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iPhone XでWindows 95のエミュレータを動かしている画像があります。
【動画】｢iPhone X｣で｢Windows 95｣を起動するデモ映像 | 気になる、記になる…
新しいiPhoneが出るたびに行われるので、特に目新しくはないものの、以前はかなり無理やり動かしている感じだったのが、エミュレータが最適化されたためか、それともiPhoneの性能向上が著しいのか、驚くほどスムーズに動くようになりました。
特にSimCity 2000が動く映像はなかなかです(1分35秒付近から)。当時ではわりと思いソフトだったと思うんですが、難なく動いております。
この調子なら、Age of Empires IIが軽々動くiPhoneの登場も近いですね。ただし、こういう使い方は間違いなく保証外の行為。悩ましいところです。
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ちょっと不格好なスマート眼鏡ですが、目の不自由な人にとっては便利なガジェットです。
ラズベリーパイの調理法 視覚障害の人へのアシスタントツール - SIGHT
Raspberry Piを使って、目の前にあるものを音声で知らせてくれるという眼鏡です。今は上のようないかにも電子工作って感じの眼鏡ですが、いずれ下のような眼鏡を目指しているようですね。
以下のサイトに、作り方が載せられています。
SIGHT: For the Blind - Hackster.io
おそらく、imagenetの1000種類の物体認識が可能な学習済みデータを使っていると思います。ボタンを押して撮影した画像から、何が写っているかをすぐに音声で知らせてくれるみたいです。
あまりかっこいいとは言い難い電子工作ですけど、つい数年前までは夢物語だったこういう機械を、個人レベルで作ることができる時代を迎えたようです。
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Google Homeって、気になりますよね。今のところ買う気はないのですが、気にはなってます。使い道ができたら買いたいですよね。
ということで、当然盗もうと考える輩というのはいるものです。
そこで、盗まれそうになったらGoogle Home自身に悲鳴を上げてもらうという電子工作を作った方がいます。
Google Homeが盗まれたら自分で悲鳴を上げてもらいます - Qiita
圧力センサーでGoogle Homeが持ちされれたことを感知、その信号をTWELITEというのでMacbookに飛ばす、MacbookからGoogle Homeに悲鳴を上げるよう指示を出す・・・という流れのようです。
変な感じの叫び声ですが、確かにGoole Home miniをどけた途端、何かをしゃべってます。
圧力センサーの感度が低かったようで、500円玉とMacbookのACアダプタも載せて圧力を稼いでいるようです。大丈夫なのか！？
・・・結論から言うと、あまり大丈夫ではなく、Goolge Home側の電源を抜かれていたら全く機能しないという代物のようです。
結果は残念ですが、これ自身はGoogle Homeに何か信号を送って、しゃべらせたいことをしゃべらせることができる事例ということで、それはそれで役に立ちそうかと。
例えば、お風呂があふれそうになったら叫ぶGoogle Homeや、灯りの消し忘れをいちいち教えてくれるGoogle Homeなど、センサー側を変えれば応用が効きそうです。
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YouTubeを電車で見る人というのは本当に多いですね。
そんな人にとって気になるのは、やはりパケット消費量。
うちの子供が入院したとき、病院でYouTubeを見せていたら、わずか1時間で0.5～1GBを消費したという苦い思い出があります(過去記事：MVNOに”時間制プラン” 今後の主流となるか！？: EeePCの軌跡 を参照)。
そんなYouTube漬けな方に朗報です。
iPhone専用のオフラインYouTube視聴カードリーダー「TubeReader」は4000円以下で購入可能! | Techable(テッカブル)
YouTubeをオフラインで楽しむためのデバイス”TubeReader”です。
専用アプリでYouTube動画を視聴すると、それを簡単に保存できるというもので、とりあえずざっとタイトルだけ見て、あとで動画を見るというときに使えます。
microSDカードに保存するため、容量はカード次第。なお、GoProなどの動画を取り込むことも可能。
デバイス本体のお値段は、一つ3580円。現在Makuakeで資金募集中。すでに800％を超えているため、商品化は確実な情勢です。
出資サイト：YouTube動画を持ち歩こう！iPhone用カードリーダーTubeReader | クラウドファンディング - Makuake（マクアケ）
ただ、ちょっと心配なのは、YouTubeってわりと頻繁に仕様変更してますからねぇ・・・ある日突然、取り込めなくなる恐れというのはあるかもしれません。その時は、ファームウェアアップデートなどで対応できるんでしょうか？気になります。
動画を見ると、なかなか面白い工作です。
どうなってるの？ 時間を止めるDIYグローブ | ギズモード・ジャパン
まずは、上の動画をご覧ください。
まるで扇風機の羽が止まっているように見えます。
続いて、目覚まし時計のベルの先や、ドリルの先やウーファーの上についた文字プレートが読めるようになるなど、本当に時間が止まったような光景が見られます。
タネを明かせば、LEDフラッシュを使ってあたかも止まっているかのように見せかける工作なんですが。
その不思議なグローブの作り方と使い方は、動画の後半に出ています。
ちょっと面白いですね。何か使えそうな気もしますが、人に当てるのはよくなさそうですね。
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Arduinoをはじめよう 初心者実験 キット 基本部品セット20in1 UNO R3互換ボード(Arduino学習キット基本版) 新品価格 |
Apple純正のUSB充電器には3種類。Macシリーズ用とiPad用、そしてiPhone用。
この3つを比較したデータが載ってました。
【検証】iPhone X充電速度比較 有線では高速充電が最速！ - iPhone Mania
充電器の電力は、それぞれ29W、12W、5Wの3種類。
それぞれ、10％の段階から5分おきにどれくらい充電できているかを比較してます。
結論から言えば、満充電までの時間はほとんど変わりません。
ですが、80％程度の充電なら、29Wの圧勝です。
なかなか面白いですね。なんで29Wの方が、90％くらいから急速に充電速度が落ちるんでしょうか？
高速充電したければ、Macの充電器を使えってことのようです。
市販の非純正品を使ったら、どうなるんでしょうね？そのあたりも気になります。
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スマホを充電していると、充電が終わるころにコネクターから抜いてやりたい衝動にかられます。
過充電というのはいかにも悪そうだし、バッテリーが膨らんで爆発・火災という事故に見舞われる可能性だってあるので、できれば一定時間で抜いてやりたくなります。
そんな人にちょうどいいUSBケーブルがサンコーから登場。
USB機器にタイマー機能を追加するアダプタが登場 - AKIBA PC Hotline!
「USB24hタイマースイッチ」という製品。お値段、1480円。
ちなみに、オフだけでなくオンもできます。
充電機器を一定時間で抜くだけでなく、例えばUSB扇風機を一定時間後にオンするなんて使い方も可能。
入出力ともに2.5Aまで対応しているため、急速充電に対応したスマホでも使えそうです。
私は、ちょっと欲しいなぁ。過充電を心配して、なるべく充電ケーブルをすぐに抜かないと気が済まないので、こういうケーブルの登場は正直大歓迎です。
ただ、一つでは足りないんですよね・・・せめて3つは欲しいところ。どうしようか？検討中です。
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まあ、似ているといえば似ている、似てないといえば似てませんが。
Raspberry Piベースの携帯型デバイス「Pip」が開発中。ゲームやアプリを開発・実行できるニンテンドースイッチ風ガジェット | AUTOMATON
イギリスのハード・ソフトメーカーであるCurious Chipというところが開発中の”Pip”という携帯デバイス。
Pip - Digital Creation in your Pocket by Curious Chip — Kickstarter
Pipには”Curiosity”というプログラミングツールが内蔵されているそうで、Wi-Fi経由でPCからブラウザで操作可能。他にも、JavaScript・Python・Lua・PHP・HTML5、そしてGoogle版のScratchである”Blockly”などのプログラミング言語が使えるそうです。
中身がRaspberry Pi 3なので、40ピンコネクタを使った電子工作は当然可能。自由度は高いハードウェアですね。
お値段は2.2万円ほどから。Kickstarterにて資金募集中です。
でもこの写真を見てしまうと・・・
やっぱり”なんとかSwitch”のように見えてしまいますね。
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せっかく無線充電に対応したので、Qi(チー)対応充電器を買ってみました。
MATECHというところのワイヤレス充電器。Amazonにて、1500円ほどで購入。
早速充電してみました。iPhone Xで問題なく使えます。
充電中はこの透明な部分がうっすらと青色に光ってるんですが、写真ではわかりませんね。
ところで私のiPhone X。ごらんのとおり、壁紙がえらいことになっているおかげで、まるでスケルトンモデルのように見えますが。
この記事を参考に、この「中身壁紙」を落してみました。
iPhone Xを分解した気分が味わえる壁紙登場、ベゼルレスの大画面に進化して迫力マシマシ - GIGAZINE
前面がほぼ画面というiPhone Xならではのドッキリ壁紙ですね。しばらく使ってみるつもりです。
さて、話を充電器に戻して・・・
充電速度ですが、コネクタ充電であれば、20～30％から満充電まで1、2時間程度あれば完了します。
が、やはりワイヤレス充電は遅い。
ちょっと測って見ると、40分で69％→85％になりました。
このペースだと0→100％を4時間10分で充電できる速さですが、どこかのサイトによれば、iPhone Xのワイヤレス充電で5時間超かかったと書かれてました。満充電近くになると充電速度ががたっと落ちるので、そんなものかもしれません。
充電は遅いですけど、気軽に使えるのが利点ですよね。寝ている間に充電することが多いので、多分iPhone Xの充電は、こっちをメインに使うことになりそうです。
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PasoconMini MZ-80Cが出ましたけど、あれって外観は飾りで、実際に使うには外付けのモニターにキーボード、マウスをつける必要があります。
が、モニターだけをつけてしまう方法があるようです。
ご覧の通り、実際に液晶モニターを内蔵してしまったそうです。
といっても、この静止画ではさっぱりわかりませんね。
動画で見るとこんな感じです。
なかなか動きませんが、確かに動いています。
みんな大好きAdafruit製2.0インチの液晶パネルを使ったようです。ただ、そう単純に埋め込めたわけではないようですが・・・リンク先をぜひご覧ください。
ついでにキーボードやカセット部分もいじりたくなりますが、さすがにそこまでは無理そうです。まあ、ここまでできただけでも大したものです。
ますます愛着がわきそうですね。先日秋葉原で見かけた時に買っておけばよかったと少々後悔してしまう記事です。
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AIスピーカーがこの日本でも売り出されました。まずはGoogle Home、続いてAmazon Alexa。どちらも割とお手頃価格な機種もあって、話題になっているようです。
でも、現時点でどちらがいいかなんてよくわかりません。そこで、両方使えるAIスピーカーなんてものがあるようです。
「Alexa」と「OK,Google」で迷う？そんなあなたに両対応のディスプレイ搭載AIスピーカー「Clazio」 | ロボスタ
その名も”Clazio”。169ドルで販売中。日本でも1.８万円ほどで売ってます。
ただし、あまりAIスピーカーらしい形はしていません。7インチの液晶ディスプレイ付きで、バッテリー駆動も可能な画面付きのモバイルスピーカーといった様相です。
でも、AIスピーカーとして使えて、しかも通常のインターフェースも持っているので、Google Homeのようなただのスピーカーよりは使われなくなる可能性は低いですね。
ただ、私もちょっとAIスピーカーを買ってみようかどうしようかと思ったんですけど、やめちゃいました。
いちいち音声入力するというのも、面倒ですよね。
私は黙ってタッチパネルで入力、というのが向いてます。
AIスピーカーに悩んでいる方なら、検討してもよさそうな一品です。
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CPUパワーがかかっておらず、かつ指定の時間になったら強制的にシャットダウンをかけるプログラムを作ってますが、こういうものをテストをするために便利な、こんなものを見つけました。
Tools To Simulate CPU / Memory / Disk Load – The Way I See It
Microsoftが配布している”CPUSTRES.EXE”というソフト、名前の通り、CPUに疑似的に負荷をかけられるソフトです。
上記サイトの上の方の”CPUSTRES.EXE”というリンクをクリックすればダウンロードできます。
こんな感じのUIが起動。
最大4スレッドまで負荷がかけられるようで、この状態は1スレッドの低負荷がかかっている状態を示しています。
”Activity”のところはLow、Medium、Busy、Maximumの4段階。当然、Maximumが最大不可となります。
ちなみに、うちのマシンは2コア4スレッド。この4つのスレッドにチェックを入れて”Maximum”てのをやってみたんですが・・・まるで動かなくなりました。このソフトを落とすのがとても大変なことに。
何らかの負荷試験をさせたい場合には、便利なソフトですね。
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Intel CPU Core i7-8700K 3.7GHz 12Mキャッシュ 6コア/12スレッド LGA1151 BX80684I78700K 【BOX】 |
なんでも、iPhone Xを寒いところにもっていくと反応が鈍くなるという問題があるらしく、それを修正したアップデートが配布されていると聞いて。
慌てて配布したアップデートのせいか、日本語に訳している暇がなかったみたいですね。
さっそく、うちのiPhone Xに入れました。
なお、iPhone X専用アップデートというわけではないため、ほかのiPhoneでもアップデート通知が来ました。これはiPhone SE。
これから寒い季節ですし、出張ではiPhone Xを持っていくつもりなので、寒いところでも働いてもらわなきゃいけません。
アップデートは完了！ただし、2桁目の数字のアップデートは、全く機能的に違いなし。使用感も、機能もまったく変わらず。
ところで、iPhone Xがきて2週間がたちました。
直後に散々顔認証をディスった記事を書きましたが、まあ、慣れてしまえばこんなものかと使い続けています。
顔認証に関して、一つ分かったことがあります。
以前の記事では逆光に弱いと書きましたが、どうやら違うようです。
例えば背もたれのある椅子の背もたれ部分に頭を持たれさせた状態で顔認証をやると、全く通らないことが判明。
逆光で顔認証が通らなかったときは、座椅子に頭を押し付けていました。逆光ではなく、背もたれに頭を置いていたことが効いたようです。
寝そべった状態でも同様。どうも頭の後ろに何かあるとダメみたいですね。
多少浮かせた状態でなら使えるので、よほど寝そべったりしない限りは大丈夫ですが、それでも”寝モバ”状態では顔認証は全く使い物になりませんね。
使えたところで”顔パス”ではないため、指紋認証より便利ということもありません。むしろ、寝転んで使う分には不便な顔認証といったところ。
これをカバーするにはやっぱり”顔パス”にしてほしいですよね。それくらいやって割に合う機能だと思います。
そういえば、私が買ったモデルはシルバー。
・・・なんですが、背面を見ることが全くありません。
今までのiPhoneは背面の印象が必ずあるんですが、なぜかiPhone Xだけは背面がどうなっているのか？まるで印象がありません。
「ああ、そうだ、背面のデザイン確認しなきゃ！」
くらい気合を入れないと、背面がどうなっているのか、まったく意識することがありません。
別に意識しなくても困ることはないですが、どういうわけだか背面デザインへの関心が希薄すぎます。これって、私だけでしょうかね？
有機ELディスプレイについていろいろ言われてますが、今のところうちでは問題なく使えてます。
焼き付きだの、画面に筋が走るだのという不具合があるようですが、そういうのはないですね。むしろさすが有機ELで、発色がいいです。
ただし、ディスプレイのためだけに12万円はさすがに高い気がしますね。
そろそろ、毎年買いは終わりでしょうか？毎年言ってますが、来年こそ実行できそうか？
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この手の製品は多いですが、無線カメラながらリアルタイムに水中を把握できるカメラです。
魚が餌に食らいつく瞬間をキャッチ! カメラ「Spydro」は水中映像をスマホに送信 | Techable(テッカブル)
出資サイト：Spydro - The World's First Smart Underwater Fishing Camera by Moordan Trablus — Kickstarter
”Spydro”というこのカメラ。水中カメラで、釣り糸の先端に付けて使うカメラ。Wi-Fiでスマホにリアルタイムで様子が観察できるというのが売り。
・・・なんですけど、どうやって水中からWi-Fiの電波を受信するんでしょうか？水中だと電波ってかなり減衰されてしまうようですけど、なにか工夫があるんでしょうか。
会社の人で、この手のカメラを欲しがっている人がいましたが、なかなかいいのがないと嘆いてました。これをぜひ進めたいですね。Kickstarterにて資金募集中。一つ179ドルから。
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Victure アクションカメラ 1200万画素 1080P フルHD 170度広角 1050mAh電池 30M防水 複数部品 ドラレコ機能 |
ずいぶん長い名前のガジェットですが、料理が苦手な人であれば重宝するかもしれません。
スマホで焼き上がり確認！料理用のワイヤレス温度計「KALORIK WIRELESS BLUETOOTH MEAT THERMOMETER」 | Techable(テッカブル)
”KALORIK WIRELESS BLUETOOTH MEAT THERMOMETER”というワイヤレス温度計は、スマホとBluetoothでつないで使える温度計です。
熱電対の先端を肉に突っ込んで温度を計測。焼き上がり具合を確認できるというわけです。
私の妻はミディアムでもダメなアンチ生肉派なので、しっかり焼けてないと気が済まないようです。そういう人にはこの温度計は一つあるといいかもしれませんよね。
お値段は69.99ドル。温度計測範囲は0～190度まで。
確かにいいガジェットですが、市販の料理温度計ではいけないのか？と思わなくはない商品ですよね。実用性はともかく、なんだか先進的っぽいところが魅力的でしょうか。
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ThermoProデジタル料理用キッチン温度計 食品 ミルク 油 揚げ物 肉 オーブン 天ぷら コーヒー ローストビーフ バーベキューと燻製などの温度管理 速読 ステンレス製TP02S |
鹿の被害が6億円にも及ぶという長野県伊那市では、ドローンを使った鹿検知のコンペを行ったようです。
獣害に苦しむ自治体を救え！ 伊那市「ドローン×鹿検知コンペ」密着取材 | ROBOTEER
鹿の被害だからといって、馬鹿にはできないようです。農作物の肥大のみならず、木々の皮を食べるなどにより南アルプスの表土がむき出しになって、最悪土砂崩れを引き起こしてしまうみたいです。
鹿の個体調整を行うために、鹿がどこにいるのかを把握するためにドローンを使おうと思い立ったようで、そのドローンと物体検出を組み合わせて、いったいどれくらい鹿を発見できるかを競うコンペを行ったようです。
山中には鹿のはく製が置かれており、それがどこにあるかを探させるというもので、いくつかのチームがこのコンペにトライ。ディープラーニングによる物体検出を使っているところが多かったようですね。
ただ、コンペ自体は天候悪化により途中で中止されたようです。最近はドローンの事故がクローズアップされており、つい先日も私の実家のある岐阜県大垣市で子供が怪我をする事故が起きたばかり。安全最優先で行われているようです。
そういえば、以前聞いたとあるAIベンチャー企業の発表にも、ドローンを使った畑の病害虫監視システムというのがありました。実際に病害虫に侵されているところだけ農薬をまくようにするため、ドローンで定期的にスキャンするというものでした。
人の真上を飛ばすのはあまりよくないですが、こういう場所であればむしろ便利な活用法があるドローン。次はぜひちゃんとした天候のもとで行われて欲しいものです。
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iPhone Xには、ホームボタンがありません。賛否両論ありますが、もしiPhone Xを購入し、ホームボタンがないことにどうしても我慢できなくなった場合は、こういう製品があります。
iPhone X Home Button and Audio Jack. | MIC Gadget
iPhone Xにホームボタンを拡張してくれる外部機器。ついでにイヤホンジャックもついてます。
11月末ごろに出荷される予定みたいですが、問題はその価格。なんと、599.99ドル！つまり6万円超というお値段！
しかもこれ、指紋認証が付くわけではないようです。本当にただのボタンだけ。
いくらホームボタンが付くからって、iPhone SEよりも高い値段をたかがボタンのために出せるんでしょうかね？それなら、素直にiPhone SEあたりを買った方が賢いかもしれません。
別のボタンのない操作も、慣れれば何とかなりますね。私もすっかり慣れました。不思議と、ホームボタン付きのiPhoneはボタン付きの操作に、iPhone Xはボタン無しの操作を、それぞれ使いこなせてしまいます。一方を使うともう一方に違和感が出るかなぁと思いきや、自然に切り替わってしまうあたり、慣れれば何とかなるものだと思います。
でもやっぱり、顔認証は”顔パス”方式にしてほしいですよね。いちいちロック画面スライドしなきゃいけないあの機能、便利さを実感するために、何とかならんでしょうか？
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Beatife Qi 急速 ワイヤレス充電器 2in1 折り畳み iPhone 8/X GalaxyS8 S8 など対応 USBケーブル付き 改良版 |
マリオカート、昔やりましたね。そのマリオカートをクリアするための専用AIが開発されたようです。
TensorFlow×マリオカートでキノコカップ優勝も可能なリカレントニューラルネットワーク「MariFlow」を開発 - GIGAZINE
TensorFlowを使って作ったため、名前が”MariFlow”。なんとも短絡的な名前ですが、15時間分の動画を使って学習した結果、50ccクラスで優勝するほどの成長を遂げたというから、なかなかのAIのようです。
ここで使われているリカレントニューラルネットワーク(回帰型ニューラルネットワーク)とは、時系列や文章といった前後のつながりを学習するのに適したタイプの手法で、こういうゲームのような手順的なものを学習させるのに効果的です。
以前に私もRNN(LSTM)で株価予測をやって見ようとして、失敗してますね。まあ、勉強不足ってことで。
最近のディープラーニングの発達には驚くべきものがありますが、単に最先端の技術がすごいというより、応用分野のすそ野の広さにも見るべきものがありますね。医療や自動運転、金融からゲームまで、ほんと幅広く使われています。
このゲームの自動プレイには少し関心があります。応用次第では、仕事の自動化にも使えそうです。
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会社や自宅で活躍しそうなプリンターですね、これ。
付箋に印刷できるミニプリンタ「nemonic」、スマホのメモを素早く印刷 - AKIBA PC Hotline!
この”nemonic”は、裏面が粘着面になっている感熱紙を使った小型プリンターです。
Bluetooth 4.1に対応しており、スマホからもプリントアウト可能。対応OSはWindows、Android、iOS。USBでも接続できるようです。
カードリッジは専用のものを使います。ホワイト、ブルー、イエロー、ピンクの4色があるそうです。
私の場合は、会社でちょっとしたメモ書きをよく付箋に書いて張り付けたりするんですが、手書きでは書ける文字数が限られてしまうため、ちょっと不便といえば不便。その点、プリンターならこの面積にめいっぱい書き込めそうです。
もっとも、そのためだけに税別15,800円、カードリッジ税別1,000円を払えるかどうかですが。
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いやもう、焦ったのなんのって、なんでこうなったのかわからず、しかもどうして直ったのかもわかりません。
こんな病状や、こんな対処法はおそらく私だけかもしれませんが、一応かいておきます。
まず、私のメインPCはWindows 10で、先日Creators Updateをしたばかり。
起動時間がかかるので、通常は休止状態でPCを落すようにしています。電源ボタンやキーボードのキーを叩くと、復帰します。そんな感じの環境。
PCでテレビ番組を録画するためにこういう使い方をしています。これが今回の件に関係しているのかどうかはわかりませんが、一応記載しておきます。
さて、事の発端はちょうどiPhone Xが届いた翌日の夜。
ブログを書こうと思い、PCを復帰。通知が一見届いていたのでクリックしてみようとしたのですが・・・あれ？全然出てこない。
おかしいと思って、タスクマネージャーを起動しようとして、タスクバーで右クリックし「タスクマネージャー」を選択。
・・・が、こちらも起動しません。
なんかおかしくなったな、ということで、再起動するためにスタートメニューをクリック・・・したものの、こちらも開かない。
なぜかFirefoxなどは起動するので、ググって下のサイトにたどり着き
Windows10でスタートメニューが開けない不具合？表示させる対処方法 | あびこさん＠がんばらない
これを参考に、コマンドプロンプトを管理者権限で起動して「dism /online /cleanup-image /restorehealth」というコマンドを試そうとしました。
ただ、スタートメニューが開かないので、「C:\windows\system32」の中にあるcmd.exeを見つけて、こいつを右クリックで「管理者として実行」を行いました。
・・・が、これもまた聞かない。なぜか、タイムアウトします。
なお、スタートメニューのところで右クリックして現れるメニューは触れるので、この中から「シャットダウンまたはサインアウト」の「再起動」で再起動をかけてみました。
・・・すると今度は、いつまでたっても「再起動しています」のくるくる画面から先に進みません。
30分待っても落ちないので、仕方がないから電源長押しで落とします。
で、再び起動するのですが、病状は直っていません。
この辺りで、かなり焦ってきました。
これはちょっとやばいウィルスに感染したんじゃないのか？
が、次の方法でなぜか修復。
やったとこは、Ctrl＋Alt＋Delを押して出てくる一覧から「サインアウト」を選択。
すかさず、自分のユーザーでログイン。
これで、なぜかすべての病状が直りました。
直ったのはいいんですが、なぜ直ったのかがさっぱりわかりませんね。
でもそろそろ、Windowsのクリーンインストールをかけた方がいいんでしょうかね？
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Microsoft Windows 10 Home Creators Update適用 32bit/64bit 日本語版 (最新) |オンラインコード版 |
ディープラーニングというのは非常に精度が高くて素晴らしい技術なんですが、学習結果がブラックボックス化されていて何が行われているのかわからない、という声もあるのは事実。
ある意味どうしようもないんですけど、せめてちょっとくらいは可視化できないものか？
以下の記事を参考に、トライしてみました。
畳み込み層とプーリング層を画像表示してみるてすと - Qiita
ここで紹介するコードは、以下の記事で作ったコードで学習させたものを使っています。
”けものフレンズ”動画顔検出器をディープラーニング＋OpenCV物体検出で作る(転移学習＆メモリ不足対策): EeePCの軌跡
ただ、教師データは「けもフレ」ではなくて、以下の記事で書いた「お城」を使ってます。
TensorFlowで”日本のお城”を識別させてみた: EeePCの軌跡
では、まずコードを紹介しておきます。
◆cnn_png_56.py
#!/usr/bin/env python
import glob
import os
import sys
import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2
import math
from PIL import Image
path=os.getcwd()+'/analysis/'
file_list=os.listdir(path)
i = 0
label_name = []
flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_string('label','label.txt','File name of label')
f = open(FLAGS.label,'r')
for line in f:
line = line.rstrip()
l = line.rstrip()
label_name.append(l)
i = i + 1
NUM_CLASSES = i
IMAGE_SIZE = 56
IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3
test_image = []
test_filenm = []
for file in file_list:
test_filenm.append(file)
img = cv2.imread('./analysis/' + file )
img = cv2.resize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
test_image.append(img.flatten().astype(np.float32)/255.0)
test_image = np.asarray(test_image)
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
def save_image(file_name, image_ndarray, cols=8):
# 画像数, 幅, 高さ
count, w, h = image_ndarray.shape
# 縦に画像を配置する数
rows = int((count - 1) / cols) + 1
# 復数の画像を大きな画像に配置し直す
canvas = Image.new("RGB", (w * cols + (cols - 1), h * rows + (rows - 1)), (0x80, 0x80, 0x80))
for i, image in enumerate(image_ndarray):
# 横の配置座標
x_i = int(i % cols)
x = int(x_i * w + x_i * 1)
# 縦の配置座標
y_i = int(i / cols)
y = int(y_i * h + y_i * 1)
out_image = Image.fromarray(np.uint8(image))
canvas.paste(out_image, (x, y))
canvas.save('images/' + file_name, "PNG")
def channels_to_images(channels):
count = channels.shape[2]
images = []
for i in range(count):
image = []
for line in channels:
out_line = [pix[i] for pix in line]
image.append(out_line)
images.append(image)
return np.array(images) * 255
images_placeholder = tf.placeholder("float", shape=(None, IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder("float", shape=(None, NUM_CLASSES))
keep_prob = tf.placeholder("float")
x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 56, 56, 3])
with tf.name_scope('A_conv1') as scope:
W_conv1 = weight_variable([3, 3, 3, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
with tf.name_scope('A_pool1') as scope:
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
with tf.name_scope('A_conv2') as scope:
W_conv2 = weight_variable([3, 3, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
with tf.name_scope('A_pool2') as scope:
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
with tf.name_scope('A_conv3') as scope:
W_conv3 = weight_variable([3, 3, 64, 128])
b_conv3 = bias_variable([128])
h_conv3 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool2, W_conv3) + b_conv3)
with tf.name_scope('A_pool3') as scope:
h_pool3 = max_pool_2x2(h_conv3)
with tf.name_scope('fc1') as scope:
W_fc1 = weight_variable([7*7*128, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool3_flat = tf.reshape(h_pool3, [-1, 7*7*128])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool3_flat, W_fc1) + b_fc1)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
with tf.name_scope('fc2') as scope:
W_fc2 = weight_variable([1024, NUM_CLASSES])
b_fc2 = bias_variable([NUM_CLASSES])
with tf.name_scope('softmax') as scope:
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, "./model.ckpt")
feed_dict = {images_placeholder : test_image, keep_prob: 1.0}
tag = "test"
h_conv1_result = h_conv1.eval(feed_dict=feed_dict)
for i, result in enumerate(h_conv1_result):
images = channels_to_images(result)
save_image("1_%s_h_conv1_%02d.png" % (tag, i), images)
# プーリング1層
h_pool1_result = h_pool1.eval(feed_dict=feed_dict)
for i, result in enumerate(h_pool1_result):
images = channels_to_images(result)
save_image("2_%s_h_pool1_%02d.png" % (tag, i), images)
h_conv2_result = h_conv2.eval(feed_dict=feed_dict)
for i, result in enumerate(h_conv2_result):
images = channels_to_images(result)
save_image("3_%s_h_conv2_%02d.png" % (tag, i), images)
# プーリング2層
h_pool2_result = h_pool2.eval(feed_dict=feed_dict)
for i, result in enumerate(h_pool2_result):
images = channels_to_images(result)
save_image("3_%s_h_pool1_%02d.png" % (tag, i), images)
h_conv3_result = h_conv3.eval(feed_dict=feed_dict)
for i, result in enumerate(h_conv3_result):
images = channels_to_images(result)
save_image("4_%s_h_conv2_%02d.png" % (tag, i), images)
# プーリング3層
h_pool3_result = h_pool3.eval(feed_dict=feed_dict)
for i, result in enumerate(h_pool3_result):
images = channels_to_images(result)
save_image("5_%s_h_pool3_%02d.png" % (tag, i), images)
実行方法は単純に、
> python cnn_png_56.py
です。
このコードと同じ階層に”analysis”というフォルダを作り、その中の画像を読み込んで可視化を行ってくれます。この辺りの動作は過去の”cnn_app_56.py”と同じ。
ただし、上記コード中の”saver.restore(sess, "./model.ckpt")”の中の”model.ckpt”は、各自の学習済データのファイル名に合わせて変えてください。
これを実行した結果ですが、7種類のお城を判別する学習済データ(56×56版)を読み込み、以下の画像ファイルを読み込ませました。
大坂城ですね。このお城を学習済みデータに通すとどうなるのか？
このコードはConv層＋Pool層が3つに結合層2つ、Softmaxが一つという階層になってます。
このうち、最初のConv層を通ってきた画像がこちら。
・・・わかりにくいですけど、なんとなくお城って感じの形が見えます。
Conv層の後の画像とは、要するに3×3のフィルターを通した後の画像が出てきているようです。
ここで浮き出てくるものが、この画像のどの部分の特徴をとらえようとしてるのか・・・という解釈でいいみたいです。
ここが真っ黒だと何も見ていないのと同じことになってしまうみたいですが、一応真っ黒という部分はありませんね(限りなく黒はたくさんありますけど)。
これが最後の3つ目のPool層を通るとどうなるのか？
・・・ますますなんだかわかりませんね。
この層では7×7の画像×128個になってます。なんとなくお城っぽい形をマクロにとらえているようですが・・・
可視化したものの、どう解釈すればいいのかわかりづらいところです。
さて、この岡崎城の画像は誤認識されやすい画像です。
これを通してみると、どうなるんでしょうか？
1層目のConv層ですが、なんというかノイズのような画像が多いですね。あまりお城には見えません。
もしかして、岡崎城の認識率が悪いのは、そのせいかもしれません。
わかったような、わからないような結果ですが、会社ではこのコードを改良して使っています。どのあたりの特徴をとらえて判別しているかが大体わかるため、学習の進度を知るために一応参考で使っています。
もうちょっと見やすくする方法があるといいのですが、今のところこれがましな方のようです。
ディープラーニングを可視化したいと思っている方は、参考になさってください。
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3か月に一度くらいはディープラーニング特集を行っているInterfaceですが、12月号もAIの特集をやってました。
今回の特徴は、
(1) ディープラーニング以外のAIで使われる機械学習の手法を紹介している
(2) ディープラーニングで最も一般的な畳み込みニューラルネットワークの説明にある程度紙面を割いていること
(3) SONYが提供しているGUIでディープラーニングのコードが作れる「Neural Network Console」のインストールから使い方までを解説している
この3点でしょうか。
ディープラーニングの代表的な3つの手法についても解説が載ってます。わかりやすいですね。
で、これが「Neural Network Console」の目次部分。実際に独自データを使って学習するところまでが解説されてました。それはまた後ほど。
さて、ディープラーニングといえばやっぱり”TensorFlow”。Windowsでも使えて便利なコードですから、ある程度のレベルの人はTensorFlowを使ってみるといいでしょうね。
なにせ、Raspberry Piでも使えます。TensorFlow。上のタイトルにある通り、コードの豊富さはダントツです。
機械学習の一般的な手法が一通り載ってました。
SVM(サポートベクターマシン)や回帰式、決定木やk近傍法などなど、一般的によく聞かれる機械学習法が載ってました。
他にも、ディープラーニングで使われる用語についての一覧なんてものもありました。ちょっと数式や数値の表が載っていて、若干わかってる人向けの項目でしたけど、私には役に立ちそうです。
いつも通り、各章でプログラムコードを交えて紹介されてますが、今回の目玉はやっぱりこの”Neural Network Console”じゃないでしょうか。
インストールから基礎的な使い方、応用編まで幅広く載ってる風でした。
詳細はぜひ本書を手に取ってご覧ください。今後ディープラーニングをやってみたいという方は、一冊持っておいて損はないでしょう。
さて今回のInterfaceですが、今までディープラーニングに手を出してはみたものの挫折してしまったという人向けの内容かなぁと思います。内容が浅く広くというか、用語の解説やGUIで使えるツールの使い方に重きをおいてます。
他の雑誌に比べて、明らかにこの雑誌の編集者には”分かってる人”がいますね。レベルが違います。
ちなみに、来月は”Python”特集をやるようです。
Pythonを始めてみたけれども挫折しちゃった・・・という人は、11月25日発売のこの1月号が楽しみですよね。
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昔、キーホルダー型のテトリスといったミニゲームが流行りましたけど、あれをでっかくしたようなテーブルですね。
色鮮やかなドット風のアニメーションを投影するLEDライトテーブル「LED Table」はゲームプレイも可能 | Techable(テッカブル)
出資サイト：The LED Table by Stephane BALEON — Kickstarter
現在、Kickstarterで出資者募集中のこの”LED Table”。名前の通り、多色LEDを並べて様々な演出ができるテーブルです。
カセットビジョン並みの解像度ですけど、案外これだけでもいろいろなことができますね。
スマホでコントロールできるようです。様々なパターンのアニメーションに、ゲームも入っているようです。
これを一目見た時に、真っ先に浮かんだのはやはり”テトリス”。上の動画の中にはありましたね、テトリス。
他にもテニスのようなゲームやスネークゲームなど、いろいろ入っているようです。
これだけ大きいわりには値段は安くて、1台149ポンド(約2.2万円、DIYキット)。115ポンドという選択肢もあったようですが、そっちは売り切れのようです。ただし、ヨーロッパ発送限定。
子供がいる家庭なら、受けそうな気がしますね。
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COIDEA ミラーボール カラオケ・ディスコライト ステージライト LED 3W RGB多色変化 音声起動 リモコン付き |
もう1万円台でもそこそこの性能のAndroid端末が出る時代になってしまったようです。
コヴィア、1万5800円のAndroidスマホ「FLEAZ Que +N」を11月20日発売 - ケータイ Watch
コヴィアから15800円のAndroid 7.0スマホが登場です。11月20日発売。
この値段でCortex-A53（1.3GHz、クアッドコア)、メモリ2GB、ストレージは16GB、液晶は4.5インチ。重さは125g、バッテリーは2200mAh、NFCを搭載しています。
コヴィアというと以前はわりと残念な端末というイメージでしたが、スペック的にはアキバで買った6980円のAndroid 5.1端末”TONE M15”に近いですね。Androidが7.0という違いがあるくらいでしょうか？
最先端のスマホにはいろいろな機能がありますけど、あまり使わない機能が増え続けている感があって、それならいっそ安い方がありがたいというケースが多いですよね。
そういう要求に応えてくれる端末でしょうかね？これは。TONE M15はまあまあ使える端末ですが、どうなんでしょうね？使ってみないと何ともわかりませんが。
余談ですけど、この記事読んでてTONE M15にもNFCがないかと調べたら、ついてましたね。
この通り、Suicaリーダーを入れて、manacaを読み取ることができました。これは便利です。
最近安いAndroid端末でもそこそこ使えるという時代。イノベーションよりもコモディティ化に移行しそうな気配のスマホ。こういう端末が次第に増えていくんでしょうかね？
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COVIA FLEAZ Que（フリーズ キュー）/ 4.5インチIPS液晶 / SIMフリースマートフォン / micro SIM ×1 / RAM:2GB FLASH ROM:16GB / |
ここのコメント欄でも時々出てくる、機械では読みにくいあやふやなアルファベット文字を表示してボットでないことを確認するあのセキュリティチェックの画面。
CAPTCHA認証というそうですが、あれを結構な確率で突破する技術というものが、発表されたそうです。
「私はロボットではありません」AIで突破 他のディープラーニングより“300倍”効率的なモデルが登場 - ITmedia NEWS
少数のサンプルからでも学習できる人間などの脳を参考に作られた「再帰的皮質ネットワーク」というのを使うと、ディープラーニングの300倍の効率で学習できて、上のように重なった斜めな文字でも読めるようになるんだとか。
単語であれば66％の確率で解読できるそうです。2回トライできれば突破できてしまいますね。
こういう技術は使い方次第。セキュリティ突破に使われることを中心に書かれているため、とんでもない技術に思えますけど、少ない教師データで学習できるなんて、機械学習に取り組んでいるものとしてはとても画期的な技術。私も具体的な中身をぜひ知りたいところですね。
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iPhone Xがきて2日目。
前日では書ききれなかった使用感を少し書いてみます。
まずは、いいところから書きましょうか。
何といっても、iPhone Xの良さはこのディスプレイ。
端末の大きさのわりに画面が広く、縦長のこの画面は意外にブラウザやメモアプリでは威力を発揮します。
ただ、縦長になったおかげかキーボードのレイアウトがちょっと変わるため、注意が必要。といっても、キーボード切り替えボタンがスペースの横から画面一番下に行っただけですが。
でもこの位置、つい触ってしまうため、時々勝手にキーボードが切り替わっちゃうんですよね・・・これも慣れでしょうが。
画面が広くなっただけでなく、明るいところでも強いですねぇ。
iPhone 7 Plusよりも直射日光下では見やすかったですね。やはりこういうところは有機ELの威力でしょうか。
iPhoneは1分くらい入力がないと画面が暗くなってきて、しまいにはスリープしますけど、iPhone Xは画面をじーっと見続けていると、スリープになりません。
顔認証の機能を使って、注視しているとロックしないようになってるみたいです。
ブラウザで長い文章を読むときなどには、便利ですね。よく勝手にロックされそうになって、いちいち画面をタップすることがよくありましたが、これはそういうのがなくていいですね。
私はよく、アプリによって画面回転ロックしたり解除したりするんですけど、アプリ上からコントロールセンターを開くことがあります。
ただ今までのiPhoneの場合、アプリによってはすごく出しづらいものがあるんですよね。結構失敗するので、一度アプリを落してコントロールセンターを出す、画面回転ロック/解除する、アプリに戻る、というのをよくやってました。
が、iPhone Xは画面の右上、通話用スピーカーの横辺りをスライドすれば、必ずコントロールセンターが出てきます。これは便利。
もっとも、画面の上の方なんで、片手操作の時に指が届くかどうかという微妙な位置ですが・・・6 Plus、7 Plusで鍛えている私としては、何とかなりました。
あと、買ったばかりというのもありますけどバッテリーの持ちはいいですね。ほぼiPhone 7 Plus並みでしょうか。
iPhone 7 Plusが2900mAhといわれてますけど、あの大きさでそれに近い2716mAh。確かに、電池はよく持ちます。
それ以外には、外に持ち歩くとちょっとどや顔になれることでしょうかね？7 Plusまではあまりデザインに変更がなかっただけに、今回は明らかに新型とわかるデザイン。外に持ち歩いていたら、わりとチラ見されました。
さてよかったと思えることはこれくらいでして、以下は残念な点が続きます。
まずは「顔認証」。
使えない場面が2つありました。
一つは、顔に直射日光が当たっているとき、2つ目は、顔が近すぎるとき。
どれも全くダメです。当たり前ですが、いくら別センサーを使っているとはいえ、カメラを使っている以上、逆光だのピンボケだのには弱いみたいですね。
近眼なので、眼鏡をはずして画面を見ているときは近くなりすぎて、顔認証に失敗します。まあこれは、近眼の私が悪いんでしょうけど。Face IDの前では「近眼＝悪」のようです。
そういえば日曜日は子供の運動会ですが、日光の下、ちゃんと解除してくれるんでしょうかね？心配です。
顔認証だから仕方がない、といえばそれまで。だったら指紋認証を残しておけよ！と声を大にして言いたくなる場面でした。
顔認証そのものの精度は高いです。ちゃんと使えば、ちゃんと認識してくれてます。
でも、顔認証って認証された感触がないんですよ。
指紋認証(Touch ID)の場合は、認証が終わるとすぐにホーム画面に切り替わります。
このアクションがあるから、認証が終わったんだなぁ感があるんですよね。
ところが、顔認証(Face ID)は認証が終わってもホーム画面に切り替わりません。ただ画面上の鍵のマークが解除を示しているだけ。
そこからホーム画面に行くには、認証後に画面下を上にスライドする必要あり。
せめて顔認証が終わったとたんにいきなりホーム画面だったら、多分顔認証の方が便利だとなるんでしょうけどね。なぜ、そうしなかったんでしょうか？
いちいち電源ボタンを押さないと、画面がつかないのも使いづらい原因。ただ、それは「設定」‐「画面表示と明るさ」-「手前に傾けてスリープ解除」をオンにしておけば、iPhone Xを持ち上げるだけで画面が立ち上がるので、ひと手間省けます。
でも、指紋認証のTouch IDだってそんなに悪くはないし、結局このFace IDは画面下をスライドするという操作が必要な以上、顔認証だからって指紋認証より便利！とはなりませんね。正直言って、むしろ不便です。
ホームボタンが無くなったiPhone X。このおかげで、ロック解除や電源オフ、タスク画面の表示にワンアクション多いっていうのは昨日書きましたけど、タスク画面でタスクを落すというのも手間がかかります。
画面下を長押しするとこのタスク画面が出てくるんですが、ここで上にスライドしてもタスクが落ちません。
なぜか、ホーム画面に戻るだけ。
ここでタスクを落すには、タスク画面上のアプリのところをさらに長押し。
すると、アプリの左上に赤丸のアイコンが現れるので、その状態でその赤丸アイコンをタップ or 上にスライドすると、タスクを終了することができます。
なぜ、今まで通りの操作にしなかったのか？不明です。これ、別のホームボタンの廃止は関係ない操作だし。
欠点というほどのものではないですが、あの大きさでiPhone 7 Plusとほぼ同じ重さ感があります。
調べてみると、iPhone Xは174g、iPhone 7 Plusは188g、iPhone 6sは143g。
大きさはiPhone 6sに近いですけど、重さは7 Plusに迫る重さですね。そりゃちょっと重く感じるわけです。
その分、金属光沢のデザインだったりするんでしょうが、このずっしり感に見合うものかどうかは評価のわかれるところ。
寝転がった状態で使うとき、SEや6sだと長いこと手で持っていられるんですが、7 Plusだとちょっと重くてだんだん疲れてきます。iPhone Xも多分、そうなりそうですね。
というわけで、私なりに感じた、いいところ、悪いところを書いてみました。
慣れればどうということはない部分、いやこれ不便だ！という部分、いろいろあります。
私にとっては、画面の見やすさ、画面の長さ、外形デザインがiPhone Xとわかる、というのがよかったところ。
顔認証はあまりにも残念過ぎです。期待外れも甚だしい。
やはり過渡期の製品というイメージです。先進性はあるものの、「新しいもの＝使いやすいもの」ではないですよね。そのあたりを割り切って、買う必要があると思います。このiPhone X。
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「iPhone Xに指紋認証が載らなかったら買わない！」
「iPhone Xが10万円を超えたら買わない！」
「今年買うiOS機は中古で買ったiPhone SEでおしまい！」
などという数々の条件をあらかじめ自身に課していたのですが、私を司る物欲には逆らうことができなかったようです。
ということで、iPhone発売10周年の記念モデル、現状で最強のiPhoneといわれるこのiPhone X(テン)が、我が家に届いてしまいました！
早速、開けてみます。
ところで、私が買ったのは、シルバーの64GBモデル。iPhone 7 Plusの32GBモデルで十分なので、256GBの必要性を感じず。また、黒より白系の色がよかったので、シルバーになりました。
ですが、この通り前面は真っ黒です。あまりシルバーっぽさがありませんね。
背面はややクリーミーな感じの白。
シルバーといえるのは、せいぜい側面のこの金属部分のみです。
ちなみに、私はどうもこの縦長カメラのデザインが好きではありません。なんででしょうね？理由はうまく言えませんけど、ちょっと違和感があります。
それ以外は、iPhone 4s以来の背面ガラスとなり、まあまあきれいな感じなんですけどね。
お約束ですが、早速並べてみました。
左から、iPhone 6s、iPhone X、そしてiPhone 6 Plusです。
ところで、iPhone X到着に先立ち、あらかじめケースと保護ガラスを購入。
ケースは薄型のソフトケース、これに硬度9Hの保護ガラス2枚組のやつを購入しました。
保護ガラスの方はなんだか枠のようなものがついてます。これをガイドとして使って貼るようです。
ケースが先についちゃったので、iPhone 6sあたりを入れて
首を長くして待ってました。やっぱり、iPhone 6sよりはちょっと大きいですよね。
で、本日やっと本体到着。
まずは、前面ガラス装着から。
ほこりをあらかじめ付属の粘着テープで取っておきました。
そのうえで、ガラスに付属していたこのガイドを装着。
ガイドに合わせるようにガラスを置き、上から気泡を抜きながらペタっと張り付けていきました。
かなりきれいに張り付きました。私の買った保護ガラスは当たりだったようです。
さて、早速電源を入れます。
まず驚くのは、この画面の大きさ。上から下までぴったり画面です。
さて、これから気合を入れて設定だ！と思った矢先に、いきなりソフトウェアアップデートが来ました。
というわけで、充電しながらアップデートを行います。
ちなみに隣の端末は次男用iPhone 5c。画面の大きさは圧倒的に大きいです。
買ったばかりだというのに、いきなりアップデートに時間を取られてしまいました。
さてこのiPhone X、ホームボタンがありません。
一体どうやって操作するのか？という説明が最初に出てきました。
基本的には、画面下のスライドで、ホームボタンを押したのと同じ操作となるようです。
Apple IDを入れなきゃいかんのかと思いきや、近くの端末の設定を転送する仕組みというのを使ってささっと設定を終わらせられるようです。
iPhone 7 Plusの設定を使うことにしました。画面上のぐにゃぐにゃっていう青い模様をiPhone 7 Plusのカメラでとらえると、設定移行完了。楽ですね。
さて、やっとこのiPhone Xの目玉機能である”顔認証”の設定です。
こんな感じに、前面カメラに写しながら、顔をぐるりと回してやります。
私は眼鏡をかけてますが、ちゃんとした顔の形を覚えてもらうため、設定時は眼鏡をはずして行いました。
2回スキャンすると終了です。
認識精度ですが、何度かやった限りでは確かに高いです。
が、これが便利かといわれれば微妙。
指紋認証の場合は、ホームボタンをタップすれば指紋を読み取ってすぐにロック解除。
ところがこのiPhone Xの顔認証の場合、横の電源ボタンを押してスリープ解除 → 顔認証 → 画面下から上へスライド の3アクションが必要です。
横の電源ボタンを押して、顔認証が通ったらすぐにホーム画面へ行ってくれると便利だったんですが、正直言って顔認証はあまり便利とは思えませんね。
画面サイズは5.8インチ、対角線長さとしては、最大サイズのiPhoneです。
この通り、iPhone 7 Plusと比べてもこの通り。画面の縦はさすがに長いですね。
ただしiPhone X対応アプリでないと、この通り上下に黒い余白ができてしまい、せっかくの画面の大きさが活かせません。せいぜい、iPhone 6s並みです。
こんな縦長の画面で何の役に立つんだ！？と思ってましたけど、ブラウザやメモでは威力を発揮しそうです。縦の情報が多くて重宝しそうです。
ところで、上の出っ張り部分なんですけど、画面キャプチャ(音量上ボタン＋電源ボタン)するとこの通り、画像になっています。
見えない画像がそこにはあるようです。
ところで、アイコン長押しでプルプルさせると、右上に「完了」のボタンが出てきます。
が、ここを押さなくても画面下スライドで終わらせることもできました。
さて、このiPhone Xですが、バッテリー残量のパーセント表示に切り替えることができません。
私はバッテリー残量を正確に知るため、このパーセント表示を使っているんですが、あの右上の狭い領域にWi-Fi、4G表示とバッテリー表示がひしめいているため、表示させるスペースがないようです。
が、画面右上を下にスライドするとコントロールセンターが出てくるんですが、この表示ではバッテリー残量が出てきました。バッテリー残量の値表示を見たければ、いちいちこういう表示にしなくてはいけない模様です。
ところで、このiPhone XはA11というわりとハイスペックなCPUが載っているといわれてます。かなり早いベンチマーク結果なんかも出てましたけど、実際はどうなんでしょうか？
といっても、私の使い道ではCPUパワーを実感できるほど重たいアプリはありませんね。ただ、電源を入れてからの起動完了までの時間が圧倒的に短かったです。それ以外ではあまり実感がないですね。
そういえばこのiPhone X、電源の落し方がちょっと変わってます。電源ボタン長押し・・・かと思いきや、それでは電源が落ちません。Siriが立ち上がるだけ。
一体どうやって落とすのかといえば、「設定」-「一般」の一番下に「システム終了」というのが出てくるので、これをタップすると電源をオフにできるようになります。
タスク切り替えは、画面下を長押しすると、いつものタスク画面が出てきます。
何もかもが新しい操作形態。ホームボタンが無くなり、いつもの操作ができなくなってます。
まあ、これは慣れでしょうか？でも、ホームボタンがあるときと比べて、どれもワンアクション多いんですよね・・・
ホームボタンをなくした代わりに、画面が縦に長くなりました。
この縦長の画面は、メモ帳使用時やブラウザ・ニュースアプリで活躍してくれそうです。それ以外ではどうでしょうか？この辺りもしばらくは付き合ってみようと思ってます。
さて、このiPhone Xはワイヤレス充電に対応しているようですが、ワイヤレス充電器を持っていないため、まだ試しておりません。このあたりはいずれ手に入れて試してみようかと思っています。ちなみに、Apple Watchの充電器は使えませんでした。
まだまだ隠れた機能がありそう。しばらくは飽きないおもちゃが増えたと思って、遊んでみることにします。
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今どきネット閲覧もできない携帯電話が注目されています。
週末スペシャル - 格安SIMが使える「38gの携帯電話」が意外に便利だった：ITpro
この「NichePhone-S」という携帯電話。まるで電卓のような外観ですが、一応Android搭載の端末のようです。
ただし、ネットができるわけで無し、基本的な機能は電話のみ。日本語表示も少々難ありの端末です。お値段は10780円。
ただしこの端末、100MB分の音楽を聴いたり録音したりできる他、テザリング機能が搭載されているそうです。テザリングオンもキーを長押しするだけなので、切り替えも容易。
何よりも38gという驚異の軽量端末なだけに、使いたいと思っている人は多いんじゃないでしょうか？
今どき電話の単機能を狙った製品というのも珍しいですけど、iPadなどを中心に使っている人なら、格安SIMとの組み合わせで使うのもよさそうです。
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指紋が目立たない 極薄 光沢液晶・背面保護フィルムセット Niche Phone-S OverLay Brilliant OBMOBN1701/S/MS/12 |
デスクワークで腰痛なんて・・・などと考えていた時期が、私にもありました。
そんな私は最近、腰痛に悩まされています。いや、正確には腰よりちょっと左側にずれたところが痛いんですが、明らかに座り方が悪いのが原因。
腰痛などの原因につながる着座時の姿勢。その姿勢が崩れたら警告してくれるデバイスというのがあるそうです。
デスクワークが多い人に!姿勢をチェックするデバイス「8sense」で腰痛や背中の痛みを予防 | Techable(テッカブル)
姿勢や動きをモニターする「8sense」というデバイスは、首のあたりに取りつけて姿勢をチェックして、姿勢が崩れたらばイブで知らせてくれるというものです。
スマホの専用アプリとの組み合わせで、現在の姿勢を詳細にチェックできたり、ストレッチを促進してくれる機能もあるようです。
お値段は79ユーロ(約1万円)から。姿勢が悪いなぁと気になっている人なら、一度試していただくのもよろしいかもしれませんね。といってる私は、間違いなく姿勢悪いですが。
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せっかく秋葉原で買ってきたAndroid端末”TONE M15”なので、ちょっとレビューしてみます。
なお、私はあまりAndroidに使い慣れていないため、やれiPhoneに比べて誤タッチが多いとか、メニューがわかりづらいとか、アイコンの配列がいまいち感覚に合わないとか、そういうことは書きません(って、書いてますね)。
安い端末ながら、国内認証済みのSIMフリー端末です。
裏はこの通り、すっきりとしたデザイン。
裏ブタのはがし方ですが、microUSB端子の穴に爪をひっかけてはがすと
簡単にはがれます。
ただし、爪が多いので、つけるときはなかなかはまりません。
蓋の裏には何かのアンテナっぽいものがついてます。NFCかと思いきや、そういうものはついていないようなので、この黒いアンテナ上のものが何なのか？よくわかりません。
横にはmicroSDカードスロットと、nanoSIMスロットがついてます。
内蔵ストレージは16GBあるので、動画でも入れない限りよっぽど本体だけで間に合うと思いますが、増設も可能です。
さてこの端末、5.5インチ液晶です。つまり、うちのiPhone 6 Plusや7 Plusと同じサイズ。
が、この通り並べてみると、確かに画面サイズは同じですけど、ソフトウェアボタンがある分狭くなってますね。
他にもカメリオや
スマートニュース辺りを比べてみると、字が大きいです。
でも老眼の人ならM15の方がいいかもしれません。表示領域は狭いですが、読みやすさは抜群にいいです、M15。
アイコンの大きさから察するに、やっぱり解像度が低いのが字が大きくなる要因でしょうね。iPhone 7 Plusは1920×1080、TONE M15は1280×720。
値段が7千円そこそこの端末ですから、比べるだけかわいそうですね。値段のわりに善戦していると思います。
Android 5のため、ポケモンGOも動きました。うちにあるZenfone 4はAndroid 4.4だったのと、Intel Atomを使っていたためか、ポケモンGOが動きませんでした。
ちょっと操作してみましたけど、全く問題なく使えました。
ただちょっと起動時間が長すぎ。アプリ起動時は2分近く待たされてます。
動き出したら、快適に使えてますね。
iPhoneにはない機能がこれ。FMラジオがついてます。
ただし、イヤホンの線をアンテナとして使うため、イヤホンを挿さないと使えません。要注意。
カメラ性能も気になるところ。これはiPhone 7 Plusのカメラで撮った「満開の電子ちゃん」表紙。
これが全く同条件下でTONE M15で撮った写真。
ちょっと色の階調が落ちている感じですね。まあ、これも値段のわりに善戦している方ではないでしょうか？
使った感触では、思ったよりもいい感じ。
あまり重いアプリを使ってないですけど、ストレスを感じないのはいいですね。
こういうアプリを入れて、下の子供に使わせてみましたが、全く違和感なく遊んでました。
ただ、ホームボタンがひっこでて、出し方がわからず聞いてくる場面があり。そのあたりはiPhoneとの違いを感じます。
YouTubeも使ってましたけど、そっちは全くiPhoneと比べて違和感なさそうでしたね。
Windows Phoneは慣れなかった次男ですが、Androidなら何とか使わせることができそう。
で、私の感触ですが、もしこれしか端末がなかったら、多分問題なく使ってしまうであろう、そんなレベルの使用感でした。速度も申し分なし、あとはカスタマイズ次第でしょうか？
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