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これ一つでパラパラチャーハンやサラダチキン、スイートポテトまで、あらゆる料理を作れる。
さらに足冷え対策グッズや、ペットの遊具など、多くのツイッターユーザーが日々さまざまな活用法を編み出している。
20万フォロワーを抱えるアイラップ公式ツイッターアカウント担当者「ラプ子」が、目からウロコの「アイラップ活用ツイート」を厳選。
段々に重なったホットケーキに、トロ〜リとしたシロップと四角いバター。
我が家のテーブルの上に置かれていた、ホットケーキミックスのパッケージ。
その箱には、まさに夢だったホットケーキの写真。
粉をボウルに入れて、卵と牛乳を入れて、泡立て器で混ぜて......お玉ですくい、フライパンに落とす。
今でもあの日の記憶が蘇ってくる一方、大人になると、意外に多く出る洗い物の量を気にしてしまい、自分で作る頻度は減っていました。
　このアイラップを活用すれば、劇的に洗い物を減らすことができるので、再びホットケーキを作る機会も増えてきました。
作り方はかんたん。
袋の端っこを切って、フライパンに投入して焼くだけ。
今では作るのも、保存するのも、温めなおすのにもアイラップが大活躍。
近い将来、絵本に描かれるホットケーキの作り方が「ポリ袋でモミモミ」になるくらい普及したら面白いですね(笑)　皆さんもぜひ、おためしあれ！

https://www.j-cast.com/trend/2022/11/16450427.html?p=all

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リモートワークがスタンダードになるにつれ、デスク環境を快適にする新しいツールやガジェットがどんどん増えている昨今。
にもかかわらず、Amazonでは1万500円とお財布にやさしい。
キー形状は傾斜のついた段になっていて、値段のわりにこのあたりはしっかりメカニカルキーボード。
キーストロークが深めではありますが、TTC製メカニカルスイッチの赤軸の採用でタイピング感はとても軽いです。
青軸ほど接点を感じない赤軸ですが、打鍵音は「カシャカシャ」とそれなりに大きいので、静かなカフェやオフィスで使うのはちょっと躊躇するかも。
リモートワークなどで音を気にせずキーボードを選べる環境であれば、どこまでも軽快にタイピングができる赤軸メカニカルは、最高の選択肢の1つではないでしょうか。
3つのデバイスを切り替える「Easy-switchキー」がF1〜F3に、そのほか音声入力で使う「ディクテーションキー」や、チャットツールなどで意外と出番の多い「絵文字入力」といった便利なキーが配置されています。
キーが光る云々の機能がないぶん永く安定して使えるので、毎日使う仕事道具としては最適な一台になるのではないでしょうか。

https://news.yahoo.co.jp/articles/3881e1d20df018a0fa06fde053028bf99979d979

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いざというときの防災グッズ。
水や食料品などの備蓄の次に重要となるのが電源の確保ですが、ポータブルと言えど大ぶりのものが多いですよ。
日々の保管のことを考えるとできるだけコンパクトなものを選びたい、という本音に応えてくれるのが、現在machi-yaでプロジェクトを展開中の「ペーパー型太陽電池 MS001」です。
執筆時点で100万円を超える支援を集めていますが、プロジェクトは終了間近。
チェックし忘れていた方のためにも、プロダクトの特長をおさらいしていきます！
二つ折りのタイプで、折りたたんだ状態は290×195mmのA4サイズ。
肝心のソーラーパネルは内側に搭載されていています。
折りたたんでいる時はA4サイズですが、ソーラーパネルの面積はその約2倍。
屋外はもちろん、屋内でも窓際など自然光が入る場所であれば発電することが可能です。
最大出力は14.0W（DC5V 2.8A）。
ちなみに、充電レベルはランプの色で目視確認ができます。
その日の日差しも大事ですが、発電のためには太陽光を受ける角度も重要。

https://www.lifehacker.jp/article/machi-ya-ms001-end/

テレワークでデスク周りを見直した人は少なくないでしょう。
でっかいボードとマグネットのアクセサリーで構成された3-in-1の多機能マットなんですが、これがものすごく便利なんですよ！
筆者の場合、机にはさまざまなアイテムが並びます。
スマートデスクマットを膝に置けば、ベッドの上でも快適に仕事ができちゃいます。
デスクマットの角度は調節できるので、使いやすい角度を探せるでしょう。
マグネットで固定できるからメモはずれないし、ペンも固定できるし、ApplePencilもくっつくし…デスクでの作業が簡単に再現できました。
筆者は読書会に参加しているので、まずは本とiPad mini6を並べて、要点をまとめながら読むのに使ってみました。
キーボードとマウス、付属のアームレストを置いて統一感を出してみたり！
膝起きデスクって汎用性が低いものが多いなかで、使わない時はデスクオーガナイザーとして使えるなんて最高じゃないですか？
カラーバリエーションは、「オックスフォードブルー」「ナイトブラック」「シエナブラウン」の3色。

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100以上の地域がAIオンデマンド交通を導入、背景にある地方交通の厳しい現実
東急電鉄の2路線が乗り入れ、朝夕は通勤客でごった返すほか、駅前の大型商業施設もにぎわいを見せている。
2021年度の1日平均の乗降客数が約11万9000人に上る同駅だが、駅前を発着する路線バスの一部を、2023年3月にAIオンデマンド交通へ切り替える計画が進んでいる。
東急バスは、東急電鉄沿線を中心に東京近郊のベッドタウンなどをカバーする路線網を持つ。
収支改善に向けて赤字路線の見直しを進めるなか、玉04・05系統をAIオンデマンド交通に切り替える検討を始めたのは2021年春ごろのことだ。
見直しに当たっては路線廃止を回避すべく、運行頻度を極力維持しつつ人件費を抑える方策を考えた。
朝は定時・定路線の運行を維持するが、区間は現行の宇奈根・喜多見地区から二子玉川駅までではなく、途中の「砧本村」バス停発着に短縮する。
これまではバス2台で20数分間隔の運行をしていたが、区間短縮によって必要なバスを1台に減らし、人件費抑制を図る。
そこで東急バスは、朝のラッシュ時以外は定時・定路線のバスをAIオンデマンド交通に切り替えて利便性の向上を図る。
具体的には、砧本村バス停から宇奈根・喜多見地区にかけてのエリアを、11人乗りのワゴン車1台が巡る。

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02254/111600003/

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2022年のホリデーシーズンに先駆けて、Googleはユーザーのロードトリップをさらに便利にするAndroid Autoの新機能を多数発表しました。
GoogleがAndroid Autoに追加した機能をまとめて以下にご紹介します。
このリリースでは、スマホを車のBluetoothシステムに接続すると、自動的にAndroid Autoを起動するオプションが追加されました。
これ以前は、車に座った後、手動でAndroid Autoを起動する必要がありました。
2021年12月のアップデートで、Googleはこのプロセスをさらに簡単にするスマートリプライを追加しました。
送りたい返信をタップしたり、Googleアシスタントを使って音声を素早くテキストに書き起こしたりできます。
Googleは、Android Autoに新たに常時再生ボタンを追加し、最初にアプリを開かなくても、お気に入りのアプリから素早く音楽再生を開始できるようにしました。
2021年12月のAndroid Autoアップデートにより、SamsungGalaxy S21またはGoogle Pixel6のユーザーは、対応するBMW車のスタート、ロック、アンロックにスマホを使用できるようになりました。
この機能は、これらのデバイス内に搭載されているUWBチップによって実現されました。
Appleはかなり以前からiPhoneで同様の機能を提供しており、Googleがそれに追いついた感じです。

https://news.yahoo.co.jp/articles/71e67dab9a9e4cd60b23b99c71d36418e600fa77

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クラウドでは、AI技術の習熟度にかかわらず、広いユースケースに対して、AIシステムの構築からデプロイ、保守運用までを支援し、円滑にするサービスが提供されています。
AI開発に必要となる高性能なコンピューティングリソースも提供されているため、企業はハードウエアの導入コストを抑えて、AIサービスのスモールスタートを実現できます。
クラウドでのAI開発には、大きく2つの選択肢があります。
コードを利用してインフラ管理を自動化する「IaC（Infrastructure as Code）」を実践できます。
IoT分野での異常検知ではリアルタイムな分析が求められるため、Azure Cognitive Servicesのコンテナが活用されることになるでしょう。
Azure MLはAI開発のステップに対応した機能を提供していると前述しましたが、やはり中核となるのは機械学習モデルの構築です。
その一方で、クラウド独自の機能が少なく、クラウドならではのメリットはあまり感じられません。
3つ目のタスクの設定では、データセットの中のどの値を推論対象とするか、推論したい値の特性は「分類」「回帰」「時系列予測」といったカテゴリのうちどれに当てはまるか、ということを選択します。
詳しい知識がなくても機械学習モデルを作成できる点は魅力的ですが、自動化されている部分で何が実行されているかを分からないままにしておくと、「精度が出ない」といった壁に当たったときに対処できません。
一般に精度の良いモデルを作成するには、アルゴリズムを選んで、ハイパーパラメーターを調整しながら何度も学習を繰り返す必要があります。
3.の学習済みモデルの精度検証では、出来上がったモデルが学習用データに対して「過学習」を起こしていないかを確認するため、学習に用いていないデータを使って検証します。
機械学習のフローを作り、その実行を自動化することにより、DevOpsの手法を応用して、本番導入後も機械学習モデルを継続的に改良する「MLOps」を実現できます。
Azure ADを用いてリソースへのアクセスを制御
機械学習モデルの学習をするだけなら、オンプレミスのサーバーとクラウドで大きな差はありません。

https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00310/102100016/

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