NECがヘルスケア事業に本気 2030年までに5000億円の価値創出へ 「50年の実績とAI開発技術の両輪生かす」
NECは9月15日、AIなどを活用してヘルスケア・ライフサイエンス事業を強化し、2030年までに5000億円の事業価値創出を目指すと発表した。ヘルスケア事業の責任者を務める北瀬聖光さんは「これらの事業に50年以上前から取り組んできた実績と自らAIを作れる力、その両輪を生かす」と話す。 注力する事業領域は3つ。内視鏡画像の解析AIなど医療分野のデジタル活用を「メディカルケア」、歩行情報から健康状態を判定するなどのヘルスケア事業を「ライフスタイルサポート」、AI創薬などの科学分野を「ライフサイエンス」と位置付け、それぞれ取り組んでいく。 これらの事業の土台となるのが生体認証技術とAIだ。世界トップレベルの認証精度を持つ顔認証技術や、同社が強みを持つ映像分析をはじめとするAI技術群を生かし、各事業領域で競合との差別化を図る。 一方、AIを医療領域などで活用する上では課題もある。AIが最終的に出し
QoreSDKを使って筋トレ推定アプリを作った - Qiita
tl;dr 筋トレ推定アプリを作った Qoreはリザーバコンピューティングというアルゴリズムを使っている スマホで取得できる加速度データから時系列データの分類タスクを行った コード 精度はかなりいい テストデータで、精度 99.6% これで筋肉エンジニアになれる っはず 戦略 スマホ（iphone）で加速度センサーデータを収集 x, y, z軸3つの成分をもつ時系列データが手に入る 腕立て、腹筋、スクワット、腹筋ローラーの４種目の筋トレで学習 スマホだけで、どんな筋トレをしたかがわかる データの収集 スマホを、ズボンのポケットに入れたまま筋トレする 今回は、いずれの筋トレにおいても、同じ向きでスマホをポッケに入れる 違う向きにしたりすると、より推定は難しくなると思われる 加速度測定には、以下のアプリを使わせて頂いた 「加速度・ジャイロスコープ・磁力センサーロガー」 測定間隔は 0.1 se
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