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**並列分散処理とディープーラニング [#qcb27cdb] [[Hadoopによる並列処理での機械学習]] SRCNN超画像化~ https://qiita.com/hima_zin331/items/7cdb6e12bcc85b683c26~ python 3.9~ tensorflow 2.5.0rc0~ tensorflow-gpu 2.5.0~ CUDA 11.3~ cuDNN 8.2.0~ cgi internal server error 500 改行コードをCRLFからLFに https://zenn.dev/zgw426/articles/63c9116df599a458af91 参考文献 1，2章？ 生活習慣病の予防、食生活 生活習慣病の予防と食事‐公益社団法人 千葉県栄養士会 https://www.eiyou-chiba.or.jp/commons/shokuji-kou/preventive/seikatusyukan/ 栄養学の見地夏バテ 工藤一彦：「からだの不調を食事で治す」，女子栄養大学出版部（2001） 献立は面倒 貝沼やす子，江間章子：日常の献立作りの実態に関する調査研究（第１報），日本調理学会誌，Vol.30，No,4. pp.364-371 自動化することの意味、人工知能 https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/dictionary/metabolic/ym-040.html 【前編】給食業界で高まるAI活用ニーズ～「献立作成」「食数予測」課題とユースケース！ https://data.nifcloud.com/blog/food-service-provider_ai-use-case_01/ 線形計画法 日本栄養士会編(梶本雅俊, 大谷八峰, 白鷹増男,他):「栄養指導に役立つコンピュータ入門」, 第一出版(1983) 整数計画問題。組み合わせ最適化 Joseph L. Balintfy, G. Terry Ross, Prabhakant Sinha and Andris A. Zoltners: A mathematical Programing System for Preference and Compatibility Maximized Menu Planning and Scheduling, Mathmatical Pro-gramming, Vol.15, No.1, pp.63-76,1978. ファジィ数理計画法を用いた料理の選択 辻 明日夏, 倉重 賢治, 亀山 嘉正 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.20,No.3,pp.337-346（2008） 谷口 詩歩, 舩曵 信生, 中西 透, \lq\lq忙しい人の手料理支援のための献立選択およびまとめ買い選択アルゴリズム\rq\rq, 電子情報通信学会技術研究報告, AI2010-35, pp.25-30, 2010. 【2022年最新版】me:new（ミーニュー）の実際使ってみて分かったメリットと使い方を解説！ https://app-story.net/menew-how-to-use/#i-16 調理時間マイボイスコム 朝食 朝食のアンケート調査（9）｜ネットリサーチのマイボイスコム https://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/27402/index.html 昼食 昼食のアンケート調査（6）｜ネットリサーチのマイボイスコム https://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/27101/index.html 夕食 夕食に関するアンケート調査（第6回） hhttps://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=27803 アンケート会社マイボイスコム https://www.myvoice.co.jp/ マイボイスコムのアンケートデータベース https://myel.myvoice.jp/ 料理レシピ ボブとアンジー 管理栄養士監修の健康ヘルシーレシピ https://www.bob-an.com/ 野菜の価格推移が一目で分かる！主婦の味方「おねだんノート」 https://onedannote.com/ 小売り物価統計調査による価格調査 https://jpmarket-conditions.com/ ゲシュタルトパターンマッチング John W. Ratcliff and David Metzener, Pattern Matching: The Gestalt Approach, Dr. Dobb’s Journal, pp46, July 1988. イールドカーブ https://www.daiwa.jp/glossary/YST0048.html 3章 パレート解の図 多目的最適化ライブラリのplatypusを使ってみる https://qiita.com/pontyo4/items/d8812e4f46850d746fcd 局所的な最適解を回避する最適勾配法を用いた ブロックマッチングアルゴリズム 日下 高作，加瀬澤 正 日本大学大学院工学研究科 日本大学工学部 平成 20 年度電気関係学会東北支部連合大会 https://www.jstage.jst.go.jp/article/tsjc/2008/0/2008_0_144/_pdf MOPSOのやつ C. A. Coello Coello and M. S. Lechuga, "MOPSO: a proposal for multiple objective particle swarm optimization," Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation (CEC'02), pp. 1051-1056 vol.2, 2002. 多目的進化アルゴリズム Qingfu Zhang and Hui Li. MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition. IEEE Trans. Evolutionary Computation, Vol. 11, No. 6, pp. 712–731, 2007. 多目的進化アルゴリズム LeftLetter, "多目的進化型アルゴリズムMOEA/Dとその改良手法", https://qiita.com/LeftLetter/items/a10d5c7e133cc0a679fa, 閲覧日 2021.1.6. 遺伝的アルゴリズム "Adaptation in Natural and Artificial Systems"(1975) 非優越ソート D.E.Goldberg. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Addison-Wesly, 1989. NSGA2 Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. and Meyarivan, T.: A Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm: NSGA-II, IEEE . on Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 2, pp. 182-197 (2002). Hadoop \lq\lq Apache Hadoop \rq\rq , {https://hadoop.apache.org/} MapReduce Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, \lq\lq MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters \rq\rq ,OSDI'04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, San Francisco, CA, pp. 137-150 (2004). google file system Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung, \lq\lq The Google File System\rq\rq , Google, 2003. apache spark https://spark.apache.org/ 4章 厚生労働省「日本人の食事摂取基準(2020年版)」 https://www.mhlw.go.jp/content/10904750/000586553.pdf 田村坦之, 中村豊, 藤田眞一,『効用分析の数理と応用』, コロナ社, 1997. 中山弘隆, 谷野哲三,『多目的計画法の理論と応用』, 計測自動制御学会, 1994. ファジィ対話型 和正敏: 「多目的線形計画問題に対する対話型ファジィ意思決定手法とその応 用」,電子情報通信学会論文誌 Vol. J 65-A, No. ll, pp.1182-1189 (1982). 5章 一日に必要なエネルギー量と摂取の目安 - 農林水産省 https://www.maff.go.jp/j/syokuiku/zissen_navi/balance/required.html \lq\lq 主食・主菜・副菜とは？献立作りのポイントとあわせて紹介\rq\rq, https://www.morinaga.co.jp/protein/columns/detail/?id=166&category=health. 閲覧日 2021.1.22. cvavg = list() cvmin = list() class MyDisplay(Display): def _do(self, problem, evaluator, algorithm): super()._do(problem, evaluator, algorithm) global cvavg global cvmin self.output.append("cv(min)", np.min(algorithm.pop.get("CV"))) self.output.append("cv(avg)", np.mean(algorithm.pop.get("CV"))) cvavg.append(np.mean(algorithm.pop.get("CV"))) cvmin.append(np.min(algorithm.pop.get("CV")))
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**並列分散処理とディープーラニング [#qcb27cdb] [[Hadoopによる並列処理での機械学習]] SRCNN超画像化~ https://qiita.com/hima_zin331/items/7cdb6e12bcc85b683c26~ python 3.9~ tensorflow 2.5.0rc0~ tensorflow-gpu 2.5.0~ CUDA 11.3~ cuDNN 8.2.0~ cgi internal server error 500 改行コードをCRLFからLFに https://zenn.dev/zgw426/articles/63c9116df599a458af91 参考文献 1，2章？ 生活習慣病の予防、食生活 生活習慣病の予防と食事‐公益社団法人 千葉県栄養士会 https://www.eiyou-chiba.or.jp/commons/shokuji-kou/preventive/seikatusyukan/ 栄養学の見地夏バテ 工藤一彦：「からだの不調を食事で治す」，女子栄養大学出版部（2001） 献立は面倒 貝沼やす子，江間章子：日常の献立作りの実態に関する調査研究（第１報），日本調理学会誌，Vol.30，No,4. pp.364-371 自動化することの意味、人工知能 https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/dictionary/metabolic/ym-040.html 【前編】給食業界で高まるAI活用ニーズ～「献立作成」「食数予測」課題とユースケース！ https://data.nifcloud.com/blog/food-service-provider_ai-use-case_01/ 線形計画法 日本栄養士会編(梶本雅俊, 大谷八峰, 白鷹増男,他):「栄養指導に役立つコンピュータ入門」, 第一出版(1983) 整数計画問題。組み合わせ最適化 Joseph L. Balintfy, G. Terry Ross, Prabhakant Sinha and Andris A. Zoltners: A mathematical Programing System for Preference and Compatibility Maximized Menu Planning and Scheduling, Mathmatical Pro-gramming, Vol.15, No.1, pp.63-76,1978. ファジィ数理計画法を用いた料理の選択 辻 明日夏, 倉重 賢治, 亀山 嘉正 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.20,No.3,pp.337-346（2008） 谷口 詩歩, 舩曵 信生, 中西 透, \lq\lq忙しい人の手料理支援のための献立選択およびまとめ買い選択アルゴリズム\rq\rq, 電子情報通信学会技術研究報告, AI2010-35, pp.25-30, 2010. 【2022年最新版】me:new（ミーニュー）の実際使ってみて分かったメリットと使い方を解説！ https://app-story.net/menew-how-to-use/#i-16 調理時間マイボイスコム 朝食 朝食のアンケート調査（9）｜ネットリサーチのマイボイスコム https://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/27402/index.html 昼食 昼食のアンケート調査（6）｜ネットリサーチのマイボイスコム https://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/27101/index.html 夕食 夕食に関するアンケート調査（第6回） hhttps://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=27803 アンケート会社マイボイスコム https://www.myvoice.co.jp/ マイボイスコムのアンケートデータベース https://myel.myvoice.jp/ 料理レシピ ボブとアンジー 管理栄養士監修の健康ヘルシーレシピ https://www.bob-an.com/ 野菜の価格推移が一目で分かる！主婦の味方「おねだんノート」 https://onedannote.com/ 小売り物価統計調査による価格調査 https://jpmarket-conditions.com/ ゲシュタルトパターンマッチング John W. Ratcliff and David Metzener, Pattern Matching: The Gestalt Approach, Dr. Dobb’s Journal, pp46, July 1988. イールドカーブ https://www.daiwa.jp/glossary/YST0048.html 3章 パレート解の図 多目的最適化ライブラリのplatypusを使ってみる https://qiita.com/pontyo4/items/d8812e4f46850d746fcd 局所的な最適解を回避する最適勾配法を用いた ブロックマッチングアルゴリズム 日下 高作，加瀬澤 正 日本大学大学院工学研究科 日本大学工学部 平成 20 年度電気関係学会東北支部連合大会 https://www.jstage.jst.go.jp/article/tsjc/2008/0/2008_0_144/_pdf MOPSOのやつ C. A. Coello Coello and M. S. Lechuga, "MOPSO: a proposal for multiple objective particle swarm optimization," Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation (CEC'02), pp. 1051-1056 vol.2, 2002. 多目的進化アルゴリズム Qingfu Zhang and Hui Li. MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition. IEEE Trans. Evolutionary Computation, Vol. 11, No. 6, pp. 712–731, 2007. 多目的進化アルゴリズム LeftLetter, "多目的進化型アルゴリズムMOEA/Dとその改良手法", https://qiita.com/LeftLetter/items/a10d5c7e133cc0a679fa, 閲覧日 2021.1.6. 遺伝的アルゴリズム "Adaptation in Natural and Artificial Systems"(1975) 非優越ソート D.E.Goldberg. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Addison-Wesly, 1989. NSGA2 Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. and Meyarivan, T.: A Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm: NSGA-II, IEEE . on Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 2, pp. 182-197 (2002). Hadoop \lq\lq Apache Hadoop \rq\rq , {https://hadoop.apache.org/} MapReduce Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, \lq\lq MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters \rq\rq ,OSDI'04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, San Francisco, CA, pp. 137-150 (2004). google file system Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung, \lq\lq The Google File System\rq\rq , Google, 2003. apache spark https://spark.apache.org/ 4章 厚生労働省「日本人の食事摂取基準(2020年版)」 https://www.mhlw.go.jp/content/10904750/000586553.pdf 田村坦之, 中村豊, 藤田眞一,『効用分析の数理と応用』, コロナ社, 1997. 中山弘隆, 谷野哲三,『多目的計画法の理論と応用』, 計測自動制御学会, 1994. ファジィ対話型 和正敏: 「多目的線形計画問題に対する対話型ファジィ意思決定手法とその応 用」,電子情報通信学会論文誌 Vol. J 65-A, No. ll, pp.1182-1189 (1982). 5章 一日に必要なエネルギー量と摂取の目安 - 農林水産省 https://www.maff.go.jp/j/syokuiku/zissen_navi/balance/required.html \lq\lq 主食・主菜・副菜とは？献立作りのポイントとあわせて紹介\rq\rq, https://www.morinaga.co.jp/protein/columns/detail/?id=166&category=health. 閲覧日 2021.1.22. cvavg = list() cvmin = list() class MyDisplay(Display): def _do(self, problem, evaluator, algorithm): super()._do(problem, evaluator, algorithm) global cvavg global cvmin self.output.append("cv(min)", np.min(algorithm.pop.get("CV"))) self.output.append("cv(avg)", np.mean(algorithm.pop.get("CV"))) cvavg.append(np.mean(algorithm.pop.get("CV"))) cvmin.append(np.min(algorithm.pop.get("CV")))
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