2023年1月7日のブックマーク (5件)

  • 2023年 DX及びIoT/AI関連展示会・イベント一覧 | IoT NEWS

    2023年1月 ・5日~8日 CES @アメリカ・ラスベガス/オンライン 多数の民生機器テクノロジー産業界の関係者が参加する世界最大規模のイベント。 ・10日~翌10日 EdgeTech+ 20222022だが2023年にも開催) @オンライン エッジコンピューティングを形成する全てのハードウェア・ソフトウェア・ツール類及びインテグレーションサービス等の展示。 ・18日~20日 医療/介護/薬局Week 大阪 @インテックス大阪 病院EXPO、クリニックEXPO、介護&看護EXPO、次世代薬局EXPO、感染対策EXPOの5つの展示会で構成され、病院・クリニック・薬局・介護に関わる製品・サービス・システムが展示。年2回開催(1月、10月) ・18日~20日 Japan IT Week 関西 @インテックス大阪 クラウド業務改革EXPO、情報セキュリティEXPO、Web&デジタルマーケティン

    2023年 DX及びIoT/AI関連展示会・イベント一覧 | IoT NEWS
  • AIを使って体型を採寸、成長予測やオススメサイズも提示するユニフォームオーダーシステム

    「TANQ」は、ユニフォームの申し込みなどの業務を支援するシステム。企業のユニフォームや学生服を扱う販売店、ユニフォームの申し込みを管理する企業の総務部門などの利用を想定します。 ユニフォームなどを採寸する機能も装備します。スマートフォンやタブレットで撮影した正面と側面の全身写真から、バストやウエストなどの体型を測定できます。対面でサイズを測らずとも、リモートで自分に合うサイズを確認することが可能です。学生服を申し込む人向けに、成長予測による数年後のおすすめサイズも提示します。

    AIを使って体型を採寸、成長予測やオススメサイズも提示するユニフォームオーダーシステム
  • JR東、駅員にウェアラブルカメラ装着へ トラブル時の状況確認をスムーズに

    東日旅客鉄道(JR東日)は12月22日、駅社員へのウェアラブルカメラ導入を発表した。トラブル発生時にライブ映像を確認することで、速やかな駆け付け体制を構築できる他、トラブル発生時の状況や経緯などの正確な把握、駅社員の安全性向上を見込む。 ウェアラブルカメラは、腕や胸部などに装着し、駅構内や社内の巡回中に使用する。カメラ使用中は、録画していることが分かるよう表示する。また、撮影した映像データはトラブル防止などの目的のみで使用し、取得した映像データは一定期間保存後、消去するとしている。 導入は12月26日以降、準備ができ次第としており、2022年度内にJR東日管内15駅程度での運用を予定する。 関連記事 JR東、首都圏走る全車両に防犯カメラ設置 JR東日は、首都圏を走る全ての在来線・新幹線車両に今夏以降、防犯カメラを設置すると発表した。 JR東海、新幹線車内に防犯カメラ増設 客室にも

    JR東、駅員にウェアラブルカメラ装着へ トラブル時の状況確認をスムーズに
  • 機械学習モデルの最適化をH2Oにおまかせしてみる - Qiita

    はじめに 先日、以下の記事を読ませていただきました。 AutoMLって、こんなにあるんですね・・・。 早速、実行したことのなかったAutoMLのひとつ、H2O を試してみることにしました。 H2O は、”ソースコードを1行も書くことなくGUIのみですべての機械学習フローを実現” ってのが王道の利用スタイルようですが、記事では、GUIを利用せず、Pythonで実装します。 いくつかのデータセット(分類や回帰)を読み込めるようにセットし、読込んだデータを訓練データとテストデータに分割してH2O に与えます。 その後、H2O を実行し、モデル学習やモデル評価を行います。 実行はノーコードです。いくつかの設定をドロップダウンとスライドバーで指定するだけです。 実行条件など -Google colabで実行 -任意のデータセットとsklearn等のデータセットを読み出せるようにしています。 実行

    機械学習モデルの最適化をH2Oにおまかせしてみる - Qiita
  • 毎日追加学習する機械学習モデルを、日次実行を止めずにコードをバージョンアップしたい - エムスリーテックブログ

    こちらはエムスリーAdvent Calendar 2022の20日目の記事です。 AI機械学習チームの池嶋 iksm (@mski_iksm) / Twitter です。 AI機械学習チームでは、ユーザーへの記事レコメンドなどに活用するために、各ユーザーの興味キーワードを特定する機械学習モデルを開発しています。このモデルは前日までのモデルを初期値として、新たなデータを加えて追加学習をする、というのを繰り返しています。そのため、前日のモデルを再帰的に参照しています。 ここで問題になるのはコードを修正するなどしてモデルを変更する場合です。モデルを変更しようとすると、整合性を保つために前日のモデルも変更が必要になり、その場合そのまた前日も…という具合でかなり過去のモデルまで遡った変更が必要になります。しかし、長期間遡ってモデルを変更しようとすると、今日のモデルを作るまでに非常に長い時間がかか

    毎日追加学習する機械学習モデルを、日次実行を止めずにコードをバージョンアップしたい - エムスリーテックブログ