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こんにちは、経営者の可能性を最大限にする英語コーチ、eurekaのMisaeです。
このポッドキャストでは、TEDを使って、英語でビジネスをしたいあなたの夢をサポートします。
忙しい経営者のあなたでも、15分の隙間時間で取り組める内容にしていますので、ぜひ活用してみてください。
スピーカーのご紹介です。
Aisha Evansさんは、セネガル出身で、7歳からパリに移住されました。
だかわり、セネガル・パリを行き来しながら育ちました。
自動運転タクシーを開発する、アマゾン産家であるZOOX社のCEOでいらっしゃいます。
今日の講演に出てくる単語の確認です。
後に続いて言ってみてください。
Algorithms
アルゴリズム
Interpret
通訳する、判断する
Get fatigued
疲れる
Get impaired
害する、損なう
インペアで、価値、健康を損なう、害するという意味があります。
Radar
Light Detection and Ranging能力で、光センサーによる探知と計測技術のことです。
Long Wave Infrared
長い波長の赤外線
Modalities
種類、間隔の種類
Redundant
冗長な、無駄な
In a redundant mannerで、重複して何度もという意味があります。
それでは実際の講演内容を聞く前に、講演内容に関する質問です。
次に注意して聞いてみてください。
質問一つ目です。
What is the function of the radar in this case?
ライダーの機能は何でしょうか?
質問二つ目です。
What are the functionalities of the Long Wave Infrared in this case?
このスピーチで出てくる、超波長赤外線の役割は何でしょうか?
それでは実際のスピーチを聞いてみましょう。
現実では、
カメラとアルゴリズムが
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人間の脳の能力を理解し、
環境を説明することができないのです。
実際にはできません。
このスピーチを使って、
高品質な画像を提供することができます。
この画像は、
疲れを受けたり、
不健康を受けたり、
何もできない状態を提供します。
その結果、
人間が見ることができない、
測ることができない状態があります。
ですから、
ロボタクシーをすぐに自動運転させたい場合、
カメラを補助する必要があります。
例えば、
レーダーは、
旅行方向を示しています。
そして、
アジェントの動きを
センチメートル秒間に測定します。
LiDARは、
現実の物体や形を
深い視覚と長い視覚、
そして、
最も重要な夜観を提供します。
これは、
私自身にとって重要なことです。
そして、
私のように見える人にとっても重要です。
また、
長い波のインフラレは、
アジェントが熱を発生させることができます。
動物や人間にとっても重要です。
また、
特に夜の場合は、
非常に重要です。
すべてのセンサーは、
自分自身でとても強力です。
しかし、
それらを組み合わせると、
魔法が起こります。
例えば、
この車の中には、
様々なセンサーのモダリティがあります。
このセンサーは、
360度の視覚環境を提供します。
そして、
何も失わないように、
徐々に徐々に。
このセンサーは、
いろいろなアウトプットを組み合わせることができます。
そして、
このセンサーを見て、
データをプロセスすることができます。
そして、
運転を向上させることができます。
このセンサーは、
自信を持って、
これが正しいアプローチだと教えてくれます。
そして、
このセンサーは実際に来ています。
実際には、
このほかの面白くなるのですが、
カメラとアルゴリズムは、
周辺環境を理解し判断する私たちの脳に、
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まだ十分な機能を備えていません。
できないのです。
たとえ、
それらが高画質の画像を映すことができたとしても、
その高画質の画像というのは、
連続性のある画像ですが、
たとえば、
それに、
疲れませんし、
画像を損なうことがありませんし、
それから、
もちろん酔っ払うことであるとか、
たとえば、
私たちであれば、
一日の終わりによくある状態のようなことが起きることはないのですが、
それでも、
私たちの脳にはかないません。
予測するようなこともできません。
ですから、
自動運転のロボタクシーを早く欲しいのであれば、
追加のカメラを掲載する必要があります。
いくつかのたとえを見てみましょう。
いくつかの例を見てみましょう。
一緒に歩いていきながら、
一緒に歩きながらという感じが伝わってきます。
一緒に例を見ていきましょうという感じが伝わります。
レーダーは、
あなたに進行方向と対象物の
1秒に1センチ以内の対象物を計測することができます。
レーダーは、
物体と形を実際の震度認識と距離範囲を使って、
実際の物体や形を感知することができます。
それから、夜間のすべての重要な視認性についてもそうです。
スピーカーはとても早口でしゃべっていますけれども・・・
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それから、超波長赤外線による視覚的視線の点灯、
それから、超波長赤外線により熱を発している物体を見ることができます。例えば、動物や人間ですが。
またここでもそうですが、夜間、特に夜間、とても重要になります。
それぞれのセンサーは各々とてもパワフルなものですが、
一緒に組み合わせると、「when the magic happens」、「the moment with」とも言い換えられます。
この車を見ていただくと、
例えば、複数のセンサー機能が掲載されています。
車の上部4つの角に設けられています。
360度の視野を提供するものです。
それにより、私たちは全ての周りの物を見ることができます。
それぞれのアウトプットが融合されるのですが、同じようなことが言えます。
それぞれのアウトプットが融合されるのですが、同じようなことが言えます。
これを見てもらうと、基本的に、私たちが見るものと私たちがデータとして処理するものは、
これを見てもらうと、基本的に、私たちが見るものと私たちがデータとして処理するものは、
それから学び、私たちの運転を継続して改善していくことは、
これは正しいアプローチであることです。
自動運転の自動車は、もうそこまでやってきている。
今度はですね、ぜひ聞こえてきたスピーチに続いて行ってみてください。
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正しく言えなくても、最初のうちは正しく言えなくても、聞こえた音を聞こえた通りに発音するということを心がけてください。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
それでは2回目のスピーチを聞いてみましょう。
こんにちは、このスピーチには、
法律依頼実際に対する責任の153人 circa中で1人の法律に関する批判があっています。
2回目のスピーチを聞いてみていかがでしたでしょうか
それではここで講演内容に関する質問の答えを見ていきましょう
The first question
最初の質問です
What is the function of the rider in this case?
ライダーの機能はどのように説明されていたでしょうか
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本文のままそのまま答えとして回答しますと
Rider gives you objects and shapes in the real world using depth perception as well as long range and the all important night vision
でした
Question 2
2つ目の質問です
What are the functionalities of the long wave infrared in this case?
超波長赤外線の機能についてこのスピーチではどのように説明されていたでしょうか
スピーチの中では
Long wave infrared allows us to see agents that emit heat such as animals and humans, especially at night
と説明されていました
それではここでもう一つ新しい追加の質問をします
これは答えはありませんのでご自身で自由に英語で考えてみてください
最初は難しいかもしれませんけれども
一文でも二文でも構いませんので知っている単語で答えてみてください
What do you think of a self-driving car?
自動運転の車についてどのように思いますか
In my case 私の場合の質問の答えを
In my case, I'm dreaming of using freely my time in my self-driving car in the future, such as reading books or planning my future business plans
今回もお聞きいただきありがとうございました
今回TEDの講演のURLを概要欄に貼っておきます
スピーチ全体としては約10分の内容で
英語の文字起こしもTEDのサイトで確認できますので
ぜひ英語の勉強にお役立てください
とても大事なのは聞いたことを口に出す
聞いたことを手に書いてみる
とにかく体を動かすことです
またご感想や質問などSNSでお聞かせいただけると嬉しいです
それではまた
See you next time! Bye!
