下段パーツ印刷完了。

予想外に時間がかかった。何回も失敗してしまった。
ヘッド温度設定の不調である。
フィラメントの色毎に設定温度が異なる。青とイエローとの間には15℃近い差があるのだ(青で温度設定して無事印刷できている状態で黄色のフィラメントを入れると完全に融けないで上下の層で融着しない)。グレーでも同じだった。
1週間の時間と数千円の損失であった。

@oldpicture1900 さんによって1938年の日本が発掘される。80年前の日本。なんだこの現代・・

戦前の日本は実は相当豊かで自由な社会であったみたいです。
『最後の撃墜王紫電改戦闘機隊長菅野直の生涯』碇義朗 光人社 によれば、夏休みに中学生(現在の高校生に相当)で皆で1週間海浜にキャンプに行くなど普通であった。菅野も参加した。それに小学生の妹がついてくる。子供たちだけでわいわい遊ぶ。塾や予備校漬けの現代の生活よりはるかに自由で健全である。私はこれ読んだときほんと驚いたんですよ(1992年頃だったと思います)。第二次大戦が始まるまで人間の自由はかなりの程度保障されていた。
写真においてもそうだったみたいです。
以下の画像を見たとき私はあるものとの類似にかなり真剣に驚いた。
まあ並び・囲みは私はないものと思っていますが(そういうのが大嫌いなんで)。
なんというか。素晴らしい画像本当にありがとうございます!!

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イカ1台家1軒と言われた時代と聞きます。高級カメラはそんなにないかも知れません。でも坂井三郎零戦で自分のライカ持ってって戦闘中に敵機撮影とかしてたわけですから普及率や趣味率はかなりの程度だったことは間違いない。
戦時中に作られた映画『加藤隼戦闘隊』の中でも20歳前後の若い兵士はカメラを持って「きゃあきゃあ」です。
※私はこの人たちに何十人ものお祖父ちゃんみてます。戦争と無関係にこういうことしたかったんだろなあ・・

都市とは配管である。京都人の人格形成について。

神君 徳川家康。彼はどうしてそのことに気付いたのだろう?
江戸幕府の凄いところは最初から河川の整備に取り掛かったところだ。利根川の経路を変え、上水道を整備し、下水に相当するものは船によって葛西へと運ぶことにした。これによって安定した生活が保たれ将来の拡大に対応できるものとなった。
中国の都市を模倣した京都ではそれは行い得なかったのです(全部が道路を経由するものとなる。それでは拡大はできないし一部の故障で全てが破綻する)。
京都が首都の時代では年中飢饉や暴動の記録が残されていますが。
江戸を中心としてから都市部においてそういうものはなくなった。
配管を整備してない京都では最初から疫病が蔓延するしかなかった。食糧が不足するしかなかった。京都の荒廃は都市設計時に既に把握されるべきものだった。
定量の人口だけ想定され、その容量を超えると一気に病気や飢饉が発生するのです。
平将門の乱時代の盗賊の跋扈、平氏の遷都の動きや以後の鎌倉幕府の建設など、それは京都の容量不足による破綻こそが原因である。
なので京都は外部からの移入者を排除する。容量を超えると即疫病となるのだから、京都人にとっては移入者=病原体である。そういう意識はおそらく後天的にできた。京都の人間にとってはそう意識しなくては自身の立地が破壊されてしまうわけだ。
京都は他国の都市を模倣する妄想の中で作られた。
それに対して江戸・東京の設計は素晴らしすぎる。
「河川改修」「水道」「汚水処理」。これ下手したら外部の人間が入り込むテロの入口ともなり得るものです。
それを貫徹できるのは人々の意識が正の向きに統一されていたからだ。
この都市設計案はどこから生まれてきたのだろう!?!?

気持ち悪い質量増加について。

私のスマホiPhone 5s です。もちろんバージョンアップ時に平行して行われる(行われていた)旧機種の無償提供に近い環境でゲット(記憶媒体の大きい分だけ支払)。高機能で安くて使える。OSのアップデートはしないままです。
質量 112グラム。
この軽さも気に入ってる。
さて。
Apple から新機種の発表があったみたいですが。
ここで出ている、例えば廉価版の iPhone XR の質量をみて私は震えた。
194グラム。
およそリンゴ2個分の重さです。重い。
こんなのを横になって顔の上でぽちぽち操作するとか。筋トレかよ。ないわ。ほんとばかじゃねえの。

憧れの FUJIFILM FinePix X100。その設定とは2。メモ書き。

自動車エンジンのコマーシャル撮影等を主としてこなしている有名カメラレビューア Ken Rockwell 氏によれば。
X100F は通常 Velvia モードで カラー +4 シャープネス +4 で使うのが正解みたいですが。
どうも落ち着かない。昔の FinePix X100 では Velvia でよかったのですが(それしか使わなかった)どうも階調が違うわけです。
※氏は逆光状態ではがんがんにフラッシュ焚けという。無理。ひとの多いところでは不可能です。

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Classic Chrome というのを試してみた。
またこれもわざとらしい色合いだなー。誰が撮ってもおなじ色調になる。
ねえわ。待てよ? ちょっと彩度をあげてみる・・
カラー +4 でかなりいけるじゃないですか。これ。

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実はこのモード解像がよい。他のモードとは一線を画す。このモードはどうも色情報を解像に振り分けたみたいなのですよ。試しに標準の Provia で同様に ノイズリダクション -1 シャープネス +2 で撮ってみたのですが質感が全然違う。他のモードはつるんとした表現になるのに Classic Chrome では木材の質感がカリッと表現される。木目がきれいに現れる。
カラー +4 ではわざとらしいから カラー +3 へ。
○フイルムシミュレーション クラシッククローム
○ダイナミックレンジ 100固定(←重要)
○ハイライトトーン  -2
○シャドートーン   -2
○カラー       +3
○シャープネス    +2
○ノイズリダクション -1。
○これで逆光補正をきちんとして撮る(ファインダーはOVFです)。
ああこれは富士フイルムだわ。FinePix X100 がここに復活した。
しっかりして爽やかな画風なのにウエットなところがどこにもない。
ホワイトバランスは標準です。
※消費電力設定でパフォーマンスはエコノミーモードを使ってます。こうするとAFにパワーを使わなくなる。状況によっては動作なし。レンズのピント合わせなしで無音でシャッターが切れる状態になる(位相差だけで動作が完了しコントラストAFによる追込みを行わなくなる)。
絞りはF2固定。こうなると絞りも無音。シャッターラグも最短。
そして電子シャッターだ。シャッター音も無音
機械的動作のない完全な静音のなかで、結果としてボタンをクリックする感触しかなくなる。
ファインダーの中でフレームが1回消灯する。これでシャッターが切れたことがわかる。撮影画像表示(レックビュー)はなし。視界の中の枠の点滅だけが撮ったことの証拠である。
撮った意識はない。撮影自体すぐ忘れてしまう。まったく念を残さない。
※これ特異なことのように言ってますが、当然です。静止画カメラは異様に音を立てすぎる。その辺のデリカシーがゼロである。おかしい。動画撮影においては無音はごくごく普通のことです。
※念を残さないように。ISO AUTO 上限1600 SS1/60 です。
※※再度追記しちゃいますが、音を出す機械というのは自分はもう苦手です。ノートパソコンでいちいちファンが回るものについては永遠に納得できない。置きパソコンでもそうである。ファンの音はしない方がいい。
電子レンジの「ちーん!」という音も大嫌い。稼働時はモーター音がするのだからそれが消えるだけで停止してるとわかるのにわざわざ鳴らす。ばかじゃねえの? デリカシーなさすぎるんじゃねえの?
※駅や電車のアナウンスがもう苦手でたまりません。うるさくてかなわない。耳が痛くなる。毎日あんなものを何時間も聞かされたら人間馬鹿になります(※現代日本の生産性の低さは間違いなく駅アナウンスによってます。場合によっては自由時間のほとんどを駅アナウンスだけ聞いてるひともいるんですよ!?)。
※無音の素晴らしさを全面的に訴求する物作りをしていたのが Apple くらいであったことを日本メーカは真に反省しなくてはなりませんね。そこにはビジネスチャンスがあった。
※自宅で数台の拾ってきたノートパソコンを運用していますがファンの音に常に呆れる。悩まされる。結局ファンレスのスティックPCを買う羽目になりました。

心底うらやましい。ヤマハ、NVIDIAと協業し自律動作の農作業車/ヘリ/ボートなどを開発へ 佐藤 岳大 2018年9月13日 12:40。

ヤマハNVIDIAと協業し自律動作の農作業車/ヘリ/ボートなどを開発へ
佐藤 岳大
2018年9月13日 12:40
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1142755.html

 ヤマハ発動機株式会社は、同社の研究開発中の製品群に関連し、米NVIDIAとの協業を発表した。

 ヤマハ発動機では、次世代製品群の開発プラットフォームとして、NVIDIAの自律動作マシン開発環境「ISAACロボティクスプラットフォーム」と、同用途のための組み込み向けコンピュータ「Jetson AGX Xavier」を採用する。

 具体的には、運搬や収穫、観察や剪枝などが行なえる「無人農業用車両(UGV)」、ゴルフカーをベースとした「電動小型低速車両」、産業用ロボット/ドローンなどの開発に、ISAACおよびXavierを利用する。

 ヤマハ発動機株式会社 先進技術本部 研究開発統括部長の村松啓且氏は、同社が成長戦略のなかでロボティクス技術の応用・拡大を掲げていることを挙げ、今回の協業はその取り組みの大きな1つであるとした。
ヤマハ発動機の事業
成長戦略でロボティクス技術の応用・拡大を掲げている

 まず、最初に市場投入を予定しているのが「無人農業用車両(UGV)」で、これまでに培ってきたオフロード走行のノウハウを活かし、小型軽量かつ走破性に優れた製品を目指す。

 そのほか、長時間可動可能な動力源、AIによる高度な周辺認知行動判断を実現する。

 現在の国内農業従事者の平均年齢は66.6歳と高齢化の一途を辿っており、人口も2010年から30%以上減少している。そのため、農作業の自動化は重要なロボティクス市場であると考えていると語った。

 加えて、公道を走行する自動運転車と異なり、法整備を待たず投入できることから、早ければ2020年にも製品化するとした。

 2つ目は「電動小型低速車両(PPM)」で、同社が国内外で高いシェアを獲得しているゴルフカーの車体をベースに、低速な自動走行車を開発するという。

 自動運転車の技術を活用し、おもに観光地や過疎地、都市部などで、いわゆる“ラストワンマイルビークル”として、新たな交通手段の社会実装を目指す。

 車両は、高品質と高信頼性のほか、価格面も配慮したプラットフォーム開発を想定。自動運転車と同様に、高度な自律化技術を投入し、配車サービスも、AIを核に需要予測に基づいた最適な運行システムを構築したいとした。

 無人用ヘリコプター/ドローンについては、すでに同社では農薬散布用などの産業用ヘリのノウハウを抱えており、それによって新たに開発する無人航空機による物流/搬送システムを提供する。労働力不足や労働環境の改善、物流効率化などの課題解決に貢献したいという。

 200kmという長時間の航続距離、建材なども運搬できる数十kgのペイロード、高い信頼性と耐久性を実現し、現行よりもさらに適応力の高い自律航行技術の開発を目指す。

 もっとも大きな事業である二輪自動車についても、安全分野でロボティクスを活用。高速走行時など、極限領域の評価を人間のドライバーではなくロボットが代行することで、危険を回避するための技術開発を促進するという。

 具体的には、車両運動力学と電子制御技術の融合、操作量と車両挙動の関係可視化、機械学習によるマシン性能の限界判断能力の実装などを目指す。
無人農業用車両(UGV)
電動小型低速車両(PPM)
産業用無人ヘリコプター/ドローン
より安全な二輪自動車の実現

 そのほか、将来的には無人小型艦測艇による測量/警備、産業用ロボットのプログラムレス化など、多彩な製品群の提供を目指す。

 村松氏は、自律動作マシンの開発には、従来型開発の数十倍のリソースが必要と考えていると述べ、そのために、いかに汎用的かつ共通化された開発基盤で、開発を効率化するかが重要だと考えていると説明。

 だからこそ、GPU垂直統合された開発環境があるNVIDIAと協業したと語った。同社のエコシステムを活用して、製品開発を行なっていくのが協業の1番の目的だという。

 同氏は、自律動作マシンの開発においては、1社だけで行えるものではないとして、コア技術は専有できないと考えていると述べ、むしろプラットフォームに早い段階で参加して、より高度なものとするほうが重要だとし、その上で、開発したアプリを独自の製品に適用することが、競合他社との競争の軸になるとの考えを示した。
陸海空や屋内外を問わないフィールドで製品を投入。産業用ロボットも
協業によって、あらゆる製品に展開可能な、万能型の知能化プラットフォーム構築を目指す

 エヌビディア合同会社 インダストリー事業部 事業部長の斉藤弘樹氏は、現在のAI環境開発について、畳み込みや再帰型、GAN、強化学習といったように、ネットーワークのデザインが多様化しており、ネットワークそのものも、2012年の画像認識ネットワークであるAlexNetと比較して、2016年に登場したInception-V4では、35倍も複雑なネットワークになっていると述べ、学習(ラーニング)だけでなく、推論(インファレンス)処理でも高性能なハードが必要になっていると説明。
左からヤマハ発動機株式会社 先進技術本部 研究開発統括部長 村松啓且氏、エヌビディア合同会社 インダストリー事業部 事業部長 斉藤弘樹氏
NVIDIAのAIプラットフォーム
推論処理も複雑化
インテリジェントマシンの増大

 同社では、そういった需要に対応した、自律動作マシンのためのコンピュータ「Jetson AGX Xavier」を提供しているとした。

 Jetson AGX Xavierは512基のVolta CUDAコア、8コアCPUを搭載し、最大30Wの消費電力で、30 DL TOPS(秒間30兆回の深層学習演算)を実現。前モデルとなるJetson TX2と比較して、深層学習演算で22倍、CUDAで8倍、CPUで2倍、DRAMバス幅で2.4倍、コーデックで4倍の性能となり、2年で20倍の性能向上を達成したとアピールした。

 すでに国内でも開発者キットの提供が開始されている。
Jetson AGX Xavier
Jetson TX2比で深層学習性能は22倍、CUDA性能が8倍、CPU性能は2倍に
開発者キットも国内提供済み

 ISAACロボティクスプラットフォームについては、シミュレータとGEMSと称するライブラリの組み合わせであると説明。

 実際の利用環境を再現したシミュレータを利用してトレーニングを行ない、実際のロボットにJetsonなどを実装することで開発を高速化できるとした。

 GEMSは、マシン開発を高速化するためのライブラリ群で、骨格検出やジェスチャー検知、顔認識/トラッキング、言語認識、視線追跡、奥行き、ビジュアルオドメトリといったアプリが用意される。