- 【わが国のたちなほり来し年々に】安倍自民党研究第110弾【あけぼのすぎの木はのびにけり】
462 ：日出づる処の名無し[]：2017/02/10(金) 10:52:04.73 ID:mlVRN/UT - 2017.2.9 20:09
【トランプ大統領始動】
ドルは「強いのと弱いの」どっちがいいんだっけ？ トランプ氏の電話での問いに、補佐官「分かりません
http://www.sankei.com/world/news/170209/wor1702090066-n1.html
「強いドルと弱いドル、米国経済にはどっちがいいんだっけ？」。午前３時のトランプ米大統領の電話でたたき起こされた補佐官の答えは「分かりません」。
米ニュースサイトのハフィントンポストは９日までに、複数の関係者の話として、トランプ氏と側近とのこんなやりとりを伝えた。
電話の相手はフリン大統領補佐官（国家安全保障問題担当）。混乱して質問したトランプ氏に、
軍出身のフリン氏は「私の専門領域ではないので。エコノミストに尋ねられてはいかがでしょう」と答えたという。
電話があった日や、なぜトランプ氏が深夜にドルのことで悩んでいたかは不明。
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463 ：日出づる処の名無し[sage]：2017/02/10(金) 10:54:15.30 ID:mlVRN/UT - >>462
製造業優先ならドル安、内需拡大政策ならドル高。
プラザ合意の時代と違って、市場規模ははるかに大きくなってるので
日銀ETFみたいな強烈なカードを切らない限りは為替のコントロールは不可能。
イヴァンカさんに聞けば即答だろうに。
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465 ：日出づる処の名無し[]：2017/02/10(金) 17:58:59.78 ID:mlVRN/UT - 〔東京株式〕フライングスタート？ （10日、続き）
時事通信 2/10(金) 15:30配信
日経平均株価は、上げ幅を前日比500円近くまで広げた。とはいえ、日米首脳会談を控えた状態では「フライングスタート」（大手証券）と、市場関係者の腰は引け気味だ。
9日は米国のトランプ大統領が航空業界トップらとの面会で、インフラ投資の促進や税制改革に前向きな姿勢を示した。景気刺激策への期待が高まる形で、米国株が上昇。
円相場も下落するなどリスク資産への投資が活発化した。
もっとも、「米国第一主義」を掲げるトランプ政権の財政政策の恩恵が、日本企業に波及するのかは不透明。
日米首脳会談が、自動車問題や為替政策に関して険悪なムードになるようなら、株価の反動安は避けられない。
トランプ米大統領の言動は予想ができないだけに、市場関係者は「つまずかずに、再スタートを切れることを祈るばかり」（銀行系証券）と思案顔だ。
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471 ：日出づる処の名無し[sage]：2017/02/10(金) 19:21:47.23 ID:mlVRN/UT - >>469
仕事の話は事務方や各省の大臣に任せて、安倍さんとトランプさんの信頼関係構築をしてほしいです。
それが中国や韓国、世界へのメッセージになります。
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472 ：日出づる処の名無し[sage]：2017/02/10(金) 19:39:26.93 ID:mlVRN/UT - グーグルの人工知能、今度は「モザイク画像の被写体を特定」する
WIRED.jp 2/10(金) 12:30配信
http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20170210-00010002-wired-sci
グーグルが開発した2種類の人工知能（AI）は、ピクセルの粗い低画質の画像から、かなり鮮明な元の写真を再現することができる。
【「人工知能がつくった映画予告編」と「人間がつくった映画予告編」を見比べる】
グーグルのAI開発チーム「Google Brain」のコンピューター科学者たちは、今回の研究成果で、写真の解像度を上げられるだけでなく、その処理中に「欠けている細部」を埋められることも示した。
研究論文「Pixel Recursive Super Resolution」によると、グーグルの研究者たちは、有名人の顔写真や寝室の写真を使ってシステムをトレーニングしたという。
このシステムでは、「conditioning network」と「prior network」という2種類のニューラルネットワークを組み合わせて画像を解析し、8×8ピクセルという低画質画像から、32×32ピクセルの高解像度ヴァージョンを生成している。
これによって、人間にはほとんど認識できない不鮮明な写真を、人や部屋をはっきり表す画像に変換できる。
このAIシステムでは、2段階のアプローチを採用している。まずconditioning networkは、低解像度画像を任意の高解像度画像と比較することで、そこに写っているのが顔なのか部屋なのかを判断する。
大きな画像を8×8ピクセルサイズに縮小することで、両者を比較することが可能になると研究者たちは説明する。
次に「PixelCNN」（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）を使用するprior networkが、8×8画像にピクセルを追加する。『Are Technica』UK版の記事によると、PixelCNNは既知の画像を利用して細部を追加するという。
たとえば、唇はピンクであることが多いので、唇だと判断された領域にはピンクのピクセルを追加するという具合だ。
それぞれのニューラルネットワークの処理が終わると、グーグルの研究者たちがその結果を組み合わせて最終画像を生成する。「顔の典型的なヴァリエーションを前もって学習することで、AIは細部をリアルに描画することができる」と研究者たちは書いている。
今後さらに研究が進めば、低解像度の写真や動画に映っているものを再現できるようなシステムが開発されるだろう。防犯カメラの不鮮明な映像に映っているものを特定するために、こうした技術が役立つかもしれない。
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473 ：日出づる処の名無し[sage]：2017/02/10(金) 19:40:03.48 ID:mlVRN/UT - >>472
人工知能で警察の検挙率が上がります。
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