千葉からは、都内の一般道を通らずに首都高速道路や東京外環自動車道経由で、東北自動車道・関越自動車道にアクセスできます。そのため、東北、北関東、上越方面への日帰りスキー・スノボが可能です。千葉からマイカーで日帰りできる、おすすめゲレンデを紹介します。 千葉から行きやすいスキー場って、どこだろう? 東北道や関越道の沿線に、魅力的なスキー場がいくつもあるよね。 そうだね、東北道か関越道までは、首都高や外環で行けば2~3時間で着けるなあ。 そのなかで、ナイター設備とか日帰り向けサービスがあるスキー場はどこかしら? よし、東北道、関越道沿いのスキー場から、おすすめのところを探してみよう!
千葉発の、素敵な日帰りスキープランが、こんなにたくさんあるのね。 どこもICに近いから、雪道は少なそう。 アフタースキーの温泉も楽しみね。交通費も思っていたより安く済むかも。 今度の休みは、このなかのどこに行こうか?
交通アクセスの便利な「石打丸山スキー場」で、気軽に日帰りスキー・スノボを楽しんでください。また、アフタースキーに絶好の立ち寄り温泉も複数あるので、疲れを癒やしてから千葉に帰りましょう!
千葉県にお住まいのみなさんは、スキー場を選ぶときに何を優先させますか?雪質がいい、コースが多い、スクールやレンタルが充実…など色々な理由があると思いますが、中でも"スキー場へのアクセスの良さ"を重視する人も多いのではないでしょうか? アクセスが良ければ長時間の雪道運転をしないで済むし、スキー場にスムーズに到着できて、少しでも長く滑ることができます。またスキー場への道のりがスムーズだと、人気のサービスエリアや道の駅に寄ることができるのは、車ならではの楽しみ方ですよね。 今回は、 千葉駅からアクセスが良く、人気のスキー場を距離や所要時間も含めてご紹介していきます 。 千葉県のみんなはどこのスキー場に遊びに行くのかな? 千葉は京葉道路や東京外観自動車道を経由して、関越自動車や東北自動車道にアクセスしやすいから、いろいろなスキー場に行けそうだね。 でも実際は、どこのスキー場が何キロくらいの距離で、本当に行きやすい場所なのか、イマイチ分からないよね~ じゃあ、今回は千葉県のみなさんに喜んでもらえるような、千葉駅からアクセスの良いスキー場を"高速道路別"の"距離順"に紹介していくよ!
みなさんこんにちは。 松下忍です。 今回は、量子コンピュータの最新情報についてお伝えします。 量子コンピュータマニアの読者の方々に朗報です。2017年5月に、富士通とカナダの1QB Information Technologies Inc. (以下、1QBit社と略)が協業し「量子コンピュータ技術を疑似的に応用したコンピュータ」を開発していくことを発表しました。 このコンピュータは、「デジタルアニーラ」と呼ばれています。 デジタルアニーラとは何か?
デジタルアニーラは、新しいコンピュータです。今までのコンピュータで計算すると時間がかかってしまう問題も、とても速く問題を解くことができます。 最終更新日 2018年11月16日 デジタルアニーラって? デジタルアニーラって? デジタルアニーラ - やさしい技術講座 : 富士通研究所. 富士通で開発した新しい計算方式を、デジタル回路を使って実現したコンピュータ(計算機)のことです。 現在(2018年11月)、富士通のクラウドサービスとして、デジタルアニーラを提供していますが、オンプレミスサービスとして、上のイラストのような計算機(イメージ)としての提供も考えています。 オンプレミスサービスって、どういうことですか? サーバ、ネットワーク、ソフトウェアの設備をお客様先に設置してサービスを提供する形態です。(例えば、お客様のデータセンターに設置して、サービスを提供したりすることです) 「デジタル回路を使って実現」っていうけど、私たちのパソコンとどう違うの? 私たちは、パソコンを使ってどんなことがしたいかにあわせて、ソフトウェアをインストールしてますよね。例えば、「計算してグラフ化したい」「イラストを描きたい」「発表資料を作りたい」など。デジタルアニーラはソフトウェアをインストールしません。すでにデジタル回路に富士通で開発した計算方式が組み込まれています。その デジタル回路と新しい計算方式によって一番良い組み合わせを求めることができるのがデジタルアニーラ です。 つまり、デジタルアニーラはすでに計算式が組み込まれているから、「できること」が決まっている、ということですね(各個人用に組み立てられない)。それだと、デジタルアニーラがどれくらスゴイことができるのか、よくわからないのですが・・・ はい、デジタルアニーラは「一番良い組み合わせを求めることができる」ということなのですが、具体的な例で説明しますね。 何ができるの? (組合せ最適化問題) 「組合せ最適化問題」って、どんな問題ですか? 「条件を満たす組み合わせの中で、もっとも良い成績をだしてくれるものを求める問題」を指します。具体的に「運送業」の例で説明します。 運送屋さんがトラックに今日の配達分の荷物がくずれないように、隙間なく全体的に荷物の高さが低くなるように(安定するように)積むにはどうしたらよいか、という問題です。今は配達員の経験に左右されますが、事前にどのように積めばよいのかがわかると時間短縮になって大助かりです。 荷物の積み方だけでなく、他にも色々あります。例えば ネットワーク設計問題(交通・通信網、石油・ガスのパイプライン網) 配送計画問題(郵便・宅配便・店舗や工場への製品配送) 施設の位置問題(工場、店舗、公共施設) スケジューリング問題(作業員の勤務シフト、スポーツの対戦表) 災害復旧計画問題(救助、救援活動、物資輸送) など スゴイ・・・、たくさんあるんですね!
社会実装フェーズにあるAI(人工知能)を中心とした最先端テクノロジーの可能性と社会課題について考えるイベント、「朝日新聞DIALOG AI FORUM 2018」が2018年5月20日(日)~5月24日(木)の5日間、東京ミッドタウン日比谷のビジネス連携拠点「BASE Q」にて開催されました。その中の一つの講演「AI Assisted Workの未来」では、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社の長谷川晃一氏と富士通の東圭三が登壇。今のビジネスの現場で起こっている変化と、社会課題を解決するテクノロジーの最新事例について語りました。 企業と社会の変革を導く先端テクノロジーの動向 「今ビジネスの現場で起こっている変化」をテーマに、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社の長谷川氏が語ります。 なぜ今データ処理の「リアルタイム性」が求められているのか?
量子コンピューティング技術の活用 「組合せ最適化問題」とは何か、デジタルアニーラでどうやって高速に解決できるのか、どのようにプログラミングを行うのか、他のアニーリングマシンとは何が違うのかを解説します。【富士通フォーラム 2018 セミナーレポート】 「ムーアの法則」の限界を超える?!
2018年11月20日、AI、IoTをテーマとした「Fujitsu Insight 2018」を開催しました。「デジタルアニーラが切り拓く新しい未来とは ~量⼦コンピューティング領域における最新動向と富士通の取り組み〜」と題したセミナーでは、「量子アニーリングに関する最新動向と富士通の研究開発の展望」「デジタルアニーラへの期待」「デジタルアニーラの進化と未来」という3つのセッションで、デジタルアニーラが創り出す未来を紹介しました。 【Fujitsu Insight 2018「AI・IoT」セミナーレポート】 量子アニーリングに関する最新動向と、活用のカギ 最初に登壇した早稲田大学の田中 宗 氏が、量子アニーリングに関する最新動向と、富士通との共同研究開発の展望について語りました。 IoT社会、Society5. 0に向けてニーズが高まる量子アニーリング 早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム 研究機構 准教授 科学技術振興機構さきがけ 「量子の状態制御と機能化」 研究者(兼任) 情報処理推進機構 未踏ターゲット プロジェクトマネージャー モバイルコンピューティング推進コンソーシアム AI&ロボット委員会 顧問 田中 宗 氏 現在、量子コンピュータに対する注目が高まっています。新しい技術が登場するときに大事になるのは「どこに使うのか」であり、量子コンピューティングについても多くの企業が着手しているところです。 世の中で量子コンピューティングと呼ばれているものは、ゲート型(量子回路型)と量子アニーリング型に分けられると言われています。ゲート型は素因数分解、データの探索、パターンマッチング、シミュレーションアルゴリズムなどに対する計算方法が理論的に確立されています。一方、量子アニーリングは高精度な組合せ最適化処理を高速で実行することが期待されています。 量子アニーリングマシンに何ができて、何が期待されているのでしょうか? 量子アニーリングは、高精度な組合せ最適化処理を高速に実行する計算技術であると期待されています。組合せ最適化処理とは、膨大な選択肢から良い選択肢を選び出すことです。 例えば、たくさんの場所をもっとも短く、効率的に回れるルートを探し出す巡回セールスマン問題や配送計画問題、たくさんの人間が働く職場でのシフト表作成問題などです。シフトでいえば、「どうやって作るのが効率的か」「一人ひとりの働き方に合わせたシフトをどうやって作るか」を探索することは非常に難しいことです。 巡回セールスマン問題でいえば回る都市の数、シフトでいえば従業員の数といった、場所や人、ものなどの要素の個数が少なければ簡単に処理することができます。しかし、これらの要素の数が100、1000と増えていったらどうなるでしょう。選択肢が増え、次第に最適な答えを導き出すのは困難になります。 この手の問題は、実はみなさまのビジネスの中、私たちの実生活の中ではごくありふれています。人間が手作業で試行錯誤する、あるいは全ての選択肢をリストに書き出してベストな選択肢を探すという正攻法を放棄して、精度の高いベターな解を高速に得るにはどうすれば良いのか、というアプローチが大切になります。そこに量子アニーリングが期待されているのです。 そして現在、組合せ最適化処理はさまざまなニーズがあるといえます。日本ではSociety5.
0が提唱されています。これは、サイバー空間(仮想空間)とフィジカル空間(現実空間)を高度に融合させた社会によって経済発展と社会的課題解決の両立を図る人間中心の社会と規定されています。 そしてこのSociety5.