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Privacy-Preserving Deep Learning by Shokri & Shmatikov (CCS’15)

Proc CCS ’15 (ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security), pp. 1310-1321.
http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2810103.2813687

Deep learningのデータを一カ所に集めるとプライバシーの問題が生ずる。データを分散し、パラメータだけをシェアすることでセキュリティが大幅に向上する。さらにDifferential Privacyも用いることで、さらにセキュリティを向上できる。私も2016年の夏には思いついたのだが、今年に入ってこの論文、すなわちネタかぶりを指摘されました。残念。
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ひっこしでハマりすぎた

さくらのVPSに払っている金額が店頭価格とかなり食い違っていることに気づいたので問い合わせたら、新規契約しないと新価格にならないのと、乗換キャンペーンをやっていることがわかり、仕方なくサーバー引越しをした。今までより安くなって、プランは上のランクになる。
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家庭内IoTにおけるオープンソース

スマート家電やIoT系技術が乱立している昨今、落ち着いてアプリ開発に取り組むのは意外に難しいことです。現在ですらたくさん存在するデバイス、それらを動かすためのAPIの勉強で手いっぱいになってしまいます。これからもっといろんなものが出てくると容易に予想できるのに、それら全部学ばないといけないんでしょうか。そんなことをやっていたら、僕の過去５年のように、肝心のアプリのアイデア出しに費やす時間が無くなってしまいます。
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SEJ 2016 in Osaka レポート

7/7,8に、グランフロント大阪 コングレコンベンションセンターにてSmart Energy Japan 2016 in Osakaが開催されました。神奈川工科大学のHEMS認証支援センターはこれまでは東京を中心にイベントに出展してきており、私も過去二年にわたり、神奈川工科大学のENEX出展（＠東京ビッグサイト）をお手伝いしてきましたが（ENEX2015，ENEX2016）、初大阪進出となる今回もかなりの部分を任せていただきまして、コンテストや出展企業との調整などを行いました。結論から言うと、超楽しかった！大阪最高！でした。

2016-07-07 15.49.32
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