RT @wireless_power: ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi

バーチャル実験装置のメリット ・現実にはコストや安全面で採用できない制御対象を扱える ・大人数でも実験装置を1人1台用意できる ・機材の消耗や安全性についての配慮の多くが不要 ・1回の試行に要する時間の短縮 ・遠隔への対応 バーチャル実験装置による制御教育 https://t.co/oYJXkyGIic

「使われる技術の創造」金出 武雄 https://t.co/rSzQGkfHCG

CNNを用いたファッション画像のシルエット分類の解説論文。 Neural Network Consoleを使った実験の進め方が具体的に記載されている。 深層ニューラルネットによるファッション画像のシルエット識別の実現に向けた試み (日本感性工学会論文誌 2019) https://t.co/IL6R5lcXAR https://t.co/7W7ow73FS9

レストランにおけるロボット導入による従業員の変化をアンケートおよびインタビュー結果から分析。結果として、ロボット導入に対する肯定的な意見が得られた。 レストランにおけるサービス配膳ロボット導入による従業員満足と生産計画に関する一考察 (JSAI 2020) https://t.co/L7AIGvkJi7

画像認識（YOLO v3 + VGG10）により、アボカドの食べ頃判断支援を行う。 深層学習を用いたアボカドの追熟段階分類手法の提案 (JSAI 2020) https://t.co/vG1Wq7CKpF https://t.co/RUV1wxMKCP

Comparison Study of Deep Anomaly Detection Techniques in Images 画像における深層異常検知手法の性能比較 https://t.co/bJSbTVMI3O

Residual Reinforcement Learningについて勉強しよう。 https://t.co/TJctSJIS8r

・SSDによる果実検出→検出領域の切り出し→CNNによる熟度判定 ・熟度判定は5クラスのクラス分類にて行う ・目視での誤判定は1.1 %、提案手法での誤判定は4 % 深層学習を利用したウメ「露茜」の画像による熟度分類 https://t.co/EKhXWEJaU9 https://t.co/snasuEO4xS

調理動画からディープラーニング物体検出（SSD）により調理アイテムを検出→時系列変化の分析→調理のユーザ特性把握 物体検出を用いた調理の時系列パターンによる分類 https://t.co/KS9eTGOm9U https://t.co/x7JPAUYndW

セグメンテーションで特殊ごみを識別するごみ識別AIを開発。ごみ識別AIは自動クレーンシステムに組み込む。 ごみ性状を把握する AI の活用によるごみ焼却施設の運転業務の省力化 https://t.co/XnGjBBUZsf https://t.co/lMlu41uJfp

CADデータがそのまま使えるのは良いな。 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality)を用いた設計支援システム https://t.co/OznMsOPXMa

地下埋蔵物をAR表示すると浮いてるように見えちゃうのはどうしたものかと悩んでいたのだが、なるほど開口部つけて表面部分の透明度を徐々に変えていけばいいのか　https://t.co/E4yczcM43h https://t.co/LY4LeC4kxt

こちら自分のメタバース解説論文（34ページの長さ…）、公開されました。情報処理学会の会員の皆さまはそのまま読めます。非会員の方は600円ぐらいです https://t.co/PzK5iWjp5b メタバースの成立と未来 -新しい時間と空間の獲得へ向けて- 三宅 陽一郎 情報処理, Vol.63, No.7, pp.e3-e36 https://t.co/sd7EB25wDM

ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi

今月の人工知能学会誌，学生フォーラムでは，大阪大の長井隆行先生にインタビューを行いました AIやロボティクス研究の今後に関する議論や学生・若手研究者へのメッセージを伺っています https://t.co/Hp104JOy4g

#妄想旅ラジオ 第89回で紹介した論文「摩周湖に分布するザリガニについて」は下のリンクで原文が読めます 興味がある方はこちらからどうぞ https://t.co/jJlc4SZbTb