この収納グッズなら、生活感どころか高級感を出しちゃうぞ｜マイ定番スタイル | ROOMIE（ルーミー）
そんな生活感を消し去りつつ、突っ張れるヤツ。ありましたよ！ いや〜素直にコレがスゴいんですよね。縦方向の突っ張り棒なんですが、徹底的に生活感を消してます。 まるで最初から存在していたかのようなたたずまい。妥協の”だ”の字もないですね。 むしろ高級感を醸し出す ざらついたアイアンの質感に、安っぽさは全くありません。 耐加重も10kgなので、大抵のものは引っ掛けたり、テーブルに置いたり出来ますよ。 要所のダイヤルは真鍮。高級感があって、真鍮好きな僕としては、「あ……好き」ってなっちゃいます。 残念なところ：穴があく、キズがつく オプションのテーブルなどはネジを柱に押し付けるタイプ。 なので、高さを変えようとするたびに塗装が削れて見栄えが……。 加えて、柱自体の高さ調整はネジ釘式なので、一度しっかり位置をきめたら必ず穴が空きます。 最初調整しながら設置してたら、無駄に穴が空いちゃいました……。
自分の気持ちを思いっきり伝える画像をサクッと作成してツイートできるウェブサービス「Moji → Pic」
「Moji → Pic」は「言葉だけのツイートじゃ、自分の想いを表現するには足りない……」というときにピッタリな画像を、PCやスマートフォンでサクッと作れるウェブサービスです。今回はスマートフォンで「思いっきり伝える」画像を作成してみました。 Moji → Pic：思いっきり伝えよう https://mojipic.f-arts.work/ まずは公式ページにアクセスします。Moji → Picはログインせずに利用することも可能ですが、ログインするとTwitterなどに作成した画像をすぐに投稿できるとのことなので、今回はログインして利用してみることに。「5秒でログイン」をタップしてログインします。 Twitter、Facebook、Googleアカウントでログイン可能です。「Twitter」をタップしてTwitterにログインします。 「Moji → Picにアカウントの利用を許可しますか
【機械学習入門】「K-meansクラスタリング」というのをやってみる♬競馬騎手評価;PCAとクラスタ数 - Qiita
前回の記事でグラフは相関が見えていることを示したが、今回は全てのデータを使って、本格的にクラスタ分類し、どの騎手がという分析をする。 ただし、重要な知見として、以下の事項は教訓として意識する必要がありそうです。 「最も重要な点は，クラスタリングは探索的 (exploratory) なデータ解析手法であって，分割は必ず何らかの主観や視点に基づいているということです．よって，クラスタリングした結果は，データの要約などの知見を得るために用い，客観的な証拠として用いてはなりません．」参考②から引用 また、今回の記事は、ほぼ参考①のコードと技術を使っています。 【参考】 ・①k-meansの最適なクラスター数を調べる方法 ・②クラスタリング (クラスター分析) ・③クラスタ数を自動推定するX-means法を調べてみた やったこと ・データの事前処理をする ・競馬騎手データの全データを使う⇒相関が見え
Windows 10ミニTips(353) Windows 10からIEを取り除く
「Windows 10ミニTips」は各回の作成時点で最新のWindows 10環境を使用しています。 Microsoftが正式表明しているように、Internet Explorerはすでにレガシーな存在であり、Microsoft Edgeなど最新ブラウザーへの切り替えが強く推奨されている。Windows 10では、旧来環境との互換性を維持するためにInternet Explorer 11を保持しているが、使う場面が皆無であれば削除してかまわない。 「設定」もしくはコントロールパネルから削除可能 Microsoftは米国時間2019年2月7日の公式ブログで、Internet Explorer（以下、IE）の利用をやめることを呼びかけた。 IEが技術的負債であることは明らかで、Windows 10にはMicrosoft Edgeという新たなWebブラウザーも用意している（もっともMicros
Git History - ビジュアル的な差分表示
バージョン管理の肝と言えるのが差分表示でしょう。何か誤った更新があっても確認ができて、必要に応じて差し戻すこともできます。多くの場合、上下または左右に並べて比較できるようになっています。 今回はその新しい表示方式としてGit Historyを紹介します。ビジュアル的に優れた格好良い差分ビューワーです。 Git Historyの使い方 Git HistoryはGitHub上のファイルを開いた状態で、github.comをgithub.githistory.xyzにすると差分表示になります（公開されているファイルの場合）。その表示は以下のようになります。 上に出ているコミッターを切り替えると、アニメーションしながらその時のコードになります。 実際に試しているところです。 Git Historyは細かく見比べるときには使いづらいですが、雰囲気としてどれくらい変わったかを把握するには十分です。ある
水中でも音楽を楽しめる骨伝導型ワイヤレスヘッドホン「Zygo」は水泳教室にピッタリ|ガジェット通信 GetNews
泳ぎながら音楽は聴けない…おそらく多くの人たちが今までそう思ってきただろう。しかし、これからはそんな常識も少しずつ変わっていくかもしれない。 今回紹介する「Zygo」はむしろ水中で使うために生まれてきたワイヤレスヘッドホンだ。 ・骨伝導で水中でも音楽を楽しめる！ Zygoは、IP68基準の防水ワイヤレスヘッドホンで、水中には不向きなスピーカーの代わりに骨伝導で音楽を届ける技術を採用している。ワイヤレスヘッドホンなので、泳いでいる最中に邪魔にならないよう、耳のそばから後頭部にかけてピッタリと密着するつくりになっている。 一般的なBluetooth通信だと水中には届かないのだが、スマホとヘッドホンの間を経由するトランスミッターがついているため、音楽にかぎらずスマホ上の好きなオーディオコンテンツを楽しむことができるというわけだ。 ・水中でコーチの声も届くように さらに面白いのが、このトランスミッ
データサイエンスや機械学習のチートシートを最も効率的に収集する方法 - Qiita
機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化 Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt
Regex101 - ブラウザから利用できる正規表現チェックツール | ソフトアンテナ
柔軟で多機能な検索・置換を可能とする「正規表現」。 多数のプログラミング言語に搭載されている便利な表現ですが、多機能なだけに作成した正規表現が実際にマッチするのかどうか自信が持てなくて困っているという方もいるかもしれません。 本日紹介する「Regex101」はそのような場合に便利な正規表現のチェックツールです。スウェーデンの開発者Firas Dib氏らによって作成されたソフトウェアで、ブラウザからインタラクティブに正規表現を確認することが可能となっています。 単にマッチするかどうかが確認できるだけでなく、入力した正規表現の説明がインタラクティブに表示されるので、自分の理解が正しいのかを確かめつつ使用することが可能です。正規表現の種類もPCRE(PHP)、ECMAScript(JavaScript)、Python、Golangと切り替えることができます。 以下使用方法を説明します。 Rege
海外旅行好き必見！モバイルバッテリーを搭載したパスポートケース「SKYLIGHT」で手元スッキリ|ガジェット通信 GetNews
海外旅行を多くする人ならわかると思うが、空港〜飛行機内ではやたらと手元がかさばるもの。手持ちバッグに合わせて、搭乗までに取り出す頻度の多いパスポートと搭乗チケット、機内で出入国カード/税関申告書を記入するためのペン、その他イヤホンやスマホなど、いちいち手持ちバッグから取り出すと面倒なものばかりだ。 そんな時にこそ今回紹介するパスポートケース「Skylight」は役に立つかもしれない。 ・モバイルバッテリー搭載のパスポートケース？ Skylightにはパスポートを収納するスペースだけでなく、搭乗チケット、ペン、カードや紙幣、スマホ、イヤホンを収納するスペースまで備えた万能なパスポートケースだ。1番のポイントは、本体に4000mAhのモバイルバッテリーも搭載されているという点だ。 充電ケーブルアダプタもついているため、iPhone/Androidともに充電することができる。最近は空港で充電でき
吸盤に押し付けるだけでしっかり吸着！小さい車載ホルダーなので場所も取りにくい！ | 教えて君.net
車を運転する人にとって運転中のスマートフォン置き場は重要だ。カバンやポケットの中に入れていると言う方も多いだろうが、例えばスマートフォンをカーナビにして使う場合など、見える位置に置いておきたい場合もあるだろう。そんな時に役に立つのが今回紹介するNPET 真空車載ホルダーだ。 縦置きも横置きも自由自在！両面テープ取り付けもエアコン吹き出し口取り付けも、どちらでも選べる！ NPET 真空車載ホルダーは、吸盤でスマホをしっかりホールドするタイプの車載ホルダー。スマートフォンを吸盤部分にグッと押し付けると、吸盤の空気を抜き出すことによって真空状態にし、しっかりとスマートフォンを固定できる。非常にしっかりくっつけるので、最大負荷重量は5キログラムもある。 通常のスマホホルダーの場合はサイドアームがあり、そのアームでスマートフォンを固定するので、固定の仕方によってはサイドにあるホームボタンやボリューム
マウスだこや腱鞘炎に悩むデスクワーカーに クラウドファンディングで人気を集めた超軽量リストパッド「mouSmooth」が一般発売
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています 長時間のPC作業による“マウスだこ”や、腱鞘炎に悩む人に向けた超軽量リストパッド「mouSmooth」がAmazon.co.jpなどで一般発売を開始しました。 ※マウスだこ……手首と机（またはマウスパッド）の間に生じる摩擦や圧力でできてしまうタコ mouSmooth 昨年11月に開始したCAMPFIREでのクラウドファンディングで、目標金額15万円の2倍以上の支援（達成率231％）が集まったリストバンド型のリストレスト。特徴として、1日中着けていても重さを感じない約15グラムという軽さと、肌触りの良さ（机上での滑りの良さ）や耐摩耗性、そして机上と手首の間に緩衝性や浮揚性（ふようせい）に優れた「TC-1000ポリエチレンパッド」を配置することで、長時間の作業からくる手首の疲労を未然に防ぐ仕様となっています。 マウスでの使用例 ペンでの
育てたAIが無用の長物に？ 難航する教師データ集め
今回は、「画像データ収集の当てなくAI画像認識の導入を決める」というミスジャッジについて説明します。 ミスジャッジ（3）画像データ収集の当てなくAI画像認識の導入を決める 今日におけるAI画像認識の基盤技術はディープラーニング（深層学習）です。ディープラーニングでは、大量のデータの中から、同一と指定されたデータに共通する「特徴」を自動で抽出します。例えば、あやめ（花）は、葉の先がとがっているという特徴が抽出されるでしょう。そして、抽出した特徴をもとに認識するための「頭脳」を生成し、今起きている事象が、教師データと同じ特徴を持つか否かを判断していきます。 時折、こうしたディープラーニングを活用したAI画像認識に関して、「教師画像は何枚いるの？」「認識率は何パーセント？」といった疑問を耳にします。ただし、このいずれに対しても画一的な答えは存在しません。AI画像認識の認識率は、認識したい対象物や
Makuake｜電源不要！スペースも取らない！コリほぐしローラー付きスタイリッシュなチェアです！｜Makuake（マクアケ）
応援ありがとうございます！ 日本での公共強度テストもクリアしております。新しいシーズンに、リフレッシュできるピボット、引き続きよろしくお願いいたしま... 「 ピボット 」 は電源不要！スペースも取らない！コリほぐしローラー付きスタイリッシュなチェアです！ アームレストを両サイドにスライドさせることにより、背もたれに連結された指圧ローラーがスライド・回転して、背中や腰に適度な刺激を与え、筋肉のコリをほぐし、疲れをとります。 「 ピボット 」は、座ったままアームレストを両サイドにスライドさせるだけ ! ! アームレストを、両サイドにスライドする事で連動する8つの指圧ローラーが背もたれの隙間から背中や腰を心地よく刺激します。刺激により、リフレッシュでき、家庭では癒しを、オフィスでは快適で能率の良いデスクワークを実現します。 ① 電源不要！8個の指圧ローラーが背中や腰の疲れをやわらげます！ ②
「Winrise」 - マウスポインタのデスクトップ端への移動で、あらかじめ指定しておいたウィンドウがサッと表示される
Winrise マウスポインタのデスクトップ端への移動で、あらかじめ指定しておいたウィンドウがサッと表示される マウスポインタをデスクトップ端に移動させることにより、あらかじめ指定しておいたウィンドウをその場に表示させることができるソフト。「Winrise」は、マウスポインタの移動をトリガーに、ユーザの指定したウィンドウを一時的に表示するデスクトップアクセサリ。デスクトップの四つの角（隅）または上下左右辺の計8ヵ所それぞれに、表示させたいウィンドウを個別に設定できる。マウスポインタが離れると、当該ウィンドウが消える（非表示になる）仕組み。よく使うファイルの内容をサッと確認したいようなときに便利だ。 起動するとタスクトレイに常駐。タスクトレイアイコンの右クリックで表示されるメニューで「マウスポインタの位置」と「表示されるウィンドウ」を設定する。マウスポインタの位置は、左下隅、下端、右下隅、左
GanttProject: free project management tool for Windows, macOS and Linux
Available for Windows, macOS and Linux. Downloads in seconds, installs instantly and ready to build projects immediately with zero setup. Simple, intuitive and uncluttered user interface will let you break down the work, build a Gantt chart, assign resources and calculate project costs in minutes. If you need some guidance into the basics of working with GanttProject, please watch this awesome vid
イェール大学、fMRIを用いて脳活動から人の眼球運動をCNNを用いて推定し視覚化するアプローチを発表
イェール大学、fMRIを用いて脳活動から人の眼球運動をCNNを用いて推定し視覚化するアプローチを発表 2018-12-06 イェール大学の研究チームは、fMRIを用いて脳活動から人がどこを注視しているかを機械学習を用いて推定し視覚化するアプローチを発表しました。 論文：Predicting eye movement patterns from fMRI responses to natural scenes 著者：Thomas P. O’Connell, Marvin M. Chun 所属：Yale University, Yale School of Medicine 上段：参加者にfMRIで表示した画像。下段：参加者の脳活動から推定された目の動きを元画像に色付きで関心領域をオーバーレイしている画像。白とピンクの領域は、人々が注意を向けた場所を示している。 本論文は、fMRIの活動から眼
フィールドワークの”見える化”でスマートファクトリーを実現する――巡回・点検業務における効率化のポイントとは?
インタビュー PR提供：アヴネット フィールドワークの”見える化”でスマートファクトリーを実現する――巡回・点検業務における効率化のポイントとは? 製造業におけるInternet of Things(IoT)の代表例として、現在注目を集めている「スマートファクトリー」。これは、工場内のさまざまな機器がインターネットに接続し、そのデータから製品の品質や状態、工作機械の故障予測までを可視化できるというものだ。しかし、スマートファクトリーを実現するには膨大な数の機器やセンサーから情報を集める必要があると同時に、データの精度や製品の品質を保持するうえで、巡回・点検業務の果たす役割は大きいといえる。 本稿では、工場でのフィールドワークにおける巡回・点検業務を効率化するソフトウェアと、クリティカルな環境での使用に適したハードウェア(タブレット端末)を組み合わせたソリューションを手掛けるSCSK北海道と
ＡＤＨＤの子ども、脳に特徴出現 福井大学チームがＡＩで解析 | 医療 | 福井のニュース | 福井新聞ONLINE
気が散りやすい、落ち着きがないといった注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）の子どもは、脳の特定の部位に特徴が現れることを、福井大学子どものこころの発達研究センター（福井県永平寺町）の友田明美教授、ジョン・ミンヨン特命助教らの研究チームが人工知能（ＡＩ）による解析で明らかにした。現在は専門医の面接や症状のチェックリストで行われている診断の精度向上、治療効果の確認につながる成果としている。 国立研究開発法人科学技術振興機構との共同研究で、現地１２月３日付の英科学誌電子速報版に掲載された。 友田教授らは、ＡＤＨＤと診断された福井県内の７～１５歳の３９人と、ＡＤＨＤや他の精神疾患がなく年齢や知能指数が同程度の３４人の脳構造を、磁気共鳴画像装置（ＭＲＩ）で撮影。脳全体を１４８の領域に分け、それぞれの領域で皮質と呼ばれる部分の厚みや面積をＡＩで解析した。 この結果、ＡＤＨＤの場合、人の意思決定に大きな役割を
Automagi、ドコモのAIシステムの開発を支援--映像から運転中の“居眠り”を検知
深層学習（ディープラーニング）による画像解析の技術などを強みとするAutomagiは12月5日、AIを活用して映像から居眠り運転を検知する、NTTドコモのシステムの開発を支援したと発表した。 ドコモは、自動車の運転中に事故を引き起こす要因のひとつである居眠り運転を防止するため、スマートフォンのカメラで運転者の映像を撮り、居眠りの予兆を映像から判断するシステムを開発した。運転者の居眠りを分析するソリューションは、専用のドライブレコーダーなどの端末が必要となるケースがほとんどだが、同システムは運転者が使用しているスマートフォンに専用アプリをインストールだけで、居眠りの分析が可能になるという。 居眠りを防ぐためにアプリから定期的に音声による呼びかけや長時間運転時に休憩を促す機能のほか、居眠りを検知した場合はスマートフォンから大きなブザー音を鳴らして運転手の注意を換気し、さらに運転者の会社や家族に
インフルエンサーとターゲットの親和性判断「インフルエンサーアナリティクス」開始 | Web担当者Forum
人工知能(AI)関連技術開発のAIQは、インフルエンサー(大きな影響力がある人)をマーケティングに活用したい企業向けに、リーチしたいターゲットとの親和性が判断できるサービス「インフルエンサーアナリティクス」を始める、と11月30日発表した。インフルエンサーの写真共有アプリ「Instagram」をAIが分析する。 インフルエンサーマーケティングのインフルエンサー選定では、インフルエンサーの趣味・好みや投稿内容、フォロワー(ファン)の属性とのマッチングが重要になることから、提供する。現状ではフォロワーの数だけでインフルエンサーが選ばれることが多く、導入効果が最大化できていないケースも見受けられるという。 インフルエンサーの投稿内容や膨大な数のフォロワーの属性の確認は人では難しいが、独自のプロファイリングAIで実現する。分析に必要な情報はインフルエンサーのInstagramアカウントだけとなる。
【東大・松尾研発iLect】数学・プログラミング知識不要「DL4Biz」提供開始 ── もう“AI”という言葉に振り回されない | Ledge.ai
東京大学松尾研究室が開発したAI人材教育コンテンツを、東京大学から正式にライセンスを受け、学外向けに提供している唯一の事業者であるiLectが、非エンジニア・技術職向け「DL4Biz：AI革命とビジネス講座」の提供を開始しました。 DL4Bizは、経営者層や管理職を主な対象として、AI技術（Deep Learning技術）の本質を理解し、自社ビジネスへテクノロジーを活かす知識や思考方法を提供するといいます。 AI技術を聞くだけ・見るだけではなく「実際に体験する」あらゆる分野に多大な影響を与えているのが、ディープラーニング。しかし、技術は聞いたり、見たりするだけでは、本質的な理解とは程遠いです。 テクノロジーを実際に体験することで、
第1回：データ・AI活用のつまづきポイント（今までの開発を通して溜まったノウハウなど） | AI専門ニュースメディア AINOW
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社 営業マーケティング本部 データ・IoTデザイン部 データディレクター 加藤 大己氏 （右）データサイエンティスト 吉田 孟弘氏（左） おざけんです。今回は、データを活用して企業課題を解決するソリューションセンター「IoTデザインセンターbyニフクラ」を運営する富士通クラウドテクノロジーズ株式会社（FJCT）からデータの利活用について全3回に渡ってノウハウをお伝えできればと思います。 今回は、プロジェクト開始前と開始後の２つのセクションにわけ、どんな課題がある企業が多いのか？ その課題をどのように解決すべきか？を紐解いていきます。 特に多くの企業では蓄積したデータがありながらも、データ分析や機械学習のために、どのように利用できるかが曖昧なパターンが多いです。普段から多くの企業のデータ活用の課題を解決しているFJCTの現場から、ノウハウを共有してもらいまし
PCA Color Augmentationを拡張してTensorFlow/Keras向けに実装した
PCA Color AugmentationはAlexNetの論文に示された画像向けのData Augmentationですが、画像用だけではなく、テンソルの固有値分解をすることで構造化データに対しても使えるようにしてみました。これの解説と効果を書きます。 リポジトリ こちら https://github.com/koshian2/PCAColorAugmentation PCA Color Augmentationとは？ AlexNetの論文に出てきた画像向けData Augmentationアルゴリズム。主成分分析を用いて、カラーチャンネルあたりの固有値、固有ベクトルを計算し、それをもとに色（データ）の分布に見合ったノイズを付加する。 一言で言えば、よく用いられているカラーチャンネルシフトよりもかなり自然で賢いアルゴリズムですね。AlexNet自体はディープラーニングの論文で1､2を争
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