he@日米中株投資 (@hehehe0222)

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@miyuu11212 問題なのは風評被害は"経済の問題"でもあるという部分ではないでしょうか。 定義によりますが200億円という数字もあます。 https://t.co/bIFVGF107o 気分の問題というのは確かに重要で、それが嫌で海水を頑張って真水に変えている国もあるのですが、それで苦しむ人が多すぎるのです。
[Bahdanau 14] Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y.: Neural machine translation by jointly learning to align and translate, arXiv preprint arXiv:1409.0473 (2014) えっ、アテンションて2014からあったの?? https://t.co/b0fqOJz8I0 https://t.co/vgUWXkcMhX
あと内需が強いのも印象的。 日本はメーカー大杉内 https://t.co/Fabp3xGeSK
この視点はなかった。 確かにaiモデルとは関係ない部分での高速化というのは非常に重要になるはずです。gpu.cpu,メモリ周りの進化もその方向。 成り立つのかは全く分からないが、方向性としては量子を使おうとするのは自然な感じもする https://t.co/ehOsAGGKvn https://t.co/6ZuwgEbS8A
@goviex 確かに量の問題なら探すところからですもんね。 業界の方からするとこういうのは眉唾物でしょうか?あるいはもう実用化されてたり? https://t.co/XeN446de86 https://t.co/4I8WZzDrlo
これ面白かった。 https://t.co/eJakOi1hpi 300mmの主導権を握ったのはibmでなくインテルだけど、2006からamatはハブになって技術ロードマップの中心的な位置にいる。今のも欲しいな この間の翻訳したやつ読むとまだまだ俺は真ん中にいるぜ感が強い。その割には割安ですねー https://t.co/LfI7ymyHCb

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画像元はこちら 「蒸留酒 エタノール 水分子」でググったら最初に出てきた文書です。 https://t.co/APgvMxi7Oy
言語処理学会誌にB4の時の研究の話を寄稿しました! 提案手法に辿り着くまでの過程や言語処理学会やACLに出すに至った経緯も書いてあります〜!長くないので是非! https://t.co/lHtAcIUoS6 https://t.co/vwFgwmbpdD
以前から取り組んでた塩湖からのリチウム抽出技術に目処がたったようです https://t.co/Oh7FMdm4pc 住友金属鉱山、28年にもリチウム生産 独自の抽出技術 - https://t.co/wqiHaY09ln
残念な事に西澤先生、2018年に亡くなられている‥ 東北大学を半導体のメッカにし、 西澤研究室からはフラッシュメモリ開発の舛岡先生等、数多の人材を輩出した。 戦後、黄鉄鉱でもトランジスタはできるという誤った情報から、pin接合構造にたどり着いたという冒険譚は楽しい。 https://t.co/WJ2w6R6ADG https://t.co/NgAG4eDx2i https://t.co/XbkqcExvHS

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