eを現わしつつある(sh━)国のDX:5G・IoT・APC ・Industry 4.0 (4)セキュリティ

連載4vは、DC5G会議レポートの最後のパートである。ここでは、セキュリティについて議bしている。セキュリティに関してはc間企業(T-Mobile)と国家W(US Air-Force)に携わる人間とでは違いはj(lu┛)きい。脅威の源をE扱いするか否かという違いであるが、いずれもセキュリティを確実にすべきという考えに違いはない。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
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連載4vは、DC5G会議レポートの最後のパートである。ここでは、セキュリティについて議bしている。セキュリティに関してはc間企業(T-Mobile)と国家W(US Air-Force)に携わる人間とでは違いはj(lu┛)きい。脅威の源をE扱いするか否かという違いであるが、いずれもセキュリティを確実にすべきという考えに違いはない。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
この連載の(1)と(2)から5Gと光ファイバの敷設画が(sh━)国で進められている様子をレポートした。ここでは5G向けのスモールセル、そしてこれらの応例となりうる交通信(gu┤)コントロールをはじめとするスマートシティの発表についてレポートしている。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
連載2v~4vは、2020Q以Tに(sh━)国で本格的に始まる5Gについて議bするDC5Gという会議に出席したi川耕司(hu━)が記{したレポートである。出席した日本人は他にはほとんどいない。ワシントンにおいて(sh━)国が5Gをどのように見ているのかを(m┬ng)ることのできる珍しい機会となる。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
デジタルトランスフォーメーション(DX)が国内外で|ばれている。IoTを~使して業改や攵掚向屐働き(sh┫)改革などを進める}段として期待がj(lu┛)きいからだ。このj(lu┛)きなテーマを(sh━)国はどう進めているか、(sh━)国在住でAEC/APC Symposium Japanのi川耕司(hu━)がそのk端をレポートしている。長j(lu┛)なため連載形式で寄Mしていただく。その1vは5Gを巡る(sh━)国のX況である。日本の5Gは、(sh━)f中と比べれている、というmを聞くが、誤りである。日本は、ガラパゴス化と言われた3Gでの失`をcけるため、世cと歩調を合わせて進めている。(sh━)国での5Gの最新X況をi川(hu━)がレポートする。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
いよいよ最終章の最後にやってきた。ここでは、今後の動向を中心に紹介する。GoogleやIntelがこれからどの(sh┫)向に向かうのか、どのようなアルゴリズムが出てくるか、さらには半導IC化する場合の消J電はどうなるか、などこれまでのデータを元にこれからの(sh┫)向を議bする。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
ここでは、GoogLeNetやResNetの良い点をDり込んだ、Squeeze Netと}ぶシンプルなモデルについて検討している。その圧縮\術に適したT果も紹介している。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
このシリーズ最後の5章は、動向を今後について述べている。に、IBMが開発したTrueNorthニューロモルフィックチップについて、にディープラーニングという菘世ら見たv路構成や長などについて解説している。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
ニューロチップの代表例として、(4-3)では圧縮\術をいたチップの開発例として、Googleが開発したニューロチップTPU(Tensor Processing Unit)、およびStanfordj(lu┛)学を中心に研|されている圧縮\術Deep Compressionを紹介する。圧縮は、量子化ビット数を32ビットなどから16ビットあるは8ビットに削(f┫)する\術で、ニューロチップの電効率を屬欧襪發痢少々長いが、チップ化には要な\術である。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
ニューロチップの代表例として、(4-2)ではDNN(ディープニューラルネットワーク)の開発2例を紹介する。中国科学院のDaDianNaoチップと、f国KAISTのDL/DI(Deep Learning/Deep Inference)チップを紹介している。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
4章では、ニューロチップの代表的なものを9つ紹介している。4章の1ではCNN、4章の2ではDNN、そして4章の3では圧縮をいたチップについて、それぞれの徴や機Δ砲弔い童掬贄の瀬啓(hu━)が解説している。(セミコンポータル集室) [→きを読む]