この記事は はんドンクラブアドベントカレンダー 2日目の記事です。なお筆者は，Mastodonサーバの一つ「はんドンクラブ」の管理人で，本アドベントカレンダーの主宰です。 最近，複数回説明した事柄をもう一回別の人に説明するのがめんどくさくなってきて，「この記事読んどいて」と言うために記事を書くことがあります。今回もそれに漏れず，携帯電話・スマートフォン用の次世代通信システムである5Gについて，なぜか私がよく聞かれることを説明する記事とします。一つの読み物として読んでいただければ幸いです。 5Gって？ ご存じの通り，5Gの特徴はURLLC・eMBB・mMTCです。 といっても通じない方が多いですよね。でも一応，これが正式な言い方なんです。それぞれ， 超低遅延*1 ＝ URLLC（Ultra-Reliable and Low Latency Communications） 超高速 ＝ eMBB
制御研究者の祭り！高知工科大学でのSICE FES 2024 with Annual Conference (8月27-30日) #Kitamorism #ヨビノリ特別講演
8/23初稿、8/24、26、28追記 高知工科大学にて計測自動制御学会の会議SICE FES 2024が開催されます。参加したときの様子などをこちらの記事でまとめていきます。SICE FESは、今年からの名称で、これまではSICE Annual Conferenceでした。FES内にSICE Annual Conferenceが併設されるような形です。 SICE FESのページはこちらです。 SICE2024 本ブログ記事は、８月２７日～３０日の間にも追記していく予定です。 事前準備 参加予定 以下の制御工学勉強会への参加を予定しています。 #制御工学勉強会 in SICE FES!! 出張特別版の現地参加申込は来週、2024-08-14(水) 17時頃までですのでお忘れなく！https://t.co/lmo6uoBXpZ — ΦAΦ(ﾌｧｲ) (@Physical_eng) 2024年
外国語は1つ習うより2つ以上を習う方が脳活動の面で有利、東大が確認
東京大学(東大)は3月31日、多言語話者の方が脳の「言語野」はもちろん、「大脳基底核」や「視床」、「視覚野」までも有効に活用できているということを明らかにしたと発表した。 同成果は、東大大学院 総合文化研究科 広域科学専攻の酒井邦嘉 教授、同・梅島奎立 大学院生、言語交流研究所の鈴木堅史 代表理事らの共同研究チームによるもの。詳細は、英オンライン総合学術誌「Scientific Reports」に掲載された。 日本人の多くは学校で英語を学ぶものの、英会話に苦労するといった経験をする人も多く、多言語を話せる人は、特殊能力を持っていると思いがちだが、欧州諸国やアフリカの多民族国家などでは、多言語の環境が日常的で、複数の言語を習得するのにそれほど大きな努力の必要がないように見える(「言語獲得の累積増進モデル」と呼ばれる)。しかし多言語に適用できる言語習得のメカニズムは、これまでのところ脳科学的に
デザインチームでスクラムをやってみようという背景で、そもそものアジャイル・スクラムについての理解を深めるため、その大枠を整理してみました。 こんにちは。CX事業本部でデザインチームのマネージャーをしている小峰です。 前回の記事でデザインチームでスクラムをやろうと思い至った経緯と手始めに何を行ったのかを書きました。 今回は「アジャイル・スクラムとはそもそも何なのか？」というところを見つめ直しました。チームで取り組んでいくことになりますので、メンバーの皆さんの理解度向上につなげるべく、改めて私なりに整理してみました。よろしければアジャイルとスクラムの違いといった点で悩んでいる方の何らかの参考になれば幸いです。そして世の中に大量に溢れている類似の記事や書籍なども参考にして、ご自身なりの理解や解釈につなげていただけると嬉しいです。 なお、デザインに関する話題は今回もほとんど出てきません（笑） まず
この記事ではモデル誤差抑制補償器（Model Error Compensator, MEC）についてまとめます。モデル誤差抑制補償器に関する動画・関連記事・関連論文・MATLABリンクは最下部に置いています。モデル誤差抑制補償器は，制御系のロバスト性を高める方法です。既存の制御系のロバスト性を高めたり，ノミナルの制御手法と併用してロバスト性を向上したりする目的で使用できます。本記事は以下の総合論文をベースにしてモデル誤差抑制補償器を紹介したものです。式展開や理論の詳細は原稿や最下部の関連論文をご覧ください。 執筆者：制御工学の研究を20年行っている国立大学教員 >>（総合論文，計測と制御PDF）モデル誤差抑制補償器を用いた既存制御系のロバスト化 (無料公開, J-Stage) JSTプレプリントサーバ(PDF) モデル誤差抑制補償器の概要 非線形システムのMECによるロバスト化 非最小位相
このブログについて
はじめに社会人になってから必要に迫られ、組み込みエンジニアに必要な制御工学を学んできました。かなり偏っているかもしれないが、知っていると何かと役立つと思う制御工学の知見をまとめてみようと思い立ち、このブログを立ち上げることにしました。 1990年代に入ると組み込み制御は高度化し、学生時代に苦手だった制御工学の教科書を社会人になってからあらためて開きました。 しかし、当初はどのようにシステムに実装するのか、なかなか理解できませんでした。今でも、制御を実装する段階で、同じように悶々とされている方は多いのではないでしょうか。 そこで、このブログでは、制御工学を具体的に理解し使える技術にする ことを目的に説明していきます。 制御工学のうち対象としているのは概ね以下の範囲です。 状態方程式によるモデル化と離散時間モデルへの変換方法離散時間制御の実装例 ～フィードバック制御とフィードフォワード制御シス
本記事はスタンフォード大学の田久保勇志（https://www.linkedin.com/in/yuji-takubo/ ）による寄稿です。 はじめに 最適制御における不確定性の考慮(Stochastic Optimal Control) の領域において、ここ5年ほどで大きな注目を集めているCovariance Steeringについて解説をします。 プラント、或いはダイナミクスに対する不確定性(model uncertainty) や状態変数に対する不確定性(state uncertainty)に対する制御手法の歴史はロバスト制御や適応制御 など古くからありますが、この不確定性環境下での最適化(Optimization under uncertainty) から"不確定性を最適化する"(Optimization of Uncertainty) という飛躍を遂げたのがこのCovarianc
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5Gって低遅延なの？ - はん@highemerlyの日記
アジャイルとスクラム何が違うの？ | DevelopersIO
モデル誤差抑制補償器の汎用性：さまざまなシステムに適用可能！ #汎用性 - 制御工学ブログ
Covariance Steering: 不確定性の制御