“科学技術書・理工学書”読書室―SBR―  科学技術研究者  勝 未来

科学技術書・理工学書の新刊情報およびブックレビュー(書評)&科学技術ニュース   

●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「スマートモビリティ革命」(スマートシティはこだてラボ+株式会社未来シェア著/近代科学社)

2019-04-22 09:41:29 |    輸送機器工学

 

<新刊情報>

 

書名:スマートモビリティ革命~未来型AI公共交通サービスSAVS~

編著:中島 秀之、松原 仁、田柳恵美子

著者:スマートシティはこだてラボ+株式会社未来シェア

発行:近代科学社    

 同書は、現在のモビリティ革命の背景にある世界の公共交通政策や情報技術の進化について概説するとともに、交通・移動サービスに最先端のAI技術を導入した、日本発の未来型AI公共交通サービス「SAVS(Smart Access Vehicle Service)」について、その技術と社会実装の現状を紹介する。  

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●科学技術<水素ニュース>●TEN、川崎重工業、JAXAとJSTRA、世界初の液化水素用船陸間移送ローディングアームを開発

2019-04-22 09:40:57 |    ★水素ニュース★

 東京貿易エンジニアリング(TEN)、川崎重工業、宇宙航空研究開発機構(JAXA)および日本船舶技術研究協会(JSTRA)は、内閣府が推進するSIPにおいて、世界初の液化水素用船陸間移送ローディングアームを開発した。    液化水素運搬船による海上輸送は、これまでに世界中で実績がないため、船と基地を繋ぐ重要な設備として液化水素用ローディングアームを新たに開発した。

 液化水素の温度は空気の液化温度より低いため、既存技術のLNG用ローディングアームでは、移送時に配管表面に液体酸素が生成され、火災を誘発する可能性がある。

 この課題の解決策として、液体酸素を生成させない高い断熱性と安全に運用するための機構を備えた。同ローディングアームの主な特長は次の3点。    ①高断熱を実現する真空二重断熱構造②自由度が高い特殊な高断熱構造のスイベルジョイント(回転機構を有する管継手)③緊急時に液化水素を安全に遮断する離脱機構。

 緊急離脱機構の切離し動作およびスイベルジョイントの長期稼働を見据えた40万回の反復回転動作の確認を行うことで、高い安全性と耐久性を確認した。    今後、2020年度に実証試験を計画しているNEDO事業「未利用エネルギー由来水素サプライチェーン構築」の液化水素の海上輸送実証にて、同システムの緊急離脱装置の実証を行う。さらに、将来の商用化に向けた規格作りや大型化に向けた技術開発を進めることで、持続可能な社会の実現を目指す。  

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★科学技術ニュース★NICTの多言語音声翻訳技術のライセンス事業、みらい翻訳が提供開始

2019-04-22 09:39:49 |    情報工学

 情報通信研究機構(NICT)と株式会社みらい翻訳は、ライセンス事業に関する契約を締結した。このライセンス事業は、2018年11月15日にNICTが実施した「多言語音声翻訳のライセンス事業を行う企業・団体の募集」にみらい翻訳が応募したもの。

 これに伴い、みらい翻訳では、ライセンス提供物の問い合わせ及び申込み受付を開始した。

 申込みを開始する提供物は以下のとおり。

 音声認識エンジン(11言語)  機械翻訳エンジン(会話系31言語対、文書系21言語対)  音声合成エンジン(11言語)  音声翻訳サーバプログラム  辞書登録ツール(音声認識用、機械翻訳用、音声合成用)

 提供物・サービスへの申込みは、みらい翻訳コーポレートサイト(https://miraitranslate.com)で受付し、順次提供する。

 なお、NICTは、研究開発成果物の直接ライセンスをこれまでどおり継続する。   

 

 

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●科学技術書・理工学書<新刊情報>●「Pythonによるはじめての機械学習プログラミング」(島田達朗、越水直人、早川敦士、山田育矢著/技術評論社)

2019-04-22 09:39:15 |    人工知能(AI)

 

<新刊情報>

 

書名:Pythonによるはじめての機械学習プログラミング

著者:島田達朗、越水直人、早川敦士、山田育矢

発行:技術評論社 

 人工知能(AI)・機械学習と言ったバズワードを見ることは多くなったが、まだまだデータ解析のハードルは高いと考えられている。特に機械学習の入門書には高度な理論や前提知識を必要とされることも多く、学習する過程で挫折しまうことが多いようだ。エンジニアにとっては、Pythonの便利なツールを用いてデータに実際にふれて、機械学習の面白さや便利さを体験することも良い学習方法の1つ。 誤解をおそれずに言えば、目の前のデータをどう扱えば役に立つのか? を理解してからでも理論を学ぶのは遅くない。同書では「勉強になった」で終わることなく、現場のアプリーケーションを使うための機械学習の基礎を解説する。

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