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ウェアラブルの本命はニット:古代からあった「編み物」が今またハイテクな理由2018.05.29 21:0011,062 福田ミホ かつて世界を定義した繊維が、再び世界を変えるのかも。 「編み物」というと、おばあちゃんが太い編み針をせっせと動かす図とか、雪の積もった山小屋みたいな冬っぽい何か、みたいなイメージがあるかもしれません。でも実際ニット製品はセーターとかマフラーにだけじゃなく1年中どこにでもあって、靴下からTシャツ、スウェット、ニット帽などなど、直接肌に触れるもののほとんどがそうだといってもいいくらいです。 そして、編むという技術が編み出されてから数千年になる今、新たなニット技術が生まれ、我々の基本の衣類を根本から変えようとしています。それによって我々の身体は、現代のコンピュータ化された世界にますますつながっていきます。 たいていの服は、Tシャツでもスウェットでも、生地を切って、それ
出典:日経 xTECH 2018年 3月 29日 (記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります) 人工知能(AI)を活用するシステムを円滑に開発し、さらにビジネスの成果に結びつける鍵は何か。AIシステムの構築を手掛けるIT企業は、「いかに効果的なKPI(重要業績評価指標)を設定するかだ」(ブレインパッドの筧直之アナリティクスサービス本部副本部長兼営業部長)と口をそろえる。 実際、適切なKPIを設定したことでAIシステムの開発が円滑に進み、着実なビジネスの成果を確実にしている企業がある。送変電設備の運用を手掛ける東京電力パワーグリッドだ。 同社は送電線の異常を深層学習で検出するシステムを、ITコンサルティングのテクノスデータサイエンス・エンジニアリング(TDSE)と共同で開発し、2018年4月に稼働させる。深層学習の対象にした作業は、ヘリコプターなどで撮影した動画データを
ボッシュが世界初公開した次世代のステレオカメラ。2019年に量産する。隣の単眼カメラはフリースペースの検知に対応していない(クリックして拡大) Robert Boschの日本法人であるボッシュは「人とくるまのテクノロジー展2018」(2018年5月23~25日、パシフィコ横浜)において、2019年に量産する次世代のステレオカメラを世界初公開した。 高さや路面の傾きを「6D」で検知できる点と、ディープラーニング(深層学習)によるセマンティックセグメンテーションを採用した点が特徴となる。エネルギー効率の高い組み込みハードウェアIPによって実現した。また、ディープラーニングを使わない複数のアルゴリズムとも組み合わせており、精度と信頼性の向上につなげている。 展示したステレオカメラは、ディープラーニングを含めさまざまなアルゴリズムを組み合わせて、フリースペース(車両が走行可能な範囲)の検知精度を向
EmscriptenはCのコードをLLVM化し、さらにJavaScriptに変換します。すべてのソフトウェアが問題なく動作する訳ではありませんが、多くのCで作られたソフトウェアがJavaScript上で動くようになっています。 そんなEmscriptenの集大成とも言えそうなのがQemu.jsです。あのQemuがWeb上で動くようになります。 Qemu.jsの使い方 動作しているところです。速度はもちろん遅いです。 Webブラウザは立ち上がりますが、サイトは表示できません。 パズルゲームは問題なく動きます。 ファイルブラウザも使えます。 Qemu.jsは実用に耐える速度ではありません。JavaScriptは高速化されていますが、それでももっさりしています。しかし、Qemuがちゃんと動くというところが素晴らしい点です。Webブラウザだけで試せますので、ぜひ体感してみてください。 Qemu.j
Start Up 【Interview】コード不要でウェブサイト制作が可能に!世界1位を獲得した話題のデザインツール「STUDIO」を探る 今、世界中から注目されている日本発のデザインツールがあるのを、ご存知だろうか。2017年4月に、ベータ版を公開。その後、わずか5か月で1万人のユーザーを獲得。あの“プロダクトハント”で、世界第1位となった革新的なサービス、「STUDIO」だ。 最大の特長は、コード不要でウェブサイト制作ができるところ。思いどおりのデザインで、ウェブサイトを簡単に公開できる点が、高く評価されている。 先月、満を持して正式版をリリース。開発元であるSTUDIOの代表取締役、石井 穣(いしい ゆたか)氏に、早速詳しい話を聞いた。(写真:向かって左から2番目が石井氏) ・デザインとコードを1つにした画期的なツール Q1:まずは、このようなサービスを開発するに至ったきっかけから、
米カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)デイヴィッド・ゲフィン医科大学院のアリアナ・アンダーソン准教授を中心とする研究チームは、2018年5月、人工知能(AI)を活用し、乳幼児の泣き声からその原因を推測できるスマホアプリ「ChatterBaby」を開発した。 ・乳幼児が泣いている原因を泣き声から自動で推測 「ChatterBaby」は、乳幼児の泣き声をとらえ、信号処理と機械学習を用いた独自のアルゴリズムでこれを分析し、「お腹が空いた」「痛い」「ぐずっている」という3つのパターンから泣いている原因を推測する仕組みが特徴だ。 4児の母でもあるアンダーソン准教授は、3人目の子どもの泣き声が上の2人の子どものものと似ていることに気づき、このアプリのアイデアを着想。 研究チームでは、2000件以上の乳幼児の泣き声を集めてデータベースを作成し、アルゴリズムにこれを与えて、泣き声の強さ、長さ、泣き
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 開発中、利用するツールは少ない方が良いでしょう。様々なツールを使い分けていると、ついつい漏れが発生したり、集中力が切れてしまいがちです。集中するためにはツールも集中させるべきです。 今回紹介するtlogはGitリポジトリを使ってタイムトラッキングを行うソフトウェアです。 tlogの使い方 最初にログを作ります。 $ tlog create example そしてチェックアウトします。 $ tlog checkout example startでタスクを開始します。これで自動的に作業時間が計測されます。 $ tlog start -d "タスクです" displayを使うと現在のタスクが確認できます。 $ tlog display Log: example State: open P
歯が虫歯になりやすくなる小児のエナメル質形成不全が西日本に多く、東日本で少ない西高東低の分布を示すことが、日本小児歯科学会と富山大学の調査で明らかになった。全国規模の調査でエナメル質形成不全の有病率や地域差が分かったのはこれが初めてという。 それによると、エナメル質形成不全の有病率は全国で19.8%。地域別で見ると、北海道が14.0%、東北が11,7%、関東信越が18.5%、東海北陸が19.3%と東日本で低かったのに対し、近畿が22.3%、中国が19.8%、四国が28.1%、九州が25.3%と西日本で高い数字が出た。最も高い四国の数値は最低の東北の2.4倍になる。 エナメル質形成不全は歯を構成するエナメル質が正常に形成されない病気で、軽度なら生えたばかりの歯が黄色や茶色に変色しているのが特徴。重度になると歯が欠損して内部の象牙質が見えることもある。いずれのケースも虫歯になりやすく、前歯の場
母乳で育つハエトリグモの子、成長しても乳離れができない2018.12.03 10:0018,978 Ryan F. Mandelbaum - Gizmodo US [原文] ( 岡本玄介 ) 母性強しですね。 母親が身体からお乳を出して子供たちを育てるのは、哺乳類だけってイメージがありますよね。ですが中国で行われた最新の研究によると、ハエトリグモのお母さんたちもまた、母乳で育児をしていることが判明したのです。 動物は一旦飲み込んで柔らかくした食べ物や、未受精の卵、極端な場合には自分の肉体など、子孫にあらゆる種類の食糧を提供します。しかし特殊な母乳の様な成分の分泌は、哺乳類だけではなくほかの非哺乳類、さらには無脊椎動物でさえも出すことがあるんです。 この研究で興味深いのは、クモが母乳を生産するという事実だけでなく、母乳をどのくらいの期間提供できるのか? というところにもあります。 中国の研究
アステリア(旧インフォテリア)が先日リリースした、新Gravio。このコンセプトについては、以前の記事でお伝えした。 オフィスや店舗、学校でも簡単に導入できるIoT ―アステリア新Gravio登場 今回の記事では、具体的なGravioの使い方や、利用シーンについて、アステリア代表取締役社長/CEOの平野洋一郎氏と、副社長/CTOの北原淑行氏に、お話を伺った。(聞き手、株式会社アールジーン代表取締役 / IoTNEWS代表 小泉耕二) 7種類のセンサーとパソコンがあれば始められるIoT 小泉: Gravioは、センサーが無償貸与で付いて来るので、パソコンがあればすぐ始められるということですが、どういうことなのでしょうか。 北原: はい。Gravioには、5つのZigbeeで通信するセンサーと、2つのEnOceanで通信するセンサーを貸出提供しています。同梱のGravio レシーバー(写真右下
MoonBotは、ロボットを自分で組み立ててプログラミングをすることでロボティクスを学べるDIYキット。約1時間で組み立てられ、専用アプリをダウンロードすればブロックベースのビジュアルプログラミングができ、マシンビジョンなどを活用し自律走行やバスケットボールなどが楽しめる。24週間にわたり、子どもでも理解しやすい内容の課題がEメールで届くという通信教育付だ。 MoonBotはキャタピラーで旋回や前進ができる走行部をベースに、腕や首を動かせる人型ロボットを載せている。他にも、自律走行が可能なロボットカー「MoonRover」やバスケットボールが得意なアーム付きロボット「MoonMech」にも変形できる。 本体は電子モジュール、アルミニウム製ボディ、透明なプラスチックカバーなどで構成され、メタルギアサーボ×3がパワフルな動作を可能にする。メインコントローラーは、Arduino互換のフラッシュメ
業務現場の生産性を高める手段として熱い視線を集めているRPA(Robotic Process Automation)だが、その運用は一筋縄ではいかないことも多い。場当たり的な導入をすると、コストがかさむだけでなく、エラーで止まったり異常な動きをしたりするロボットのメンテナンスに追われるはめになる。そんな状態では業務プロセスの見直しが進むはずもなく、せっかくの導入が裏目に出てしまうことにもなりかねない。 今、RPAによる業務の自動化に成功している企業は、どのような試行錯誤を重ねてきたのか、そこからどんな知見を得て運用を改善しているのか――。2018年9月19日、ITmediaエンタープライズ編集部主催のイベント「実践的デジタルレイバー導入カンファレンス RPA、AI、botで働く人の能力を開放せよ」が開催され、RPAやAI、botなどの活用にいち早く取り組む企業の事例や、デジタルレイバーを取
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