チュートリアル: デバイスデータの DynamoDB テーブルへの保存 - AWS IoT Core
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 チュートリアル: デバイスデータの DynamoDB テーブルへの保存 このチュートリアルでは、メッセージデータを DynamoDB テーブルに送信する AWS IoT ルールを作成する方法を示します。 このチュートリアルでは、架空の気象センサーデバイスから DynamoDB テーブルにメッセージデータを送信するルールを作成します。このルールは、多くの気象センサーからのデータをフォーマットして、単一のデータベーステーブルに追加できるようにします。 このチュートリアルで学習する内容 DynamoDB テーブルの作成方法 AWS IoT ルールから DynamoDB テーブルにメッセージデータを送信する方法 AWS IoT ルールで置換テンプレートを使用する方法 ルール
【AWS IoTルールの基本 その4】メッセージをDynamoDBに保存する①
「DynamoDB アクション」と「DynamoDBv2 アクション」では、許容するメッセージ形式やDynamoDBへの保存形式が異なるため、環境、構成に合わせてアクションを選択する必要があります。 今回は、メッセージを1つのカラムに保存する「DynamoDB アクション」を使ってDyanmoDBにメッセージを保存してみます。 今回の構成 AWS IoTのトピック「test/pub」にPublishされたメッセージを、DynamoDBのテーブル「IoT_Device_Data」に保存します。 DynamoDB アクションでは、JSON、文字列のいずれのメッセージにも対応できるため、メッセージとしてJSONまたはCSVをPublishした場合の挙動を確認します メッセージソースの設定 メッセージソースには以下のAWS IoT SQLクエリでメッセージをパススルーで出力するように設定します。
【まとめ】AWSでエッジコンピューティングができる環境を作ってみた｜imaimai
AWSでエッジコンピューティング環境を作る 最終回です！(時間が空いてしまいました。) 試行錯誤しながらラズパイとAWSを用いて エッジコンピューティングを実現してきました。最後に、まとめと今後の展望を載せておこうと思います。 システム鳥瞰図Part1からPart9まで、もう一度図でまとめておきます。なるべく流れに沿って書いているつもりですが、ところどころバラけたりしているので、自分がどこのパートを見たいかの参考にしてください。 レシピ Part 1. きっかけとやりたいこと Part 2. Greengrass環境構築編 Part 3. Greengrass/Lambda設定編 Part 4. ラズパイデプロイ編 Part 5. S3に画像を送る 1. パイプライン設計 Part 6. S3に画像を送る 2. 画像のエンコーディング Part 7. モデル軽量化手法 Distillerと
位置情報サービス「TAGCAST」（タグキャスト）
スマートフォンが急速に普及し、人々の生活は便利になり、街を歩くときにスマートフォンのナビゲーションは常識になりました。 しかし、屋内や地下など、GPSの電波が届かない場所は無数にあります。 土地の上には建物があり、建物の中には空間がある。その空間に位置情報を整備する（場所のIoT）テクノロジーが「TAGCAST」です。 TAGCASTは、CEATEC AWARD 2014のソーシャル・イノベーション部門 グランプリ、2016年と2017年の2年連続でMicrosoft Innovation Awardファイナリスト、MCPC award 2017 総務大臣賞、2018年にイオンビジネスコンテストで優勝したプロダクトで利用しているテクノロジーです。 土地の上には建物があり、建物の中には空間がある。 その空間に位置情報を整備するテクノロジーは未開拓の状況です。 TAGCASTで位置情報「場所の
Pixellot:撮影/収録/編集/ライブ配信を全自動化するAIカメラ
カメラもAIの時代へ Pixellotの自動化された映像撮影・編集ソリューションは従来のビデオキャプチャ、制作、流通プロセスに革命をもたらします。 高度なビデオ解析アルゴリズムを搭載しているので、あなたがすることは、ただカメラをコートに設置するだけです。 90％以上のコストダウン 映像制作にかかるコストで最もウェイトを占めるのが人件費です。 Pixellotなら専用のカメラヘッドを設置するだけで、90％以上の制作コスト削減が可能になります。
福岡中洲川端にあるスマートホステル・&AND HOSTEL FUKUOKA（アンドホステル福岡）
日本初! 最先端IoTデバイスを集結させた スマートホステル「＆AND HOSTEL」 &AND HOSTELは、近未来のIoT空間を楽しめる体験型宿泊施設です。最先端のIoTデバイス開発を行なっている各社の協力の下、10種類のIoTデバイスを組み込んだ客室やダイニングカフェを設置します。 チェックイン/チェックアウトはもちろん、空調管理や観光案内、睡眠管理など滞在中のあらゆるシーンで、IoT体験が可能です。個々に開発されたデバイスを1ヶ所に集結させ「日本初のスマートホステル」として宿泊/観光体験の中に組み込むことで、宿泊自体をひとつの観光目的として価値創造します。 RECEPTION ... 8:00-22:00 CHECK-IN ... 16:00-22:00 CHECK-OUT ... 8:00-11:00 DINING LOUNGE ... 8:00-24:00(L.O 23:30
めざましカーテン mornin' plus
さよなら、あの寝起きのだるさ。 スマホで毎朝、カーテンが開く。あなたを気持ちよく起こしてくれる。 そんな時代、はじまります。 太陽には睡眠ホルモンをおさえ、体をラクに「起きるモード」にする力がある。 眠りの科学にも裏づけられた最新のめざめを、あなたもご体験ください。 世界初！スマホ連動型カーテン自動開閉機 めざましカーテン
「変なホテル東京 銀座」に宿泊してみた！ ロボットが活躍するホテルの見どころとは？ | たびこふれ
今回レポートするホテル、その名も「変なホテル東京 銀座」。 なんともユニークな名前のホテルですが、このホテルを手掛けるのはあの旅行業界大手、H.I.S.。2015年3月に同社が手掛ける長崎のハウステンボス内に、「変なホテル」ブランド第一号として「変なホテル ハウステンボス」を開業しました。 開業時には「世界初、ロボットが働くホテル」としてギネス記録に認定されており、東日本では同ホテルで初めて、「人型ロボット」をスタッフとして導入。最先端ホテルとして世界に認知されているのです。 以来、同ブランドホテル100軒を目指し、現在では、赤坂や羽田など国内に9軒の変なホテルを展開中。来年にはさらに5軒オープンする予定です。2018年2月にオープンした銀座のホテルに宿泊し、同ホテルマネージャーの中村さんにお話を伺ってきました。 目次 1. 変なホテル東京 銀座の「変な」ところとは？ 2. 好アクセス！
MESH｜誰でも手軽にプログラミングができる｜つくって楽しい｜学んで楽しい
専門的知識がなくても、IoTやセンサーなどを活用した仕組みがつくれます。MESHをあなたのプロジェクトに追加するだけで、人感による人の検出、リモートコントロール、温度のモニタリング、通知やテキストメッセージなどさまざまな機能を連携して仕組みがつくれます。 詳細を見る
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
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