DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜DQN（Deep Q Network）以前からRainbow、またApe-Xまでのゲームタスクを扱った深層強化学習アルゴリズムの概観。 ※ 分かりにくい箇所や、不正確な記載があればコメントいただけると嬉しいです。
平らなシートに凹凸感を“書き込む”「磁性触覚印刷技術」を開発
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：鵜浦博夫、以下 NTT）は、非常に簡素な構成でさまざまな凹凸触覚刺激を提示できる磁性触覚印刷技術を開発しました。 本技術では、2枚の薄い磁性ゴムシートのみを用いて触覚提示を行うことができます。シート同士をこすり合わせると、シート表面は平らであるのに、まるでボコボコとした凹凸がシート間にあるかのような感覚を生み出します。磁性触覚印刷技術はこのシート上に発生する凹凸感を編集、シート上に書き込むための技術です。触覚提示に電源を必要とせず、一度書き込まれた凹凸感は長期間保持されるため、おもちゃや本、床や壁面へと、今後触覚コンテンツの幅を広げる展開が期待されます。 研究の背景 コンテンツ産業はこの数十年間、視覚・聴覚を対象とした技術の進歩とともに拡大してきました。映像・音声技術は、インタラクティビティを獲得するとテレビゲームを生み出し、没入
自己組織化する組織Tealとは何者なのか？
四月末に、ギリシャのロードス島にて行われたNext Stage World Gatheringという国際会議（というよりワークショップ）に参加してきました。 これは、知る人ぞ知るビジョナリーな思想書とも言えるReinventing Organizationという本に書かれている、LinuxやTEDのような、組織の使命に共感した人々が地理を超えてゆるく繋がり、自律分散型で組織を運営していくTeal型組織の実現を実践する人々が知見を交換し合う場でした。 Tealという組織は、まだ日本では（多分世界でも）新しい組織の考え方ですが、自律分散型の組織作りとしてザッポスが導入するホラクラシーなどの仕組みがその一つの実践例として知られています。 biotopeは、チームや会社などの組織が、自分たちが持つ創造性を最大限に発揮し、具体化し続ける環境づくりやプロセスの支援を行なうことで、自律的で持続可能な組織
グローバルシャッター機能を実現する画素並列A/D変換器搭載 裏面照射型CMOSイメージセンサーを開発
報道資料 ここに掲載されている情報は、発表日現在の情報です。 検索日と情報が異なる可能性がございますので、 あらかじめご了承ください。 2018年2月13日 グローバルシャッター機能※1を実現する画素並列A/D変換器搭載 裏面照射型CMOSイメージセンサーを開発 ※1：画素信号を1行毎に読み出す為に起こるCMOSイメージセンサー特有の画像の歪み（フォーカルプレーン歪み）を解消する機能 ソニー株式会社 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 ソニーは、新開発のA/D変換器を画素毎に配置し、全画素同時に露光したアナログ信号を各々即座にデジタル変換（画素並列A/D変換）することで、グローバルシャッター機能※1を実現した、有効画素数146万画素の裏面照射型CMOSイメージセンサーを開発しました。 本成果は、2018年2月11日（日）から米国サンフランシスコで開催されているISSCC（国際固体
ソニー、画像の歪みを解消する裏面照射型CMOSセンサを開発
ソニーは、A/D変換器を画素ごとに配置し、全画素同時に露光したアナログ信号を即座にデジタル変換することで、グローバルシャッター機能を実現した裏面照射型CMOSイメージセンサを開発した。米国サンフランシスコで開催されているISSCC（国際固体素子回路会議）で発表した。 現在のカラムA/D変換方式のCMOSイメージセンサは、画素で光電変換したアナログ信号を行ごとにA/D変換して読み出すため、行毎の読み出し時間のずれによる画像の歪み（フォーカルプレーン歪み）が発生してしまっていた。裏面照射型CMOSイメージセンサーでグローバルシャッター機能は、新開発の低電流動作可能で小型のA/D変換器をすべての画素の下に配置し、全画素同時に露光したアナログ信号を即座にデジタル変換（画素並列A/D変換）した後に、デジタルメモリで信号を一時保持。これにより、行ごとの読み出し時間のずれによるフォーカルプレーン歪みを解
Cloud TPU ベータ版 提供開始 | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 2 月 12 日、Product Manager である John Barrus と Zak Stone によって投稿されたもの（投稿はこちら）の一部を抄訳したものです。投稿全文の翻訳については、後日 GCP Japan Blog に掲載します。 本日、Cloud TPU ベータ版を GCP で公開しました。 Cloud TPU (Tensor Processing Unit）は、TensorFlow で実装された特定の機械学習ワークロードの高速化及びスケールアップのために、Google が一からデザイン・開発した機械学習用のアクセラレータです。 今回提供を開始した Cloud TPU は、1 つのユニットあたり最大 180 TFlopsの浮動小数点演算と 64 GB の超高帯域幅メモリを搭載しています。これらのユニットは、複数のユニットと接続できるように設計されて
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Shizuoka Point Cloud DB
ソニー、"グローバルシャッター機能"搭載のCMOSセンサーを開発 「画素並列A/D変換」でフォーカルプレーン歪みを解消