CX事業本部、大阪オフィスの小倉です。 私が所属している開発チームでは、毎週水曜日にふりかえりを実施しています。 ただ、最近は1週間前の出来事ですら忘れてしまっていて、振り返りのタイミングで「今週何してたっけ?」となることがありました。 幸い、プロジェクトに関する活動はほぼGitHub上で行われている為、今回API経由で一週間の活動内容を取得してみることにしました。 目標は自分が作成又はレビューしたPull Requestの取得です。 GitHubのAPIはREST APIもありますが、今回はGitHub GraphQL API v4を使ってみます。 GraphQL API Explorer 残念ながら現時点で、私はGraphQL何も分からないマンなので、ツールに頼ります。 GitHubには、GraphQL API Explorerというページがあり、 ここでGraphQL APIを記述し
Microsoft公式ブログAzure AIは現地時間17日、同社の"Computer vision"に関する新たなツールセットをGitHubに設置したことを発表した。 リポジトリにはPytorchを深層学習ライブラリの基礎として動作させるモデルやリソースが5つのシナリオ(Classification、Similarity、Detection、Action Recognition、Crowd Counting)に分類され、Jupyter notebooks形式で提供されている。 (Nearly) Everything you need to know about computer vision in one repo動画より抜粋 公式ブログには、Action Recognitionの動作サンプルの様子が動画で公開されており、手書きでノートに書くと"writing"、本を読むと"readin
フェンシング選手の太田雄貴さんが12月17日、Rhizomatiks、Dentsu Lab Tokyoと共同開発したフェンシング視覚化システム「Points of a sword visualization system」をInstagramで公開しました。剣先の軌道をリアルタイムでAR合成して新体操のリボンのように表示するもので、初心者でも何が起きているのか一目で理解できるようになりそうです。 剣先の軌道が赤と緑の光でリアルタイムに表示されます(画像は太田雄貴Instagramから) 駆け引きが分かりやすくなりそうです(画像は太田雄貴Instagramから) ポイントが入ったところ(画像は太田雄貴Instagramから) このシステムの名称は「Points of a sword visualization system」で、「高円宮杯 JAL PRESENTS FENCING WORLD
シンプルな動画トリミングツール。 MOV / AVI / MP4 / WMV / RM / MPG / MKV / WEBM といった動画ファイル内の特定場面を、無劣化で高速に切り出すことができます。 切り出す場面を複数指定する機能や、フォルダ内の動画をワンクリックで次々と読み込んでいく機能... などが付いています。 「Simple video cutter」は、その名の通りシンプルな動画カッティングツールです。 指定した動画ファイル内の特定場面を切り出すことができる動画トリミングツールで、フォルダ内の動画を流れるように処理していけるところが大きな特徴。 ほとんどの操作はショートカットキーで実行することができ、またフォルダ内のファイルをワンクリックで次々に読み込んでいくことができるため、大量に溜まった動画も素早く効率よく処理していくことが可能となっています。 対応しているフォーマットは、
Linux Daily Topics 2019年12月19日欧CERNが進める脱Microsoftプロジェクト「MALT」、代替ソリューションが一部公開 ここ数年、全方位に"オープンソースLOVE"をアピールしているMicrosoftだが、その一方でOfficeやWindows Serverなどプロプライエタリ製品のライセンス料は、同社のビジネスにおけるもっとも重要な収益の柱である。しかもその料金は年々高騰を続けており、多くの企業がコスト削減のためにこの縛りから抜けたいと願いつつも、複雑怪奇なライセンス体系と、Windows 7やWindows Server 2003などレガシー環境の上に構築したアプリケーションの移植がボトルネックとなっていることも多い。 こうしたMicrosoft製品の支配から脱却すべく、オープンソースやクラウドへの移行を積極的に進める動きがグローバルで起こっており、た
NVMeストレージはデータ転送の高速さがメリットだが、ファイルシステムがボトルネックとなり十分な性能が出せないことがある。ボトルネックの原因を特定し、NVMeストレージの性能を向上させる方法について説明する。 フラッシュストレージの性能を最大限に生かすために登場したストレージインタフェース規格「NVMe」(Non-Volatile Memory Express)。このNVMeに準拠したストレージは、データ処理の遅延の少なさが特徴だ。一方でストレージへのデータの保管や読み書きを制御する「ファイルシステム」がボトルネックとなり、人工知能(AI)技術など処理の高速さが求められるシステムでは、想定した性能が出ないことがある。 たくさんのハードウェアを用意することで、ファイルシステムのボトルネックを回避しようとするベンダーもある。しかしそうすると価格が高くなり、予算に限りのある企業にとっては手が出し
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。(外部サイト) キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円~(サーバー、カメラ、ライセンス含む)だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5%以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)技術を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発した。 キヤノンが開発した映像解析技術は、ネットワークカメラで撮影した映像や、ビデオ管理ソフトウエアに保管した録画映像から人の頭部を検出することで、人が密集している状況でも、人数をカウントすることが可能となる。また、指定した領域の中にいる人数の表示や、推移のグラフ表示ができるため、混雑状況の把握や分析に活用することができる。加えて、対応できる画角が広いためカメラの設置場所の自由度が高く、さらにGPUを搭載していないPCでも動作するため、設置・運用コストを抑制することができるという。 これにより、都市や公共施設、スタジアムなどの監視においてデータを活用した警備計画の立案、警備員の効率的な配置に役立つほか、イベント会場や店舗での集客状況
キヤノンは、ディープラーニング(深層学習)技術を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発しました。 群衆人数のカウント例 ディープラーニング技術を用いた解析イメージ 近年、防犯や防災、人の混雑状況の把握、マーケティングなど、さまざまな用途において、ネットワークカメラで撮影した映像の活用が進んでいます。中でも、世界各地で開催される大規模なイベントなどにおいて、万全の警備や適切な誘導のために、混雑状況をリアルタイムに把握したいというニーズが高まっています。 一方、これまでの動体や人物の顔を検出する映像解析技術は、人が密集する混雑した状況では、体の重なりや顔の向きなどの影響を受けるため、群衆人数を正確に数えることが難しいという課題がありました。このような課題を解決するため、キヤノンは、ディープラーニング技術を用いた映像解析技
by rawf8 「トイレ休憩」の名の通り、トイレが従業員の避難所として機能するがために、職場でトイレの個室がなかなかあかない……という経験をしたことがある人も多いはず。トイレで割かれる多くの時間によって生産性が奪われてしまうということで、従業員がトイレで過ごす時間を25%削減できるようにした便器「StandardToilet」が開発されました。 StandardToilet.Net https://www.standardtoilet.net/ Toilets that are tilted downwards by 13 degrees to stop workers spending too long on the loo | Daily Mail Online https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-7801245/Toile
JPCERTコーディネーションセンター(JPCERT/CC)は12月18日、CyberNewsFlash「Wi-Fi ルータを安全に使う上での注意」を公開した。 同日、デジタルライフ協会(DLPA)も「ご家庭で、Wi-Fiルータをより安全にお使い頂くために」として、 Wi-Fiルータの使用方法について注意をまとめた提言を発表している。JPCERT/CCでも、Wi-FiルータのデフォルトのIDやパスワードを悪用されて侵入され、マルウェア感染などの被害につながったという報告を複数受けているという。 JPCERT/CCでは、Wi-Fiルータを安全に使う際の注意点として、「最新のファームウェアの適用」と「 デフォルトの設定からの見直し」を挙げている。 PCと同様、Wi-Fiルータに関しても定期的に脆弱性が報告されており、Japan Vulnerability Notes(JVN) に情報が公開され
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