カナダからのブログ

PC 9801 の時代 (1980 年代) からデータベース・ソフトで年賀状の宛名を管理し印刷してきた． 最初は dBase II をつかったが，その後 Macintosh 上の FileMaker にうつり，DOS/V マシンをつかうようになってもあいかわらず FileMaker をつかってきた． ことしの年賀状も内容は Power Point をつかっているが宛名は FileMaker で印刷している．

これまで，自宅の窓にさまざまなブラインドやカーテンをつかってきた． 建ててすぐに 1 年半アメリカにいっていたので，最初はアメリカで買った比較的やすいカーテンやブラインドをつかった． それらは比較的ながもちしたが，その後日本で買ったカーテンやブラインドのおおくには，いろいろな問題があった． いまもまだそれらの問題になやまされている． とおからず，つくりなおす必要があるだろうが，またあらたな問題をかかえる可能性がある． どうして，こうなのだろうか?

螺旋 3D 印刷のために何台かの PC をつかっているが，その間でデータを整合させるしくみがなかったので，煩雑な操作が必要だった． データを自動的に整合させるためにクラウド・ストレージを導入した． SFTP による方法もためしたが，結局 100 GB の OneDrive と 15 GB の Google Drive をつかうことにした． ソフトウェアとしては CloudMounter とRaiDrive という 2 つをつかいわけているが， CloudMounter に統一する可能性もある． いまのところ固定費がかかるのは OneDrive だけだ． 数日のあいだにいろいろためした結果ここにおちついたのだが，その過程についても書くことにする．

NHK が中心になって美空ひばりの声を深層学習 (deep learning) でつくりあげた． ひばりの音源をもとに深層学習して，あたらしい歌をうたわせることが可能になったわけだが，ひばりらしい声にするうえで鍵となる知識を学習したのは AI ではなくて，深層学習にかかわった人間だった．

県，市，番地 (xx-xx) はわかっているが町名があやふやなので，検索エンジンでしらべようとした． Google でしらべても町名を確定させることはできなかったが，Yahoo! でしらべるとその番地があるのは特定の町にかぎられることがわかり，確定させることができた．

3D プリンタのために販売されているノズルの大半は 0.4 mm だが，高速に印刷しようとするともうすこしおおきいノズルが適している． 入手しやすい商品は 0.6 mm と 0.8 mm なのだが，最適なのは 0.7 mm だとおもわれる．

数年間，螺旋 3D 印刷でシェードや電球カバーをつくるのに透明度のたかい PLA をつかってきたが，それが入手困難になった． 透明度がたかい PLA がみつからないので，やむなく PETG をつかおうかとかんがえている． すこし温度をあげればほぼ PLA と同様に印刷でき，品質も確保できることがわかったが，熱によわいことは PETG にしてもあまりかわらないことがわかった．

きょうから東京ビッグサイトでひらかれた 3D プリンタなどの展示会 「tct Japan」 をみてきた． プラスティックの 3D 印刷の情報をしいれにいったのだが，ますます金属が主流になっている． FFF (FDM) タイプの 3D プリンタはあちこちに展示されているが，プラスティック・フィラメント中心の展示は 2 社くらいしかみかけなかった．

太陽光発電をはじめて 4 月で 10 年になり，東京電力への売電価格が急激にさがる． そのため，発電した電力のつかいかたの再検討が必要になった． そのつかいかたは何通りかあり，そのなかには自家消費がある． 自家消費のための方法はいろいろ提案されているので，それもふくめてつかいかたを比較検討したが，結局，自家消費せずにスマートテックに売却することにきめた．