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中国メーカー「HIKARI」の日本総代理店！様々な工業用ミシンをラインアップ
当社は中国メーカー「HIKARI」というブランドの日本総代理店です。 ダイレクト本縫いミシンをはじめ、微量ダイレクト本縫いミシンや ダイレクトオーバーロック、全自動ダイレクトオーバーロック、 ダイレクト多本針二重環ミシン、各種特殊用途ミシンをラインアップ。 JUKI、ブラザー、ペガサスも提供いたします。 【ラインアップ（抜粋）】 ■ダイレクト本縫いミシン ■微量ダイレクト本縫いミシン ■ダイレクトオーバーロック ■全自動ダイレクトオーバーロック ■ダイレクト多本針二重環ミシン ■各種特殊用途ミシン ※中国語版カタログをダウンロードいただけます。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
切削加工企業が抱える悩みを解決！工場内のコストダウンと生産性向上を推進！
『ARUMCODE1』は、3D CADデータの形状を解析し、NCプログラムを完全自動で 出力するAIソフトウェアです。 NCプログラムを夜間に無人で出力し、日中は加工に専念することで、工場の "実質24時間労働"が可能になります。 加工に必要な情報と工程表を記載した「作業指示書」をはじめ、「工程表」、 「見積書」など、NCプログラム自動出力以外にもお役立ち機能満載です。 【特長】 ■形状解析 ■加工割付 ■工具自動選定 ■加工条件自動設定 ■加工パス自動計算 ■加工プログラム自動作成 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
NCプログラミングは「人の手」から「自動化」へ！ARUMCODEの世界へ、ようこそ。
当社のNCプログラミング完全自動化AIソフトウェア『ARUMCODE1』を ご検討中のお客様へ、提携リースのご案内をいたします。 5年月額料金プランの「リース契約」は、原則リース料は全額経費処理可能。 「延払売買（割賦販売）契約」は、お支払いの完済後はお客様の所有資産と なります。 どちらも自己資金を温存でき、月々定額払いで無理なく始められます。 【特長】 ■月々定額払いで無理なく始められる ■自己資金を温存できる ■リース契約：原則リース料は全額経費処理可能 ■延払売買（割賦販売）契約：お支払いの完済後はお客様の所有資産 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ディープラーニングと機械学習のアプローチにおける重要な違いを解説！
当ebookでは、ディープラーニングと機械学習のアプローチにおける 重要な違いを解説しております。 ディープラーニングと機械学習のどちらから始めるべきかを考える上で、 3つの重要なファクター(プロジェクト、データ、ハードウェア)をご紹介。 また、AIテクノロジーの基礎的な知識を前提として、いざ始めると 迷いがちな「どのアルゴリズムを使うべき？」という疑問にも お答えします。 【掲載内容(抜粋)】 ■はじめに ■用語説明 ■プロジェクト ■データ ■ハードウェア ■まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
MATLABを使った故障予測で一歩先のメンテナンス！予知保全システム開発事例
近年は製造業、インフラなど様々な現場においてデータ活用が進んでおり、 「予知保全(Predictive Maintenance)」の取り組みが注目を浴びています。 当ホワイトペーパーでは、予知保全システムの開発事例と関連技術を ご紹介します。 【掲載内容(抜粋)】 ■大量のセンサーデータに潜む知見 ■予知保全システムの開発事例 ■MATLABを使った予知保全ワークフロー ■まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
RULを予測する3つの方法など！MATLABによる予知保全をご紹介
当資料では、残存耐用時間(RUL)を予測する3つの方法など、 MATLABによる予知保全をご紹介しております。 「MATLAB」は、反復的に実施する分析や設計プロセスに適した デスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現する プログラミング言語が1つに組み合わさったソフトウェアです。 その他にも、残存耐用時間(RUL)の解説をはじめ、RULを予測する モデルの使い分けなどを掲載しています。 【掲載内容(抜粋)】 ■残存耐用時間(RUL)とは? ■RULを予測する3つの方法 ■クイックリファレンス：RULを予測するモデルの使い分け ■RULの予測を現場へ適用 ■関連情報 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
使用するアルゴリズムの決定方法や実世界の事例など！機械学習についてご紹介しています
機械学習とは、人間や動物にとって当たり前のことをコンピュータに教える ということを意味します。 機械学習のアルゴリズムでは、モデルと呼ばれる事前に定められた方程式に 頼らずに、計算的な手法を使ってデータから情報を直接学び取ります。 こうしたアルゴリズムは、学習に使えるサンプル数の増大に伴って、 適応的にその性能を向上させるようになっています。 資料では、機械学習の種類をはじめ、使用するアルゴリズムの決定方法や 実世界の事例などを掲載しております。 【掲載内容】 ■機械学習とは？ ■もっと多くのデータ、もっと多くの質問、そして、より良い回答 ■機械学習の種類 ■教師あり学習 ■教師なし学習 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
機械学習の体系的なワークフローについて説明いたします
機械学習においては、最初から最後まで迷わず一直線に進むということは めったにありません。 常にさまざまなアイデアや方法を繰り返し試すことになるでしょう。 資料では、いくつかの重要な決定ポイントに注目しつつ、機械学習の 体系的なワークフローについて説明します。 【掲載内容】 ■一直線に進むことはめったにない ■機械学習の課題 ■始める前に考慮すべき点 ■ワークフローの概要 ■身体活動の分類を行うモデルのトレーニング ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データに合った適切なアルゴリズムを選択するためのヒントなどをご紹介！
教師なし学習は、データについて詳しく調べたいけれども、その結果何が 分かるのか具体的な目標が定まっていない場合や、データに含まれている情報が はっきりしない場合に役立ちます。 資料では、教師なし学習で用いるハードクラスタリングとソフトクラスタリングの アルゴリズムについて詳しく解説いたします。 また、データに合った適切なアルゴリズムを選択するためのヒントや、 データセット内の特長量の数を減らしてモデルの性能を改善する方法をご紹介します。 【掲載内容】 ■どんな時に教師なし学習を検討するべきか ■教師なし学習手法 ■一般的なハードクラスタリングアルゴリズム ■一般的なソフトクラスタリングアルゴリズム ■次元削減によるモデルの改善 ■一般的な次元削減手法 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
予知保全ワークフローや信号ベースの手法を使用した特徴抽出など掲載しています
予知保全アルゴリズム開発で重要となる手順は、状況インジケーターの 特定です。 それはシステムの劣化とともに予知できる形で挙動が変化するシステムの 特長です。状況インジケーターは故障と正常な動作との区別に役立ちます。 資料では、状況インジケーターの概要をはじめ、予知保全ワークフローなどを 掲載しております。 【掲載内容】 ■状況インジケーターとは ■視覚的な演習 ■信号ベースの手法を使用した特徴抽出 ■予知保全ワークフロー ■よい特徴の概要とそれが重要である理由 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
複雑化する自動運転・ADASの技術領域を体系的に詳しく解説します。
自動運転・ADAS (先進運転支援システム) 開発では、「認知・判断・操作」に関わる幅広い領域において検討・開発すべき多くの技術が存在しています。 このホワイトペーパーでは、複雑化する自動運転・ADAS の技術領域を体系的に詳しく解説しています。さらに、自動運転開発のアプリケーションや機能の中から以下の重要な 7 つを取り上げ、それぞれについて MATLAB/Simulink を使用した機能・ソリューションをご紹介します。 画像処理・ディープラーニング LiDAR 信号処理 センサーフュージョン 先進走行制御 (モデル予測制御、強化学習) 各種アルゴリズム検証用運転シナリオ生成 外部連携 (Unreal 連携、ROS 連携) コード生成
モデルベース デザインを用いた ISO 26262 機能安全アプリケーション開発のためのベストプラクティスをご紹介します。
自動車業界のエンジニアと共同作業した豊富な経験に基づき、MathWorks のコンサルタントはモデルベース デザインによる ISO 26262 開発の 11 のベストプラクティスを作成しました。 この ISO 26262 ガイドでは、ISO 26262 機能安全規格に準拠する際に検証と実装の作業削減に使用できる、実証されたモデル アーキテクチャのベストプラクティスを提供します。 【掲載内容】 ・モデル インターフェイスの複雑度とデータ交換の管理 ・無干渉 (FFI) でファイル分割されたコードの生成 ・確認、検証、および文書化フェーズで全体の効率を向上
ディープラーニングと機械学習の手法を変調識別およびターゲット分類と、通信アプリケーションに適用する方法を解説します
MATLAB は、変調識別およびターゲット分類と、通信アプリケーションに使用することができます。ホワイトペーパーでは以下について解説しています。 【掲載内容】 ・レーダーと通信波形を合成してラベル付け ・移動する物体のためのレーダー信号の生成 ・合成データでディープネットワークを学習 ・ディープラーニングと機械学習を使用した波形変調 ID とターゲット分類 ・ソフトウェア無線とレーダーシステムから収集されたデータでシステムをテスト
MATLABを使用してAI・ディープラーニングに取り組み、業務への実装に成功している7つの業種の事例をご紹介します。
近年、AI・ディープラーニングは様々な分野で適用が進み、業務改善に成功している企業が増えている一方、PoC (実証実験) で止まってしまっているケースも少なくありません。成功している企業の取り組みにはどのような違いがあるのでしょうか？ AI・ディープラーニングの得意/不得意を理解したうえでテーマを決定し、既存の作業工程に組み込むための工夫が必要不可欠です。 このebookでは、MATLABを利用してディープラーニングに取り組み、業務への実装に成功している以下の7つの業種の事例をご紹介します。 【掲載事例】 ・製造業・外観検査 ・インフラ保守 ・化学・化粧品 ・自動車・制御 ・医療 ・航空・宇宙 ・教育
強化学習のはじめ方
最近のニュースで、強化学習のアルゴリズムがどのようにして囲碁、Dota 2、Starcraft 2 などのゲームでプロを破ったかが取り上げられました。強化学習は、機械学習の一種であり、ビデオゲームからロボット工学、自動運転車のような複雑な用途における人工知能の使用を可能にします。 プロジェクトで強化学習の技術を活用することに興味があっても、これまで一度も使ったことがないとしたら、何から始めたらいいでしょうか。 この ebook は、MATLAB および Simulink で強化学習を始められるように、用語を解説し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアをご紹介します
