Microsoft Bot fraemwork code for D.Camp - d.party presentation
이 자료는 d.party 발표를 위해 제작. http://www.dcamp.kr/event/apply/1500
10분 동안 만드는 진짜 Bot
Microsoft Bot Framework를 이용해
봇을 개발 / 게시 / 등록하고, 실제 메신져 어플리케이션에서 추가해 봇과 채팅하는 어플리케이션을 개발하는 것이 목표 + Azure Machine Learning을 이용해 예측 분석을 봇을 통해 수행
Microsoft Bot fraemwork code for D.Camp - d.party presentation
이 자료는 d.party 발표를 위해 제작. http://www.dcamp.kr/event/apply/1500
10분 동안 만드는 진짜 Bot
Microsoft Bot Framework를 이용해
봇을 개발 / 게시 / 등록하고, 실제 메신져 어플리케이션에서 추가해 봇과 채팅하는 어플리케이션을 개발하는 것이 목표 + Azure Machine Learning을 이용해 예측 분석을 봇을 통해 수행
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)doo rip choi
4차 산업혁명의 기술들은 소통을 위한 진화 기술로 발전되어 가고 있다.
비즈니스 영역마다 고객과의 소통이 필요하고 신기술을 활용한
고객의 니즈에 맞는 서비스 역량을 가져야 할 것이다.
고객과의 소통을 주제로 3개의 시리즈 물로 발표 자료를 공유 합니다.
고객과의 소통 신기술의 진화,
1. 고객을 이해하는 빅데이터
(The big data platform to understand customers.)
2. 고객과 소통하는 인공지능
( Artificial intelligence to communicate with customers)
3. 고객을 연결하는 블록체인
(Block chain to connect with customer)
Block chain architecture and hyperledger fabric overview병준 김
블록체인에 대한 기본 개념과 블록 체인 기술 구성에 대해서 알아본다. 기술 구성에는 P2P네트워크, Smart Contract, 전자서명과 해시, 합의 알고리즘이 있다. 각 구성 요소들이 하는 역할과 목적, 어떻게 작동하는 지에 대해서 알아본다. 그리고 Hyperledger Fabric의 개요에 대해서 살펴본다.
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)Benjamin Oh
W3C HTML5 컨퍼런스 2020에 대한 정보는 다음에서 확인 가능합니다.
- https://www.openbooth.space/exhibition/html5
SSI Meetup Korea에서 번역 활동 참여 경험 및 DID 관련 프로젝트 진행에 대한 경험을 살려 W3C HTML5 컨퍼런스에서 블록체인 상의 DID 구현에 대한 발표를 하였습니다.
Klaytn을 이용한 블록체인 서비스/DX 개발기
블록체인 서비스와 블록체인 개발툴에 대한 개발기에 대해서 이야기합니다. Klaytn을 이용한 암호화폐 기반 커뮤니티인 BLASQ를 개발하면서 글 데이터를 블록체인에 올리기 위해 고려한 설계와 유저가 아닌 서비스 제공자가 트랜잭션 수수료를 낼 수 있도록 만든 대납 구조를 설명하고 Klaytn의 핵심 기능인 ‘대납 트랜잭션’에 대해 설명합니다. 그리고 Klaytn 블록체인 익스플로러인 Klaytnscope의 아키텍처와 4000TPS의 부하에서도 실시간성을 최대한 보장하기 위한 노력과 경험을 공유합니다.
The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)doo rip choi
4차 산업혁명의 기술들은 소통을 위한 진화 기술로 발전되어 가고 있다.
비즈니스 영역마다 고객과의 소통이 필요하고 신기술을 활용한
고객의 니즈에 맞는 서비스 역량을 가져야 할 것이다.
고객과의 소통을 주제로 3개의 시리즈 물로 발표 자료를 공유 합니다.
고객과의 소통 신기술의 진화,
1. 고객을 이해하는 빅데이터
(The big data platform to understand customers.)
2. 고객과 소통하는 인공지능
( Artificial intelligence to communicate with customers)
3. 고객을 연결하는 블록체인
(Block chain to connect with customer)
Block chain architecture and hyperledger fabric overview병준 김
블록체인에 대한 기본 개념과 블록 체인 기술 구성에 대해서 알아본다. 기술 구성에는 P2P네트워크, Smart Contract, 전자서명과 해시, 합의 알고리즘이 있다. 각 구성 요소들이 하는 역할과 목적, 어떻게 작동하는 지에 대해서 알아본다. 그리고 Hyperledger Fabric의 개요에 대해서 살펴본다.
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)Benjamin Oh
W3C HTML5 컨퍼런스 2020에 대한 정보는 다음에서 확인 가능합니다.
- https://www.openbooth.space/exhibition/html5
SSI Meetup Korea에서 번역 활동 참여 경험 및 DID 관련 프로젝트 진행에 대한 경험을 살려 W3C HTML5 컨퍼런스에서 블록체인 상의 DID 구현에 대한 발표를 하였습니다.
Klaytn을 이용한 블록체인 서비스/DX 개발기
블록체인 서비스와 블록체인 개발툴에 대한 개발기에 대해서 이야기합니다. Klaytn을 이용한 암호화폐 기반 커뮤니티인 BLASQ를 개발하면서 글 데이터를 블록체인에 올리기 위해 고려한 설계와 유저가 아닌 서비스 제공자가 트랜잭션 수수료를 낼 수 있도록 만든 대납 구조를 설명하고 Klaytn의 핵심 기능인 ‘대납 트랜잭션’에 대해 설명합니다. 그리고 Klaytn 블록체인 익스플로러인 Klaytnscope의 아키텍처와 4000TPS의 부하에서도 실시간성을 최대한 보장하기 위한 노력과 경험을 공유합니다.
Similar to [132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결 (20)
The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.
The document discusses challenges with using reinforcement learning for robotics. While simulations allow fast training of agents, there is often a "reality gap" when transferring learning to real robots. Other approaches like imitation learning and self-supervised learning can be safer alternatives that don't require trial-and-error. To better apply reinforcement learning, robots may need model-based approaches that learn forward models of the world, as well as techniques like active localization that allow robots to gather targeted information through interactive perception. Closing the reality gap will require finding ways to better match simulations to reality or allow robots to learn from real-world experiences.
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
This document describes research on using deep learning to predict student performance in massive open online courses (MOOCs). It introduces GritNet, a model that takes raw student activity data as input and predicts outcomes like course graduation without feature engineering. GritNet outperforms baselines by more than 5% in predicting graduation. The document also describes how GritNet can be adapted in an unsupervised way to new courses using pseudo-labels, improving predictions in the first few weeks. Overall, GritNet is presented as the state-of-the-art for student prediction and can be transferred across courses without labels.
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
This document provides a summary of new datasets and papers related to computer vision tasks including object detection, image matting, person pose estimation, pedestrian detection, and person instance segmentation. A total of 8 papers and their associated datasets are listed with brief descriptions of the core contributions or techniques developed in each.
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
This document presents a formula for calculating the loss function J(θ) in machine learning models. The formula averages the negative log likelihood of the predicted probabilities being correct over all samples S, and includes a regularization term λ that penalizes predicted embeddings being dissimilar from actual embeddings. It also defines the cosine similarity term used in the regularization.
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
The document discusses running a TensorFlow Serving (TFS) container using Docker. It shows commands to:
1. Pull the TFS Docker image from a repository
2. Define a script to configure and run the TFS container, specifying the model path, name, and port mapping
3. Run the script to start the TFS container exposing port 13377
The document discusses linear algebra concepts including:
- Representing a system of linear equations as a matrix equation Ax = b where A is a coefficient matrix, x is a vector of unknowns, and b is a vector of constants.
- Solving for the vector x that satisfies the matrix equation using linear algebra techniques such as row reduction.
- Examples of matrix equations and their component vectors are shown.
This document describes the steps to convert a TensorFlow model to a TensorRT engine for inference. It includes steps to parse the model, optimize it, generate a runtime engine, serialize and deserialize the engine, as well as perform inference using the engine. It also provides code snippets for a PReLU plugin implementation in C++.
The document discusses machine reading comprehension (MRC) techniques for question answering (QA) systems, comparing search-based and natural language processing (NLP)-based approaches. It covers key milestones in the development of extractive QA models using NLP, from early sentence-level models to current state-of-the-art techniques like cross-attention, self-attention, and transfer learning. It notes the speed and scalability benefits of combining search and reading methods for QA.
18. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
19. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
20. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
21. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
Private Blockchain & 자체 dApp
22. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
Private Blockchain & 자체 dApp
Blockchain as a Service (API)
23. Private Blockchain & 자체 dApp
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
Blockchain as a Service (API)
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
- private key 안심 금고
24. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
많은 서비스들이 사용하여 빠르게 확장해 나갈 수 있는
- scale out ???
28. - 기존에 오픈된 채널들을 이용하여 거래
: 다자간 송금 처리 가능
- 참여자(B)가 다른 참여자(A)에게 키(R)를 전달하고
전달받은 키를 송금 금액과 교환하며 중간자들을 거쳐
송금 완료
: 중개자의 탈취 방지 (Hashed Timelock Contract
이용)
29. - 빠른 TPS
: 당사자들의 동의만으로 승인
- 수수료 절감
: 채널을 열고 닫을 때에만 수수료 지불
57. • Scale out으로 많은 서비스 수용
• Leaf chain 사이의 가치/정보의 상호교환 지원
• 안정성을 위한 개별 서비스들에게 독립된 블록체인 플랫폼 환경 제공
• 서비스가 필요로 하는 기능에 집중한 블록체인 플랫폼 제공
58. • Phase 1 LINEAR Relayer : LINEAR Network with Relayer
• Phase 2 LINEAR Protocol : LINEAR Network with Protocol
59.
60.
61.
62.
63.
64.
65.
66.
67.
68. • 더 쉬운 확장
: Multi LINEAR Relayer라는 추가 관리 포인트 있음.
• 더 빠른 속도
: fetch, invoke 라는 추가 동작과 contract만으로는 속도나 안전성에 한계가 있음.
• 더 안전한 교환
: Relayer에 의한 취약점 있음.
69.
70. - Light client
: block header와 transaction header 정보만 sync받아 검증
- Multi channel verifier
: Leaf-chain에 따라 채널을 가지고, 해당 채널에서 Light client로 Leaf-chain transaction 검증
- Multi Node transaction
: 해당 채널에서 block이 confirm되면 채널의 모든 node가 transaction 전송