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IoTビジネス共創ラボ
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2021/12/8 IoTビジネス共創ラボ 第21回オンライン勉強会 株式会社センシンロボティクス 執行役員 開発部長 高橋 和也 株式会社センシンロボティクス 開発部 菅井 駿
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新たなビジネスにおけるデータ活用 ~小田急電鉄のローカル・コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO」の場合~(2021/9/15)
オラクルエンジニア通信
新たなビジネスにおけるデータ活用 ~小田急電鉄のローカル・コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO」の場合~(2021/9/15実施) https://go.oracle.com/LP=115245 (登壇者) 小田急電鉄株式会社様、ジョージ・アンド・ショーン株式会社様 (セミナー概要) 業界問わず、新たなビジネスに取り組む方にご参加いただけます。 "データの会社"のオラクルと共に、「データ」と「デジタル・テクノロジー」 を駆使して、新たなビジネスと素晴らしい新たな体験をクリエイトしてみませんか? 昨今の新たなビジネス・新たな取り組みにおいては、効果的なデータ活用がキー・ファクターとなります。本セミナーではそうしたデータ活用を行っている新たなビジネスの一事例として、小田急電鉄様のローカル・コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO」を取り上げます。 実際の経緯や取り組んだ内容に加えて、開発に携わったパートナー企業のジョージ・アンド・ショーン様が本件で経験したチャレンジや工夫点など、生の声を聞かせていただきます。また、こうした事例を踏まえてオラクルと共にデータ活用の取り組みをする際の利点についてもご説明いたします。 (動画) セッション動画: https://bit.ly/3COsCmJ
オープニング
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IoTビジネス共創ラボ
IoTビジネス共創ラボ 第17回オンライン勉強会 東京エレクトロンデバイス株式会社 中村 琢哉
20200819 VIoT-LT uiflow
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JPC2016: MTA-01: デジタル トランスフォーメーションを支えるクラウド選定の新基準 –インテリジェント クラウドへの道–
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MPN Japan
佐藤 久 日本マイクロソフト株式会社 クラウド&エンタープライズビジネス本部 業務執行役員 本部長 Big Data、IoT、FinTech や AdTech など最近話題のデジタル トランスフォーメーションを支える IT 基盤としてクラウドの活用が本格化しています。本セッションでは、グローバル規模での事業展開を支えるクラウド基盤の選定基準と日本企業がクラウドを活用したデジタル トランスフォーメーションを展開するうえでのヒントを国内外の事例を交じえてご紹介します。
Smart Store Map
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Microsoft Azure Japan
12/12に実施したイベント「今日から使える!顧客、従業員の行動を可視化するSmart Store カメラリファレンスアーキテクチャー 」の資料です。 日本マイクロソフト株式会社 岡田義史 @dz_ フリーランス 大平かづみ
製造業のDX最新動向、 ハノーバーメッセでマイクロソフトが伝えたこと。
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IoTビジネス共創ラボ
IoTビジネス共創ラボ 第19回オンライン勉強会 日本マイクロソフト株式会社 IoT & MR 営業本部 担当部長 Sr. Specialist 村林 智
Microsoft Build 2020: Azure IoT 関連最新情報
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【オンライン開催】 IoTビジネス共創ラボ 第15回勉強会 日本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部 パートナー技術統括本部 クラウド アーキテクト本部 シニア クラウド ソリューション アーキテクト 福原 毅 氏
先進事例に見るIoT活用の事始め~データサイエンスの観点から~
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Daiki Kato
IoTはこのように役立てる! 「IoT導入の地方創生事例と教育方法指南」セミナー での資料です。 http://www.csaj.jp/NEWS/committee/lg_iot/180312_iot.html
20170922_4_Azure IoT , Cognitive Services で何が実現できるのか? -最新の事例とサービスアップデートのご紹介-
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05.日本マイクロソフト(株)_発表資料
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A10_日本電産マシンツールが提案する「デジタルトランスフォーメーションによる “ものづくりソリューション”」 お客様との共存・共生・共創を支える Azu...
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03.日本ユニシス(株)_発表資料
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IoTビジネス共創ラボ 第16回オンライン勉強会 オープニング
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IoT 導入を簡単に実現する“つなぐ”技術 ~デンソーウェーブの IoT製品と Microsoft Azure 連携~
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IoT開発を支える技術の今とこれから
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【第20回】オープニング
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IoT ビジネス共創ラボの趣旨説明、地方共創ラボ紹介_IoTビジネス共創ラボ 第10回 勉強会
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RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
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Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
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嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~ 2024/6/12~14まで幕張メッセで開催されました、インターロップ併設アプリジャパンの展示会場内ROOM Bで、10:30~11:10の枠で登壇させてもらいましたセッション資料を公開します。
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
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Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
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論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
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Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
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Osaka University
、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
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Azure Perceptでかんたん実現! 移動ロボット&エッジAIによる設備点検
1.
株式会社センシンロボティクス Azure Perceptでかんたん実現! 移動ロボット&エッジAIによる設備点検 IoTビジネス共創ラボ 第21回オンライン勉強会 2021年12⽉8⽇ 開発部
⾼橋 和也・菅井 駿
2.
ロボティクスの⼒で、 社会の「当たり前」を 進化させていく M I S S I O N 社会/産業インフラの設備点検、災害被害状況把握等 の防災・減災対応、警備・監視といった業務を中⼼ として、労働⼈⼝減少を克服する業務の完全⾃動化 ソリューションを実現します。 センシンロボティクスは、ドローン等のロボティクス 技術を使った業務プロセス改⾰の⽀援サービスおよび プロダクトを提供。
3.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 3 センシンロボティクスは何を解決したいのか 課題先進国⽇本が抱える社会課題 少⼦⾼齢化による労働⼈⼝減少 ⽼朽化する社会/産業インフラ 災害⼤国⽇本, 災害の甚⼤化 2022年に⽯油プラントの半数以上が稼働 50年以上 道路橋, 河川設備, 港湾設備なども軒並 40年以上 全世界のM6.0以上の 地震のうち 20.5% が⽇本で発⽣している 2020~2060年の間に労働⼈⼝は 35%減 インフラ点検作業者は 50歳代 が⼤半を占める 内閣府「 平成30年版⾼齢社会⽩書(全体版) 」 重化学⼯業通信社「⽇本の⽯油化学⼯業50年データ集」 内閣府「平成22年度版防災⽩書」 35% 50% 20%
4.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 4 センシンロボティクスが実現したい世界 ロボティクス技術で社会課題を解決し、持続可能な社会の実現に貢献する ⼈にとってリスクが⾼くシリアスなフィールドに注⼒ 災害対策 災害時広報 被災状況確認 現場管理 建設進捗管理 ⼟⽊測量 プラント管理 巡回監視 設備点検 太陽光発電施設 通信・送電鉄塔 プラント施設 ⼤型施設屋根
5.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 5 センシンロボティクスのユニークバリュー データ取得〜利活⽤まで⼀気通貫で使える業務アプリケーションを提供 ロボットを 安⼼安全に操作 データを 正確に取得 データを 時系列に蓄積 解析結果より 異常・劣化を プロット 台帳化 AI解析 モデリング処理 レポート⽣成 結果を ビックデータ化 計画修繕に 繋げる 業務の スマート化 デジタル化 を推進 ダッシュボード 表⽰ Robotics データを「取得」する Design データを「利活⽤」する AI データを「分析」する ビジネスプロセスおよびデータの流れ お客様が得られる“価値”
6.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 6 業務⾃動化クラウドソリューション 顧客課題に応える業務特化型アプリケーションを実現 ソーラーパネル点検 鉄塔/送電線点検 屋根点検 ⽯油タンク点検 点検にかかる時間・コス トを解決し、収益に直結 する発電効率を最⼤化。 作業員の⽬視点検を、ド ローンで省⼈化・コスト削 減・作業効率化を実現。 屋根に登らず点検ができ、 ⾜場を組む必要がないた め作業・コストの削減を 実現。 鉄塔に登って⾏っていた点 検をドローンへの代替で省 ⼈化・コスト削減・作業効 率化を実現。
7.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 7 業務⾃動化クラウドソリューション 「業務アプリケーション・クラウドプラットフォーム・ロボティクス」を組み合わせサブスク提供 Pilot ロボット経路計画 Monitor 映像共有/遠隔制御 Connect デバイス接続 Edge ロボット⾃律制御 AI 画像解析/統計分析 Mapper 点群/3Dモデル作成 API 外部システム連携 Datastore データ管理 360 VR 360° パノラマVR 誰もが簡単に使えるデータ活⽤のためのアプリケーション データ分析・ロボット制御クラウドプラットフォーム ソーラーパネル点検 ⽯油タンク点検 鉄塔/送電線点検 ⼯場屋根点検 計器/配管点検 鶏舎点検 共通化モジュール 順次追加 国内・海外ドローン ⽔中ドローン スマートグラス 四⾜歩⾏ロボット ※他社HW(⾃社開発問わず採⽤、最適なモノを国内外から調達) データ収集のためのロボット SENSYN Apps SENSYN CORE SENSYN Devices 全⾃動ドローン ⾃動⾛⾏ロボット 狭⼩ドローン
8.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 8 業務⾃動化クラウドソリューション 究極の完全⾃動化を成し遂げるプロダクト SENSYN Drone Hub 完全⾃動運⽤型ドローンシステム ドローン機体、⾃動離発着や⾃動充電に対応する基地(ドローンポート)、 加えて制御ソフトウェア・業務アプリケーションが⼀体となった、業務の⾃動化 を推進するシステムです。 ⾃動充電 ⾃動データ転送 防⽔・防塵設計 気象センサー 複数拠点のネットワーク化 LTE対応ドローン Pilot 3Dマップで⾃動⾶⾏ルートを 作成 Monitor リアルタイム映像 共有と遠隔操作 Datastore データを地図情報と 紐付けて管理 特 徴 機 能 ⾃動化ソフトウェア ⾃動離着陸
9.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 9 Appendix|今後のソリューションの拡がり 共創型のDX⽀援により「ニーズ・シーズの発掘 & 爆速なソリューション開発」を実現 ※⼤豊産業株式会社によるサービス名称 360° 複雑なプラント施設内の図⾯を 360°カメラで撮影し、⼯場図⾯と連動したVR映像を提供。 点検補修⼯事施⼯者への指⽰説明を⼤幅に簡略化。 カメラによる3Dマッピング 1 複⼈の⼿で⾏っている家畜等の状態チェックをロボティクスを⽤いて完全⾃動化。最⼩限の ⼈員で、畜舎の環境が悪化する前に問題を取り除く。 死亡鶏の⾃動検出|Robococco※ 2 安全性と⽣産性の向上、労働⼒不⾜の解決に向け建機の遠隔操縦が期待されている。ドロー ン、LiDAR、伝送技術などを駆使し現場の無⼈化に寄与するデジタルツインを実現する。 建設現場のデジタルツイン化 3 ⼯場での溶接・溶断等の作業は⽕花が⽣じるため、安全に操業するには⽕気監視が重要。 現場を撮影するカメラ映像を画像解析し、⽕気使⽤エリアからのはみ出しを監視する。 ⽕気監視業務の無⼈化・⾃動化 4 ⼤⾬等で増⽔した⽔路が氾濫すると装置や製品運搬路等が冠⽔し、操業に重⼤な影響を与え る。降⽔量の予報と実績、過去の⽔位の変動を基に、⽔路の氾濫を予測・警告する。 ⼯場⽤⽔路の⽔位予測 5 ほぼ無⼈化を達成している⽔⼒発電所において、わずかに残った巡視業務をUGV+⾼性能カ メラで代替する。遠隔地にある⽔⼒発電所の効率的な操業に貢献する。 無⼈⾛⾏⾞による⽔⼒発電所巡視 6 1 2 3 4 5 6
10.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 10 当社ソリューション採⽤クライアント例 鉄鋼・⽯油・電⼒/再エネ・建設/不動産を中核に重厚⻑⼤産業にフォーカス
11.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 11 ENEOSカワサキラボを開設 https://www.youtube.com/watch?v=9_6FLzRi4K8
12.
Copyright © SENSYN
ROBOTICS, Inc. All Rights Reserved. CONFIDENTIAL Azure Perceptでかんたん実現! 移動ロボット&エッジAIによる設備点検 ここから本題です
13.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 13 インフラ点検の技術検証における課題 インフラ点検の需要は多いが技術検証までには時間とお金がかかりがち 営業 企画 AIエンジニア 現場のお客様 ロボットエンジニア 計器点検して 欲しい 現場をみさせ て下さい! 移動できる? 認識できる? できました! 1~2ヶ⽉ できました! いけそうだから プロジェクト化 しようか 大事なのはスピード感となるべくお金をかけないこと 開発⼯数は⾼い...
14.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 14 ⽬指したい姿 インフラ点検の1次検証を素早くお金をかけずにおこなう 営業 企画 AIエンジニア 現場のお客様 ロボットエンジニア 計器点検して 欲しい 現場をみさせ て下さい! 移動できそう 認識できそう いけそうだから プロジェクト化 しようか 検証 ツール 課題になるところ だけ開発して 1~2⽇
15.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 15 インフラ点検ツールに必要なもの インフラ点検に必要なものは足と目 重いセンサも積める、雨埃に負けない強い足が欲しい 「Jackal」(移動ロボット) 見たいものをすぐ見れるようにする賢い目が欲しい 「Azure Percept DK」(Edge AI)
16.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 16 Jackal(移動ロボット)の紹介
17.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 17 Azure Percept Studioを使ってできることは? Azure Percept ● Azureサービス上でAIモデル⽣成 ● エッジデバイスに適⽤するAIモデルの切り替え ● 推論結果の受信 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/azure-percept/ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-percept/overview- azure-percept Azure PerceptとはAIを使ったIoTサービスを提供するプラットフォーム
18.
© SENSYN ROBOTICS,
Inc. 18 Azure Percept DK(Edge AI)の紹介 物体検出や画像認識であればすぐに学習し、エッジデバイスにデプロイすることが出来る https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-percept/overview-azure-percept-dk
19.
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Inc. 19 ツールのコンセプト 「何でも」 太陽光パネル点検 配管点検 計器点検 ⾊々な場所 製鉄所 製油所 ⼭の中 建築現場 ⾊々な要望 ビル 部材の疵点検 ⽯油タンク点検 「どこでも」 企 画 営 業 C S 「誰でも」 インフラ点検 現場にいく⼈ インフラ点検の検証を「どこでも」「何でも」「誰でも」を素早く実施
20.
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Inc. 20 アーキテクチャ Jackal / Cugo ROS Application 共通架台プラットフォーム LiDAR カメラセンサ 磁気センサ インフラ点検の検証を「どこでも」「何でも」「誰でも」を素早く実施 Azure Percept DK 計器点検モデル RTK モジュール 計器点検モデル 計器点検モデル 各種ライントレース⾛⾏ SLAM GPS⾛⾏ 「誰でも」 「何でも」 「どこでも」
21.
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Inc. 21 試しに計器読み取りをやってみる 設備にある古いアナログな計器はいまだに目視確認がされている 広い設備においては時間がかかる上に老朽化した施設内にあるものもあるの で安全性の観点から自動化させたい 各計器にセンサをつけるとコストがかかるので移動ロボットでお願いします ついでに警備ロボットとしても使うかもしれないし という想定でやります...
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Inc. 22 今回はRGBカメラによるライントレースを選択
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Inc. 23 Azure Percept DK on Jackal Azure Percept DK Realsense Jackery Realsense Jackery Azure Percept DK ライントレース⽤のカメラ Azure Percept DK⽤の バッテリー 計器読み取り⽤のカメラ
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Inc. 24 Azure Percept DKでカスタムモデルを⽤意 1.学習データは30枚程度 2. アノテーションはブラウザ上でサクサクできる カスタムモデルをAzure Cognitive ServiceのCustom Visionで作成 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/custom-vision-service/ 3. ボタンをポチポチするだけでモデルのデプロイまではいけます
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Inc. 25 検証結果
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Inc. 26 あとは⾃前のアプリケーションとの繋ぎこみ 計器読み取り プログラム なぜか8554ポートから引っ張って来れなかったので 今回はHTMLからスクレイピングして動画部分を引っ張り出す https://qiita.com/SugaiShun/items/5c2e8354e3614030efa7 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-percept/azureeyemodule-overview
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Inc. 27 検証結果 Perceptからスクレイピングして引っ張り出した動画 推論結果から座標を取得して抜き出した計器の画像 計器の針の⾓度を画像認識で算出した結果
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Inc. 28 対象物を変更して企画側に試してもらう マニュアルを読んでもらいカスタムモデルを生成しデプロイする 試してもらった⼈:経営管理部の法務担当(プログラミング経験ゼロ、学習モデルを作った経験ゼロ) 対象物:計器からティッシュ箱へ かかった時間はわずか25分!「誰でも」「簡単」! 学習データ15枚程度
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Inc. 29 まとめ 簡単に設備点検の技術検証ができるツール(仮)ができた! ツールはJackalとAzrue Percept DKで実現した 他アプリケーションなどの繋ぎこみやセグメンテーションなどのもっと複雑な タスクをAIにやらせたいときは課題がありそう
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Inc. 30 最後に ⼀緒に働く仲間を絶賛募集中!カジュアル⾯談もやってます https://www.sensyn-robotics.com/recruit UGVやドローンによる設備点検に興味のある企業様も是⾮⼀度 お問い合わせ下さい https://www.sensyn-robotics.com/contact
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