新菱冷熱、HoloLensを利用する気流シミュレーション「CFD」可視化システムを開発
新菱冷熱工業は、数値流体解析による気流シミュレーション「CFD」の結果をHoloLensによって可視化するシステムをソフトウェアクレイドルと共同開発したと発表した。実際の室内空間に、気流シミュレーション結果を重ねて確認できる。 新菱冷熱工業が20年以上かけて実用化に取り組んできたCFD技術は、現在では顧客向けの設計提案をはじめ、既存の施設における温熱環境などの課題抽出や改善案の検討などさまざまな場面で活用されている。しかし、CFDの結果を、顧客らに向けて、わかりやすく、かつ提案したいイメージ通りに伝えるためには、複雑な結果を見やすくまとめる必要不可欠で、報告書の作成やプレゼンテーションにおいて非常に多くの労力と工夫が必要だった。 これらの課題を解決するため、より効率的に提案・課題抽出が可能な手法として、AR/VR/MRなどの可視化技術に着目。その中で、実際の空間に仮想空間を融合できるMR技
【コードで一発】ブログ最適化/SEO対策で面倒なことは全てPythonにやらせよう - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 ここ数回に分けて書いた『面倒がすぎる内容をpythonにさせよう』シリーズの集大成。 ブログ最適化のために必要なものを『全て』『一気に』抜き出すプログラム、作りました！ この記事を読めば、下記の情報がゲットできます ※ 現在ははてなブログのみ対応となっています。WordPress用にも作成中なので、少々お待ちを。 *1 ・記事とURLとブックマークの情報 ・記事内画像を全て抜きとったもの ・自サイトの内部リンクがどうなっているかを可視化したもの ・リンク切れリスト ・はてなブックマークがどのような伸び方でついたかを可視化したもの 使い方(情報技術に明るい人) 使い方(一般向け) 環境構築 実行するコード コマンド一発！実行する 中身がどうなっているか 注意 出力結果 pythonを勉強したい方に まとめ 使い方(情報技術に明るい人) 情報技術に明るい人と、そうで
畳み込みニューラルネットワークの可視化 - 人工知能に関する断創録
Deep Learningの学習結果（重み）はブラックボックスで、隠れ層のユニット（特に深い層の！）が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。しかし、今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。 畳み込みニューラルネットで学習したフィルタの可視化というと以前やったように学習した第1層のフィルタの重みを直接画像として可視化する方法がある。 しかし、畳み込みフィルタのサイズは基本的に数ピクセル（MNISTの例では5x5ピクセル程度）のとても小さな画像なのでこれを直接可視化しても何が学習されたか把握するのはとても難しい。たとえば、MNISTを学習した畳み込みニューラルネット（2016/11/20）のフィルタを可視化しても各フィルタがどの方向に反応しやすいかがわかる程度だ。 各フィルタが何を学習したかを可視化する別のアプローチとして各フィルタ
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム値
赤色立体地図 (Red Relief Image Map)｜事業・製品情報｜アジア航測株式会社
「赤色立体地図」は、アジア航測独自開発によるこれまでにない全く新しい地形表現技法です（特許第3670274号） 。 線も記号も光影も使わず、実際にそこにある地形を、１枚の地図で立体的に見える表現技法です。回転しても、拡大・縮小しても立体感は失われず、等高線や衛星写真などとの重ね合わせも得意。驚くほどに地形がわかる21世紀のマップスタンダードです。 等高線図では表現できない線と線の間の情報も可視化でき、すべての地形データを見ることができます。陰影図と違って、どの方向から見ても目の錯覚による凹凸反転は生じず、一定方向が影で覆われてしまうこともありません。その上、名前は「赤」色立体地図ですが、「赤」色以外の彩色や空中写真などの色を使った立体描画も可能です。 赤色立体地図の作成は、スケールを問わず地形標高データであれば、空中写真測量や現地測量による既存の等高線データ（3次元ＤＭなど）でも、お手持
「予定」と「作業」の情報から「時間」を可視化するーアシタノ・ハックス第３回
こんにちは、BECKです！ この記事が投稿されたタイミングでいえば「メリークリスマス！」というのが正解かも知れませんが、きっとクリスマスシーズンを過ぎてから本記事を読まれる方もいると思うので控えめに言っておきましょう。メリークリスマス！ 前回は予定や作業を管理することは面倒なことではなく、次の2点のメリットがあることを取り上げました。 「認知リソース」をより多く作業に割り当てることができる 「時間リソース」を把握できるようになり、より正確なジャッジが可能となる 今回は具体的に「時間リソース」を把握するために「予定（スケジュール）」と「作業（タスク）」を併せて「時間」の可視化を行う方法について取り上げて行きたいと思います。 厳密に言えば「時間」そのものは管理出来ない 「時間」はそもそも見えない物である Time / alancleaver_2000 タイムマネジメントというと、言葉の響き的に
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「移動の軌跡」を視覚化する − 5回連続講義：『ビジュアル・コンプレキシティ』を読む【4】 � WIRED.jp 世界最強の「テクノ」ジャーナリズム