農業の見える化を助ける“秘密兵器”がフィールドサーバ(FS)です。 カメラ、温度、湿度、日射などの各種センサを搭載し、 計測したデータをインターネット上で閲覧、分析することができます。 放射線センサ、高度な気象観測センサを搭載し環境計測機器としてもご活用頂けます。
農業の見える化を助ける“秘密兵器”がフィールドサーバ(FS)です。 カメラ、温度、湿度、日射などの各種センサを搭載し、 計測したデータをインターネット上で閲覧、分析することができます。 放射線センサ、高度な気象観測センサを搭載し環境計測機器としてもご活用頂けます。
石倉 ところで、基本に戻りますが、青果物の費用、収益はどのような構造になっているのでしょうか。 加藤 品物によって違いますが、平均的には、末端の売上額を100とすると生産者の取り分は約43%です。小売の営業経費が24.4%で、残り32.6%が流通費用で、うち17.9%が卸・販売経費です。契約取引にして、この約18%のうちの5%をベジプロバイダーがいただくと、13%分を生産者や消費者に還元できることになります。 東京の大田市場の卸価格で試算してみたのですが、契約取引にした方が、市場価格の乱高下に翻弄されるよりも確実に生産者の利幅が増えていました。 海パン父さんの知見をITがつかむ 石倉 「フィールドサーバー」というIT活用も面白いですね。 加藤 私たちの秘密兵器なんです(笑)。カメラ、日射センサー、放射能測定などもできる各種センサーを搭載していまして、これを生産者の畑に設置してウェブ上で24
グッドパッチが運営しているプロトタイピングツール「Prott」が対応デバイスにApple Watchを追加したことを発表した。 Prottはモバイルサイトやアプリを開発するチームのために作られたプロトタイピングツール。アプリの画面の手描きスケッチや画像ファイルを読み込み、操作や画面遷移を実際のアプリのように設定することで、簡単にプロトタイプを作成できるようにしている。 iOSアプリ、デスクトップアプリ、Web版Prottを必要に応じて使い分けられ、SlackやHipchatなどの外部サービスとのAPI連携にも対応している。今後、Dropbox、Google Driveなどにも対応予定だという。 「Prott」は2014年4月にβ版を、2014年10月に正式版をリリース。これまでiPhone 6・iPhone 6 Plus、iPhone 5・iPad・Androidなどに対応していた。App
野球にサッカーなど、スポーツフォンなら試合会場に行って応援したい、と思うかもしれない。そうはいっても、地方に住んでいたり、遠征ごとに応援に出かけるのは大変だろう。 自宅にいながら、“応援”をスタジアムに送れるアプリ 自宅でスポーツ観戦しながら、スタジアムの応援ができるイギリス発のアプリが「Fanmode」だ。スポーツファンたちとの交流を深められるという。 ユーザーはお気に入りのチームをピックアップし、試合の間、アプリを通じて感情表現ができる。例えば、上にスワイプすることで応援、下にスワイプしてブーイング、タップすることで拍手といった具合だ。 面白いのが、スマートフォンを手に持って振ることで、チームの旗を振って応援するのを再現する点。チームカラーで埋め尽くされた会場にシンボルの旗が揺れる、あの風景を思い浮かべられるかもしれない。 スタジアムの大スクリーンに“応援”表示 ユーザーがおこなったア
先日、通販会社のAmazonが、無人飛行ドローンによる配達のテスト運用をしたことが話題になった。飛行ドローンによる空中撮影技術も開発されてきているようだが、特殊な機関や企業が用いるものであったり、一般の人が利用しようにも高価でなかなか手が出ないものであったりした。 わずか55グラムの空中撮影飛行ドローン 現在、カメラ市場ではGoProが注目を集めているようだが、今回紹介する「ZANO」は、そこに一石を投じるツールになりそうだ。Torquing groupが開発中空中撮影用の飛行ドローンで、重さはわずか55グラムという軽さ。 「ZANO」には、“有効距離”を認識する機能があり、コントローラーであるスマートフォンとのコネクションをキープする。“Capture”“Free Flight”2つのモードが用意されており、ボタン1つでモードをチェンジ可能。 この“有効距離”を活用した“Follow M
Data strategy with an architectural approach — support data-driven decisions for your business To thrive in this age of the unexpected, companies must leverage data to create customer loyalty, automate business processes and innovate future ideas. But the demand for big data has outpaced our ability to solve our existing data analysis problems and the copy and paste method has only made things wor
Important Support for Machine Learning Studio (classic) will end on 31 August 2024. We recommend you transition to Azure Machine Learning by that date. Beginning 1 December 2021, you will not be able to create new Machine Learning Studio (classic) resources. Through 31 August 2024, you can continue to use the existing Machine Learning Studio (classic) resources. See information on moving machine l
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