[2023-10-29] 🔥 PaddleSeg 2.9版本发布！详细发版信息请参考Release Note。 增加对多标签分割Multi-label segmentation，提供数据转换代码及结果可视化，实现对一系列语义分割模型的多标签分割支持。 发布轻量视觉大模型MobileSAM，实现更快速的SAM推理。 支持量化蒸馏训练压缩功能Quant Aware Distillation Training Compression，对PP-LiteSeg、PP-MobileSeg、OCRNet、SegFormer-B0增加量化训练压缩功能，提升推理速度。 [2023-09-01] 🔥🔥 飞桨AI套件 PaddleX 发布全新版本，围绕飞桨精选模型提供了一站式、全流程、高效率的开发平台，希望助力AI技术快速落地、使人人成为AI Developer！欢迎大家使用和共建。 [2022-04-1

ソニーグループ株式会社は、不整地を安定かつ高効率に移動できる6脚車輪ロボットを新たに開発した。開発はソニーグループの研究開発組織である R＆Dセンターによるもの。 駆動には独自開発のシングルオムニホイールを採用し、駆動軸16軸の自由度。移動可能段差は最大30cm。 このロボットは、接地部分に車輪アクチュエーターを搭載した6本の脚構造を持つ「6脚車輪構成」。平地では車輪移動を行い、階段などの段差の昇降では脚移動と車輪移動を併用する。これによって、整地・不整地が混在する環境においても、安定かつ高効率な移動を実現する。 また、ロボット関連技術の国際学会「IROS(International Conference on Intelligent Robots and Systems) 2021」にて発表した 4脚歩行ロボットの設計思想を継承しており、動作中・静止中ともに機体の脚部にかかる負荷を分散す

お茶の水女子大学の石井綾郁大学院生と椎尾一郎教授らは、ＤＩＹ（日曜大工）に用いられるレーザーカッターで木の板に炭化配線を引く技術を開発した。レーザーの焦点をずらして木の板を焼き切らずに焦がす。木の表面が炭化すると電気が流れる。実際に配線を静電容量センサーや回転角センサーとして利用できた。木肌に炭で模様を作りデザインと電子回路を組み合わせた創作に提案していく。 市販の連続波レーザー加工機で木の板を炭化させる。焦点距離から５ミリメートルずらし、レーザー出力が１８―３０ワット、レーザー走査速度が秒速３８０ミリ―４６０ミリメートルの条件で８―１５回加熱すると最適な炭化配線が得られた。炭化する深さは１ミリメートル程度。配線の表面抵抗率は木材によって変わり、１平方センチメートル当たり２５―７５オームだった。 金属配線と比べると抵抗が大きいが、配線を太くすれば抵抗を下げられる。配線長はレーザー加工機のサ

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効率的な匂い源探索に複数感覚の情報統合が必要であることを発見これまで複雑環境下での匂い源探索行動を観察する方法がなかったが、VRシステムを開発したことで可能にガス漏れ探索機やレスキューロボットへの応用に期待 大阪大学大学院基礎工学研究科の大学院生の山田真由さん（博士前期課程）、大橋ひろ乃特任研究員(常勤)、細田耕教授、志垣俊介助教、東京工業大学工学院システム制御系の倉林大輔教授の研究グループは、効率的な匂い源探索に複数感覚の情報統合が必要であることを世界で初めて明らかにしました。 これまで、生物の匂い源探索行動に風や視覚情報を使うことが知られていましたが、それらの情報がどのような状況下でどのように行動に反映されているかについては解明されていませんでした。 今回、志垣俊介助教らの研究グループは、昆虫用VRを開発することで、複雑環境下での匂い源探索行動を解析することを可能にしました。この行動解

Should you use PyTorch vs TensorFlow in 2023? This guide walks through the major pros and cons of PyTorch vs TensorFlow, and how you can pick the right framework. PyTorch and TensorFlow are far and away the two most popular Deep Learning frameworks today. The debate over which framework is superior is a longstanding point of contentious debate, with each camp having its share of fervent supporters

はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh

初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 機械学習を勉強したことのある方であれば，変分ベイズ（VB：variational bayes）の難しさには辟易したことがあるでしょう。私自身，学部生時代に意気揚々と機械学習のバイブルと言われている「パターン認識と機械学習（通称PRML）」を手に取って中身をペラペラめくってみたのですが，あまりの難しさから途方に暮れてしまったことを覚えています。 機械学習の登竜門は，変分ベイズ（変分推論）だと私は考えています。また，VAE（変分オートエンコーダ；variational autoencoder）に代表されるように，変分ベイズは最近の深層学習ブームにおいて理論面の立役者となっている側面もあります。一方で，多くの書籍やWeb上の資料では式変形の行間が詰ま

「CEOに身代金を要求したい」 こんにちは、PSIRTマネージャのただただし（tdtds）です。この記事はfreee Developers Advent Calendar 2021 18日目です。 freeeにjoinしてから早くも14ヶ月がすぎました。freeeでは毎年10月に全社障害訓練をしていて、昨年は入社したてで右も左もわからないままAWS上の本番環境（のレプリカ）に侵入してDBをぶっ壊す役目をさせられたのも良い思い出です*1。 で、上の「CEOに身代金を要求したい」という物騒な相談は、今年の訓練計画の話です。話を持ち掛けてきたのはCIOの土佐。昨年は主要サービスが落ちて、開発チームが対応にあたる中、ビジネスサイドも顧客対応などで訓練参加しましたが、今年はさらに、経営サイドまで巻き込もうというゴール設定がされたわけですね。腕が鳴ります。 ゴールは「CEOに4BTCを要求する」 ゴー

スマートグラスは、次にヒットするテクノロジーになるだろう。そう考えられていた時から、もう10年近く経つ。2021年現在、スマートグラスは私たちの日常生活の一部にはなっておらず、消費者向けテクノロジーの歴史の中で忘れられつつある。 中国の家電大手OPPOは、そうした状況を変えたいと考えており、スマートグラスをトレンドにすることを目指して、同分野の製品を初めて発表した。「OPPO Air Glass」と呼ばれる同社の軽量スマートグラスは、ユーザーの「日常生活を支援する」ことを目的としている。 OPPO Air Glassは基本的に、1本のメガネと、そのフレームの右側に磁力でくっつく、追加のフレームアタッチメントが付属したメガネのセットだ。磁石コンポーネントが含まれるアタッチメントの方のフレームには、プロジェクター、マザーボード、「Snapdragon Wear 4100」プラットフォーム、バッ

転がり軸受には様々な種類があります。転がり軸受にはどんな種類があり、それぞれがどのような特徴を持っているのか・・・代表的なものを解説していきます。本記事では、多種多様な軸受けの中でも“玉軸受“に焦点を当てて解説します。 転がり軸受の種類や特徴をざっくり知りたい！！ 軸受けの基礎を学びたい、復習したい！！ 本記事はそんなあなたにうってつけです。分かりやすく解説していきますよ。それではいきましょう！ 転がり軸受の分類 転がり軸受は ・転動体の種類 ・受けることのできる荷重の方向 で分類することができます。 転動体は"玉"、"コロ"の二種類、力の方向は"軸方向（スラスト）"、"径方向（ラジアル）"の二種類で分類することができます。 玉軸受は、基本的に転がり抵抗が小さく、高速使用に適しています。コロ軸受に比べて、負荷能力は小さいですが、スラスト・ラジアル荷重の両方向を受けることも可能です。静音性に

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