音声認識を活用した建築工程管理のプラットフォームサービス 「AmiVoice® スーパーインスペクションプラットフォーム」 9月1日販売開始
音声認識を活用した建築工程管理のプラットフォームサービス 「AmiVoice® スーパーインスペクションプラットフォーム」 9月1日販売開始建築現場における従来作業時間の40%を削減し大幅な業務効率化を実現 株式会社アドバンスト・メディア（本社：東京都豊島区、代表取締役会長兼社長：鈴木清幸 以下、アドバンスト・メディア）は、音声認識を活用した建築工程管理のプラットフォームサービス「AmiVoice スーパーインスペクションプラットフォーム」を9月1日より販売開始いたします。建築図書保存/管理・配筋検査・配筋写真管理・建築仕上げ検査の各種現場での業務を効率化する新サービスです。従来の手書き作業と比較し約40%の作業時間を削減します（当社調べ。全サービス利用時）。 【背景】 昨今、政府主導での「働き方改革」が進められる中、建設業界では慢性的な人手不足と長時間労働を背景に急速に各社ともICT化を
C#で簡易プレゼンソフトを作る - Qiita
概要 C#＆WPFで簡易的なプレゼンテーションソフト（パワーポイント的なやつです）を作ります。 起動時にCSVファイルを読み込みます （入力CSVファイル） 最初の0行目は0列目のみ読み取られ、プレゼン全体のタイトルとして常に上に表示されます。 次に1行目を読み取り、0列目をそのスライドのタイトルとして少し強調されアイコン(material:PackIconのBlur)で囲われます。 1列目以降がその下に列挙で表示されます。 （１ページ目） Nextのボタン、Returnキー、スライドが左クリックされる、のいずれかで次のスライドに行きます。 （２ページ目） 最後まで行くと終了メッセージが流れます。 （終了メッセージ） 左上の再読込ボタンを押すとCSVファイルを再度読み込みます。 左下のBackボタン、BackSpaceキー、スライドを右クリックで1ページ戻ります。 任意のスライドに行きたい
OpenStreetMapの地形データをUnityで使える3Dデータとして書き出す方法 - Qiita
ハッカソン中に試行錯誤してたどり着いたやり方をまとめておきます。 概要 地図の任意の範囲の.osmファイルを出力する OSM2Worldを使って.objファイル形式に変換する 1. 地図の任意の範囲の.osmファイルを出力する http://www.openstreetmap.org/ にアクセスし、任意の範囲を選択してから「エクスポート」します。 2. OSM2Worldを使って.objファイル形式に変換する OSM2Worldをインストール→起動し、osmファイルを取り込みます。 http://wiki.openstreetmap.org/wiki/JA:OSM2World の記述を参考にすると良いです。 起動画面 OSMファイルを開いたところ(この後、File > Export OBJ file を選択) Unityに取り込むとこんな感じです。 今後の課題 建物同士がオブジェクトとし
Amazon、自社3Dゲームエンジン「Lumberyard」をGitHubから使用可能に
Amazon、自社3Dゲームエンジン「Lumberyard」をGitHubから使用可能に 2017-08-17 Amazonは、自社が提供する3Dゲームエンジン「Lumberyard」をGitHubから使えるようにしたことを発表しました。 今まで、Lumberyardを入手する唯一の方法は、標準インストーラを使用してインストールすることでしたが、この度、LumberyardソースコードをGitHubリポジトリから直接取得し、GitHubを使用してコードを管理することができるようになりました。 GitHubページはこちら。 関連 Google、機械学習データセットの理解と分析を支援するインタラクティブ視覚化ツール「Facets」をGitHubにて公開。操作できる体験デモサイトもあり | Seamless
Disney Research等、音声データからそれに合わせた顔面アニメーションを生成するDeep Learningアプローチを論文にて公開
Disney Research等、音声データからそれに合わせた顔面アニメーションを生成するDeep Learningアプローチを論文にて公開 2017-08-17 Disney Research、イングランド：イースト・アングリア大学、カリフォルニア工科大学、カーネギーメロン大学の研究者たちは、音声データからそれに合わせたフェイシャル・アニメーションを自動的に生成する機械学習アプローチを論文にて公開しました。 A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation（PDF） 本アプローチは、Deep Learningで訓練されたシステムを使用して、任意の単一スピーカーからの音声を分析、対応する口形を自動的に生成、自動音声アニメーションの顔モデルに適用することができます。 音声データから口元のアニメーションに変換し、キャラクターの顔
Microsoft Research、テキスト入力から物語アニメーションを自動生成するツール「Story Baker」のデモ映像を公開。スケッチできる任意の画像を登場させることも
Microsoft Research、テキスト入力から物語アニメーションを自動生成するツール「Story Baker」のデモ映像を公開。スケッチできる任意の画像を登場させることも 2017-08-18 Microsoft Researchは、子供たちが物語制作を気軽にできるようにするためのツール「Story Baker」のデモ映像を複数公開しました。 「Story Baker」は、テキスト入力からその文章に従った物語アニメーションを自動生成してくれるツールです。 デモ映像では、テキスト入力した内容がアニメーションとして即座に反映している様子が映し出され、また、テキストだけでなく、スケッチした任意の画像を物語に登場させるデモンストレーションも披露されます。 執筆現在、3つの映像が公開されており、「昔々、ドラゴンがビーチに飛んできた」→「それから、落ちた」→「最後にMichelがドラゴンを蹴飛
MIRU2017参加報告 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、データチームの後藤です。 VASILYデータチームは2017年8月7日〜10日にかけて、広島で行われた第20回画像の認識・理解シンポジウム（以下、MIRU2017）に参加しました。本記事では、発表の様子や参加した感想をお伝えしたいと思います。 MIRU2017 MIRUはMeeting on Image Recognition and Understandingの略で、国内最大規模の画像の認識と理解技術に関する会議です。事前に選定された口頭発表と国際会議の採択論文から選ばれた招待講演を中心に、ポスター発表、デモ発表、特別講演で構成されます。 今年の投稿件数は、以下のような内訳でした。 口頭発表：23件 一般論文：206件 デモ論文：13件 招待講演：12件 企業展示：15件 VASILYのデータチームは「トリプレット損失関数の重み付けによる学習の効率化」というタイトルで一般論文
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