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*techとsportsに関するsh19910711のブックマーク (5)

  • ドコモでUIST2022に論文投稿し会議発表してきた話 - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

    DOCOMO R&D Advent Calender 2022の11日目を担当させて頂きます,クロステック開発部,第3企画開発担当の角谷です. 通常業務では,主に再生可能エネルギーや蓄電装置などエネルギー分野に関する研究・開発を行なっておりますが,今年のアドベントカレンダーでは,ドコモのR&Dで行われている「X-lab」という育成施策を通して,自分が興味のある分野・題材をテーマにHCI分野のトップカンファレンスの一つであるUIST2022にデモ参加させて頂くこととなりましたので,その際の会議の様子とその研究内容について簡単に紹介させて頂ければなと思います. そもそもX-labとは? 施策は「新技術構想~著名な国際会議での発表、事業部提案まで一連の業務を、指導者のサポートのもと行い、高い構想力・技術力・影響力を備え自立した高度技術者を育てるOJT形式の育成施策」でして,実際の活動はトップカ

    ドコモでUIST2022に論文投稿し会議発表してきた話 - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
    sh19910711
    sh19910711 2023/05/05
    2022 / "UIST: 参加人数は481人.そのうち日本は参加人数68人 / 要するに「実際のゴールなんて使わなくてもHMDの画面上に表示したゴールに向かってシュート練習すればある程度練習になるよね」といったことを証明する研究"
  • 7帖の室内で球速を測ってみる話 - すぎやまたいちのブログ

    こちらは ドワンゴ Advent Calendar 2021 4日目の記事です。 はじめに 新型コロナウイルス対策の一環としてテレワークが急速に普及し、今はご自宅でお仕事をされている方も多いのではないでしょうか。 私が働く会社でも、感染対策として昨年2月という比較的早い時期から原則在宅勤務が導入され、昨年7月にその制度が恒久化されました。 さて突然ですが、みなさんの仕事部屋に防球ネットは置いてありますか? 私はあります。(マウント) 仕事部屋です 防球ネットが仕事部屋にあると非常に便利です。仕事で溜まったストレスをいつでも軟式M号球に込めて防球ネットにぶつけて発散することが出来ます。 ただ、仕事部屋の広さは約7帖で、日の一般的な住宅の1室としては普通の広さかなと思いますが、軟式球を投げるにはあまりに狭過ぎます。 それでも防球ネットは安定して私の投げたボールを受け止めてくれるので素晴らしい

    7帖の室内で球速を測ってみる話 - すぎやまたいちのブログ
    sh19910711
    sh19910711 2022/06/15
    "防球ネットが仕事部屋にあると非常に便利です。仕事で溜まったストレスをいつでも軟式M号球に込めて防球ネットにぶつけて発散することが出来ます / 白色のボールを白色の壁の部屋で検出するのは難しい"
  • データを駆使して、爆速でフラフープを回せるようにした話【スポーツ×データ分析】|imaimai

    天高く馬肥ゆる秋ですね。みなさまいかがお過ごしでしょうか。 秋はスポーツの秋でもあります。馬だけではなく肥えてしまった皆様、運動をしましょうね。 さて、というわけで今日は運動のお話です。会社でめちゃくちゃ面白いおもちゃを手に入れたので、それを使って、スポーツにデータのメスを入れようとしています。今回はフラフープができない人を爆速でできるようにしたという話です。データをうまく扱えば、専門家がいなくてもそれらしきことが可能になるかもしれない、ということです。 おもちゃ※私がおもちゃと呼ぶときは、自分の好奇心と目的意識を満たすものに対する最大限の敬称です。 これです。e-skin MEVA。 Xenomaさんが開発している、腰・膝・お尻・かかとの動きが精緻にわかる素晴らしいスマートファブリックです。 最近のモーションキャプチャだと、Open Poseなどを用いて映像で解析するという方法もあります

    データを駆使して、爆速でフラフープを回せるようにした話【スポーツ×データ分析】|imaimai
    sh19910711
    sh19910711 2021/11/06
    "上手な人はみなほとんど同じ周期でフラフープを回している / お尻のリズムが取れてきた一方で、全く連動していない箇所 + それは「膝のZ軸」でした。つまり、お尻だけ回そうとしていて、膝を使えていなかった"
  • 機械学習で3塁コーチの盗塁サインを見破る | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ

    実験工作系有名YouTuberのマーク・ローバーさんの新作は、実用的で面白く、機械学習がどんなものかを野球ファンに強く印象づけるような動画です。野球のコーチが出すブロックサインを、機械学習を使って当ててしまおうという企画。 まずは子供の野球を使って単純なサインを当てるのですが(02:00)、これはサインと盗塁したかどうかを3通り入力しただけで当てられるようになってしまいます。この時点では、帽子と左耳を連続で触った時だけが盗塁の指示でした。 動画は04:00 あたりから機械学習の簡単な紹介をし、06:00 からは、50人の草コーチに尋ねたブロックサインの作り方を説明します。 ほとんどのコーチが、あらかじめ決めておいた場所=インディケーターを触った後にどこを触るかで、盗塁を伝えていることから、機械学習を使うまでもなく、90%の盗塁サインは見破れるとなりました。 残りの10% を見破るものとして

  • メジャーリーグがAWSの機械学習技術を用いて試合中のさまざまな情報をリアルタイム放送に反映へ

    by Brandon Mowinkel アメリカのメジャーリーグ(MLB)がAmazon Web Services(AWS)との連携を深めて、機械学習技術を用いてセイバーメトリクス分析情報などをリアルタイムにテレビ放送やネットに統合していくことを発表しました。 MLB, Amazon Web Services continue partnership https://www.mlb.com/news/mlb-amazon-web-services-continue-partnership/c-286242678 Amazon, MLB add machine-learned stats to cloud deal https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-mlb/amazon-mlb-add-machine-learned-stats-to

    メジャーリーグがAWSの機械学習技術を用いて試合中のさまざまな情報をリアルタイム放送に反映へ
    sh19910711
    sh19910711 2018/09/05
    re:Inventでバッティングセンターみたいなアトラクションやってたな
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