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**LiDAR 波形** - 言語数は **40 × 128 × 33** 単語です

2026/02/23 21:19

**LiDAR 波形** - 言語数は **40 × 128 × 33** 単語です

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要約▶

Japanese Translation:

要約:
ドミニク・シューベル、ハノー・ホルツヒューター、スティーブン・ペーターズ、マリオ・ビジェリック、およびフェリックス・ハイデは、自律走行用のトランスフォーマーベースの学習DSPを発表し、IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV 2025) の Proceedings（論文番号 28913‑28924）に掲載しました。従来の自動車DSPは各LiDAR波形を個別に処理するため、信号が弱い場合や霧・反射・低SNRで歪むとアーティファクトが発生します。本手法ではトランスフォーマー構造を用いて完全な波形と隣接する信号を解釈し、高忠実度の多エコーポイントクラウドを生成します。
実際の走行シナリオおよび従来型自動車LiDARを使用した天候チャンバーで評価すると、ピーク検出法に比べてチャムファー距離が32 cm改善し、瞬間イメージング手法に比べても20 cmの向上が確認されました。合成データと実データの両方で訓練された結果、著者らは霧の条件下で最大17 m、通常走行時には14 mまで範囲を拡大できる可能性があると報告し、本製品が本格的な自律車両に導入される準備が整っていることを示しています。

本文

Lidar Waveforms は 40 × 128 × 33 単語に相当する価値がある

Dominik Scheuble, Hanno Holzhüter, Steven Peters, Mario Bijelic, Felix Heide
IEEE/CVF 国際コンピュータビジョン会議（ICCV）2025年 論文集 pp. 28913–28924

要旨

Lidar は自動運転に不可欠な技術となり、正確なシーン理解の鍵を握る高解像度 3D スキャンを提供します。その目的のため、LiDAR センサーは反射光から得られる時間分解能付きフルウェーブフォームを測定し、後続のデジタル信号プロセッサ（DSP）が波形内のピークを検出して点群へと変換します。従来の自動車用 LiDAR DSP は各ウェーブフォームを個別に処理するため、隣接するウェーブフォームから得られる貴重な文脈情報を無視しています。その結果、低信号対雑音比（SNR）の領域や高反射率物体、霧などの環境条件下で点群にアーティファクトが生じやすくなります。

隣接ウェーブフォームを活用する手法はトランジエントイメージング分野では広く研究されていますが、実験機器や科学的用途に限定されるケースが多いです。本稿では、Transformer アーキテクチャを採用した学習型 DSP を提案し、隣接ウェーブフォームからの特徴を利用して高精度なマルチエコー点群を直接生成します。実際の走行シナリオと気象室で従来の自動車 LiDAR を使用してデータを収集し、合成データとリアルデータで学習させた結果、従来のピーク検出法や既存トランジエントイメージング手法に比べて Chamfer 距離がそれぞれ 32 cm と 20 cm 改善されました。これにより、霧中で最大 17 m、通常条件下で最大 14 m の測距向上を実現しています。

関連資料

  • PDF
  • 補足資料
  • BibTeX
@InProceedings{Scheuble_2025_ICCV,
    author    = {Scheuble, Dominik and Holzh\"uter, Hanno and Peters, Steven and Bijelic, Mario and Heide, Felix},
    title     = {Lidar Waveforms are Worth 40x128x33 Words},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)},
    month     = {October},
    year      = {2025},
    pages     = {28913-28924}
}

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2026/02/27 7:42

**ダリオ・アモデイ氏からの戦争省との協議に関する声明** - 当社は、共同事業に関し戦争省と継続的な連絡を保っております。 - 主な議論点は次の通りです。 - **戦略的一致**：科学的整合性を損なわずに国防優先事項を支える研究目標を確実にすること。 - **資源配分**：共同プロジェクト用の資金と物流サポート、専門施設へのアクセスについて交渉すること。 - **倫理的監視**：二重利用技術の誤用を防止しつつ革新を促進する明確なガイドラインを策定すること。 - 今後の方針は次の通りです。 - マイルストーン、リスク評価、コンプライアンス措置を詳細に示したプロジェクト提案書を提出します。 - 戦争省監査委員会との定期的な進捗レビューをスケジュールします。 - 全てのコミュニケーションとデータ共有契約において透明性を維持し続けます。

## 日本語訳： --- ## 要約 Anthropic は、米国の国家安全保障機関（戦争省、諜報機関、国立研究所、その他カスタム顧客）に Claude 言語モデルを導入しつつ、国内大規模監視や完全自律兵器を禁じる厳格な使用保護策を維持しています。 Claude は、情報分析・モデリング＆シミュレーション、運用計画、サイバー作戦といったミッションクリティカルタスクに活用されています。システムの保護のため、Anthropic は自発的に収益を削減し、中国共産党（CCP）に関連する企業からの利用をブロックし、CCP 支援のサイバー攻撃をモデルから遮断しています。同社はまた、高度チップへの強力な輸出規制を推進して民主的 AI 優位性を維持することも主張しています。 Anthropic は、民主主義を損なうと考える二つの使用ケース（国内大規模監視と完全自律兵器）を支持しません。現在の無証拠データ収集慣行下で基本的自由が脅かされるリスクや、未だ不安定な完全自律兵器は受け入れられません。Anthropic は自律兵器信頼性向上のための研究開発を提供してきましたが、戦争省はこの提案を受け入れていません。 戦争省はこれらの保護策を防衛生産法下で「サプライチェーンリスク」とみなし、残存する限り削除を脅迫しています。Anthropic は良心的にそれらを撤廃できないと主張し、保護策を維持したまま同省へのサービス継続を求めています。代替としては、軍事作戦や計画の中断なしに別プロバイダーへ円滑な移行を支援することも提案しています。 オフボーディングされた場合でも、Anthropic の技術は戦争省が必要とする限り広範囲に提供され続けます。業界全体では AI 輸出規制、サプライチェーンリスク評価、国内監視に関するプライバシー保護策への注目が高まる可能性があります。

2026/02/27 7:09

スマートフォン市場は2026年に13％減少し、メモリ不足による史上最大の落ち込みとなります。

## Japanese Translation: --- ## Summary 世界のスマートフォン出荷台数は、2026年に前年比12.9 %減少し、**1億1200万台**に落ち込み、10年以上ぶりの最低年間ボリュームとなると予測されています（IDC Worldwide Quarterly Mobile Phone Tracker）。この下落はメモリチップ不足が激化したことによります。IDC は、メモリチップの希少性が部品コストを押し上げ、マージンを圧迫したため、11 月の予測から大幅に見直しました。特に低価格帯 Android ベンダーへの影響が顕著です。 Apple と Samsung は危機を乗り切るポジションにあり、競争が激化する中で市場シェアを拡大できる可能性があります。シニアリサーチディレクターのナビラ・ポパル氏は、構造的なリセットと統合が進むと予測しています。小規模プレイヤーは退出し、高級ブランドが拡大すると見込まれます。スマートフォンの平均販売価格（ASP）は 2026 年に14 %上昇し、約 **$523** になると予想されています。10 ドル未満セグメント（1億7100万台）は永久的に非経済的になります。 地域別影響： - 中東・アフリカ –20.6 % YoY、 - 中国 –10.5 %、 - アジア太平洋（日本と中国を除く）–13.1 %。 市場は 2027 年に2 %程度で回復し、その後 2028 年には5.2 %のリバウンドが見込まれます。メモリ価格は 2027 年中頃に安定すると予想されますが、以前のレベルを上回る可能性があります。 IDC Tracker 製品は、世界のテック市場に関する詳細な市場規模、ベンダーシェア、および予測情報を提供します。これらは半年ごと、四半期ごと、月次で更新されます。詳細については、508‑988‑7984 または jkliem@idc.com までジャッキー・クリエム（Jackie Kliem）にお問い合わせください。IDC は、100 カ国以上で 1,000 人を超えるアナリストが在籍するグローバルなテクノロジーインテリジェンスプロバイダーです。

2026/02/27 3:12

**Claude Codeが選ぶポイント** - **明確な目的** – コーディングを始める前に問題点と目標を設定する - **読みやすい構造** – 意味のある名前、統一したインデント、モジュール化された関数を使用する - **ミニマリズム** – コードは簡潔に保ち、使われていないインポートや変数を削除する - **堅牢性** – エラーハンドリングと入力検証を組み込む - **ドキュメント化** – 明らかでないロジックについては簡潔なコメントを付ける - **テスト** – 各コンポーネントが期待通りに動作することを確認するユニットテストを書く

## Japanese Translation: **（すべての主要ポイントを統合）** 本研究は、Claude Code を 2,430 件の実際のリポジトリクエリに対して、3 つのモデル（Sonnet 4.5、Opus 4.5、Opus 4.6）と 4 種類のリポタイプで評価し、全体的なツール抽出率を **85.3 %** に達しました。支配的な挙動は「build vs buy」であり、**20 カテゴリ中 12 カテゴリ** で Claude Code はカスタム／DIY ソリューション（合計 252 件）を優先し、単一の推奨ツールを上回っています。ツールが選択されるとき、モデルは決定的な好みを示します——**GitHub Actions 94 %**、**Stripe 91 %**、**shadcn/ui 90 %**。 デフォルトのスタック選択は JavaScript に大きく偏っています：状態管理には **Zustand (57/88 選択)**、可観測性には **Sentry (101/160 選択)**。市場シェアが大きいツールはほとんど注目されません；たとえば API レイヤーの決定では、外部ライブラリよりもフレームワークネイティブなルーティングが選ばれ、パッケージマネージャーは主要な選択肢としてほぼ現れません。 最新性の勾配が明らかです：新しいモデルほど新しいツールを好みます——JS ORM の選択で **Drizzle が Prisma を置き換え**、ジョブキューでは **Inngest が BullMQ を上回ります**。デプロイメントの決定はほぼ完全にスタック駆動です：JavaScript プロジェクトには **Vercel**、Python/FastAPI には **Railway**；従来型クラウドプロバイダーは主要な選択肢としてゼロです。代替デプロイメントオプションの出現頻度は次の通りです：**Netlify 67 %**、**Cloudflare Pages 30 %**、**GitHub Pages 26 %**、**DigitalOcean 7 %**。 すべてのモデルで合意率は高く、**20 のエコシステム内カテゴリ中 18 カテゴリ** がコンセンサスを示しています。残りの 5 カテゴリでは実際にクロス言語間の不一致が見られます（例：ORM、ジョブ、キャッシュ、リアルタイム）。Python 認証では Claude Code は一貫して **JWT + bcrypt をゼロから** 実装し、機能フラグでは LaunchDarkly の推奨よりも環境変数を使用したカスタム構成システムを構築します。 研究は Sonnet 4.6 が 2026 年 2 月 17 日にリリースされたことを指摘し、結果はこの新モデルで再実行され、新しいリリースがさらに新興ツールを好むかつつ build‑over‑buy の姿勢を維持するかどうかを評価します。カテゴリ別の詳細抽出率とクロスリポジトリ一貫性メトリクスは、より深い市場インパクト分析に利用可能です。 この要約はすべての主要なポイントを反映し、不適切な推測を避け、研究結果の明確で読みやすい概要を提示しています。