よりスマートな住まいの実現

人工知能システムは、居住者により良い体験を提供する、よりスマートな住宅を作るのに役立つ。人工知能システムは、私たちが通常手動で行っている様々な作業を代行してくれる。例えば、スマート・サーモスタットはあなたの好みを学習し、家庭内の希望する温度に調整することができる。AIはまた、エネルギー消費を節約するために必要でない機器のスイッチを切ることもでき、最終的には電気代を節約しながら二酸化炭素排出量も減らすことができる。

ホームセキュリティの強化

AIを搭載したホームセキュリティシステムは、従来のセキュリティアラームよりも進化している。見慣れた顔を認識し、侵入者を素早く検知できるため、泥棒に気づかれにくくなる。ドアや窓などの侵入口にセンサーを接続することで、侵入者の侵入を困難にするセキュリティ・システムもある。また、リアルタイムで自宅を監視し、アラートを受け取ったり、録画された映像をリモートで見ることもできる。

快適性と利便性の向上

AI搭載住宅のメリットのひとつは、生活がより快適で便利になることだ。例えば、濡れた洗濯物をそのままにしておくのは心配かもしれない。しかし、スマート洗濯機を使えば、帰宅予定時刻までに洗濯が終わるようにスケジュールを組むことができる。スマート・デバイスはリアルタイムで相互に通信し、あなたの好みに基づいてインテリジェントな決定を下すことができる。コーヒーメーカーを自動化すれば、起床前に好みのコーヒーを用意することができる。

より良い健康管理

AIを搭載した家電製品の中には、健康増進に役立つものもある。例えば、スマート枕は、あなたがいつ眠りにつき、いつ目覚めたかを追跡し、睡眠の質をモニターし、役立つ提案を提供することができる。また、スマート・デバイスは、薬の服用や血圧のモニタリングをリマインドしてくれるので、医者に行く手間が省ける。

将来の可能性

家庭でのAIの利用はこれで終わりではない。スマートホームの技術は絶えず拡大し、改良されている。スマートミラーの例を見ればわかるように、AIのような技術には間違いなく無限の可能性がある。スマートミラーは、ユーザーを認識し、時刻や天気の最新情報を提供し、音楽やビデオを再生することもできる。また、メイクアップやスキンケア、ワークアウトの方法、さらには体型に合わせた新しい服装の提案など、個人に合わせたアドバイスをしてくれるかもしれない。

家庭で最も役立つロボット

ホームオートメーションの領域では、ロボットが強力なツールとして登場し、利便性と効率性を大幅に向上させている。例えば、ルンバは自律型掃除機で、家の中をナビゲートし、人間の手を煩わせることなく床をピカピカに保つ。同様に、Robomowはロボット芝刈り機で、くつろいでいる間に芝生を丁寧に刈り込んでくれる。キッチン面では、ジューン・オーブンのようなロボットが人工知能を活用し、食事を完璧に調理する。さらに、アマゾンのアレクサやグーグルホームのようなAIアシスタントベースのデバイスは、様々なホームオートメーションデバイスを制御するためのセントラルハブとして機能し、まさにスマートホームのコンセプトを体現している。

結論

人工知能技術は、人々の生活を向上させながら、日常的な問題にスマートな解決策を提供することで、住宅所有に革命をもたらしている。AIが進化・発展し続けるにつれて、家庭でAIを使ってできることに限界はなくなるだろう。住宅における人工知能は、テクノロジーがいかに私たちの日常生活に便利さと美しさをもたらすことができたかを示す完璧な例だ。私たちとともに進化し、私たちの暮らし方に合わせて、住まいをより現実的なものにしてくれるのだ。結論として、より快適で、安全で、便利で、最新のテクノロジーを駆使した住まいを求める人にとって、AIを住まいに取り入れることはその答えとなる！

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優れたソリューションを作成するには、入力データのソースを知ることが重要です。たとえば、サービスリクエストの管理についてサポートが必要な場合は、最小限のAI実装で適切に拡張できるIntercomなどのアプリを使用してください。

このセクションでは、人々がより良い意思決定を行うのに役立つAIテクノロジーの開発と有用性について説明します。まず、AI会話の出発点は、問題の定式化でなければならないことを説明します。問題を解決し、結果を確認して出力できるようになったら、成功したことがわかります。最初のセクションは、AIが意思決定をより正確にする方法についてでした。

データ処理の最初のステップの1つは、ソースを判別することです。信頼性、このデータを統合する方法、およびデータの使用方法に関する質問には、多くの考慮が必要です。データを操作するときは、手順がどれほど困難または複雑であっても目標を達成できるように、データを正しく処理することが重要です。

一次データの品質は重要ではありません。これは、AIと人間の入力によるより良い倫理的慣行に従ってスケーリングすることができます。データ処理後、正規化して、その正規化に基づいてアルゴリズムを作成します。

たとえば、数値サンプルを使用してこれを行うことができます。変数を上げるか、定数を掛けます。これにより、複雑なモデリングと分析で非線形効果（線形モデルを使用）を取得し、データセットに共通するパターンを特定できます。オーディオ処理または画像で周波数応答（またはSIFTアルゴリズム）を正しく解釈するには、フーリエ変換を実行する必要がある場合があります.

機械学習には、正規化とデータ準備の基本的な理解が必要です。これが完了すると、ニーズに合ったアーキテクチャを決定し、成功への準備を整えることができます。多層ニューラルネットワークの利点の1つは、複雑な数学的依存関係のモデリングです。これにより、意思決定が容易になります。

これで、ニューラルネットワークの開発を開始する準備が整いました。新しい段階には、学習アルゴリズムの選択、学習アルゴリズムの適用、視覚化、および品質評価が含まれます。犬にそれらのコマンドを教えるのと同じように、学習プロセスは非常に簡単です。

ニューラルネットワークは、1つまたは複数の人工ニューロンが非同期的に相互接続されたコンピューターシステムです。ニューラルネットは、ニューラルネットワークの入力から受け取ったデータから学習して、比較サンプルの最終結果にいくらか類似したさまざまな結果を予測できるポイントに到達するようにトレーニングできます。成功する人工知能の作成に使用できる複数の学習アルゴリズムがあります。

AIの最終的な動作は、一連の初期データ、それらの処理と正規化の手順、使用される学習アルゴリズム、および学習結果の有効性をチェックするための基準から得られます。機械とその数学的モデルの間の可能な限り最良の相互作用を促進するために、この段階でいくつかのアプローチ（強化学習）を使用することが重要です。

トレーニングプロセス中に行う決定の1つは、テストセットとして使用されるデータの量と、トレーニングセットとして使用されるデータの量です。正確な結果が得られるように、テストデータセットのパーセンテージは他のすべてのデータセットを表す必要があります。

以前は、トレーニングデータの80％をニューラルネットワークに使用し、20％をテストに使用することがしばしば推奨されていました。ただし、ディープラーニングへの新しいアプローチでは、データの最大99％をトレーニングに使用し、データの1％以下をテストに使用する必要があることが示唆されています。このプロセスで開発チームはどのような役割を担う必要がありますか？どのように

チームの一部はトレーニングを行い、他の部分はアルゴリズムをテストして、AIが問題をどれだけ正確に解決するかを確認します。

ニューラルネットワークは、さまざまなタスクに対して正確な結果を生成する能力のためにますます人気が高まっています。それらは完璧ではありませんが、必要なレベルの精度をかなり簡単に提供できます。

AIモデルには、誤検知と誤検知の両方の結果を出力する独自の機能があります。偽陽性または偽陰性のどちらの診断が自分の状態に最適であるかを決定するのは、ユーザーとしてのあなた次第です。 AIは別のセーフティネットを提供するので、いつでも安全にプレイできます！ AIモデルのもう1つの用途は、空港で次のテロリストを見つけることです。これにより、追加の

何かの将来の結果を予測しようとすると、それがうまくいかず、不一致につながる可能性があります。これがマークを見逃したり、期待どおりではないことが判明した結果を構築したりする場合でも、ニューラルネットワークのトレーニングには多くの試行錯誤が必要です。

ニューラルネットワークのプログラミングで最も難しい側面の1つは、メモリと一般化のバランスをとる方法です。成功、コスト、好みを測定する方法はたくさんありますが、ビジネスの目標と常に一致しているとは限りません。ただし、このコンポーネントを最適に最適化していることを確認するために、これらの質問をできるだけ早く覚えておく必要があります。

すべてのデータが同じように作成されるわけではないため、データセットが完璧であるかどうかを判断するのは困難です。これが、開発チームがニューラルネットワークを使用して機械学習に最適なパラメーターを設定し、そのプロセスの結果を本番環境で使用できるようにする理由です。それは、ソリューションの既製のソフトウェアアプリケーション、またはスケーラブルで効果的なシステムをチェックした後でのみです。

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会議で、カリフォルニアの研究者は、ニューラルネットワークがどのように決定を下し、他のタイプの連想的な組み合わせから類推を構築するかを理解することがますます難しくなっていると指摘しました。科学者から、人工知能の危険性についての洞察を見てきました。彼らは、新しいマシンが将来どのように開発されるかを想像するのは簡単だと言いました、そしてこれはいくつかの小さな変更をもたらすかもしれませんが、これらの変更は決して圧倒的ではありません。この効果は、初期条件に対する極度の感度と呼ばれます。さらにある時点で、重要なパラメータはすでに発見されており、絶対的な正確さで予測することはできません。係数が予測関数の限界を超えています。

人工知能はビジネスや公共のタスクでさえも広く使用されるようになっているため、研究者は人工知能の能力について懸念を表明しています。これにより、AIが火星への使命と同様の機能を作成する状況が発生しました。たとえば、人間の生命を優先し、それを何よりも尊重することについてソースコードにアルゴリズムを記述した場合です。遠征はおそらく. 科学者が自動化された複雑なシステムを作成して意思決定を行い、意思決定プロセスに有意義に関与していない場合、システムは何をすべきでしょうか。選択肢は、1人のリスクのあるより多くの人々を救うシナリオを実行するか、特定の死亡のリスクのあるシナリオを実行することです。

上記から進むと、人間が系統発生を通して使用してきた論理的スキームについて鋭い疑問が生じます。この文脈では、私は倫理を論理の子として扱い、その逆ではありません。メタ科学的考察に関しては、私は歴史的なアプローチを取りません。むしろ、私は科学的パラダイムを使用してそれに対処します。ポストモダニズムは、倫理は論理に基づいており、それなしでは存在できないと主張しています。ポストモダニズムは倫理的なシステムに基づいていますが、多くの場合、論理的なデバイスに依存する必要があります。

一定の反復と変更が行われる意思決定プロセスは有益です。それらは、論理構造を作成するという利点にもつながります。

思考実験「シュレディンガーの猫」には、気づかないかもしれない興味深いシナリオがいくつかあります。この種の実験の結果を人間が登録する必要があるという理由だけで、これらが使用されることはめったにありません。場合によっては、問題に対して2つの選択肢を選択できます。これはコンテキストと呼ばれます。オントロジーの意味では、ブランチまたはアトラクタの1つを持つことは可能ですが、それらの順序はありません。言い換えると、これらがこのコンテキストで完全に一意の入力であり、他の既存の入力メソッドを使用して再作成することが不可能な場合でも、それらは拒否されます。システムの現在の状態をフォークとして想像し、2つのアトラクタのどちらを優先するかを決定するプロセスを想像してください。どちらも同じように有効です。いずれにせよ、あなたの人生について前向きな気持ちを与えるものを選び、それに集中してください。むしろ、システムは常に両方の状態の間にある状態にあります。これは、結果を離散的かつ不連続的にのみオブザーバーに表示し、潜在的なプロセスに関する完全な情報を提供することなく、本質的に自己開発型です。したがって、計算や予測はできませんが、グローバルな状況を示すことができます。これはRhizomeLogicと呼ばれるプロセスです。これは、何か（この場合、固有のシステムの欠如）が、背後にシステムがなく、外部からのみであるかのように見えることを意味します。内部が異なっていても、超越的なものを考慮に入れると、何が起こっているのかを理解することができます。ほとんどの人は、一般的なルールは柔軟性がないと考えています。これらのルールが常に適用されるとは限らないという考えは、実際には非常に強力です。そして、Rhizome論理スキームの枠組みの下では、これは典型的な人間の意味では「違法」に見える類推と見なすことができますが、必ずしも違法または一貫性がないわけではありません。また、戦術的な意味で間違っている決定.

それは単に論理の問題です。これらは、インテリジェントなAIシステムを作成するために従う必要のあるガイドラインです。これらを使用して、ブレークスルーにつながる戦術を戦略化および開発できます。アルゴリズムによる論理接続は、システムの戦術的および戦略的な目標設定に基づいて構築する必要があります。情報が最初に戦略的位置から選択され、次にシステムでの使用を通じて達成される戦術的価値から選択されるプロセス。

とは、機械学習で行われている研究のヒューマンマシンインターフェースを指します。この研究には、強力な人工知能システムの使用による進歩が含まれています。人間がアクセスできない新しいタイプの思考、おそらくは質的に新しいタイプの思考の開発を可能にするため、リソマティックロジックの研究はますます重要になっています。

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近年、最もエキサイティングで最も経済的に重要なニューラルネットワークの1つは、非常に技術的な問題になっています。市場には、取引の問題を解決するために一般的に使用される多くのユニバーサルニューラルパッケージがあります。消費者は、さまざまな経済的問題の解決を支援するために、ニューロパッケージ、ニューロコンピューターコンピューター、およびソフトウェアにますます依存するようになっています。国内市場全体は、それらおよび関連する製品とサービスに依存しています。ニューラルネットワークは、主に財政状況に関して、最近波を立てています。ニューラルネットワークの特定の目的は、優れた統計ベースで問題を解決することです。たとえば、長く一定の時系列は、ニューラルネットワークの脱税に最適です。ニューラルネットワークは、GKOレート予測や先物取引など、よりマクロ経済的な状況でも使用されています。-線形プロセスモデル：昨年、状況評価のためのニューラルネットワークと意思決定のためのファジーロジックに関心が集中しました。これらの方法には少し慣れが必要ですが、専門家によると、実験して喜んでいる方法もあります。しかし、暗闇に残されたくない人のために-そのような情報の消費者はそれがただの問題であることを知っています.

このリストは完全なリストではなく、これらのタスクを実行する方法の例を示すことを目的としています。ニューロコンピューターを研究している、または研究する予定の分野は他にもたくさんあり、それらは仕事の特定の側面で異なる可能性があります。ニューラル数学などのニューラルネットワークベースの計算構造は、パターン認識や分類を含む多くの分野にわたるアプリケーションで、数学の新しいトレンドになりつつあります。アプリケーションパッケージは、特定の問題（ニューラルネットワークとハイブリッドエキスパートシステムに基づく問題）に特に役立ちます。

ネットワークインテリジェンスを通じて焦点を当てることができる証券（金融セクター）の問題の主なクラスには、予測モデリング、数学的取引、不正検出、および市場分析が含まれます。

外国為替の予測は現在、この分野の専門家と専門家の意見によって決定されています。これは複雑なプロセスであり、正確に再現することはできません。数学的な依存関係が存在しますが、それらは必ずしも金融以外の私たちの生活に直接適用できるとは限りません。市場のこのダイナミックな性質は、単一の指標が常に望ましいとは限らないことを意味します. 問題を解決する方法は複数あり、それには人工ニューラルネットワークが含まれます。人工ニューラルネットワークは、プロセスや現象を理解するためにさまざまな入力を取り込むことができます。 Bank of Londonは、通貨レートを予測するAIプログラムを作成することで、この概念をさらに発展させました。

財務比率を使用した破産分析は、いくつかの理由で重要です。まず、企業の業績を事前に分析することで、経営陣に、より大きく、よりコストのかかるものが醸造されていることを知らせることができます。第二に、投資家はこの比率を使用して、資金を投入することを考えている企業を評価します。最後に、監査人はそれらをデータソースとして使用して、企業の全体的なパフォーマンスを評価し、必要に応じてコストを償却します。

企業は、株式を取引するのに最適な時期を選択する方法として予測システムを使用しています。これは、市場を模倣し、チャートデータのパターンを見つけることによって行われます。このようなシステムの目的は、リスクが少なく、成長の可能性が高い投資を行うことに基づいています。これにより、次の期間の株価を予測できます。株式市場には、将来の重要な価格変動を示すパターンがあります。最近のサクセスストーリーは、価格変動データの規則的なパターンでニューラルネットワークを使用することによって達成されています。

交換活動で最も興味深いタスクは、イベントを分類し、パターンを識別することができるシステムを構築することです。言い換えれば、彼らは価格の突然の変化と交換がどのように発生するかの間の関係を探しています。交換ゲームまたはインフレプロセス。ニューラルネットワークは、月や年に関係なく、製品の価格を予測するのに最適です。

銀行はAIを使用して、財務管理の問題を解決します。業界では、主にパーソナルコンピュータとニューラルネットワークの急速な採用により、過去数十年にわたって成長率が大幅に向上しています。ニューラルネットワークには多くの改良が加えられており、さらに多くの改良が行われる予定です。原則として、彼らは急速に始まった1つの金融機関にすべてを負っていますO博士によると、AIは、従来人々が行っていたより多くのタスクも引き継いでいます。思考機械は、情報を書いたり、金融の世界を予測したりするなど、人間のスキルを必要とするより多くのことを行うことができます。ニューラルネットワークとエキスパートシステムが銀行をどのように支援できるかについて、多くの研究が行われています。彼らはこれらの研究の結果を一般の人々と共有することにもっと消極的ですが、いくつかの大学はこれらの結果がうまくいけば増えるだろうと仮定しています。

ニューラルネットワークは、従来の銀行の問題を解決するために使用されており、その成功により、銀行業界になりました。これは、新しいテクノロジーが長年の問題の解決にどのように役立つかを示す良い例です。株価を予測し、統計を処理し、経済時系列を予測するための銀行エキスパートシステムを作成するための従来の方法を開発するための多大な努力にもかかわらず、ほとんど進展がありませんでした。これは、アルゴリズムに線形的に影響を与える多くの要因があるためです。一方、適応型ネットワークは、標準モデルよりも短期間で常に優れた予測子です。数多くの実験により、これは.

中国やインドのような場所にある多くの研究センターは、より正確な経済予測を提供できるようにニューラルネットワークの予測に投資しています。これらの予測は人気が高まり、私たちがすでに「ベストプラクティス」として知っていることに挑戦しています。ニューラルネットワークは、言語翻訳から天気予報、株式市場の動向の理解に至るまで、私たちのやり方を変えました。ニューラルネットワークベースのテクノロジーは、私たちの生活のすべてに影響を与え続けています。

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ヨーロッパでの動物実験に関する統計によると、毒物学検査の57％が動物によって殺されました。動物の権利についてはある程度の進展がありましたが、戦いはまだ終わっていないので、戦う価値はあります。

資本主義は、利益を追求する社会で繁栄します。その中で、企業はしばしば最後にリスクにさらされ、最初に収益にとって最も有益なものに進歩が起こります。

研究者は、将来、企業がAIテストを介してすべての化学情報と医薬品情報を取得できるようになることを望んでいます。これにより、テストと研究の全体的なコストが削減される可能性があります。

科学者たちは、刺激作用とオゾン層破壊の基準を最もよく満たす化合物を特定することを目的として、80,908種類の化合物を研究しました。

教師なし学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムのセットで構成される独自の統計モデルが作成されました。これらの2つの異なるタイプのアルゴリズムは、同様の毒性特性に従って化学物質をグループ化することができます。実際、クラスター分析の問題は解決されました。

教師あり学習は、教師を使用してアルゴリズムをガイドする人工知能の方法です。 AIは、発生回数などの特定の条件が満たされることを要求することにより、何かが真であるかどうかを判断するために使用できます。

協力機関からデータを取得することから、モデルの2番目の部分はアルゴリズムランダムフォレストに基づいています。これは最近傍法と類似しています-これはロジスティック回帰です。

人工知能モデルは現在、動物実験よりも精度が低くなっています。

多くの場合、動物実験は100％正確です。 AIテストの精度はやや低く、精度のパーセンテージは実験期間によって異なります。

この実験では、AIモデルの精度は60％であり、人間よりも低いことがわかりました。現在、世界の多くの国で動物が保護されているため、人間はコアバリューを優先することができます。

製薬会社は、さまざまな分野でAIアルゴリズムの使用を増やしています。業界は新薬を迅速に考案する必要があります。そこでは、これらのアルゴリズムから収集されたデータが役立ちます。人工知能と将来のデータの蓄積は、希少疾患との闘い、新しい分子の研究、患者の発見にも役立ちます。

最初のエキスパートシステムは1970年代に作成されました。これは、MYCINや人工知能アルゴリズムなどの意思決定支援システムとして知られています。ビッグデータ技術で教えており、病気のよりスマートな診断のためにますます人気が高まっています。AIは現在、広く認知されている業界と見なされており、その成功は最近のものです。ニューラルネットワークは1960年代から80年代にかけて存在していましたが、その理論的基盤はほぼ40年前に修正されました。

しかし、ビッグデータの出現とコンピューティング能力の成長により、AIテクノロジーと意思決定支援アルゴリズムはまったく新しいレベルになりました。今、アルゴリズムとモデルを養うための何かがあり、初めていくつかのソリューションが実用的な平面に変換されました。

AIは、医学における将来のAIの触媒であり、世界中で収集された膨大な量のデータへのより多くのアクセスを提供します。多くの科学分野での可能性があるため、多くの人がそれが新しい画期的な研究の基礎であると考えています。

AIには、将来の薬が人体の標的とどのように相互作用するかを予測するなど、さまざまな用途があります。人工知能は、病気のメカニズムを研究し、新しいバイオマーカーを開発するためにも使用できます。アプリケーションは無限であり、医学のいくつかの側面を近代化しています。

AIは、医薬品の承認プロセスを支援し、複雑なデータの質問に対する回答を見つけることもできます。

単一の疾患を持つ患者や基準が複雑な研究に従事している人々は特に興味深いものです。これらの患者は、テキストを理解して関連する所見を検索できるソフトウェアであるSemanticHubを使用して発見されます。これらの技術により、顧客は大量のデータで正確な結果を得ることができます。これは次世代のWeb2.0テクノロジーです.「患者の声」分析は、特定の分野でますます人気が高まっています。それはいくつかのサクセスストーリーを可能にするだけでなく、臨床試験の参加者を募集するための非常に強力なツールでもあります。彼らは革新的な戦略の形成とそれらをより良くする方法を見つけることの両方を助けます。

患者の声データリソースによると、一般的に患者の声は医薬品開発のための貴重なリソースになっています。このタイプのデータは、薬剤のライフサイクル中およびそれ以降の患者の懸念に対する洞察を提供します。電子記録は治療結果、患者の満足度、負担などの側面に関する情報も提供しますが、多くの場合、患者や愛する人へのインタビューを通じてより多くの情報を入手する必要があります。

AIは診断に役立つようになり、現場の人々をサポートすることがよくあります。これらの特別なプログラムは、個人の医療機器によって作成され、これまで以上に強力なソリューションを提供しています。 AIの大きな進歩は、ガジェットを介したインターフェースメソッドの開発でした。これにより、研究者は、より生産的でエキサイティングな新しい課題を実現するための最高のツールを手に入れることができます。

昔々、薬物の動物検査の使用は非常に一般的でした。代わりにAIのテスト方法に依存することは今では非常に人気があります。これらのテストは絶対確実ではありませんが、研究を実施するためのより費用効果が高く信頼性の高い方法を提供します.

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この開発には、石川雅俊氏率いる東京大学のエンジニアが参加しており、ダイナミックでインタラクティブな人間とロボットのインタラクションシステムを構築することで、機械が高速かつ低遅延で適応して協調動作を行うことができると報告されています。

アームのテストサンプルでは、ロボットの「手」に3本の「指」が付いています。一連の赤外線センサーと高速度カメラによる高精度トラッキングシステムは、人間の動きの細部を捉え、そこから対象物の次の動きを「予測」し、協調して適応していく。しかし、そのためには、物体自体にいくつかの反射マーカーを付けて、それを追跡する必要があります。

今のところ、ロボットは物体を2軸で回転させ、常に水平になるように移動させることができます。開発者自身も、このシステムはまだまだ開発が可能であり、大幅に改良することができると認めており、さまざまな生産ライン、マテハンライン、組立ラインで使用することができます。

しかし、この技術の将来性を示すために、科学者たちは金属製の円筒に金属板を載せてみた。プレートの片側はロボットが持ち、もう片側は人間が持ち、人間が軌道を設定しましたが、その様子は下の動画をご覧ください。

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このサービスは、日本の横浜市にお住まいの方にのみ提供され、2018年3月5日から日産本社から横浜ワールドポーターズモールまで無人タクシーで移動することができます。乗車中、乗客はEasy Rideアプリを評価し、さまざまな機能を試すことができるという。このアプリは音声やテキストのコマンドを理解するので、車に今何をすべきかを伝えることで、快適に乗ることができます。このアプリでは、音楽を流したり、スーパーでの割引情報をお知らせしたりします（ここでは横浜ワールドポーターズの話をしています）。また、このアプリでは、旅の評価をすることができ、無人タクシーを呼ぶ前に、希望の乗車料金を指定することができます。

自動操縦とアプリの開発者によると、テスト期間は数週間に及ぶとのことです。この間に十分な情報を収集し、他の「フィールド」テストやソフトウェアの改良に役立てたいと考えています。日産は、東京で夏季オリンピックが開催される2020年までに、すべての人にサービスを提供できるようにしたいと考えています。

ソフトウェア

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NECの顔認証システムには、生体認証スイート「Bio-Idiom」の中核となるAIエンジン「NeoFace」が採用されています。音声認識、指紋認識、虹彩認識などがありますが、オリンピックでは写真による認証技術のみが使用されます。このシステムでは、顔認証に加えて、マイクロチップを内蔵した特別なバッジを専用の機械のカメラに見せることで、認定者を確認します。NECは、米国国立標準技術研究所が検証した最先端の顔認識技術を用いて開発したとしています。

主催者は、2020年の東京オリンピックは、セキュリティの面で新たな挑戦となると述べています。これまでの大会では、参加者やスタッフのために独立したオリンピックパークが建設され、人々は複数の場所や会場を自由に行き来することができましたが、2020年大会では都市全体に広がるため、訪れる場所ごとに認証が必要となります。NECとその顔認証システムの課題は、このプロセスをできるだけ簡単かつ迅速に行うことです。イベントに訪れたお客様には、夏の炎天下で長時間過ごしていただきたくありません。主催者は、この大会が100年に一度の暑さになると考えています。そして、スポーツの熱気や興奮というよりも、周囲の温度が気になってしまうのです。思い起こせば、ゲームは2020年7月24日に開幕します。今年の夏は猛暑になると専門家は予測しています。

日本では本日、NECが選手やその他の参加者を識別するためのデモンストレーションを行いました。他人のパスを使用した場合、システムはその人のパスを許可しないだけです。

「そして何よりも、他人に渡すなどして、自分のパスが悪用されることを防ぐことができる。また、セキュリティ対策を強化し、スタッフのアクセスを迅速化することができます」とのこと。

発表会には身長208cmの元オリンピックバレーボール選手も招待し、あらゆる体格の人に対応できるシステムであることをアピールしました。記者からは、「一度に何人もの人がシステムの前を通っても、すぐに反応する。機械の画面には、すぐにパスホルダーの写真が表示された。

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Gateboxは、Amazon EchoやGoogle Homeに対する日本からの回答です。主な違いは、透明な電球の中に住むバーチャルなキャラクターをオーナーに見せることです。彼女の名前は平木梓で、Gateboxデバイスを購入すれば、2,700ドルで彼女を家に入れることができます。

他のホームアシスタントと同様に、「アズマヒラキ」は天気などを教えてくれます。しかし、お気づきかもしれませんが、このキャラクターはかなり人間的になっています。Gateboxには、女の子を表示するディスプレイのほか、ユーザーをフォローするマイクとカメラが搭載されています。

Gateboxを製造している会社は、このデバイスがスマートホームをコントロールするためだけでなく、コミュニケーションにおける真のコンパニオン、バディとして設計されていることを明確にしています。東はアシスタントとしてではなく、引きこもりの日本人が共通の認識を持てる友人として位置づけられている。

一日中、飼い主さんにメールを送り、帰宅を心待ちにしていることを伝えてくれます。飼い主が彼女から得られないのは、性的な関係だけです。

現在、Gateboxは日本語にしか対応していませんが、他の市場で人気が出れば、他の言語を追加することも検討しています。

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これまで住民が利用していた農地や山間部に太陽光発電所や風力発電所が建設される

現在の環境災害にもかかわらず、日本政府は、福島県において、高レベルの放射能汚染のために地元住民が使用していない農地に、11の太陽光発電所と10の風力発電所を開発する計画を立てています。

政府は、この地域の開発にかかる総費用を3,000億円と見込んでいます。本プロジェクトのメインスポンサーは、日本開発銀行と民間金融機関であるみずほ銀行で、すでに共同融資のためのクレジットラインを用意しています。

現在、県内の平均発電量は、原子力発電所の3分の2に相当する約600メガワットとされており、発電したエネルギーはすべて日本の首都に送られている。

この計画では、福島県に80km幅の送電網を建設し、発電した電力を東京電力の送電網に接続することになっています。この部分には約290億円の費用がかかると言われています。

2011年には約16万人が立ち入り禁止区域を離れた

福島県では、2011年の事故後、再生可能エネルギーの生産を促進しようとしています。マグニチュード9の地震によって引き起こされた津波は、原子力発電所に海水をもたらし、チェルノブイリ以来の最悪の原発事故を引き起こしました。

震災後、生産再開に向けて、2040年までに地域全体に再生可能エネルギーを導入する計画が策定されています。目標は、風力、太陽光、水力、地熱のエネルギーを組み合わせることです。2018年、福島はすでに150万kW近くの発電に成功していることが知られています。

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