Machine Learning Casual Talks #6 (https://mlct.connpass.com/event/94911/) での発表資料です． BigQuery ML の説明と，実サービスに導入した事例についての紹介を致しました．

「デモとしてのECS」が欲しいなら使いませんが「ゲームとしてのECS」が必要なら知っておくと良い、複数のWorld運用についてです。 ECSを”ゲーム”にするためには 複数のWorldを管理する Worldを作成する 動かすWorldを切り替える Tips World.Active Default Worldを生成しない方法 EntityはWorldを跨がず、SystemはWorld毎に作成 Systemの停止処理をはさみたい場合は注意 関連 ECSを”ゲーム”にするためには ECSをヘビーに使用する時に気になってくるのが「特定の状態で不要になるSystem」の存在です。 デモであればSystemを止める事は不要です。始まりも終わりもなく単純に続けるシステムです、なんにも問題はありません。何故なら全て必要なSystemのみが動作しているからです。 ですが「ゲーム」ならば、Systemが動き

本日、Appleが、macOSの最新版である｢macOS Mojave｣を正式にリリースしました。 ｢macOS Mojave｣では、システム全体を目に優しく、作業中のコンテンツに集中し易くなるダークモードが利用可能になった他、乱雑なデスクトップを一瞬で分類整頓できる機能｢スタック｣の導入、クイックルックやスクリーンショットの強化、iOS向けアプリだった｢ホーム｣アプリや｢ボイスレコーダー｣アプリの搭載、Mac App Storeの刷新、Siriの強化などの多数の改善や新機能が含まれています。 なお、アップデートはMac App Storeより可能です。 ･macOS Mojave 公式サイト ・macOS Mojave – Mac App Store

Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release

Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release

PR提供：日本マイクロソフト MRがもたらす「驚き」と「体験」が、建設現場を変える。東急建設が Microsoft HoloLens を利用して建設生産システムの変革をすすめている理由 建設産業における就業者の高齢化が加速しています。2016 年度の国土交通省統計によると、その年齢構成は 55 歳以上が約 34% を占めており、29 歳以下はわずか約 11%。55歳以上の就業者が定年退職を迎える10年後には、3割以上の労働生産人口の減少が見通されているのです。 その一方で、建設投資は長い冬の時代を乗り超え、2012 年度以降の需要は上昇の兆しを見せています。東京五輪・パラリンピックを機とした一時的な建設ブームとも分析されがちですが、たとえばみずほ総合研究所が 2017 年に作成した「建設投資需要の見通し」では、公共や民間商業施設を中心に 2020 年以後も潜在的な需要が期待されることが示唆

オートデスクは2018年8月31日、建築・土木などの他分野でユーザー事例や最新ソリューションを紹介するセミナーイベント「Autodesk University Japan 2018」を東京都港区台場のグランドニッコー東京 台場で開催した。 本稿では、土木向けで“点検”“維持管理”“AR”をキーワードにした「ARおよびDynamoによる構造物維持管理業務効率化」のセッションをレポートする。登壇者は日本工営 CIM推進センターの倉橋哲弘氏。 HoloLensで点検してARオブジェクトを取得、CIMモデルに反映 国内の建設コンサルタントで売上高1位の日本工営は、年間5500件を超えるプロジェクトを受注している。最近では2016年に、BIM（Building Information Modeling）分野でヨーロッパで最先端の技術を保有する英国建築設計大手BDP社を買収してグループ会社化した。同社

日本にスマートフォンが登場して10年が経ち、携帯電話は今まで電話やメールを送信する役割だったものが、Facebook、Twitter、LINEが登場し、最近ではYouTubeなどの動画コンテンツも登場して、ユーザー行動も10年前とは比べ物にならないほどの変化を見せてきた。 今回、メディア環境研究所の野田氏より、生活者を取り巻くメディア環境を浮き彫りにし、最近の若年層は、どのようにスマートフォンを利用して情報収集を行い、どのように消費行動につなげているのか調査結果をもとに解説した。

最新のVR/MRゴーグルMeta Quest 3Sが販売開始！Quest 3よりもお手頃価格！ Quest 3MRVRVRゴーグルMetaQuest 3S 2024/10/18 18:00 TOKYO DIGICONXプレイベント開催！公式アンバサダーにせきぐちあいみさんが就任！ MRVRTOKYO DIGICONXせきぐちあいみG-STAR GamingAR 2024/10/11 18:00 SHIBUYA109 LANDがThe Sandboxで未来型Y3Kファッションイベント開催！ メタバースNFTThe SandboxSHIBUYA109SHIBUYA FUTURAMA 2024/10/06 13:00 MetaがQuest 3S発表！お手頃価格で高性能VR/MRを体験 VRゴーグルMeta Quest 3SMRVR 2024/09/26 18:00 HTCが新型MRゴーグルVIV

3. 機械学習キャンバス ver. 0.1 3 (1) Customer Happiness：顧客は何がどうなるとうれしいのか (2) Solution by hand：人手でそれを実現する方法 (3) Input：使え る入力データ (5) Output：得 たい出力データ (7) Solution by computer：コンピュータで実現する方法(素朴な アルゴリズム、ルールベースなど) (10) Solution by ML/AI：機械学習や人工知能で実現する方法 (8) Training data：正解データ の獲得方法・量 (9) Target Function：評価関数 (出力がどうだと好ましいのか) (4) 入力データ をどう得るか (6) 出力データ をどう顧客価値 に結びつけるか 5. スパムフィルタ 5 (1) Customer Happiness：顧客は何がどうなる

リーンキャンバスとは？ スタートアップが思い描くべき9つの項目 2018年01月17日 2018年10月12日OmiTomoaki ビジネスモデルキャンバスはスタートアップ向けではない？ ビジネスモデルの概観をつかむために描くものといえば？ それは「ビジネスモデルキャンバス」です。 ビジネスモデルキャンバスは9つの観点からそのビジネスモデルの構造を明らかにしてくれます。 また、一目でわかるので、共有しやすいという利点も持っています。 しかしながら、ビジネスモデルキャンバスはスタートアップにはあまり合っていない、と言われています。 不確実性の高いスタートアップにとっては必ずしもフォーカスすべきでない要素や、意味的に重なり合ってしまう要素が存在しているようです。 では、スタートアップにむいたキャンバス・フレームワークはないのでしょうか？ それが「リーンキャンバス」です。 リーンキャンバスとは、

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こんにちは、Analyticsグループの田中です。 以前は主にデータ分析基盤を開発・運用していましたが、現在は機械学習基盤の開発に携わっています。 今回はレコメンドエンジンを題材に、コンテナ技術を活用した機械学習システムのアーキテクチャをご紹介します。 リブセンスでのレコメンドエンジン開発 リブセンスでは以前から機械学習を利用したレコメンドエンジン開発に力を入れています。 このブログの初回の記事でも社内で利用しているBPMFアルゴリズムについて解説しています。 この記事にもあるのですが、社内のレコメンドをとりまく状況は次のような点が特徴です。 複数のサービスでそれぞれのニーズに合わせたレコメンドエンジンを開発・運用している マッハバイト・転職ナビ・転職会議などの各メディアでそれぞれ独自のレコメンドエンジンが稼働している 主な事業領域である求人・不動産サービスでは、アイテムの件数は多くないが

データプラットフォームチームの野本です。機械学習基盤の構築やその周辺アプリケーションの実装を行っています。以前は DOOR 賃貸の開発運用をしていてこんなことなどしてました。 機械学習システム運用の課題 リブセンスでは 2014 年ごろから機械学習システムの開発導入を行っており以降様々な機械学習システムを各サービスに導入してきました。また自社でのデータ分析基盤の運用も行うようになってから機械学習システムの開発の幅が広がり導入の要望も次第に増えてきました。(参考:リブセンスのデータ専門組織のこれまでとこれから) 当初は機械学習システムに対する運用知見などが少なかったため、専用のインフラというものは保持せず各サービスのインフラに相乗りし、サービスのアプリケーションと密に連携し機械学習システムを実装運用することが多かったです。各サービスは元々オンプレミスで運用されていたものが多かったのですが、現

米国の電子書籍の売上は2017年、前年度から10％の減少となったことが調査企業「NPD」傘下の「PubTrack Digital」のデータから判明した。2017年の販売冊数は1億6200万冊だったのに対し、2016年は1億8000万冊だった。 ただし、ここで言う「電子書籍」とは既存の大手出版社が発行する電子書籍であり、インディー系の出版社がアマゾン等で配信しているものは含まれていない。 米国の電子書籍市場の落ち込みは、真新しいニュースではない。「ニールセン」の2016年のデータでは、米国の上位30社の電子書籍売上は前年度から16％の落ち込みだった。その背景には、2015年に米国の大手5社が、電子書籍の販売価格を8ドル程度まで引き上げたことがあげられる。これは、3ドル程度で売られるインディー系作品と比較すると非常に高い価格設定だ。 2017年に最も売れた電子書籍は、Huluで大ヒットしたドラ

Although we have seen large improvements in the accuracy of recognition as a result of Deep Neural Networks (DNNs), deep learning approaches have two well-known challenges: they require large amounts of labelled data for training, and they require a type of compute that is not amenable to current general purpose processor/memory architectures. Some companies have responded with architectures desig

Hello everyone! Wow, it’s hard to believe that we are two months into 2018. Every January I head to Brazil to visit my family. It is a wonderful stretch of connection, reflection, and time with those closest to me. During this annual trip I think a lot about the year that was and the year that will be. I always return inspired, focused, and eager for what’s next. TL;DR: We have some exciting work

機械学習の処理を強化『HoloLens 2』年内発表に高まる期待 HoloLensの開発者であるアレックス・キップマン氏は自身のブログを更新し、MR業界のトレンド予測などを発表しました。この投稿にはHoloLens 次世代モデルの年内発表を期待させる文章も含まれています。 次世代モデルはMR+AI 昨日、キップマン氏は自身のLinkedInで「What to expect for Mixed Reality in 2018(2018年のMRに期待すること)」というタイトルのブログを公開しました。 最初に昨年の7月に同社が発表したHoloLens次世代モデル用の新型チップについて言及し、機械学習の処理に優れていると言われる次世代モデルの方針が変わっていないことを示唆しています。 この新型チップは、ディープニューラルネットワーク（DNN）といった高度な機械学習の演算処理をデバイス上で高速に行う

マイクロソフトは現在Hololensに力を入れていますが、公式には詳細が明らかになっていません。 しかしMicrosoft Research チームがいくつかの情報を公開しています。 Hololensの次期バージョンではResnet18をネイティブでリアルタイムに動作させ、ディープニューラルネットワークのためのAIコプロセッサが搭載されています。 またHololensは従来性能が低いことが欠点とされていましたが、ユーザーの情報をクラウドに送信することで処理をクラウドで行うシステムも予定されているそうです。 公開された情報についてもまだ新機能のうちのほんの一部であるとHololensのサイエンスディレクター、マークポルリーズは話しています。

While the next-generation HoloLens does not have a launch date yet, we now have a better idea of how big a leap the device will take in terms of depth sensor performance. At the recent Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, held in Salt Lake City, Utah in June, Microsoft researchers gave a tutorial showing off the new HoloLens Research Mode, which gives developers access to the dev

Visit http://TED.com to get our entire library of TED Talks, transcripts, translations, personalized talk recommendations and more. When you hear the word "drone," you probably think of something either very useful or very scary. But could they have aesthetic value? Autonomous systems expert Raffaello D'Andrea develops flying machines, and his latest projects are pushing the boundaries of autonom

HOME/ AINOW編集部 /【運用結果も公開！】自然言語処理を駆使したTwitter運用ツール『AI LINK FOR TWITTER』でTwitterを運用してみた 最終更新日： 2019年7月10日 近頃、AI・人工知能を活用したマーケティング手段が増えてきました。 デジタルマーケティング / Webマーケティングの台頭によって、個人の情報に基づいてセグメントを区切って効果的なコンテンツを配信できるようにもなってきています。 しかし、まだ一人ひとりに完全に合ったマーケティングアプローチは実現しておらず、AIが介入する予知がまだまだある分野です。 大手広告代理店では、AIによる生成アプローチを用いて一人ひとりにあったバナーを作ることを試みたり、他にも（なんのログ情報かわからない）ログ情報をもとに一人ひとりにカスタマイズした通知方法など、マーケティングにおけるAIの活用が進みつつありま

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Azure Data Studio は、データベースの管理や開発をサポートする、データプロフェッショナル向けの軽量なクロスプラットフォーム ツールです。 IntelliSense、コード スニペット、ソース管理統合、統合ターミナルを備えた最新のエディター エクスペリエンスが提供されるため、データベースの管理と開発が容易になります。 Windows、macOS、Linux に対応した Azure Data Studio を使うと、Azure SQL、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Cosmos DB などのさまざまなデータベースに接続できます。 その拡張性により、ユーザーはワークフローに関連する拡張機能をインストールして使いやすい環境にカスタマイズできます。 Azure Data Studio で使い慣れたインターフェイスでは、IntelliSense、コード スニペ

MATLABで マウスの同定 やりました. 表題の通り, MATLABでマイクロマウスの機体(2輪ロボット)の左右のモーターへのステップ応答から車体の伝達関数を出しました. はじめに 近年, MathWorks社様がマイクロマウス大会のスポンサーになり, 競技者たちは申請をすることでMATLABが使えるようになりました. これをきっかけにMATLABを用いたロボットのモデリングやシミュレーションなどが盛んに行われるようになるのはここで論ずるまでもないでしょう. https://jp.mathworks.com/academia/student-competitions/micromouse-contest.html 今回はその一環として, マイクロマウスの機体をモデリングすることで, 簡単に制御に必要な速度コントローラーのPIDゲインを出しました. なぜシステム同定をするのか 一般的に移動

Google に限らず、多くの組織では、仕事のかなりの部分をチームによる共同作業で進めています。チームは真の成果を生み出す最小の単位で、画期的なアイデアが生み出され評価される場です。従業員はほとんどの仕事をチームの一員として行います。しかし、チームの対人関係に問題が生じたり、メンバーのスキルが適切でなかったり、あるいはチームとしての目標が明確でなかったりすると、生産性の低下やメンバー間の摩擦が生まれるといった問題が生じかねません。 Google のピープル アナリティクス チームは、「Project Oxygen」というリサーチ プロジェクトによって、「優れた上司の条件」を突き止めることに成功しました。このプロジェクトの成功を受けて、Google の研究者はその後、Google 社内で効果的なチームの特徴を明らかにするため、同じ手法を用いて新たなリサーチを実施しました。アリストテレスの言葉

はあちゅう @ha_chu イケハヤさんが、大学に行かず、ブロガーやったらよかった、ってボイシーで言ってたんだけど、超同意。私は会社勤めは後悔してないし、会社員だったおかげで社会の仕組みがわかったと思ってるんだけど、大学は行かなくてよかったと思ってる。当時はオンラインサロンなんてなかったけど、今大学生なら、 ぺんぎん🐧 @fujikaho_chan またイケハヤ氏とはあちゅうさんが大学に行かずにサロンへ入るよう勧めているので、注意喚起しておきます。 まず、イケハヤ氏は早稲田大学卒業後半導体メーカーのルネサスに就職、はあちゅうさんは慶応大学卒業後電通へ就職しています。 大学へ行きながらサロンに入ることはできないのでしょうか？ ぺんぎん🐧 @fujikaho_chan また、お２人は私立大学ご出身のためご存知ないかも知れませんが、国立大学等では授業料減額・免除の申請ができます。 制度はある

合同会社きぼうソフト（本社：神奈川県横浜市、代表社員：香月 貴義）は、2018年10月1日をもって、 ぬるかる氏が運営する分散型SNS「マストドン」のインスタンス「mstdn.jp」の運営を譲り受けることを決定いたしました。 1. マストドン とは 「マストドン」（Mastodon）は、ドイツが発祥の分散型SNSで、全世界で累計100万人以上のユーザーに利用されています。 マストドンをはじめとした分散型SNSは、単一の企業により運営される従来型（中央集権型）のSNSと異なり、運営元の異なる多数のサーバーで構成されていることが特徴です。 マストドンの各サーバーは「インスタンス」と呼ばれ、各インスタンスごとに特色が異なります。 ２. 分散型SNS とは マストドンをはじめとする分散型SNSは、オープンソースソフトウェアとしてプログラムの内容が公開されており、 それらを利用することで、企業・個人

Blender アセット アセット-Asset Blenderesse GeoNodes are now completely ... 2024-10-17 Miettinen Jesse氏（Blenderesse @@JesseMiettinen）がGumroad上で公開している数多くのBlenderのGeometry Nodeアセットなどが無料化されたそうです！ 続きを読む Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Polygon Smoothing Groups Beta - 既視感のあるUI... 2024-10-15 3D CADenceによるポリゴンのスムージンググループを手軽に設定＆管理出来るBlenderアドオン『Polygon Smoothing Groups』のベータ版がリリースされました！ 続きを読む

中古市場で人気のあるシンセサイザーやリズムマシンには特許権の期限（出願から20年）が切れてパブリックドメインになっているものも多い。 これらのリメイク製品に対しては賛否両論。大手メーカーのBehringer（ベリンガー）はリメイクを批判した中国の音楽系サイトなどに対して発言を取り下げるよう通告。後にDSI社に名誉を毀損されたとして告訴した。 DSI社の拠点カリフォルニア州には企業が個人などを相手に、批判的な言論を威圧する目的の訴訟などを制限する反SLAPP法があり、この法律が適用されてDSI社らへの訴えは棄却された。 特許切れした往年の名機の｢クローン製品｣ 音楽機器の中古市場では発売から数十年経った今も高値で取引されているアナログ・シンセサイザーやリズムマシンなどの人気機種がある。特許権が切れてパブリックドメイン化しているので（特許権の期限は日本でもアメリカでも多くの国で20年程度）、こ

マイクロソフトは米フロリダで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2018」で、クラウドサービスとしてWindows 10の仮想デスクトップ環境を提供する「Windows Virtual Desktop」を発表しました。 Windows Virtual Desktopは、従来のVDI（Virtual Desktop Infrastructure）に必要だったサーバなどの構築は不要。クラウドのコンソールから設定を行うだけで利用を開始できます。 下記は基調講演で行われたWindows Virtual Desktopのデモンストレーション画面です。 Azureの管理画面からWindows Virtual Desktopを作成。

AIとは？機械学習とは？ディープラーニングとは？ 「AI」「人工知能」、「機械学習」、「ディープラーニング」といったワードはいずれも完全にバズワードとなっていますね。 ただ混同しがちなので、私も含めて整理しておきましょう。 中井さんによると、AI（人工知能）とは 知性を持っているような機能を提供する製品、サービス 機械学習とは 「過去のデータ」を基にして「未知のデータ」に対する予測を行う技術 のことで、ディープラーニングとは 機械学習のいち分野。画像や音声などの非構造化データに強い技術 ということです。 Google Homeは完全に「AI」ですよね。話しかけると、その言葉を解析して、その結果を生成して、音声として返してくれます。 その音声認識や回答の予測に、絶賛使われている技術が「機械学習」、そしてその中でも非構造化データである音声に強い「ディープラーニング」の技術を応用しているというこ