aptpod Tech Blog

株式会社アプトポッドのテクノロジーブログです

【Web NFC】JavaScriptでNFCタグのデータを読み書きしてみた

JavaScript フロントエンド

Webチームの蔵下です。Chrome 81でWeb NFCが試験的に導入されました！ ちょっと変わり種なのでネット上ではあまり話題にならなかったのですが、個人的にはビッグニュースでした。

Web NFCを使うと、下記のTweetのような実在するカードとWebサイトを組み合わせたゲームなどが実装できます！ すごい！

勢いのままにWeb NFCを触ってみたので、ソースコードを交えて使い方を紹介します。

Web NFCとは？

Web NFCとは、JavaScriptでWebサイトからNFCタグにデータを読み書きできるAPIです。記事公開時点（2020年6月）ではAndroid Chromeでの対応となっているため、NFC機能が搭載されているAndroidスマートフォンで動作が確認できます。

NFCタグ

NFC（Near Field Communication）とは近接型無線通信方式で、デバイスでNFCタグにタッチするだけでデータの読み書きができます。今回Web NFC確認用に Amazon で購入したNFCタグは、容量が144Byteと小さいですが価格も安く手軽に試せます。

購入したNFCタグ。シールになっていて貼り付けられる。

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通信遅延発生時にTurtlebot3を安全に遠隔制御する技術

ROS・ロボット 組み込み開発

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先進技術調査グループのエンジニアの酒井 (@neko_suki)です。

過去に2回、Turtlebot3の遠隔制御について紹介をしました。

tech.aptpod.co.jp

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今回は、ネットワークの切断やほかの要因によって大幅な通信遅延が発生した際に、Turtlebot3を安全に遠隔制御技術する技術として以下の2点についてご紹介します。

①フェールセーフ機能

②メッセージの遅延への対応

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Visual M2M のデザインについて

製品紹介 UI/UXデザイン

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はじめに

デザイン室 @tetsu です。

弊社aptpod製品 Visual M2M (以下VM2M) について、ありがたいことにお客様から「デザインが良い」とお褒めをいただくことが多いとのことで、デザインについての記事を書いて欲しい。

そんな話で営業チームからおだてられてオファーがありまして、本記事を書かせていただきます。

VM2M初期のコンセプトから現在の形にいたるまで、振り返りながら書いてみようと思います。

「デザインが良い」と言われた時に、ヴィジュアル（全体の雰囲気、カラー、レイアウトなど見た目の印象）のことを言われている方と、使い勝手を含めたシステム全体のことを指して言われている方といらっしゃると思います。

この記事では、主に前者のヴィジュアル面のデザインに寄った形で、UI（ユーザーインターフェース）の設計について書いています。

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fastaiで学習に使う関数をApache MXNetで真似してみた

機械学習

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はじめに

先進技術調査グループのせとです。本ブログでは、Apache MXNetを用いてfastaiで実装されている実践的な関数を真似てみた結果を紹介します。この試みのゴールは、完全一致の結果を目指すのではなく同じような傾向を得られるかを目指したものになります。完全一致を目指したいところですが、各フレームワークで用意しているモデルの構造が少し違ったり、各関数の計算方法が異なるので結果が等しくなりませんでした。もちろん、他方に併せて関数を自作すればほとんど一致する結果を得ることができますが実装のコストが高かったため、今回は行いませんでした。

モチベーション

弊社のプロジェクトでAI部分をAmazon SageMaker（以下、SageMaker）を使って実装したい要望がありました。しかし、プロジェクトで利用していたフレームワークはfastaiであるために簡単にSageMaker上で実行できないことがわかりました。この課題を解決するために、はじめは単純な学習を行えば達成できると思っていたのですが、実際にためしたところfastaiで達成した精度を再現できませんでした。このため、ファーストステップとしてfastaiで用いた関数をSageMakerのベースに使われているApache MXNetで真似て精度を再現を行えるかを試みました。

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音声データをAmazon SageMaker上で自動分類してみる

機械学習 AWS メディアデータ（動画・音声）

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  • 検証のアプローチ
  • 実際にためしてみる
    • 使用するデータをさがす
    • 音声からスペクトログラムに表現する
    • データセットを作成する
    • Amazon SageMakerでトレーニングする
    • ハイパーパラメータ調整ジョブを使用して精度向上を試みる
    • 実際にモデルを使用して推論してみる
  • まとめ
  • 最後に

みなさまこんにちは。先進技術調査グループのキシダです。私自身は4つめの記事投稿となりました。ネタ切れ感が否めないですが、前回に引き続き音声データにまつわるテーマをご紹介したいと思います。

さて突然ですが、最近AWSが展開している注目の機械学習サービス「Amazon SageMaker」に関連した記事をよく見かけるようになりました。さらには今年の初旬あたりに Amazon SageMaker Studioなど多数のサービスが発表され、より盛り上がりをみせています。

一方で、私自身は「音声解析」系の技術検証をひっそり行っており、ふと「今話題となっているAmazon SageMakerで音声分類アルゴリズムがサクッと作れたりしないかな？」と思い立ったので、実際に試してみました。

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