Qiitaからのお引越し記事です。 目標 ステレオカメラ 概要 特徴 使用製品 パターンプロジェクションカメラ 概要 使用製品 iPhone ゾゾスーツ 工業製品(Ensenso, キーエンス) Time of Flight LiDAR Time of Flightの原理 特徴 スキャン型LiDAR フラッシュ型LiDAR 製品 Velodyne Series 追記 Livox Horizon iPhone iToF LiDAR 目標 通常のカメラは物体の明るさ、色を抽出するのに対し、距離センサは物体までの距離をセンシングします。そのため3DカメラやDepth Sensorなどと呼ばれたりします。 距離を知ることは多様なアプリケーションにおいて重要であり、例えば自動運転では前方車両までの正確な距離を知ることは必須です。またゲームなどのアプリケーションでは人の動作などを距離センサで抽出するK
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
最期を迎えた宇宙探査機たちのラストショットまとめ
最期を迎えた宇宙探査機たちのラストショットまとめ2023.10.15 22:0051,959 Isaac Schultz - Gizmodo US ［原文］ （ たもり ） これまでにいくつもの宇宙探査機が、人類の期待を背負って宇宙空間へと送り出されてきました。 彼らは｢科学のため｣という大義名分のもとに、役目を終えると地球の遥か彼方で壮絶な最期を迎えます。そんな探査機たちが目にした最後の景色を振り返りましょう。 DART探査機が最後に見た小惑星の地表2022年9月26日、小惑星にぶつかるDART探査機から送られてきた最後から2枚目の画像Image: NASA/Johns Hopkins APLNASAの二重小惑星進路変更実験（DART）探査機は初めから消える運命にありました。小惑星に体当たりするよう、開発者たちが設計していたからです。 2022年9月に任務完了したDARTミッションの目的
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海外就職： シンガポールでデータサイエンティストとして働くまでの話｜Yusuke Minami @Minyus86
シンガポールに来た経緯、Resume、OSS、Kaggle、（コーディング）面接対策、給与交渉体験、就労ビザについて、以下の方向けに書きます。 ・ 外資系企業との英語面接を控えている方 ・ 海外、特にシンガポールでの就職に興味がある方 ・ データサイエンティスト、MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアに興味がある方 前置き ・ こちらの記事は全文無料で公開していますが、最後にお願いがあります。 ・ 技術的な内容を含みますが、その部分は読み飛ばしていただいても問題ありません。 ・ あくまでも一個人の体験に基づきますので、参考にされるかどうは自己判断でお願いします。 シンガポールに来た経緯 私は2010年1月にエンジニアとして東京で働きはじめ、主に製造、自動車業界向けのセンサーデータ処理、解析、シミュレーション、コンピュータビジョンといったアプリケーションに携わっていました。
TechCrunch
Phone cameras have evolved a lot, with image processing becoming increasingly important and granular controls to help users tweak their images. Despite that, many people are still fond of old-school p
HEY's Gemfile
Gemfile � ��LV ��LV ruby '2.7.1' gem 'rails', github: 'rails/rails' gem 'tzinfo-data', '>= 1.2016.7' # Don't rely on OSX/Linux timezone data # Action Text gem 'actiontext', github: 'basecamp/actiontext', ref: 'okra' gem 'okra', github: 'basecamp/okra' # Drivers gem 'mysql2' gem 'sqlite3' # Used for asset generation in BK gem 'redis', '~> 4.0' gem 'redis_connectable', github: 'basecamp/redis_conne
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
簡単に利用できる PDF 文字認識 OCR 比較まとめ ～ AI OCR の頭抜けた実力 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M.です。今回は RPA にて PDF を OCR で読み取る検証をしたお話です。 TL;DR ・実用性は AI OCR しか勝たん。 ・AI OCR は Google vs Microsoft の構図。 両者精度高。 ・Google も Microsoft も API に無料枠があり Python などのプログラムで連携できる。 ・Microsoft は有料の RPA 連携機能が超絶楽勝なのでコードを書かない前提ならこっちも選択肢。非エンジニアでも楽々自動化できる。 ※関連記事 AI OCR でクレカ読み取りをやっています。 スマホNativeアプリでクレジットカード番号の読み取り機能の技術検証結果まとめ https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/technical_review_ocr_solutions_on_auto_detect
TechCrunch
Phone cameras have evolved a lot, with image processing becoming increasingly important and granular controls to help users tweak their images. Despite that, many people are still fond of old-school p
1.はじめに 今までのFaceSwapは、個別に学習プロセスが必要なため処理に時間がかかるのが難点でした。今回ご紹介するのは、個別の学習プロセス無しでFaceSwapを実現するSberSwapという技術です。 2.SberSwapとは？ 下記の図は、SberSwapのモデル図でAEI-Netと呼ばれており、３つの部分で構成されています。 １つ目がIdentity Encoderで、画像XsからベクトルZidを求めます。２つ目がMulti-level Attributes Encoderdで、U-Netと同様な構造を持ち画像Xtから特徴Zattを取り出します。そして、３つ目がAAD Generatorで、これらの情報から目的とする画像を生成します。 3.コード コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい
August 8, 2019 // Jef Spaleta Sensu, Inc. This post walks you through how Kubernetes works, breaking down the individual components to illustrate how K8s helps you manage the lifecycle of containerized applications. DevOps It’s no secret that the popularity of running containerized applications has exploded over the past several years. Being able to iterate and release an application by provisioni
直径なんと140キロ。過去最大の彗星が太陽系に接近中
直径なんと140キロ。過去最大の彗星が太陽系に接近中2022.04.14 23:00139,961 Kenji P. Miyajima リアル『ドント・ルック・アップ』にはならなそうでホッ…。 米航空宇宙局（NASA）のハッブル宇宙望遠鏡が捉えた画像を分析したところ、過去最大だったことが判明した彗星が太陽系に接近中なんだそうです。あ、でも地球には衝突しないので大丈夫ですよ。 直径140キロの彗星が時速3万5000kmで接近中このC/2014 UN271（またの名を｢バーナーディネリ・バーンスタイン彗星｣）と呼ばれる彗星は、2010年に天文学者のペドロ・バーナーディネリ氏とギャリー・バーンスタイン氏がチリのアーカイブ画像から発見したのですが、当時は太陽から48億キロも離れていたため、その明るさからかなりデカいには違いないけど大きさはわからないまま、注目されてきました。 新たにThe Astr
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長期インターン生の木村です。 今回、以前から興味を持っていた画像認識モデルにおける説明可能なAIのクラス活性化マッピング手法を調査してみました。 説明可能なAIとは 近年、深層学習ベースの画像認識モデルは製造業、医療、自動運転など至る場面で社会実装が進められていますが、ディープなラーニングを行っているだけに推論の判断根拠を人間が解釈できない問題があります。医療、自動運転のような命に関わる領域では安全性や公平性を担保できないために安心して導入できません。 このような問題を解決するのが「説明可能なAI(XAI)」です。 「説明可能なAI(XAI)」は、AIの推論結果を人間が解釈可能な形で出力する技術を指します。例えば、犬と猫が映っている画像を画像分類するAIが犬と推論した場合、モデルがどこを判断根拠としているかをヒートマップで可視化します。このヒートマップは、「顕著性マップ」と呼ばれます。 画
ハッブル宇宙望遠鏡が撮影した、約7200万光年の彼方にある銀河「DF2」の画像。DF2は、ダークマターがほとんどない奇妙な銀河である。ダークマターは銀河を1つにまとめている目に見えない接着剤のような物質なので、DF2にこれがほとんどないことは天文学者たちを当惑させている。（SCIENCE: NASA, ESA, STSCI, ZILI SHEN (YALE), PIETER VAN DOKKUM (YALE), SHANY DANIELI (IAS) IMAGE PROCESSING: ALYSSA PAGAN (STSCI)） 宇宙に存在する物質の80％以上を占めるダークマター（暗黒物質）。ところが2018年と19年、そのダークマターがほとんどないように見える2つの銀河が見つかった。一体どうやってできたのか、天文学者たちはそれ以来、頭を悩ませてきた。 「80億年ほど前に銀河と銀河が衝突し
satoru-takeuchi.hatenablog.com ↑この記事が Twitter の TL に流れてたから読んでみたら面白かったのでコードを書き始めた7年前*1から振り返りながら書いてみる。 コードが残っていたりするものは載せていきたい。思い出せる限りなるべく時系列順で書いていく。多少前後する。 「独学でプログラミングを始めるなら C 言語から」という文言に載せられ Windows のコマンドプロンプト*2で動く簡単のプログラムをいくつか作った。ほとんど入門書の写経 + αだった。例によってポインタがわからず、もっと酷いことに return もわからなくて*3一旦距離を置く。return がわからなかったので関数を使うことを割けていたので全部 main 関数に書いていた気がする。初めて黒い画面にバババーっと文字が出てきたときはめちゃくちゃ楽しかった。 Java とかいう言語を使い
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ノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」 - Qiita
はじめに 趣味でノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」を作りました。 その紹介の記事です。中身にOpenCVガッツリ使っているからアドカレOKですよね。。。👀？ ガッツリ使っているという意味では、GUI部分の DearPyGui のほうがガッツリ使っているかもしれませんが🤔 「Image-Processing-Node-Editor」とは 以下のように、ノードを接続していくことで、処理結果を可視化しながら画像処理が行えるツールです。 以下のような特徴があります。 主要な処理は全てPython ※ライブラリ部分除く 各処理を可視化しながら画像処理が試せる 自作ノードの追加が容易 (だと信じている) 記事書くために見直していましたが、イマイチ複雑ですわ、、、😇 OSS (Apache 2.0ライセンス) デフォルトでいくつかのAI機
この記事では，私の研究分野であるGPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイを行う． 以下，随時更新． 分岐発散 （Branch Divergence） 分岐発散とは Independent Thread Scheduling 分岐発散に対する最適化 Software based approaches Hardware based approaches その他 サーベイ論文 カーネル融合 （Kernel Fusion） Kernel Fusionとは 垂直融合（vertical fusion） 水平融合（horizontal fusion） Inner Thread Block Inter Thread Block カーネル融合に関する論文 その他のGPU関連の論文 Dimensionally redundant instruction elimination Others 分岐発散
The selection of areas and methods is heavily influenced by my own interests; the selected topics are biased towards representation and transfer learning and towards natural language processing (NLP). I tried to cover the papers that I was aware of but likely missed many relevant ones—feel free to highlight them in the comments below. In all, I discuss the following highlights: Scaling up—and down
There are millions of github repos and filtering them is an insane amount of work. It takes huge time, efforts and a lot more. We have done this for you. In this article we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended and most popular repositories and open source github projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by experts a
Photon: A high-performance WebAssembly image processing library.
Image Processing in WebAssembly Photon is a high-performance image processing library in WebAssembly that runs both natively and on the web. Features Photon outperforms even the fastest of libraries, and is powered with Rust, allowing for safe and secure image processing. Web-Assembly Friendly For web-based image processing, Photon is 4-10x faster than JS, leading to faster results, and less lag.
iOSDC 2019に参加してきたので、 発表者が頑張って作った発表資料をTwitterのタイムラインに埋もれないようにまとめました。 間違いがあれば訂正したいので、編集リクエストお願いします。 本当は、この記事ではなく、公式にiOSDCサイトに、代わりに公開していただけると助かります。 スライドは公開され次第追加していきます。 [訂正]スライドとビデオは公式サイトで見れるようになったようです。この記事いらなくなったやったね 1 Day 17:50 A スクリーン配信機能の実装が大変だったので知見をお伝えします B SwiftのStringの文字数の数え方を完全理解する 1 Day 18:10 普通に書くと即メモリーリーク！こんなに大変だけど俺はXamarin.iOSを使い続けるぜ！ 1 Day 18:40 A GoogleSpeechToTextを活用して音声を動画にした話 iOSDC
Intel，デスクトップPC向け第11世代Coreプロセッサ「Rocket Lake-S」を発表。14nmプロセスを使いながら6年ぶりにCPUコアを一新
Intel，デスクトップPC向け第11世代Coreプロセッサ「Rocket Lake-S」を発表。14nmプロセスを使いながら6年ぶりにCPUコアを一新 ライター：米田 聡 2021年3月17日，Intelは，デスクトップPC向けの第11世代Coreプロセッサを発表した。開発コードネーム「Rocket Lake-S」と呼ばれているプロセッサで，第10世代Coreプロセッサの後継となる製品だ。 Intelは，ここ数年のデスクトップ向けプロセッサで，2015年に登場した「Skylake」（第6世代Coreプロセッサ）系のCPUコアに改良を加えて使い続けてきた。それが今回のRocket Lake-Sでは，新しい「Cypress Cove」（サイプレスコーブ，開発コードネーム）アーキテクチャのCPUコアを採用することで，クロックあたりの処理性能を大幅に引き上げたというのが特徴だ。 さらに，CPUパ
ダークマターを失った奇妙な銀河、新たに奇妙な観測結果
ハッブル宇宙望遠鏡が撮影した、約7200万光年の彼方にある銀河「DF2」の画像。DF2は、ダークマターがほとんどない奇妙な銀河である。ダークマターは銀河を1つにまとめている目に見えない接着剤のような物質なので、DF2にこれがほとんどないことは天文学者たちを当惑させている。（SCIENCE: NASA, ESA, STSCI, ZILI SHEN (YALE), PIETER VAN DOKKUM (YALE), SHANY DANIELI (IAS) IMAGE PROCESSING: ALYSSA PAGAN (STSCI)） 宇宙に存在する物質の80％以上を占めるダークマター（暗黒物質）。ところが2018年と19年、そのダークマターがほとんどないように見える2つの銀河が見つかった。一体どうやってできたのか、天文学者たちはそれ以来、頭を悩ませてきた。 「80億年ほど前に銀河と銀河が衝突し
unjs/nitro+satori+sharpで動的OGP画像を自動生成する - くらげになりたい。
Nuxtだと、Nuxt SEO Kitのnuxt-og-imageを使えば、 vueコンポーネントとかHMLTをOG画像にできるけど、 unjs/nitroでもできないかなと思い、 いろいろ調べてみたときの備忘録(*´ω｀*) nuxt-og-imageの中をのぞいてみたら、 satoriとsharpを使ってたので、それを参考に実装してみた satori+sharpを使った画像生成 この3つのライブラリを使うと、HTMLをPNGに変換できるっぽい vercel/satori ... ReactNode(VNode)をSVGに変換 lovell/sharp ... SVGをPNGに変換 natemoo-re/satori-html ... HTMLをVNodeに変換 satoriはVercel社が出しているライブラリで、JSX形式で利用するっぽい。 なので、HTMLといってもReactNod
OriginalMarkedMotherboard Showing revision 'GH-001' from model SCPH-10000 only released in Japan. Thanks to the donations received, I was able to purchase this model and take a proper photo to allow me to identify most of the chips. I presume the chip at the bottom right corner is the 4 MB BIOS ROMMotherboard with important parts labelled A quick introductionThe PlayStation 2 was not one of the mo
TechCrunch
Phone cameras have evolved a lot, with image processing becoming increasingly important and granular controls to help users tweak their images. Despite that, many people are still fond of old-school p
TechCrunch
Phone cameras have evolved a lot, with image processing becoming increasingly important and granular controls to help users tweak their images. Despite that, many people are still fond of old-school p
ニューラルネットワークのPruningの最新動向について - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは．株式会社Ridge-iの@zawatsky_rと@machinery81です． 本記事ではPruningと呼ばれるニューラルネットワークの軽量化手法を紹介します． TL;DR Pruningとは？ Pruning手法の概要 手法の違いのポイント Structure Scoring Scheduling Fine-Tuning Pruningに関する論文の紹介 Unstructured Pruning Structured Pruning 自動モデル圧縮 Amc: AutoML for Model Compressionとその亜種 AutoPruner The Lottery Ticket Hypothesis メタ研究 To Prune, or Not to Prune: Exploring the Efficacy of Pruning for Model Compressi
The origin private file system Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The File System Standard introduces an origin private file system (OPFS) as a storage endpoint private to the origin of the page and not visible to the user that provides optional access to a special kind of file that is highly optimized for performance. Browser support The origin
入れ子になった3本のデブリ（岩や氷の破片や塵）の帯が、若い恒星フォーマルハウトを中心に約230億km外側まで広がっている。内側の帯2本は、見えていない複数の惑星の重力によって削り取られてできた可能性が高い。画像はジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）によって、周囲の物質がよく見えるよう恒星の光を遮って撮影されたもの。（IMAGE BY NASA, ESA, CSA; IMAGE PROCESSING: ANDRÁS GÁSPÁR, UNIVERSITY OF ARIZONA, AND ALYSSA PAGAN, STSCI） 米航空宇宙局（NASA）のジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）が新たに撮影した画像には、ある恒星を取り巻くデブリの帯が、驚くほど鮮やかにとらえられている。太陽系にある小惑星帯と同じように、砕けた岩石や氷や塵（ちり）からなるデブリが恒星の周りを回っているこうし
キャベチ🌎宇宙ヤバイch @uchuyabaich 天の川の過去最大の画像が公開されました。 膨大な数の天体が存在する天の川を撮影した新公開の観測データには、実に約33億2000万個もの天体が含まれていて、その容量は10TB以上になります。 拡大すると無数の恒星が見えますが、これらすべての周りに惑星や小惑星などの無数の天体が公転しています。 pic.twitter.com/Qo8sHHFNOw 2023-02-25 22:55:51 キャベチ🌎宇宙ヤバイch @uchuyabaich 詳細な解説はこちら→youtube.com/watch?v=BwPuGX… 実際のデータはこちら→worldwidetelescope.org/webclient/?wtm… 映像Credit:DECaPS2/DOE/FNAL/DECam/CTIO/NOIRLab/NSF/AURA Image proce
Posted Jun 2, 2021 2021-06-02T07:00:00-07:00 by Abdulrahman Alqabandi IntroductionWhen it comes to an application’s user interface (UI), one may care for the aesthetics, design consistency, simplicity, and clarity to ensure a good UI. However, an application like a browser where untrusted content is loaded, parsed, and given APIs to invoke all sorts of UIs then a new layer of concern appears: Desi
I’m excited to announce that Gatsby Inc. is joining Netlify in order to spread the growth of Gatsby and composable architectures across the entire web. To see how we got here, let’s start by rewinding back in time. Eight years ago, I was a front-end developer, and I fell in love with React. At the time, React was a tiny emerging framework for apps, but I wanted to build a website with it. So I too
スライド概要 ■ タイトル: すごすぎ！GPT-4oをPower Apps、Power Automateで楽しんでみよう！ - 日付: 2024年5月25日 - スピーカー: 出戻りガツオ（De’modori Gatsuo） - 主催: ビリビリ☆Power Apps 同好会 ### スピーカープロフィール - 名前: 出戻りガツオ（De’modori Gatsuo） - 役職: Microsoft 365 コンサルタント、インドの青鬼 語り隊 隊長 - スキル: Power Apps、Power Automate、Python、Excel VBA、Google Apps Script、RPA、Power BI、SharePoint #### セッション内容 1. テーマ紹介 - GPT-4o（オムニ）について - Azure OpenAI APIの使用方法とその事前準備 - 利用コストと
Dreamix: Video Diffusion Models are General Video Editors
Eyal Molad*,1, Eliahu Horwitz*,1,2, Dani Valevski*,1, Alex Rav Acha1, Yossi Matias1, Yael Pritch1, Yaniv Leviathan†,1, Yedid Hoshen†,1,2 1Google Research, 2The Hebrew University of Jerusalem *Indicates Equal Contribution, †Indicates Equal Advising Given a video and a text prompt, Dreamix edits the video while maintaining fidelity to color, posture, object size and camera pose, resulting in a tempo
Elixir and Rust is a good mix Author Name Jason Stiebs @peregrine @peregrine Image by Annie Ruygt This post is about using Rust with Elixir and how easily it can be done! If you want to deploy your Phoenix LiveView app right now, then check out how to get started. You could be up and running in minutes. Problem We need to perform a CPU intensive or system level programming task and there are just
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放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
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PHP: PHP 7.4.x から PHP 8.0.x への移行 - Manual
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恒星フォーマルハウトに新たな環、想定外の光景に科学者が絶賛
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