「ハードウェア」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「ハードウェア」に関連する技術ブログの一覧です。
全346件中 166 - 180件目
Turingの自動車開発挑戦記
2023/10/11
ブックマーク
はじめに Turing株式会社でVehicleチームエンジニアを務めている山口恭史です。 Turingは自動運転車を量産するメーカーになることを目指し、2025年に100台の車の販売・2030年には10,000台の車の量産・販売を目標に開発を進めています。私たちTuringは単に自動車を作って販売することは目標に掲げておらず、Turing独自の哲学を持った自動車を作り上げることを目指しています。自
自動運転カメラの高負荷、その原因はLinuxカーネルのどこに？
2023/10/10
ブックマーク
はじめに Turing株式会社ソフトウェアエンジニアの堀ノ内です！ 私が所属する自動運転チームでは2024 ~ 2025年に発売予定の自動車に搭載する自動運転システムの開発を行っています。Turingでは車両前方に取り付けられたカメラの画像を入力とし、機械学習モデルが進むべき経路を推論、その経路に沿って実際に車両を動かすための制御信号(ステアリング、アクセル、ブレー
Androidと自動車を接続してみよう！
2023/09/28
ブックマーク
はじめに Turing株式会社 UXチームでインターンをしている東京大学3年の勝見とエンジニアの佐々木(@kento_sasaki1) です。 UXチームでは、Androidを採用して独自のIVI (車載インフォテイメント) の開発を行なっています。本記事では、AOSP (Android Open Source Project) の枠組みで車両と接続するのに肝となるVHAL (Vehicle Hardware Abstraction Layer) とCar APIについて概説し、Androidと自動車を接続す
サステナビリティプロキシメトリクスによるクラウド効率の測定と追跡、パート I :プロキシメトリクスとは
2023/09/25
ブックマーク
このブログは 2023 年 8 月 11 日に Katja Philipp、Jonas Bürkel、Steffen Grunwald によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照して下さい。 持続可能性は、顧客、従業員、規制当局、投資家、パートナーにとって重要な意思決定要素となっています。顧客は持続可能な事業と運営への道を歩み始めています。IT インフラストラクチャを構築、導入、維持し
狩野モデル（Kano Model）から考えるテストエンジニアの”品質” ～ソフトウェア品質シンポジウム2023参加レポート～
2023/09/25
ブックマーク
こんにちは。チュンです。 オンラインで開催されたソフトウェア品質シンポジウム2023の本会議に参加してきました。 複数の講演や発表を聴講しましたが、基調講演と当社社員が登壇した発表についてご紹介します。 参考までに、 昨年の参加レポート です。※参加レポート内のソフトウェア品質シンポジウム2022の公式サイトは、 こちら に変更されています ソフトウェ
新規 – Apple シリコン M2 Pro Mac Mini コンピュータ上に構築された Amazon EC2 M2 Pro Mac インスタンス
2023/09/22
ブックマーク
9月19日、 Amazon EC2 M2 Pro Mac インスタンス の一般提供が開始されたことを発表します。これらのインスタンスは、Apple プラットフォーム用のアプリケーションを構築およびテストする際に、既存の M1 Mac インスタンスよりも最大 35% 高速なパフォーマンスを実現します。 新しい EC2 M2 Pro Mac インスタンスは、12 コア CPU、19 コア GPU、32 GiB のメモリ、16 コア Apple Neural Engine を搭
ECS Anywhere のプライベート接続を確立する方法
2023/09/14
ブックマーク
本記事は、「 How to establish private connectivity for ECS Anywhere 」（2023 年 5 月 26 日公開）を翻訳したものです。 はじめに 2014 年、AWS は Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) を発表しました。これは、コンテナ化されたアプリケーションのオーケストレーション、デプロイ、スケーリングを支援するフルマネージド型サービスです。Amazon ECS は、さまざまな業界業種のお客様にご利用
コンテナ開発者向けの AWS Lambda
2023/09/13
ブックマーク
この記事は 「 AWS Lambda for the containers developer 」（記事公開日： 2023 年 5 月 9 日）の翻訳記事です。 はじめに AWS 上でアプリケーションを構築する際、お客様が直面する一般的な決定事項の 1 つは、 AWS Lambda で構築するのか、あるいは Amazon Elastic Container Service ( Amazon ECS ) や Amazon Elastic Kubernetes Service ( Amazon EKS ) といったようなコンテナサービスで構築するのかということが
IoT機器に潜在するセキュリティリスクと検証方法とは？
2023/09/13
ブックマーク
IoT機器とは IoT機器とは、インターネットに接続される機器のことです。 パソコンやスマートフォンは当たり前のようにインターネットに接続されている機器ですが、近年では一般家庭向けの機器だけみても、エアコンや冷蔵庫、洗濯機など、これまでインターネットに接続されていなかった家電製品がインターネットに接続されるようになっています。 外出先から家の
Amazon言語系AIサービスによるコンタクトセンターの通話後分析
2023/09/08
ブックマーク
2023 年 6 月 (v0.6.0) — このリリースでは、完了した通話の概要を提供する生成系 AI によるトランスクリプト（文字起こし）要約が導入されました。Amazon Sagemaker で実行される組み込みの要約モデルや、Anthropic の Claude 大規模言語モデル (LLM) API (Amazon Bedrock に搭載予定) を使用するか、他のカスタム言語モデルや API を試してみてください。このリリースでは、UI も更新されて
「法改正を乗り越えるiOSアプリのリリース戦略」というタイトルでiOSDC Japan 2023に登壇してきました
2023/09/06
ブックマーク
こんにちは、Luup iOSチームの茂呂(@slightair)です。 iOSDC Japan 2023 にて「法改正を乗り越えるiOSアプリのリリース戦略」というタイトルで、LUUP iOSアプリが法改正にどのように対応したのかという内容を発表してきました。 https://fortee.jp/iosdc-japan-2023/proposal/55dd365f-c0c1-4a1c-a58d-9ee3ef83b438 これまで自分は、iOSDCに様々な形で参加してきました。 一般参加者としてはもちろん、スピー
法務省地図XMLアダプトプロジェクトにおけるIPFS使用事例のご紹介
2023/09/06
ブックマーク
はじめに 法務省が公開した地図XMLファイルを、アダプト・ア・パークのようにアダプト(里親)する「法務省地図XMLアダプトプロジェクト」です。今回は、IPFS(InterPlanetary File System; 惑星 […]
AWS Thinkbox Deadline を使って Epic Games の Unreal Engine パイプラインをスケジューリング
2023/09/06
ブックマーク
このブログ記事は、Epic Games の Senior Product Specialist である Michael Muir 氏と共同執筆したものです。 図 01: Epic Games の Unreal Engine は、リアルタイムのコンテンツ生成、操作、レンダリングを提供します。 はじめに Epic Games の Unreal Engine は、リアルタイム 3D コンテンツの作成と操作に革命をもたらしました。Unreal Engine 5 の Lumen や Nanite などの技術的進歩により、没入感の高い
【日本語版】AIのリスクベーステスト/Risk-Based Testing for AI (日本語翻訳版)
2023/09/05
ブックマーク
この記事は2023年9月26日（火）に開催されるプレミアムセミナー登壇を記念してDr. Stuart Reidによって執筆されました。 プレミアムセミナーの詳細はこちらをご覧ください : ■ 9.26開催！Stuart Reid博士 特別セミナー｜知識ゼロから学ぶAIテスト オリジナル英語版はこちらに掲載しています。 ■ Risk-Based Testing for AI (English version/オリジナル英語版) はじめに リスクベースドテス
Amazon EC2 Inf1、Inf2 インスタンスにおける FastAPI と PyTorch モデルの AWS Inferentia 利用時の最適化
2023/09/05
ブックマーク
深層学習モデルを大規模にデプロイする際には、パフォーマンスとコストのメリットを最大化するために、基盤となるハードウェアを効果的に活用することが重要です。高スループットかつ低レイテンシであることが必要となる本番ワークロードの場合、 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンス、モデルサービングのスタック、デプロイアーキテクチャの選択が非常に重