当社は、ADAS(先進運転支援システム)研究を行う企業/団体へ向けて、ADASmap®(エーダスマップ)と呼ぶ、高精度3次元地図の開発を行っています。 自動運転用高精度3次元地図「ADASmap®」は、三菱電機株式会社製移動式高精度3次元計測システム「モービルマッピングシステム」(MMS)で取得をした画像・レーザー点群、GNSS位置情報を用いて道及び周辺環境等、いわゆる「静的要素」と呼ばれるものをデータベース化した地図情報となります。 既に自動車メーカー、サプライヤ等、多数の企業の皆様にご利用いただいております。 本「ADASmap®」は、自動運転に必要とされる地物情報である路面ペイント、 標識、電柱、ガードレール、信号等以外にも、仮想的な地物として、Waypoint(仮想車線中心線/自動運転車両が走行時にトレースをしていく車線)の要素を含んでおり、カーブ情報、速度情報、勾配等のデータが定
The future of driving is automated – and market-leading TomTom map technology is here to help carmakers push the boundaries of automation today. The TomTom ADAS Map improves safety, comfort and eco-performance of advanced driver assistance systems (ADAS). Digital map data goes far beyond the range of sensors, allowing driver assistance systems to better anticipate the road ahead. The TomTom ADAS M
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」(Counterfactual Machine Learning, CFML) 反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning, CFML)齋藤 優太(東京工業大学) はじめに機械学習の応用において,反実仮想(Counterfactual)─起こり得たけれども実際には起こらなかった状況─についての情報が得られるとうれしい場面が多くある.例えば,「今動いている推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたときにコンバージョン率はどれくらいになるだろうか?」や「あるユーザに仮にクーポンを与えた場合に離反率はどれくらい減少するだろうか?」などの実務現場でよくある問いに答えるためには,反実仮想についての情報を知る必要がある. 反実仮想機械学習(CFML)とは,因果効果
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