高速シリアルLCDインターフェース

、Appleの更新されたApple TVは世界中の国で販売されていましたが、英国でオンラインで発生しない人は米国、オーストラリア、カナダ、ドイツ、フランス、スペイン、または日本は、彼ら自身のApple TVがこれらの8か国の1つでオンラインで行っている人ほど創造的ではないことを観察したかもしれません。 Siriに関連する場合、これらの国々は、テレビ番組や映画の写真を閲覧することができる非常に優れたSiriの声の閲覧を行うことができるApple TVSを提供すると指摘しましたが、祝福された8人以外の人はできません。結局のところ、その理由はかなり興味深いものです。 Appleとのインタビューで、MacPrimeは、AppleがApple TVSのSiriを本当に調整し、個人が発音に基づいて何を探しているかを理解するのにはるかに優れていることを発見しました。 Appleは、俳優の名前と監督の名前は、検索者が由来する国に応じて異なる方法で非常に顕著であることを発見し、Siriが人々が閲覧しているものを理解するのが難しい可能性があることを示しています。それを戦うために購入する際、Appleは、使用されている国に応じて、Siriのデータベースにオーダーメイドのデータを追加する必要がありました。 これのすべての結果は、Apple TVのSiriが、iPhoneよりもテレビの前に座っているときに閲覧する可能性のあるものを理解するのに非常に優れているということです。 Appleは、主な活用ケースとはみなされないため、Siriがモバイル製品でそのようなことを理解することを強化するように推進していません。その状況は間違いなくApple TVで逆転しています。 Apple TVでSiriをサポートしている現在の8か国以外の人々は、それが彼らの海岸にも現れるのを少し待たなければならないかもしれません。Appleは、新しい領土のSiriを許可するためにスイッチをひっくり返さないと述べています最良の結果を確実にするために、バイの地域固有のトレーニングを受けました。しかし、それを利用できる人にとっては素晴らしいことですが、新しいApple TVがまだSiriをサポートしていない国の人々にとっては、待機は刺激的なものかもしれません。 （出典：MacPrime | Via：9to5mac） 同様に検査するのが好きかもしれません： Apple TV 4でスクリーンショットを撮る方法 Twitterで私たちに準拠したり、Google+のサークルに私たちを追加したり、Facebookページのように私たちを追加して、Microsoft、Google、Apple、Web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