テクノロジー・IT

【重要なお知らせ】アライドテレシス ハードウェア製品の標準価格改定について

アライドテレシス株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:大嶋章禎)は、2021年7月1日(木)から弊社ハードウェア製品などの標準価格を改定させていただきます。 弊社におきましては、お客様のご期待に沿うべく製品の価格を維持してまいりました。しかしながら昨今の半導体の需要増加と価格高騰...

古河電気工業株式会社

資源エネルギー庁主催「長距離海底直流送電の整備に向けた検討会」で当社の取り組みを説明

● 「長距離海底直流送電の整備に向けた検討会」において当社の取り組みを紹介 ● 再生可能エネルギー関連事業への注力を通して、SDGsと「古河電工グループビジョン2030」の達成および2050年のカーボンニュートラル実現に貢献  古河電気工業株式会社(本社:東京都千代田区丸の内2丁目2番...

NTT東日本

「Managed SD-WAN」における「セキュアインターネット接続サービス」の提供について

東日本電信電話株式会社(以下、「NTT東日本」:代表取締役社長 井上福造、東京都新宿区)は、「Managed SD-WAN」※1のオプションサービスとして、閉域網内からISP接続を可能とする「セキュアインターネット接続サービス」(以下、本サービス)を、2021年5月31日より提供いたします。 ...

古河電気工業株式会社

直流525kV級ケーブルシステムの長期課通電試験が完了

~直流用押出絶縁材料の安定供給化を実現しサプライチェーンを構築~
● 洋上・陸上風力発電等に求められる直流525kV押出絶縁ケーブルシステムを開発 ● 直流用絶縁材料の安定供給の実現とサプライチェーン構築により、大容量の系統連系に貢献  古河電気工業株式会社(本社:東京都千代田区丸の内2丁目2番3号、代表取締役社長:小林敬一)は、直流押出絶縁ケーブル...

「U18 IT夢コンテスト2021」の募集開始 -- 6月30日正午締切

中高生・高専生が考える、ITが創る夢の未来を募集します。自分たちの未来がどのようになって欲しいか、どのように変わっていくのかを創造し、そのアイデアを競い合います。10代の若者たちが思い描く未来とは? 神奈川工科大学が主催するIT夢コンテストは、全国の中学生・高校生・高専生(3年生以...

NTT東日本

群馬県との「災害時における通信復旧作業及び 道路啓開作業に伴う障害物の除去等に関する覚書」の締結について

群馬県(知事:山本 一太)と東日本電信電話株式会社 群馬支店(支店長: 健太郎、以下「NTT東日本」)は、2020年10月6日に締結した「災害時における相互協力に関する基本協定」に基づき、「災害時における通信復旧作業及び道路啓開作業に伴う障害物の除去等に関する覚書」を締結します。 これは...

2021年版「電話お願い手帳」の発行及び贈呈について ~耳や言葉の不自由な方が、外出先で電話をご利用いただく際のコミュニケーションツール~

NTT東日本福島支店(支店長 山貫 昭子)では、CSR活動の一環として、2021年版「電話お願い手帳」を発行するとともに、福島県内の各自治体や福祉団体等へ贈呈することとし、以下のとおり贈呈式を実施いたします。NTT東日本では、今後もNTT東日本は、「人と社会と地球がつながる安心・安全で豊かな社...

Advanced Energy Industries

ADVANCED ENERGYがテレコム/データ通信アプリケーション用の超小型高電力密度 DC-DCコンバータを発表

新しいAVD200-48S12は、小型フォームファクタで優れた電力密度を実現。電力変換機能のフットプリント縮小でPCBに重要機能の利用可能スペースが大幅に増大
東京,日本-Media OutReach-2021年4月28日 - Advanced Energy (Nasdaq: AEIS) ( https://www.advancedenergy.com/ ) – 高度なエンジニアリングの高精度電力変換、計測、制御ソリューションのグローバル...

住友電工情報システム株式会社

Excel業務を簡単Web化! 「楽々Webデータベース」最新版を提供開始 ~ZIPアップロード登録機能、メールからのデータ登録機能を追加しました。~

住友電工情報システム株式会社は、ノーコード型エクセル業務効率化支援ツール「楽々Webデータベース(らくらく ウェブ データベース)」に、ZIP圧縮した複数Excelファイルのアップロードによるデータ登録機能や、メールからのデータ登録機能(オンプレミス版のみ)を追加しました。 ...

株式会社 東芝

【東芝】教師なしで複雑な画像の特徴を学習してグループ化する画像分類AIを開発

世界トップレベルの分類精度で製造現場の外観検査等において類似した画像を自動分類し、不良検知の分析時間短縮に貢献
概要  当社は、製造現場における外観検査による不良検知向けに、教師なし(分類基準のラベルづけ作業なし)で高精度に画像をグループ化する画像分類AIを開発しました。独自の深層学習技術により、様々な背景の中で撮影された一般画像の公開データ(*1)において、分類精度を従来技術(*2)の71.0%から...

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