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決算前と決算後に分けて買えば問題ないんじゃないの?~~~~
✲゚。.(✿╹◡╹)ノ☆.。₀:*゚✲゚*:₀。〜ふつう~~~~ -
1016
決算怖い会社なので、決算後に買おうとしている人が多いですよね、やっぱり。
ただ、今回の決算はいつもよりかなり期待ができる分、追加しようか悩みます。。。 -
2200円でも耐えたのに今更決算がどうであろうが手離さない。
GSが悪さをやめたら↑にしか行きようがない。
IPSL搭載車発表までは石にかじりついてでもHOLD -
1019
毎度赤字でこの値段で買ってるのだから、あんまり関係ない。
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1020
なんか漏れてるような気
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1021
現物数枚で
長期www
が
売買しなくていいよね -
1022
決算後、窓開けてS高連発じゃない?
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1023
表に出てる材料でも、十分飛べるよ。
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1024
数字としていつ頃どう出てくるかが問題で材料がどうかとはまた別問題だと思う
いい材料持ってる会社はここだけ??
製品化に時間がかかっている所の方が多い
隣の銘柄なんかまさにそう 取り組んでる案件の難易度が高いから だから株価も踊り場状態が永く続いてる
ジャストインタイム
つまりは市場が求める必要な物を必要な時に必要なだけ市場にだ出せるかどうかで株価も決まる その判断は慎重になるよなここは特に -
1025
他の銘柄いったらいいでしょうね。
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1026
【大した知恵者】
この地合いでこの終値
IR無かったらと思うと…
決算前のこの1週間を乗り切った
絶妙のタイミングでの適時開示
IR担当に「ざぶとん3枚」…拍手!!
お陰で、小銭稼ぎの安値での追加購入できなかった(笑)
お宝株はしっかり握っておこう -
1027
( ³ω³).。o
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1029
日の丸AIの挑戦
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/020200004/?ST=ai&P=2
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/020200004/?ST=ai&P=3
GPUの世界がやってきそうですね
1人の研究者が数百台のGPUを自由に回すことで、学習自体の高速化に加え、深層学習におけるハイパーパラメーター(ネットワークの層数など、ニューラルネットの構成に関わるパラメーター)の調整を短時間で済ませられるようになる。複数のGPUで異なるパラメータを試すことができるからだ。 AlphaGoでは、ニューラルネット同士を対戦させる強化学習で棋力を高めた。こうした強化学習も、GPUの台数が物を言う。
グーグルを含むAI研究の最先端は、メタ学習(学習する方法の学習)の領域に入っている。比較的簡単な問題は既に解かれており、今後は問題の難易度が高まる。
グーグルの研究者と同じモノを見ないと、AIの研究開発で優れた成果を挙げるのは難しい。だが日本では、こうした大規模なAI研究用インフラを持つ企業はほとんどないのが現状だ。
民間企業が自らインフラに投資し、ABCIが不要になることが目標
我々は共同研究の一環で、東工大のGPUスパコン「TSUBAME」の一部をPreferred Networksに、「TSUBAME KFC/DL」の一部をデンソーアイティーラボラトリに提供していたが、インフラは慢性的に不足している。 -
1030
日の丸AIの挑戦
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/020200004/?ST=ai
産業技術総合研究所は2018年初頭から、深層学習(ディープラーニング)など人工知能(AI)技術の研究に特化したコンピュータ基盤「AI橋渡しクラウド(ABCI)」を稼働させる(関連記事:60億円超を投じる政府のAI専用スパコン計画、狙いは「一人1ペタFLOPS」)。
この記事に出てくる
産業技術総合研究所、東大、NEC、Preferred Networks、デンソーといえば、
ピンとくるのが
ttp://www.dmprof.com/jp/news/2016/5937/
2016年07月08日
DMPがNEDOの「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」 を受託
株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル(本社: 東京都中野区、東証マザーズ: 証券コード3652、代表取締役CEO 山本達夫、以下DMP)は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(本部所在地:川崎市幸区 理事長:古川一夫 以下NEDO)から公募のあった「IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト」※1(以下 当事業)に応募し、委託先として採択されましたことをお知らせします。
今回DMPは、国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人 東京大学、日本電気株式会社と共同で、研究開発テーマ「省電力AIエンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム」をNEDOに提案し、採択されました。
たぶんジャストミートだと思う -
1031
そこから見えてきた
60億円超を投じる政府のAI専用スパコン計画、狙いは「一人1ペタFLOPS」
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/011600775/
政府は2016年度第2次補正予算で、人工知能(AI)に関する産官連携の新たなR&D拠点を立ち上げる「人工知能に関するグローバル研究拠点整備事業」に195億円を投じる。事業を管轄するのは、経済産業省所管の産業技術総合研究所(産総研)だ。
この195億円に含まれるのは、東京都江東区と千葉県柏市にそれぞれ建設するAI/ロボットの実験棟と、柏市に建設するサーバー棟の建設費、そしてスパコン級の演算性能を持つAI専用のコンピューティング基盤「AI橋渡しクラウド(ABCI)」の調達費である。
このうちABCIについては、2017年1月~2月に仕様案を固めた後、サーバー棟の建設と並行し、2017年末までに完成させることを目指す。「AI専用コンピュータとして、世界一の演算性能を有する」(産総研 情報・人間工学領域 研究戦略部 研究企画室長の谷川民生氏)という。
NEDOで今共同で研究開発してるやつ
なんとなく将来
スパコンに組み込まれそうな予感はある。
日本の英知を結集させたNEDOプロジェクトにDMPが混じってる。
※1 「IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト」について
(1). 概要
世の中に存在するあらゆるモノ(商品、物体、設備)がセンサを備えると共に、それらがインターネットに接続されるIoT(Internet of Things)社会が進展し、新たなサービスやビジネスモデルを生み出しつつあります。
本事業では、我が国発で独創的な製品・サービス等を可能とする革新的な次世代IoT基盤技術(実世界にある多様なデータをセンサネットワーク等で収集し、サイバー空間で大規模データ解析・処理等を行い、現実世界を制御する技術)を開発・強化し、産業・社会の変革と効率化の実現を目的とします。
ttp://www.dmprof.com/jp/news/2016/5937/ -
1032
GPUの需要が大爆発社会きますね。
AIではGPUの台数が物を言うなら、DMPのGPUは欠かせない物になってくる。
外資に買収されるとヤバイし、囲んでおきたいだろうな。
日本で唯一。オンリーワン企業 DMP
ABCIは、現時点では特定のアーキテクチャーは想定していないが、Caffe、TensorFlow、Chainerといったディープラーニングフレームワークへの対応を求めることから、ディープラーニングの学習/推論に適したGPUアクセラレーターが第一候補になるだろう。
あえて政府予算でAI専用のコンピューティング基盤を設置する意義について、ABCI設置に関わる東京工業大学 情報理工学研究科 教授の松岡聡氏は「現時点で、大規模なGPUインフラを持つ国内の民間企業がほとんどない。まず、国がインフラを用意することで、研究や事業化のサイクルが回る」と主張する
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/011600775/
完全に国策。
国策 オンリーワン企業 DMP
松岡氏によれば、米グーグルは自社データセンターの中に数千~数万オーダーのGPUボードを持ち、1人の研究者が数百台のGPUボードを使ってディープラーニングの研究開発を行っているという。「1人の研究者が1ペタFLOPSの演算資源を当たり前のように占有している」(松岡氏)。政府が一気に130ペタFLOPSの巨大インフラを構築することで、1人が使える計算資源としては米グーグルと伍する環境を日本のエンジニアに用意する。
開発したAIの実ビジネスへの移行を容易にするため、基盤ソフトウエアはOpenStackを用いるなど、クラウド技術と親和性の高い仕組みを採用する。「ABCI単体では、海外には勝てない。ABCIのハード/ソフト基盤の仕様を公開し、民間のデータセンター企業が採用すれば、研究開発から商用化までスムーズにつながる」(松岡氏)
さらに汎用的なCPUやGPUではなく、ディープラーニングの演算に特化した「AIチップ」を一部に採用することも検討する。「FPGA、ASICなどのAIチップをPCI Expressボードの形で取り込み、実用化テストなどに使えるようにしたい」
素晴らしい。H30年稼働開始になってるね。 -
1033
ABCIは、現時点では特定のアーキテクチャーは想定していないが、Caffe、TensorFlow、Chainerといったディープラーニングフレームワークへの対応を求めることから、ディープラーニングの学習/推論に適したGPUアクセラレーターが第一候補になるだろう。
って語ってる。
Preferred NetworksのChainerとGPUの単語が興味深いですね。
つながってきた。 -
1034
東芝の「脳を模倣した」AIチップ、フラッシュ派生技術で省電力化
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/013100003/
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/013100003/?P=2
GPU(画像処理チップ)を使う典型的な深層学習の演算では、ニューラルネットワークを構成する個々のニューロン間結合の重みに相当する情報は、チップ外部のメモリーに格納するのが一般的だ。
重みのデータ量は、大規模なニューラルネットであれば数Gバイトにもおよぶ。このため、メモリーからGPUに転送するだけでも膨大な電力を必要とする。GPUに限らず、現在主流のノイマン型コンピュータでは、データ移動に伴う電力消費が、省電力化のボトルネックになっている。
脳の場合、こうした重みの情報を、ニューロン(神経細胞)同士の接点であるシナプスの結合強度として内包している。このため、外部からわざわざデータを転送する必要はない。
この仕組みをまねることができれば、AIチップの省電力化につながる。東芝は、大量の「重み」データを外部メモリーに置かず、チップに内包させる省電力AIチップ技術の開発に乗り出した。
東芝と言えばNEDOのDMPからの再委託先 -
1035
いつも熱い投稿ありがとうございます‼
まずは決算で何が飛び出すか楽しみですね(ゝω・´★)
GPUを征した者ですが世界を征す‼ -
1036(最新)
非常に素晴らしい考察ですね。
感服致します。また貴重な情報を惜しげも無く
上げて頂き、感謝します。
時が満ちるのを待ちましょう。
必ずその時が来ます。
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