算します　　　? 停止した入力 ry
21　　remainders += new_halted * ( 1 - halting_probability )
22　　# このステップで停止した各入力に余りを追加します　　　? ry した入力に剰余を
23　　halting_probability += new_halted * remainders　　　　　 ? ry *剰余
24　　# まだ実行中のすべての入力のn_updatesをインクリメントします
25　　n_updates += still_running + new_halted

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/89

91: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 10:00:11.10 ID:s19dvODl

v3-15
D.2 主語-動詞の一致 ( 原文 : AGREEMENT )

主語と動詞の一致は、英語の文の主語と動詞の間の数の一致を予測するタスクです。

このタスクの成功は、モデルが構文構造を近似することを学習できることを示す強力な指標であるため、Linzen et al。（2016）によってさまざまなモデルが自然言語の階層構造をキャプチャする能力を評価するためのプロキシとして提案されました。

? ry タスクでモ  ry 。
このタスクでのモデルをトレーニングするために、Linzenら（2016）によって2つの実験セットアップが提案されました：1）言語モデリングの目的でのトレーニング、つまり次の単語の予測、および2）二項分類としてのトレｰ  ﾞ、つまり文に与えられた動詞の数の予測。
この論文では、言語モデリングの目的を使用します。つまり、モデルに暗黙の監視を提供し、動詞の誤った形式と比較した正しい形式の動詞のランク付けの精度に基づいて評価します。

? ry とは反対の数の1 ry 名詞が ry 。
このタスクでは、さまざまなレベルの難易度を持たせるために、「合意アトラクタ ( 原文 : agreement attractors ) 」が使用されます。つまり、モデルを混乱させる目的で、主語とわ反数である所の1つ以上の介在名詞達 ( 原文 : ntervening nouns ) が使用されます
? ry  主語の頭 ry 。
この場合、モデルは、特定の動詞に対応する構文主語 ( 統語的主語 ) の先頭を正しく識別し、その動詞の正しい形式を予測するために、介在するアトラクターを無視する必要があります
サブジェクトと対応する動詞が太字 ( 訳注: この訳でわ大文字 ) で示され、合意アトラクタに下線 ( 訳注 : この訳でわ先頭大文字 ) が引かれている、このタスクのいくつかの例を次に示します。

アトラクタなし： 　 the BOY SMAILES. 　　　　　　　　　　　 少年は微笑みます。
1つのアトラクタ：　the NUMBER of Men IS not clear. 　　　　　 男性の数は明確ではありません。
2つのアトラクタ：　the RAITO of Men to Women IS not clear.　　男性と女性の比率は明確ではありません。
3つのアトラクタ：　the RAITO of Men to Women and Children IS not clear.　　男性と女性および子供との比率は明確ではありません。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/91

93: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 10:09:40.74 ID:s19dvODl

>36 山口 220415 0751 ietwodMl >90 ：山口 Email：sagezon.jp/dp/406313248X/takuhatu-22 投稿日：2022/03/17(木) 06:46:03.91 ID:LcgWH/dO >29 山口青星 220219 0115 WlivQtjM >34 YAMAGUTIseisei 220118 1949 dKjOzdDu ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/624# Kifu
|>>>Google 翻訳 http://arxiv-vanity.com/papers/1807.03819v1/# http://arxiv.org/abs/1807.03819# 18年7月10 提 \>プレ \>>>Arxiv VanityはArxivの 論文を Webページ レンダ するため、PDF に眉を顰める必要はありません
>|>> 皆さんにジミーウェールズ  集めたくはありませんが あなたがそれを好きなら、数ドルをチャック 本当に感謝
||||
|>|| ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
||||
|>|| 　　　　　　　 　汎用普遍型トランスフォーマ
||||
|>|| ──────────────────────────────
||||
|||>
|||| 　　　Mostafa Dehghani * †　　　　　＆Stephan Gouws *
|||| 　　　 アムステルダム大学　　　　　　　Google Brain
|||>　 　 　 dehghaniATuva nl 　　　　　　 sgouwsATgoogle
||||
|||>　& Oriol Vinyals　　　＆Jakob Uszkoreit　　 ＆￡ukaszKaiser
|||| 　ディープマインド　　　Google Brain　　　　 Google Brain
|||>　 vinyalsATgoogle 　　　 uszATgoogle 　 　 lukaszkaiserATgoogle
||||
|||>
||>* 名 順 \| † GoogleBrainで行われた作業
||| :
||>0 1 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1642414195/34-39#-40#1628247789/377#1620263233/571#544-572
|| 1 2 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1645157525/29-39#894#615#1543421218/73-76
|2 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1647352881/90-97#-102#-333#450#892##505-506
3 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1649767599/36-48#244#251#384#491#614##627-632#57
:

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/93

96: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 11:15:08.32 ID:s19dvODl

ハイデルベルクニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームへのHTMモデルの移植
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/26-37#-52 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/69-81#67-89#
階層的時間的記憶理論 ( HTM )
http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#nyuumenta
短縮版
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539-676
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/22-30
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/6-82
世界の構造を学習する事を新皮質内カラムが如何にして可能たらしめるかの理論
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/43-68# 投影 : 投射
なぜニューロンは何千ものシナプスを持っているのか、新皮質に於けるシーケンス記憶の理論
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1569081742/20-48#-53##1569536835/22 シークエンス
HarmonyOS ロンチイベント ファーウェイデベロッパカンファレンス 2019
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1571573897/25-31#-36 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1566534326/12
Universal Transformerを用いて翻訳を超える
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/273-285#1518883298/12-14 dahara1 氏 # SLING
Smalltalkの背後にある設計原則
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88##1555604755/52#+plan9+elis-tao+simpos-esp+amigaos/intent+hongmngos+spurs/cell+dragonruby+model1sega+tronchip+hpky-universaltransformer+hpky-reformer
>人間の思考には、この論文では扱われていない明らかな別側面があります。 ( ⇔ 原始再帰関数/原始帰納的関数 ? : 訳注 )

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/96

97: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 11:17:07.78 ID:s19dvODl

PEZY-SCプロセッサ上の不規則格子反復法のためのデータ圧縮アルゴリズムの実装と評価
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1575358810/31-54#-62##1576844032/38 http://link.springer.com/article/10.1007/s42514-020-00020-1
神威太湖之光のメニーコアプロセッサ上の並列クイックソートアルゴリズム
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1583435188/11-31
ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性 〜自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム発表資料
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/217-266
「健康医療分野のデータベースを用いた戦略研究」
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/60-78# PEZY
Subleq ベースのシンプルなマルチプロセッサコンピュータ
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/27-43#-50##1562869232/24
E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/217-216#272
面積の効率的な高ILP EDGEソフトプロセッサの実装に向けて
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/105-154
SSVEPマグニチュード変動の予測モデル : ブレインコンピュータインタフェースにおける連続制御への応用
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564044623/25-39
手術シミュレータ用臓器バリエーション 3D モデルライブラリ
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564064841/5#+morikawa-sigehiro+PLAYSTATION3/Cell-NamerakaNettowaaku
再構成可能生物を設計するためのスケーラブルなパイプライン
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1595501875/84-114#-118##1601145490/54
好奇心に基づいた学習の大規模研究
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/155-202#-205

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/97

98: 山口 [sage] 2022/05/09(月) 11:18:44.60 ID:s19dvODl

バックアップとディザスタリカバリ ( 障害復旧 ) との違いは何ですか？
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1579134861/52-70#-99##1581466149/160 http://expedient.com/blog/what-are-the-differences-between-backups-and-disaster-recovery/
>ディザスタリカバリでは、 IT システムなしでの災害時ビジネスが可能な時間の最大長の想定案を指定するために、RTO（目標復旧時間）を決定する必要があります

PEZY-SCプロセッサ上の
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1572374053/14-28#-51 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1573841433/16-30#-47
HarmonyOS ロンチイベント ファーウェイデベロッパカンファレンス 2019
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1569536835/21-30 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1570575707/28-36
なぜニューロンは何千ものシナプスを持っているのか、新皮質に於けるシーケンス記憶の理論
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564778477/19-28#-35 1 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:arxiv.org/pdf/1511.00083#9
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1566534326/28-45#-50 2.1 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/31-49#-54 2.2 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1568322995/30-48#-53 3
手術シミュレータ用臓器バリエーション 3D モデルライブラリ
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564064841/5-10#-58 http://google.jp/search?q=tanaka-hiromi+wakita-wataru+komori-masaru+tagawa-kazuyosi+kurumi-yoshimasa+morikawa-sigehiro+force-feedback+OR+vr#+PLAYSTATION3/Cell-NamerakaNettowaaku
SSVEPマグニチュード変動の予測モデル : ブレインコンピュータインタフェースにおける連続制御への応用
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1562869232/22-31#-43 1 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1563402811/20-35#-37 2
Subleq ベースのシンプルなマルチプロセッサコンピュータ
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1559851720/66-81 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/27-43#26-50##41>34 >、ビルトインの乗算と除算とを使用してモジュ

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/98

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