とかく「わかりやすいこと」に、共感が集まる時代です。
当然かもしれませんが、ワークショップには「内容の〝わかりやすさ〟」へのリクエストが多い。もっと単純明快に、一目みて瞬時に理解できる図表はないのか、心に響くBGMと視覚効果を伴う動画も用いてくれればなおよし。特にここ数年は〝わかりやすさ〟への渇望が怨嗟のごとく迫ってきます。 [本文を読む↗️]
小寺康史株式会社リセッケイ
関西学院大学総合政策学部卒後、鉄鋼系専門商社の法人営業を経て組織コンサルティング系企業へ。大手上場企業の幹部研修等のプログラム開発及び講師を務めつつ自組織においては経営改善により業績のV字回復を主導、役員を経て社長に就任。2018年に株式会社リセッケイを設立。和風ボードゲーム『雅々(がが)』開発。「ウィズコロナ時代のファシリテーター養成講座」執筆(発行: 中小企業研究会)。東京2020オリンピック・パラリンピックでは組織委に所属し人材管理に携わる。2020年には空葉堂書店(東京都新宿区)を開く。
株式会社リセッケイ
代表取締役
【東大発AIベンチャー】深層学習モデルの量子化により、データ処理速度を最大5倍にすることに成功
元記事最先端のAI・ロボティクスの技術を活用したソリューション提供を行うTRUST SMITH株式会社(本社：東京都文京区、代表： 大澤 琢真)は、 深層学習モデルの量子化により、データ処理速度を最大5倍にすることに成功した。本技術により、これまで膨大な処理が難しいとされたエッジAIで、深層学習モデルの実装を可能する。開発の背景昨今のディープラーニング(深層学習)の技術革新は、人工知能(AI)の急速な発展を支えるととともに、その進歩により自動運転、音声認識、画像処理など様々な分野への実用化を推進してきた。しかし、それらの最先端の深層学習モデルの多くは、人間の神経細胞の仕組みを模したニューラルネットワークを多層に用いるというモデル構造の特性上、その処理に膨大な計算量を要することが知られている。そのため、電力、ストレージ、メモリ、プロセッサ速度などあらゆる計算リソースに制約がかかるモバイルデバイスやIoTデバイス等では、ディープラーニングの技術を使用することが難しいとされてきた。このようなデバイス側の制限は、IoT分野での深層学習技術の発展の大きな障害の一つとなっていると言える。 本技術についてTRUST SMI
2年前
反射服の市場規模、競争環境、成長、動向、地域分析、2023-2032年予測
安全意識の高い消費者や産業界が、事故を軽減し、特に低照度条件下での視認性を高める上で、高視認性ウェアの重要性を認識していることから、反射ウェア市場は世界的に大きな牽引力となっている。反射服は安全上の必需品であるだけでなく、機能性とファッション性を融合させることで、より幅広い消費者にアピールできるように進化している。市場の概要多くの場合、再帰反射テープ、布地、コーティングなどの反射材で装飾された反射服は、光を光源に向かって反射させることで視認性を大幅に高め、暗闇でも着用者を容易に発見できるようにする。この特性により、建設、道路工事、サイクリング、ランニング、レクリエーションのアウトドア活動など、さまざまな業界や場面で広く採用されている。このレポートの独占サンプルデータを入手する@。https://www.surveyreports.jp/sample-request-1036226主な推進要因と動向交通安全規制： 世界的に厳しい交通安全規制により、建設、運輸、法執行機関の作業員には視認性の高い衣服の使用が義務付けられており、反射性衣服の需要を牽引している。健康とフィットネスのトレンドの高まり： フィットネスやア
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