Minecraftの物事のインターネットが生まれました

Appleは2010年第4四半期の記録収入を公開しました。 Macは、この四半期に約203億4,000万ドルの利益を上げました。これらの統計を使用して、クパチーノベースのビジネスであるとき、再び独自の以前のレコードを破損しました。 公式のプレスリリースは次のとおりです。 カリフォルニア州クパチーノ – 2010年10月18日 – Apple®は本日、2010年9月25日に終了した2010年度の第4四半期の金銭的結果を明らかにしました。 。これらの結果は、1221億ドルの利益と、前年同期の25億3,000万ドルのWeb四半期収益、または希薄化後1株当たり2.77ドルと比較しています。総マージンは、前年同期の41.8％と比較して36.9％でした。世界の販売は、四半期の収益の57％を占めました。 Appleは四半期中に389万MACを提供し、27％のシステムが前四半期に増加しました。この事業は、四半期に1410万台のiPhoneを提供し、前年同期の91％のシステム成長を表しています。 Appleは四半期中に905万のiPodを提供し、前年同期から11％のシステム減少を表しています。同様に、この事業は四半期中に419万のiPadを提供しました。 AppleのCEOであるスティーブ・ジョブズは、次のように述べています。 「iPhoneの1410万人は前年比91％増加し、最近の多くの四半期に提供された1210万台の携帯電話を手元に破りました。この暦年の残りの期間、まだいくつかの驚きが残っています。」 AppleのCFOであるPeter Oppenheimer氏は、次のように述べています。 「2011年の最初の会計四半期を楽しみにしていると、約230億ドルの利益と約4.80ドルの希薄化後の収入が予想されます。」 Appleは、午後2時から始まる2010年第4四半期の通貨結果セミナー電話のオンラインストリーミングを提供します。 PDT 2010年10月18日www.apple.com/qicktime/qtv/earningsq410/で。同様に、このウェブキャストは、その後約2週間リプレイ用に提供されます。 Apple Styles Macは、OS X、Ilife、IWork、およびエキスパートソフトウェアとともに、世界で最高のパーソナルコンピューターであり、MacSをスタイルしています。 Appleは、IPODとITUNESでインターネットストアでデジタル音楽の変革をリードしています。 Appleは、革新的なiPhoneとApp Storeでスマートフォンを再発明し、最近ではモバイルメディアとコンピューティングデバイスの未来を定義している素晴らしいiPadを導入しました。 2010年度の第3四半期に、Appleは収益の記録的な78％の増加を報告しました。驚くべき157億ドルの利益とWeb四半期収益は335億ドルです。 Twitterで私たちに従うか、Facebookのファンページに参​​加して、Microsoft、Google、Appleからのすべての最新情報を最新の状態に保つことができます。

ニューラルネットワークは現在、ハッカーの数、学生、研究者、そして企業の数が増えています。最後の復活は、World Wide WebやNo Leural Network Toolsがほとんどまたはまったくなかった場合、80年代、90秒にありました。現在の復活は2006年頃に始まりました。ハッカーの観点から、他のリソースと他のリソースと同様に提供されたのは、今すぐ申し出されていますか。私自身のために、ラズベリーPIのGPUはいいでしょう。 80年代と90年代 ニューラルネットワーク80S / 90年代の本だけでなく、MAGS ヤングズのために、米国が世界的な幅広いウェブの前に何もすることができたのだろうか、ハードコピー雑誌は私たちが新しいことを意識させるのに巨大な部分を演じました。それほどそれは科学系誌の1992年9月の特別な問題であり、神経学的ネットワークに紹介された脳、生物学的および人工的な種類の両方を紹介しました。 それからあなたは自分のニューラルネットワークをスクラッチから書くか、または他の誰かからのソースコードを順序付けることができます。私はその科学的アメリカの問題のアマチュア科学者列からフロッピーを秩序だった。あなたはあなたのためにすべての低レベル、複雑な数学をするニューラルネットワークライブラリを同様に購入するかもしれません。トロント大学からのXERIONと呼ばれる無料シミュレータも同様でした。 本屋の科学のセクションに目を向けておくことは、被験者の時折の本を上げました。伝統的なものは、Rumelhart、McClelland et al。鉱山の好ましいものは、神経計算であり、自己組織化マップ：ロボットアームを制御するニューラルネットワークに興味を持っていた場合に有用である。 あなたが参加するかもしれない会議と同様に短いコースと同様に短いコースがありました。 1994年に参加したセミナーは、その後、Geoffrey Hinton、Toronto大学、そして今でも現場のリーダーです。当時の最善の年次セミナーは、今日はまだ強くなっている神経情報処理システム会議でした。 そして最後に、私は公開された論文のためにライブラリを命じることを思い出します。私のセミナー論文のスタック、プログラム配布資料、コピー記事、およびその期間からの手書きノートは約3インチの厚さです。 それから物事は比較的静かになった。ニューラルネットワークはいくつかのアプリケーションで使用を発見したが、彼らは限られた研究界の外で、世界の視点と同様に彼らの誇大宣伝に住んでいなかった、彼らは問題を止めた。いくつかのブレークスルーとともに、そしてそれから最後に2006年頃には、再び世界中で展開されたので、物事は静かに残った。 現在が届きます 私たちはここでのツールに焦点を当てていますが、これは主に行われました。 3層以上の深さを超えるネットワークのための新しいテクニック、今や深いニューラルネットワークと呼ばれる トレーニングをスピードアップするためのGPU（グラフィック処理単位）の使用 多数のサンプルを含むトレーニングデータの可用性 ニューラルネットワークフレームワーク 現在、さまざまなライセンスで無料のライセンスを無料で使用するためのダウンロードのために提供されているフレームワークと呼ばれる数多くのニューラルネットワークライブラリがあり、それらの多くはオープンソースフレームワークです。より人気のあるもののほとんどは、GPU上のニューラルネットワークを実行することができます。また、ほとんどの種類のネットワークをサポートするのに十分な柔軟性があります。 これがより人気のあるもののほとんどがあります。彼らはすべてFNNを除いてGPUサポートを受けています。 テンソルフロー 言語：Python、C

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