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小学校の社会のテストで出る、23区の覚え方。 えどかつあすみこうちゅうたい、あらきたぶんきよみなしんと、いたねりなかしぶめしながわ、おおたせたすぎ、23。 江戸川区、葛飾区、足立区、墨田区、江東区、中央区、台東区、荒川区、北区、文京区、港区、新宿区、豊島区、板橋区、練馬区、中野区、渋谷区、目黒区、品川区、大田区、世田谷区、杉並区。 の頭文字。 そして23区の東京は、多摩川と荒川で区切られている。
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相場欄名 パークシャ 本社住所 〒113-0033 東京都文京区本郷2-35-10 本郷瀬川ビル 地図 電話番号 03-6801-6718 設立年月日 2012年10月16日 日経業種分類 サービス 東証業種名 情報・通信業 指数採用 -- 代表者氏名 上野山 勝也 資本金 10(百万円) (2023/9現在) 日本基準
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優待のトラジャブレンドが美味しくて感動した。 普段、ドトー〇の安いドリップコーヒーを通販でまとめ買いしており その味に慣れていたから、美味しく感じたのかもしれない。 様子見で100株ひとまず買い、良かったら買い増しを考えていたが 飲んでみて買い増したいと思った。 200株、300株…と増やしていくに見合う優待内容か? 100株あれば十分そうか、 買い増ししたい人の感想を聞きたいです。 なお株主総会の案内もきて文京区なら行きやすいと思ったけど お土産なし、チャリティ販売だけとのことなので 議決権行使だけし、参加は見送る予定です。
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スタートアップ支援強化 文京区 長期的な視点でみている
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株式会社TBグループ(本社:東京都文京区、社長:村田三郎)は、これまで製造、ハードウェア販売を行ってきたセルフレジシステム『CashHive(キャッシュハイブ)』に、メニューや税金設定等の各種マスターデータを、PCやタブレット・スマートフォン等のブラウザを使用して作成し、また売上データや機器のバックアップデータ等をクラウドサーバーに保存・分析を行う事が可能なタッチ券売機『CashHive CLOUD for Self Order』を2024年4月中旬から販売致します。 尚、本製品は2024年7月3日に発行される予定の新紙幣に対応したクラウド型タッチ券売機となります。
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https://youtu.be/RFVzDGSiojs 東京都文京区昭和40年代。日本を田舎とののしる間違った教育委員会が行われたのではないか?東京教育長に叔父をもってきたのももしや陛下?給食が足りないと学校職員にいつも私が同窓生のために給食職員に言って持ってきた。おじさんのばさんたちは私にだけ従順だったからである。用務員も。池田大作も竹入も責任感偉かったな。
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北陸電力送配電、自社送電線点検にドローンの導入検証 2024/5/30 ヘリコプター点検からドローン点検へ。架空地線点検業務への本格運用に向けて ブルーイノベーション株式会社(本社:東京都文京区、 代表取締役社長:熊田 貴之、 以下 ブルーイノベーション)は、北陸電力送配電株式会社(以下 北陸電力送配電)に、同社管内の架空地線※1点検業務への本格運用を目指し、送電線ドローン点検ソリューション「BEPライン」※2の導入検証を実施していただいたことをお知らせします。なお同社架空地線点検におけるドローンの導入検証は初となります。 ニュースリリース出てました‼️
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SoftBank子会社で、AI特化型ベンチャーキャピタルの 株式会社ディープコアの所在地が同じみたいだが。 東京都文京区本郷4-1-4 Design Place α 3F, 4F
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勤務地は、 東京都文京区本郷東京都文京区本郷6-25-14 宗文館ビル 3F となっていますが、AICE株式会社の所在地に、 東京都文京区本郷4丁目1-4,Design Place a,3F の記載がありました。広いオフィスの場所?
PKSHA製基盤モデルの特徴と…
2024/06/13 21:53
PKSHA製基盤モデルの特徴とは? 「Transformer」ではなく「RetNet」だから実現できた“3つの強み” 2024年06月12日 12時00分 公開 ITmedia AI+ 基盤モデルを開発するAIベンダーに一問一答メールインタビューを実施。開発状況や独自の強みなどを探っていく。今回は、日本マイクロソフトの技術支援の元で、独自の基盤モデルを開発する、AIベンチャー・PKSHA Technology(東京都文京区)に話を聞いた。 PKSHA Technologyの基盤モデルの特徴や強みは何か? 長文入力・高速な応答・低コスト(=低消費メモリ)の3つを同時に満たせる点が強みです。これらはわれわれが開発した大規模言語モデル(LLM)に採用したモデルアーキテクチャ「RetNet」が持つ、Transformerより優れた特徴をそのまま引き継いでいるためです。特に重要なのは長文入力に強いことです。 Transformerでは入力を増やすほど消費メモリは増え、応答速度が大幅に低下します。一方、RetNetは入力を増やしても消費メモリは増加せず、応答速度の低下が軽微です。これにより従来はトレードオフの関係にあった3つを同時に満たすことができるようになりました。 全文は https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2406/12/news067.html