オムロンがAI搭載センサーを発表、自動運転に適用へ
オムロンは、顔画像センシングと時系列ディープラーニングを組み合わせた「ドライバー運転集中度センシング技術」を搭載したセンサーを発表した。2019～2020年発売の自動車へ搭載を目指す。 手のひらサイズのカメラ1台で オムロンは2016年6月6日、人工知能（AI）を搭載した車載向けセンサーを開発したと発表した。同センサーは、オムロンが20年以上蓄積してきた顔画像センシングと、連続した時間的変化を伴う事象の認識を可能にする「時系列ディープラーニング」を組み合わた「ドライバー運転集中度センシング技術」で実現した。 同技術によって、運転手のさまざまな行動や状態をセンシングし、安全運転に適した状態かをリアルタイムにレベル分けして判定することが可能になる。同社によると、運転手が運転に適した状態かリアルタイムでレベル分け判定できるセンサーは「世界初」だ。 時系列ディープラーニングは、連続したデータを扱う
StatsFragments
著者の松浦さんから「StanとRでベイズ統計モデリング」をいただきました。ありがとうございます！ 書籍では Stan の R バインディングである RStan を利用していますが、Stan には Python 用の PyStan もあります。松浦さんが書籍 5.1節の PyStan での実行例を書かれています。 statmodeling.hatenablog.com 補足 PyStan については過去にも書いた内容があります。 sinhrks.hatenablog.com 同じように、「StanとRでベイズ統計モデリング」の内容を Python で実施してみました。 11.3 ゼロ過剰ポアソン分布 以降、書籍 "11.3節 ゼロ過剰ポアソン分布" の流れに沿って Python のスクリプトを記載します。ロジックや処理自体の説明は書籍をご参照ください。データと Stan のスクリプトは Gi
「世界に誇るカイゼン」は錯覚、日本企業はデジタル化で滅亡するぞ！
いまだに、現場のカイゼン活動こそが「日本企業が世界に誇る強みの源泉」と無邪気に信じている人が大勢いる。実際、日本企業の経営者には、この現場力を信じる現場重視タイプが圧倒的多数で、現場を“軽んじる”構造改革タイプはごく少数だ（関連記事： ITが大好きな社長は失脚する、その深い理屈を教えよう）。だが、もういい加減にそれが大きな間違いであることに気付くべきである。 このカイゼン、今となってはカイゼンの亡霊といったほうがよいが、それに取りつかれたままでは、日本企業はこれからのデジタル化の時代に生き残れないだろう。間違いなく、カイゼンの亡霊に取り殺されてしまう。カイゼン活動は、現場の創意工夫で取り組む活動のため部分最適の権化。「成果を横展開するのが本当のカイゼンだ」と反論されそうだが、多くの企業で実態はむしろ逆だ。 現場の創意工夫とは、それぞれの現場がオリジナリティーを発揮するということ。モノマネと
誕生日の自殺者、他の日の1.5倍 孤独感高まりストレスに――阪大が分析
誕生日に自殺する人の数は、他の日に比べて1.5倍――そんな分析結果を、大阪大学の研究グループが6月1日に発表した。今後の自殺予防対策を考える上で、社会的意義が大きいと示唆している。 1974年から2014年の人口動態調査を基に、自殺や事故で死亡した約207万人のデータを分析。縦軸に死亡者数、横軸に亡くなった人の誕生日と死亡日の差を取り、グラフに描画した。横軸の値が0（誕生日と死亡日が一致）の死亡者は約8000人となり、他の日の平均値5700人と比べて大幅に多いことが分かったという。 ポアソン回帰分析を使い、死因別に調べたところ、誕生日の影響が最も強く見られる死因は自殺と判明。誕生日の自殺者数は、それ以外の日と比較して50％ほど多かった。交通事故死、溺死、転落死などの死亡者数も、誕生日には20～40％ほど上昇するという。 記念日を期待していたような形で祝うことができなかった場合に孤独感などの
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Bose、ノイズキャンセルヘッドフォン「QuietComfort」の無線モデル「QC35」を349.95ドルで発売
