日々の開発業務で培った技術的な知見や、よりよいプロダクト提供のための技術的な取り組みなどを積極的に紹介をしていきます。
クルマとクラウドがつながると、我々の生活は便利で快適になる。
10月25日に開幕した東京モーターショーにおいて、デンソーさんが「コネクティッドソリューション」と題したコーナーで、クルマと様々なサービスをつなげる仕組みを展示しています。
クルマの移動時間が家族との団らんの時間となったり、クルマの中がビジネス空間にもなる未来をモックカーで体験する「DENSO URBAN MOVES」、セキュアに荷物の受け渡しを実現する「トランクデリバリー」など。
2019年1月、ラスベガスで開催された「CES2019」では、エコモットのテレマティクス端末「HDL-900」の映像ストリーミング機能を使い、多拠点同時監視を実現する「セキュリティセンター」の展示を一緒にさせていただきました。
今回の東京モーターショーでは、デンソーさんとのコラボレーションをさらに一歩進めて「カーセキュリティ」を展示したので、本記事でレポートしたいと思います。
こんにちは！ソフトウェア開発部の古川です。
前回の投稿から部署が変わりました！
暫く前にはなりますが、弊社開発部の居室に、Amazon Echo が設置されました。
みんな集中モードに入ると、居室が静かになったりすることもあるので、
そんな時に、少し BGM でも流して雰囲気を変えられたらなぁという感じで導入されたようです。
しかし、Alexa に声をかけても返事貰えなかったり、
既定のコマンドしか反応してくれなかったりして、
中々アクティブに話しかけられなかったりしますよね。
弊社開発部では社内コミュニケーションツールに Slack も使っています。
https://slack.com/intl/ja-jp/
Slack でのテキスト入力は日常的なので、
Slack から Alexa に命令したいなぁと思い、個人的に作ってみたので、
弊社の環境にも取り入れて試してみました！
1年ほど前、ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワークを投稿しました。
Neural Network Console（以下、NNC）は、プログラムを組まずとも、ニューラルネットワークの設計・学習・検証・推論できるようになっています。インストールも展開するだけなので、Windowsでニューラルネットワークを始めようと思っている方には、おすすめのソフトウェアです。いろいろ使っていくと、学習結果を使て推論だけのシステムを作りたくなることでしょう。折角、学習したネットワークをクラウドやエッジで使わないのはもったいないと考えている方も多いと思います。
今回は、NNCで学習したネットワークを用いて、同じくソニーが公開しているNeural Network libraries（通称、nnabla。以下、nnabla）を使うことで、驚くほど簡単に推論システムを作る方法をご紹介します。
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GPUユーザー1は、様々なフレームワーク2や言語3で提供されるサンプルコードを試したり、バージョンアップによって動かなくなった過去コードのメンテナンス4に追われたりと、環境にまつわる問題に日々悩まされていました。
この問題に対する解は仮想環境の利用です。仮想環境はこのような問題を解決するのに役立ちますが、所詮フレームワークを切り替えたい位の話なので、VMwareなどの仮想マシンではいろんな意味で重すぎます。ほとんどのGPUユーザーに使われている仮想化が、コンテナ型のDockerです。5 以下、Dockerについては既に使っていること前提で、話を進めていこうと思います。
Docker6を使っていると、ちょっと気になることがあります。それは、dockerがデーモンで動いているし、イメージを立ち上げるには、実行時にsudoしないといけない7し、イメージ内ではrootになっていし、違和感満載8です。さらに、USBカメラ使いたいとかGUIしたいなどのちょっとしたことが面倒9です。
これは、まぁ慣れ的な話だし、慣れている人には慣れろと言われそうですが、他にいい方法があるハズです。
そこで、いきなりですが、結論です。そんなあなたは、
以上。
それでは、あなたをこの結論に誘う８つのことをご紹介します。
でかい (箱もでかいです)
以前投稿した
の続きです。
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みなさん、こんにちは
製品開発部の細川です。
先月、西日本を襲った記録的豪雨『平成30年7月豪雨（西日本豪雨）』では各地で河川の氾濫や土砂災害を引き起こし、一瞬にして尊い人命と財産が奪われました。
今回の豪雨による被害のお見舞いを申し上げますとともに、一日も早い復旧を心からお祈りいたします。
先日、個人的に災害復興支援の寄付金を『ふるさと納税』から寄付してみました。
自治体を直接指定し、応援メッセージを付けて支援できる仕組みはとても便利だと思います。
さて、現場の局所的な豪雨時に少しでも早く危険を察知（予測）し、いつでも避難できる準備を整えられるように、サインロイド２の『現地で計測した雨量』と『予測雨量』のデータを活用してみます。
私が初めてSONY社のNNC（Neural Network Console）を触ったのは、ちょうど一か月ぐらい前になります。「これでディープラーニングできちゃうのー？」という驚きで、ほんとでほんとでサプライズでした。GUIベースで、機能がゴテゴテせずシンプルにまとまっており、難しそうな印象はありません。
・・・という出会いをしたのですが、折角の感動が冷めやらぬうちに、私もNNC関係の記事を書いてようかと思います。前回の『ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワーク』はNNCの紹介とディープラーニングで日経平均株価を予想する実例でしたが、今回、私はNNCの学習結果を利用し、実際にシステムに組み込む方法を紹介します。
エコモット社内では、昨年から技術者向けに何度かニューラルネットワークや分析の勉強会をしています。
現実的には、技術者より非技術者（管理とか営業とか企画とかとか、プログラマーやＳＥではないという意味）の方が何らかの分析すべきデータを持っていて、資料の作成から何かしらの判断まで様々なレベルでデータを活用するという業務上の必要性が多く存在しているように思われます。すでにBIツールや統計ツールなどを活用する人もいて、近年ブームになっているディープラーニングを活用したいというニーズは間違いなく、この層にも訪れると考えられます。
エコモットでは、技術者以外もディープラーニング技術を活用してもらいたいと思い、２月に非技術者向け勉強会を開催しました。また、同様の内容を圧縮し、株式会社インサイトテクノロジー様が主催するSapporo Tech Bar #17にて発表させていただきました。（本ブログは、これらのまとめを兼ねたダイジェストです。）
今までディープラーニングをやるということは、ほぼほぼTensorflowとかChainerとか・・・とかとかのフレームワークを使ってプログラムを作ることと同義でした。しかし、ソニーのNeural Network Consoleがこの状況を一変させようとしています。（そうに違いない！）
こんにちは。開発部の対馬です。
今回は、GPS衛星とGPS端末が計測するデータの精度の関係について、という記事を書いてみようと思います。
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