【New】予知保全・異常検知を可能にする特徴量

予測モデルを作る前段階、データ前処理工程の「特徴良抽出」にフォーカスしたホワイトペーパー。センサーデータなどの時系列データから特徴量を算出する方法を、具体例を交えて解説します。

https://jp.mathworks.com/campaigns/offers/predictive-maintenance-feature-engineering.html

センサーデータ解析と機械学習 ～振動データからの異常検出～

https://jp.mathworks.com/videos/sensor-data-analysis-and-machine-learning-anomaly-detection-using-vibration-data-100241.html

カーネギーメロン大学の教授が医用生体工学のための計算手法の授業にオンライン MATLAB チュートリアルを活用

Wang博士はMATLABの学習にMathWorksのオンライントレーニングコースを活用し、計算手法のコースに反転授業を導入しました。

https://jp.mathworks.com/company/user_stories/carnegie-mellon-university-professors-use-online-matlab-tutorials-to-teach-computational-methods-for-biomedical-engineering.html

Age and Gender Estimation from Face

File Exchange Pick of the Week でも取り上げられた、日本のユーザーによる顔から年齢と性別を推測するアルゴリズム。ぜひお試しあれ。

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72577-age-and-gender-estimation-from-face

脳波でコントロールするロボットが脳インプラント無しで実現可能に（英語）

カーネギーメロン大学とミネソタ大学の共同研究グループが開発したBCI技術により、脳インプラントが無くてもロボットの高度な運動制御が可能です。

https://blogs.mathworks.com/headlines/2019/08/29/mind-controlled-robot-that-works-without-brain-implants/