優勝は長岡高専 ── 高専生がものづくりとディープラーニングで事業性を競う「DCON」結果速報 | Ledge.ai
高専生が「ものづくりの技術」と「ディープラーニング」を活用した作品によって生み出される「事業性」を競う「全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2019（以下 DCON2019）」が、グローバルサミット「AI/SUM（アイサム」内で開催された。 当日は全国の高専から選抜された8チームがピッチを行った。優勝したのは長岡工業高等専門学校 長岡高専プレラボチームだ。 バリュエーションは4億円、投資総額は4,000万円本戦に出場したチームは以下の通り。 ピッチでは、審査員となるベンチャーキャピタルが、ピッチ内容から投資を検討するか否かを◯か✕かで判断。イベント最後の表彰式で、仮想のバリュエーションと投資額が発表され、最も高い評価額が大きいチームが優勝となる。 最優秀賞を獲得した長岡高専プレラボチームの作品は、製造業などで使用されるアナログメータの値を、ラズペリーパイなどを活用したエッジデバイス
画像補完技術による衣服の除去 - ぱろすけ's website
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う（しかし見た目には自然な）風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
実践 コンピュータビジョン
コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●本書で扱うサンプルプログラムの説明（サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可）。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報
test 0 with Hifana crew at 4nchor5 La6
myoelectric sensor, electric stimulation device, and laser
レゴ マインドストーム公式サイト
直感的かつ包括的で、あらゆる環境に適応可能なレゴ®学習システムで、これまでのSTEAM学習の在り方を見直し、学ぶ楽しさを発見できるハンズオン（実体験型）授業をしましょう。遊びを通したハンズオン（実体験型）STEAM学習は、将来必要とされるスキルを身につけ、自信に満ちた生涯学習者として、児童・生徒たちの可能性を広げます。 レゴ®エデュケーションSPIKE™ベーシックは、遊びを通した学びとストーリー性のある問題解決型のアクティビティを通して、小学校低・中学年の子どもたちのSTEAM学習への意欲を高め、困難に立ち向かう力や自分で考える力を育てる、全く新しいSTEAM教材です。 直感的かつ包括的で、あらゆる環境に適応可能なレゴ®学習システムで、これまでのSTEAM学習の在り方を見直し、学ぶ楽しさを発見できるハンズオン（実体験型）授業をしましょう。遊びを通したハンズオン（実体験型）STEAM学習は、
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Doctor Who is back, louder and more chaotic than before
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男子中高生が将来なりたい職業1位は「ITエンジニア・プログラマー」 | スラド IT
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