【お客様事例】世界最高峰のソーラーカーレース 30 周年大会で空気抵抗を 33% 以上低減し曇天の約 3,000 km を走破!【12/15更新】

東海大学は、複数の日本企業と連携し、長年にわたってソーラーカー プロジェクトを推進。世界最高峰のソーラーカー レース「ワールド・ソーラー・チャレンジ」で 2 度の優勝を果たすなど、その実績は世界に広く知られています。そして迎えた、2017 年の「ワールド・ソーラー・チャレンジ」で再び優勝を目指し、ライバル チームを上回る「空気抵抗削減」の目標数値を設定。複雑かつ高度な流体解析を行うのに必要なハイパフォーマンス コンピューティング環境を求めて活用したのが、Microsoft Azure でした。


Exchange Online Fiddler Extension 1.0.63

Following some reports of performance issues we have released this version changing how the extension reacts to a ‘live trace’ or Load Saz archive scenario. The release notes: Enhancements to the extension to tackle performance issues when running the extension and capturing sessions in a ‘live trace’ scenario. In this release when doing the above…


XML for Product or Company Knowledge

Digging in the archives…     From a discussion with some PFE’s – the question was ‘how do I create knowledge for a monitor/rule?’   When you create a knowledge article in an MP (let’s not even go into the console GUI! ) If the Knowledge Article references a sealed workflow (does it reference a sealed pack)…


マイクロソフト情報提供サイトEPPMS (Enterprise Partner Portal Microsoft)移行のお知らせ【12/14更新】

  Partner Success Programにご参加の企業様にご利用いただいております、「マイクロソフト情報提供サイトEPPMS (Enterprise Partner Portal Microsoft)」ですが、弊社のグローバルで統一されたWebサイトポリシーにより、現状のサイトから移行し、新たなサイトより情報提供する事となりました。今後ともご活用のほどお願い申し上げます。  


企業の AI 利用促進を支援する一連の最新テクノロジとお客様事例を発表【12/13更新】

Julia White (Azure Marketing 担当コーポレートバイスプレジデント)  サンフランシスコでの AI イベントにおける講演にて 写真:John Brecher   今週、マイクロソフトは、企業や組織に大きな利益をもたらす AI 導入を支援する最新のテクノロジを発表しました。 ほとんどの企業が AI の活用を目指している中で、適切な活用法に悩む企業もあります。業界アナリストが、今後数年間における AI 導入の爆発的増加を予測する一方で、依然として多くの企業が、AI 導入について社内の障壁に直面しているとも述べています。 続きはこちら          


Azure Machine Learning サービスの新しい Automated Machine Learning 機能

執筆者: Krishna Anumalasetty (Principal Program Manager, Azure Machine Learning) このポストは、2018 年 12 月 4 日に投稿された New automated machine learning capabilities in Azure Machine Learning service の翻訳です。   このたび、Azure Machine Learning サービスの一般提供 (英語) に伴い、新たに Automated Machine Learning (Automated ML) 機能をリリースしました。この機能を使用すると、モデルの選択やハイパーパラメーターのチューニングを自動化できるため、これまで数週間から数か月かかっていた機械学習モデルの構築が数日程度に短縮され、ビジネス上の問題解決により多くの時間を充てられるようになります。この機能は、データ サイエンティストの生産性向上と AI の普及に関するマイクロソフトの取り組みの中で生まれたものです。機械学習プロセスを簡素化することで、社内の各分野の専門家が機械学習ソリューションをすばやく構築してデプロイできるようになります。 この記事では、以下についてお伝えします。 Azure Machine Learning サービスで提供される Automated ML の主な機能 Automated ML の開発動機、基盤テクノロジ、設計原則など 新機能 Azure…


Azure AI – 組織による AI 導入がスピードアップ

執筆者: Eric Boyd (Corporate Vice President, Azure AI) このポストは、2018 年 12 月 4 日に投稿されたAzure AI – accelerating the pace of AI adoption for organizations の翻訳です。   AI は、世界を変える大きなイノベーションの波を起こす原動力となっています。Azure AI を導入することで、組織においては簡単に次のことを実現できます。 機械学習を活用して、ビジネス プロセスを最適化する予測モデルを構築する 高度な画像認識、音声認識、言語機能を利用してアプリケーションを構築し、パーソナライズされた魅力的なエクスペリエンスを提供する ナレッジ マイニングにより、巨大なファイル リポジトリに埋もれたインサイトを掘り起こす 9 月に開催された Microsoft Ignite (英語) に続き、Microsoft Connect(); では、AI を手軽に利用してビジネスを変革させる画期的な機能の数々を発表しました。 Azure Machine Learning サービスの一般提供 本日マイクロソフトは、Azure Machine Learning サービスの一般提供 (英語) を開始しました。これは、インテリジェント…


Analyzing Azure EA Cost Using Power BI – Part 3 Advanced Calculations

Analyzing the usage and tuning resources is a key responsibility in Cloud Management. We need to understand where we spent , what are the trends and where we can tune our spending. When it comes to analyzing Azure Cost Microsoft offers different tool set with different capabilities; Cloudyn New Azure Cost Management Azure Consumption API…