パナソニックの画像解析プラットフォーム「Vieureka」 －パナソニック 藤田氏、茶木氏インタビュー | IoT NEWS
2019-05-142019-04-03 パナソニックの画像解析プラットフォーム「Vieureka」 －パナソニック 藤田氏、茶木氏インタビュー IoTによって、数百万台〜数十億台がつながる世界。意味のある画像を収集するデバイスとして必要な要件として、エッジ側である程度の画像処理を行えることは言うまでもない。 一方で、数百万台というデバイスが、スーパーや駅などありとあらゆるところに配置されるとしたら、それらの個別のデバイスマネージメントには何が必要なのだろう。 実運用を考えると、複数あるカメラデバイスの上で動くファームウエアやアプリのバージョンがすべて揃っているということはあり得ない。そこで、利用企業（ユーザ）単位、設置場所単位、カメラ単位、でそれらを管理することが必要になる。 今回、こういった課題を解決するビジョンセンシングプラットフォームができたということで、パナソニック株式会社 ビジ
劣微分・劣勾配と共役関数の可視化 - Qiita
最適化や凸解析の本のわりと序盤に登場するトピックに 劣微分・劣勾配 と 共役関数 があります。いずれも凸関数にとって特に重要な概念ですが、通常の書籍だと当然動きのない図でしか描かれていないため、イメージしづらい方もいるでしょう。そこで代表的な凸関数について、劣微分・劣勾配および共役関数のアニメーションを作りました（初めて本格的にGoogle Colabを使いました）。本の図よりはもっと鮮やかにイメージでき理解が深まるかと思います。なお、厳密には「閉真凸関数」などと呼ぶべき箇所を簡単のために単に「凸関数」と記述しています。厳密な定義などは専門書（例えば [福島2001,冨岡2015]）を参照ください。 多変数関数 $f$ のある一点 $x$ での傾き（昇る方向）を表すベクトルを 勾配 と呼び $\nabla f(x)$ と表しますが、微分不可能な点では勾配を求めることができません。この問題を
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