分類実験を通じて、隠れ層次元数がニューラルネットワーク性能にどう影響するか分析 パーセプトロンの隠れ層調整で精度向上、訓練時間短縮、許容レイテンシ維持を実現—Python実装と実データセットで実証。 まず、ニューラルネットワークシリーズ先行記事で基礎固め： ニューラルネットワークを用いた分類の実行方法：パーセプトロンとは？ シンプルなパーセプトロンニューラルネットワーク例を用いたデータ分類方法 基本パーセプトロンニューラルネットワークの訓練方法 シンプルなニューラルネットワーク訓練の理解 ニューラルネットワーク訓練理論入門 ニューラルネットワークにおける学習率の理解 多層パーセプトロンによる

多層パーセプトロン（MLP）にバイアスノードをPythonで組み込む方法と、分類性能への影響評価 All About Circuitsニューラルネットワークシリーズへようこそ。エンジニアリングディレクターRobert Keim著。他レッスン未探索の方は下記リスト参照。本稿概念理解の確かな基盤となります。 ニューラルネットワークを用いた分類の実行方法：パーセプトロンとは？ シンプルなパーセプトロンニューラルネットワーク例を用いたデータ分類方法 基本パーセプトロンニューラルネットワークの訓練方法 シンプルなニューラルネットワーク訓練の理解 ニューラルネットワーク訓練理論入門 ニューラルネットワー

パーセプトロンと多層ニューラルネットワーク訓練における局所的極小の役割を理解する AACニューラルネットワークシリーズでは、多層パーセプトロン設計と訓練の多くの側面を検証してきました。局所的極小に入る前に、先行記事を復習： ニューラルネットワークを用いた分類の実行方法：パーセプトロンとは？ シンプルなパーセプトロンニューラルネットワーク例を用いたデータ分類方法 基本パーセプトロンニューラルネットワークの訓練方法 シンプルなニューラルネットワーク訓練の理解 ニューラルネットワーク訓練理論入門 ニューラルネットワークにおける学習率の理解 多層パーセプトロンによる高度な機械学習 シグモイド活性化関

オートエンコーダの基礎を習得し、変分オートエンコーダ（VAE）がどう拡張するか理解し、TensorFlowによるステップバイステップ実装を実践 人工知能は数え切れない分野を再構築し、データ圧縮も例外ではありません。オートエンコーダ、特にその変分変種は、効率的かつ表現力豊かな生成的圧縮スキームを提供します。本ガイドでは核心概念を分解し、MNISTデータセットを用いた完全なTensorFlow実装を歩みます。 オートエンコーダの応用 オートエンコーダは、ニューラル機械翻訳から創薬、画像デノイジング、異常検知まで幅広い分野で採用されています。圧縮された情報豊かな表現を学習する能力が、現代MLパイプラ

i.MX RT1060クロスオーバーMCUで、TensorFlow Liteモデルとタッチ対応GUIを活用し手書き数字認識を実装するガイド Arm® Cortex®-M7コアを搭載するi.MX RT1060は、リッチディスプレイインターフェースを必要とするコスト効率の良い産業ソリューションと高性能消費者デバイスで優れています。本チュートリアルでは、人気のMNIST eIQ例を用いて、ユーザーが描いた数字を検出・分類する組み込み機械学習アプリケーション構築を歩みます。 MNISTデータセットとモデルの概観 標準MNISTデータセットを使用：中央配置グレースケール手書き数字画像28×28ピクセル、

NXPのi.MX 8M Plusアプリケーションプロセッサが、エッジ中心システム向けにターンキーのビジョン処理と機械学習加速を提供する仕組み 現代の産業・消費者デバイスは、エッジコンピューティングとビジョンベースAIに依存し、瞬時かつプライバシー保護された洞察を提供する傾向が強まっています。これらソリューション設計には通常、SoC、専用画像信号プロセッサ（ISP）、ニューラル処理ユニット（NPU）の寄せ集めが必要でした。NXPはISP、NPU、強力なマルチコアプロセッサをi.MX 8M Plusに統合し、この複雑さを合理化しました。 図1. i.MX 8M Plusアプリケーションプロセッサ

直交入力ベクトルを持つ2次元空間での最適調整点を求めるアルゴリズムを議論。測定データポイントに基づく交差円の方程式を解く いくつかの主要システム性能指標は、振幅と位相に対応する直交入力パラメータで決まります。例として直交変調器のキャリアフィードスルーとサイドバンド抑圧。これらは変調器の直交ベースバンド入力のDCオフセットバランス、振幅・位相バランスを最適化することで改善されます。 これらパラメータの最適調整点を見つけるのは2次元空間では自明ではないため、本稿では直交入力ベクトルを持つ2次元空間で最適調整点を見つけるPythonアルゴリズムを議論します。アルゴリズムは測定データポイントに基づく交

ステッピングモータは精密位置決めに優れるが、トルクリップルと電流歪みが性能を妨げる。Allegro MicroSystemsのQuietStepアルゴリズムで静かで滑らかな動作を実現 ステッピングモータはセンサレスで精密なオープンループ位置決めとゼロ速トルクを実現し、CCTVシステム、3Dプリンタ、CNC工作機械、繊維機械、ピックアンドプレースロボット等で、従来のDCやBLDCモータを凌駕する文脈で理想的です。 効果的な騒音・振動制御は極めて重要。CCTVではモータ振動がイメージセンサとジンバルに伝わり映像品質を劣化。3Dプリントではトルクリップルと共振がアーティファクトを生成。振動を最小化す

インテリジェントERPで製造業の未来を切り拓く メーカーは、成長を将来にわたって保証し、顧客とパートナーに価値を提供するために、ERP以上のものを必要としています。業界リーダーは、パンデミックによるデジタル推進の加速などにより、「競争優位性」の概念を再考しています。その核心には、インテリジェントERPテクノロジーを適用し、クリティカルシステム全体でアジリティ、自動化、インテリジェンスを推進することがあります。 Gartnerによると、2024年までに工場作業の50%がリモートで行われる見込みです。また、IDCは今年末までに「上位メーカーの20%が、IoT、ブロックチェーン、コグニテ

Plantweb Optics Data Lakeは、企業がデータを大規模に統合し、収益性を向上させるのを支援します 産業ソフトウェアとテクノロジーのグローバルリーダーであるEmerson（NYSE: EMR）は本日、Plantweb™ Optics Data Lakeを発表しました。単一またはマルチサイトの生産環境において、データの複雑さを解消し、実用的な洞察を引き出すための堅牢なエンタープライズレベルのデータ管理プラットフォームです。エンタープライズ規模で収益性を向上させます。 このソリューションは、オンプレミスまたはクラウドにかかわらず、多様なデータセットを大規模に安全に特定、収集、

パンデミックによる1年間の混乱を経て、AIとインダストリー4.0への注目が再燃し、生産サイクル短縮、コスト削減、品質向上の取り組みが加速しています。 欧州の食品工場では、より賢い意思決定と効率向上を可能にする実用的なデータ技術が求められています。Fortress Technologyは、金属検出機ラインのデータ収集を効率化する新しい接続ソフトウェアスイートでこれに応えます。 既存のターンキーソリューション（特にStealthとInterceptor全モデルに内蔵のContact Reporter）に加え、Fortressは通信アダプターとContact 4.0を新たに提供。これらのツールに

エンジニアリングチームは、適切な製品データの検索に遅延を強いられることがよくあります。最新リリースのEPLAN Data PortalとPlatformは、このボトルネックを解消し、リフレッシュされたインターフェースとよりスマートな検索機能で、ユーザーが部品データをこれまでにない速さで検索・ダウンロードできるようにします。 ポータルは拡張された検索パラメータと改良されたアルゴリズムを提供し、エンジニアが必要な部品を正確に絞り込めるようになりました。Lenzeの製品コンフィグレーター統合と相まって、理想的なデバイス選定が合理的で直感的なプロセスになります。 コンフィグレーターが製品選定を簡素

Smart-Ex® 02ユーザーは、ワンクイックタップで防爆スマートフォンをAndroid 11にアップデートできるようになりました。このアップグレードにより、高度な音声制御、カメラ・マイク・位置情報のアプリレベル権限強化、接続デバイス管理の統一インターフェースが利用可能になります。セキュリティとデータ保護アップデートはGoogle Play Store経由で提供され、更新のタイミングと方法を完全に制御できます。 堅牢でユーザーフレンドリーな設計にモダン機能を搭載 Smart-Ex® 02は、本質安全防爆、最先端機能、人間工学設計が共存可能であることを証明しています。4G/LTE接続、衝撃・

Eplan Platform 2022を発表しました。ベテランプロフェッショナルから新人まで、電気技術エンジニアリングを合理化する次世代ソリューションです。直感的なユーザーインターフェースと強力な新ワークフローを融合し、使いやすさと高性能を両立しています。 今回のアップデートでは、多くのユーザーが他の業界標準ですでに慣れ親しんでいるリボンバーとバックステージビューを採用した再設計UIを導入し、人間工学を大幅に改善しました。その結果、学習曲線が著しく短くなり、チームが即座に生産性を発揮できるようになります。 Eplan Platform 2022の新UI デジタル時代のワークフロー

企業によって目的は異なりますが、多くは共通の目標を追求しています：効率を高めながらコストを削減すること。テクノロジーが光速で進化する世界で、最も成功するリーダーは変化を予測し、運用を適応させ、競争優位を確保する人たちです。 製造の最適化とは、廃棄物を最小限に抑えながら生産を拡大することです。今日の消費者と規制当局は環境影響を厳しく監視しているため、企業は生産性と並行して持続可能性にも積極的に取り組む必要があります。 このガイドでは、プロセスを合理化し、市場投入時間を短縮し、マージンを向上させる業界ベストプラクティスをまとめています。 既存ツールを最大限活用して効率化 多くのオペレーターは

モジュラーでスケーラブルな試験・測定アーキテクチャ クライアントが試験・測定プロジェクトにプレミアム価格を支払うのに進捗が最小限しかない場合、問題はしばしば各プロジェクトごとにソフトウェアをゼロから構築していることにあります。実証済みコンポーネントをプロジェクト間で再利用することは、コスト削減だけでなく納期短縮と品質向上にもつながります。この記事では、なぜモジュラーでスケーラブルなソフトウェアが産業用試験・測定ソリューションの未来なのかを説明します。 モジュラーでスケーラブルな試験・測定アーキテクチャのメリット 再利用可能なソフトウェア基盤を構築することで、高品質で革新的なシステムを

化学製造における品質管理の重要性 化学セクターは世界経済を支え、原材料を世界中で70,000種類以上の個別製品に変換しています。脂肪、ゴム、ワックス、オイル、香料、フレーバーなど多岐にわたります。 この重要な役割にもかかわらず、多くの化学メーカーは最新の品質管理イノベーションの導入に遅れをとっています。これは防止可能かつコストのかかるギャップです。 「生産量だけが収益を牽引する」という根強い信念があります。実際には、管理を強化し無駄を排除することで品質関連コストを削減することが、強力な成長レバーとなります。自動車業界は数十年前にこのことを認識し、現在では生産コスト削減に優れています

Endress+Hauser、包括的なIO-Linkポートフォリオを提供 IO-Linkは、フィールドバス非依存のポイントツーポイント通信標準として、特に食品・飲料分野で急速に普及しています。デジタル化をシンプルにし、コストを抑制します。 基本測定デバイスの実証済み標準として認識されるIO-Linkは、デジタル技術を通じて透過的なデータと追加の制御を提供します。 IO-Link対応センサーとアクチュエータの統合は、食品・飲料業界の機械・スキッドサプライヤーに特に人気です。ユーティリティ向けにはコア機能を持つデバイスで十分であり、より豊富な機能を追加すると複雑さとコストのみが増大します。

自律移動ロボット（AMR）：主要サプライヤーのユースケースと最新産業応用 自律移動ロボット（AMR）が製造、物流、倉庫業を再構築しています。1,000 kg ペイロードのシャトルから床清掃まで、AMR はフォークリフト、コンベヤー、手作業を置き換え、柔軟性、安全性、迅速な導入を提供します。 6 月 17 日、Association for Advancing Automation（A3）が 6 名の業界リーダーを招いたエグゼクティブラウンドテーブルを開催。約 1,000 名が登録し、AutoGuide Mobile Robots、Locus Robotics、MiR、OTTO Motors、

A3のCOVID-19危機下での会員戦略的支援 COVID-19 が現実となって数ヶ月が経過しました。ウイルスの影響を受けたすべての人々と連帯し、懸命に闘う最前線のレスポンダーに敬意を表します。まだパンデミック前の正常さには程遠いですが、抗ウイルス療法の進展と有望なワクチン開発が、今後数ヶ月で正常化への希望を与えてくれます。 今こそ、A3 はあなたとあなたのビジネスを支援することに専念しています。 対面会議が延期される中、強力なデジタルプレゼンスはこれまで以上に重要です。Web ツールへの投資が年間 100 万アクセス以上を集め、会員メリットを顧客との接点、新たな機会の発見、危機収束後の成功