センサデータには有益な知見が潜んでいる - MATLABが導く、IoT時代のデータ分析
センサデータを活用した新しいものづくりの取り組みが加速している。データを収集し現場の改善活動に生かす取り組みはこれまでも行われてきた。最近の特徴は、データの量、質、生成頻度、適用領域が従来とは異なる次元に入っていることだ。ものづくりのデータ活用を長らく支えてきたMATLABのケースから、IoT時代のデータ分析の正しいあり方を探る。 センサデータを活用した予防保全やプロセス改善 ものづくりの現場でIoTやビッグデータ活用の取り組みが本格化している。さまざまなセンサからデータを取り込み、機械学習や時系列解析などを使って新しい知見を獲得し、それらを使い、これまでは難しかった製造プロセスの改善につなげたり、新しい製品やサービスの開発に応用するケースが増えている。 データ解析プラットフォーム「MATLAB」を提供し、ものづくりの現場を30年来にわたって支えてきたMathWorksに対しても、そうした
英語とプログラミングを同時に勉強するなら「Practical Object-Oriented Design in Ruby」の一択 - ベルリンのITスタートアップで働くジャバ・ザ・ハットリの日記
短時間で効果的に英語とプログラミングを同時に勉強したい、となったらその方法として「英語でプログラミングの本を読むこと」がある。ただこれで私は何度も失敗した。失敗の原因は「本選びが悪い」に尽きるが、その主な理由として３つある。 英語が難し過ぎると訳が分からず頭に入らない。単に英語の字を目で追ってるだけ状態に入る。ネイティブとか英語上級者向けの本とは区別するべき。 プログラミングなどの技術書は陳腐化が激しく、その本を読む価値がたった数年で激しく減少する。「今さら○○に関する技術の本読んでもな。。」という気持ちで読んでも効果無い。 英語の初心者が苦労してさんざん読んだ後で「これダメだわ」となったときの労力、コスト、時間の損失がデカい。これは避けたい。 数々の失敗の末に辿り着いた結論は、英語とプログラミングを同時に勉強するなら「Practical Object-Oriented Design in
Juliaで素因数分解してみた – はむかず！
（この記事はJulia Advent Calendar 2016の21日目の記事です） 二次数体ふるい法を実装してみた Juliaというプログラミング言語には興味を持っていたのだが、特に興味を持ったきっかけは、この記事にあるように、Polland-Rho法による素因数分解が標準装備されているという点である。 ということで、Juliaを触りだすきっかけとして、自分でも素因数分解ルーチンを作ってみようと思い、二次数体ふるい法を実装してみた。 そのソースコードがこちら： https://github.com/hamukazu/quadratic_sieve といってもまだ全然ダメで、一応正しい答えが出てくることは確認したが、Julia標準の素因数分解より数倍遅い。これはまだアルゴリズムをよく理解してなくてチューニングパラメータがよくわからないことと、Juliaのパフォーマンス・チューニングがよく
FPGAの部屋 高位合成友の会に参加、そしてPyCoRAMは広大な無駄のLチカの夢が見られるのか？
昨日、高位合成友の会に行ってきました。 3種類の高位合成ツールのご紹介がありました。感想を書いてみたいと思います。 たばたさんの 「neon light compiler」は、スプリクト言語処理系で、最適化エンジンが3つの中にで一番進んでいるのが分かりました。でも、FPGAに実装できないので、やってみる気になれません。今後に期待したいと思います。 みよしさんの「Synthesijer」は、私も使ったことがあります。一番始めやすいと思います。 まずはLチカのサンプルアプリがあるのが良いですし、ハードのHello World はなんといってもLチカですよね。演算のチェイニングなどのツールの改良ロードマップもあるし、これからにも期待したいです。 ただ、Synthesijer.scala で書くのだったら、HDLの方が私は書きやすそうです。VHDL2008 やSystemVerilog もあります
ビッグデータ処理用のハードウェアをSQLで設計できる技術
8月31日、NECは「ビックデータ処理を高速化するハードウェアを従来比1/50の期間で設計できる技術」を開発したと発表した。 これは、データ分析担当者がSQLで分析処理内容を入力するだけで、専用の高速化ハードウェアを設計できるというもの。従来は数カ月間必要だったハードウェアの開発期間を数時間（つまり数カ月の約1/50）に短縮できる。また処理内容の書き換えを、従来の数ミリ秒から数ナノ秒と約1/1000に短縮し、システムを停止することなく、ダイナミックな運用も可能になるという。 これはSQLでFPGAを設計できることから技術者による回路設計作業が不要になるため。NECが保有するFPGAの回路合成技術「CyberWorkBench（サイバーワークベンチ）」を利用して、SQLで設計したソフトウェアを専用ハードウェアに自動変換する設計技術を開発したことで実現した。 同社では、今後も研究開発を進め、2
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First Steps With Julia | Kaggle
GitHub - bicycle1885/Julia-Tutorial: 高速でJuliaを学ぶ入門チュートリアル
Love! LabVIEW ～LabVIEW大好きホームページ～
The role of FPGA acceleration in the data center and beyond
How do I accelerate SQL select query processing in GPU using CUDA?
Baidu Takes FPGA Approach to Accelerating SQL at Scale
NEC、SQLでFPGAを設計・実装できる技術を開発 | スラド ハードウェア