1) 赤外線サーモグラフィ 赤外線サーモグラフィは、物体の表面の温度、温度変化から内部の状況を知る非破壊検査のひとつの方法です。 例えば、電気モータの加熱などは外側の温度が異常に高くなることで知ることができます。(検査例はこちら) また、発熱をしない対象物の場合は、外部から熱を加え(励起し)て行います。これをアクティブ・サーモグラフィといいます。 赤外線サーモグラフィで用いられる主な励起方法は加熱と冷却です。 加熱方式が一般的です。 加熱は輻射熱、超音波による振動エネルギー、電磁力によるもの、太陽光などがあり、冷却は自然冷却、気化熱、低音ガス吹き付けなどの手段を用います。 加熱あるいは冷却した表面の温度変化が起こりますが、その温度変化を赤外線センサーで検出し内部の状況を推定することができます。 2) 動作原理 光励起法による、動作原理を説明します。 赤い矢印は熱の流れを示しています。(Tを
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク:コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
調査のまとめメモ ( 論文 ) Gregor Urban et.al, Do Deep Convolutional Nets Really Need to be Deep (Or Even Convolutional) ? Geoffrey Hinton et.al, Distilling the Knowledge in a Neural Network ( 解説記事 ) Elix Tech Blog (Jul 17, 2016) 「Kerasで学ぶAutoencoder」 Convolutional Autoencoder Urban et al. 2016では、深さや畳み込みが本当に重要かどうかを実験により検証しています。 この研究では、蒸留(distillation)という手法を使って学習させています。本題からどんどんそれていく気もしますが、面白い手法ですので蒸留について簡単に説明
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目次 システム構成使用する部品マイコン(PIC18F2550)液晶(秋月電子などで売っているキャラクタ型)100V -> 5V電源(ダイソーで200円で売っているUSB出力(1A)のもの)(必要であれば)ペルチェ用電源熱電対アンプSSR(Solid State Relay) 抵抗コンデンサ(積層セラミック)コンデンサ(電解)トランジスタ(MOS-FET)プッシュスイッチセラミック振動子3端子レギュレータ端子台USBコネクタピンヘッダICソケットユニバーサル基板回路図作製方法回路部各モジュールとの接続 ダイソーUSB充電器を利用した5V電源プログラムマイコン側(MPLAB XC8使用)PICへのプログラムの書き込みPC側(Qt 4使用)作製例ペルチェを用いた温度調節器 簡易リフロー用ホットプレート PICを使った簡単な温度コントローラ(温度調節器)の作製について紹介する. ここでは,初心者向
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