アグリ・インフォサイエンス提唱者　慶應義塾大学・神成准教授に聞く農業の未来 文：高下 義弘 ／写真：中島 正之（特記なき写真）　08.14.2017 農作業にITを活用することで、生産性を大きく向上させるケースが増えている。ITを使って高度な農業を実現する「アグリ・インフォサイエンス（AI：農業情報科学）」の提唱者で政府のIT政策にも関わる慶應義塾大学の神成淳司准教授に、「AI農業」が拓く日本の将来と、政府が推進している「農業プラットフォーム」構想の現状を聞いた。 ──農作業にITを活用することで、生産性を大きく向上させることに成功した農家が増えています。ITの専門家であり、農業IT政策の推進に携わる立場から、こうした状況をどう評価していますか。 神成：私は「AI農業」を提唱していまして、政府が推進している農業IT構想の中で具現化に向けて動き出しています。ここで言うAIは人工知能ではなく、

小説では、同じ言葉を連続で使うと、語彙力がなく残念な感じに見えます。たとえば、「電話する」「電話する」「電話する」と1ページに何度も出てくると、他の表現を知らないのかと読者に思われてしまいます。しかし、書いている本人は、存外こうした単語の被りに気付きません。 そこで、小説を書き始めてから、かなり早い段階で、この単語近傍探索を行なうツールを作り、必要と思った時には利用してきました。ただし、この処理に対して最適化し過ぎた文章を書くと、今度は表現に無理やり感が出て、読みにくい言い回しになるので注意が必要です。特別目立ちそうなところだけ修正するのがよいです。 さて、この単語近傍探索ですが、初期の頃は形態素解析を利用していませんでした。「kuromoji.js」が作られたのが2015年と最近なのと、実は形態素解析をしなくても、それなりの精度で目的の処理を達成できていたからです。 漢字が連続している部

kuromoji.js JavaScript implementation of Japanese morphological analyzer. This is a pure JavaScript porting of Kuromoji. You can see how kuromoji.js works in demo site. Directory Directory tree is as follows: build/ kuromoji.js -- JavaScript file for browser (Browserified) demo/ -- Demo dict/ -- Dictionaries for tokenizer (gzipped) example/ -- Examples to use in Node.js src/ -- JavaScript source t

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DAC オーディオ ラズパイ Raspberry Pi はポータブルオーディオプレーヤーの夢を見るか?【前編】（ラズパイ・ポタアン化計画） 皆さん、Raspberry Pi Zero Wは既に入手済みだろうか？ さて、すっかり一部界隈に定着化しつつあるラズパイ・オーディオだけど、兼ねてから興味はありつつも幾つか理由があって後回しにしていた、ラズパイ・オーディオのポータブル使用について、ようやく取りかかるタイミングが来たように思っていて、今後一気にブームが加速する可能性すら感じている状況だ。 というわけで、今回は「Raspberry Piは高音質ポータブルオーディオプレーヤーの夢は見るか？」と、ボクの中では割とベタなタイトルをつけて、この辺り、ラズパイ・オーディオをモバイル用途で使用する場合の実現方法や、課題、使用感などについて書いてみたいと思う。 なお、こちらも、前回2回で紹介したTIME

aptX-LL Bluetooth オーディオ aptX-HD/LDACでも不十分？Bluetoothオーディオに感じる音質の壁とは。 ここしばらく、Bluetoothオーディオを試していて実感している事。 それはまず、その劇的な進化だろう。過去に比べればずっとBluetoothオーディオの音は良くなっており、また、aptX-LLによる音声遅延の改善も驚くべきもので、ついにBluetoothオーディオが実用に耐えるものになったと言い切って良いかと思う。 ただし。「良くなっているからこそ気づく」点が無いわけでもない。それは、幾ら改善したと言ったところで、最高音質を目指す場合には、Bluetoothオーディオにはやはり仕様上の「音質の壁」が存在するという事だ。 なお、それはaptX-HDだろうとLDACだとしても同様の問題を抱えている。 今回は、この辺り、ボクがBluetoothオーディオ、特

deeplearn.js is an open-source library that brings performant machine learning building blocks to the web, allowing you to train neural networks in a browser or run pre-trained models in inference mode. We provide an API that closely mirrors the TensorFlow eager API. deeplearn.js was originally developed by the Google Brain PAIR team to build powerful interactive machine learning tools for the bro

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

LilyPad ArduinoはArduinoシリーズの一種で、_服や帽子やバッグなどの布地に縫い付けて使う_ことを目的としています。 配線には、導電糸（電気を通す糸）を使います。パッドとの接続はハンダ付けではなく、導電糸を_しばりつける_ことによって行います。そのため、パッドはかなり大きく作ってあります。 様々な機能を持つ周辺モジュールが提供されていることも特長です。明るさセンサ、加速度センサ、スイッチ、LED、ブザー、バイブレータなどなどです。 プログラムの書き込みは、基板上のピンヘッダ（横向き6ピン）にシリアルインターフェースを接続して行います。FTDI USBシリアル変換アダプター（5 V/3.3 V切り替え機能付き）等をお使いいただけます。 特徴 動作電圧 : 2.7 ～ 5.5 V 動作周波数 : 8 MHz サイズ：外形50 mm/厚さ 0.8 mm（プリント基板部分） 資料

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