Discover Android TV and its promising ecosystem.
See how you can easily adapt your apps and games to bring these to TV and distribute them through the Play Store.
Learn how to take advantage of TV-specific features from your apps, like live channels, global search and recommendations.
Also, the Nexus Player being based on an Intel SOC; discover what it implies for existing apps and libs, like with any other Intel-based Android devices.
This talk will give you a broad overview of all you can do with Android TV and your apps/games.
Android TV: Building apps with Google’s Leanback LibraryJoe Birch
In this class, we'll look at how we can create Android TV apps with the help of Google's leanback library. After a brief introduction to the TV platform and an open-source Vine TV app, we'll move straight into how you can begin building applications for yourself using the leanback library, following best practices along the way. We'll take a look at the different components that are provided by the framework and how you can craft custom components of your own to enhance your application's UX. Seeing as Android TV applications are completely testable, we'll also take a brief look at how this can be done to ensure your app functions as expected!
Discover Android TV and its promising ecosystem.
See how you can easily adapt your apps and games to bring these to TV and distribute them through the Play Store.
Learn how to take advantage of TV-specific features from your apps, like live channels, global search and recommendations.
Also, the Nexus Player being based on an Intel SOC; discover what it implies for existing apps and libs, like with any other Intel-based Android devices.
This talk will give you a broad overview of all you can do with Android TV and your apps/games.
Android TV: Building apps with Google’s Leanback LibraryJoe Birch
In this class, we'll look at how we can create Android TV apps with the help of Google's leanback library. After a brief introduction to the TV platform and an open-source Vine TV app, we'll move straight into how you can begin building applications for yourself using the leanback library, following best practices along the way. We'll take a look at the different components that are provided by the framework and how you can craft custom components of your own to enhance your application's UX. Seeing as Android TV applications are completely testable, we'll also take a brief look at how this can be done to ensure your app functions as expected!
パワフルなGISの力を持った使い勝手の良いPreciselyのMapInfo Proソフトウェアで、顧客管理、分析、視覚化、ロケーションベースのデータを公開し、確信のある意思決定を行いましょう。2021年10月、PreciselyはMapInfo Pro v2021英語版をリリースし、2022年初頭には17言語でのリリースが予定されています。この大規模なリリースは、視覚化の可能性、データアクセス、ストリームラインプロセスの能力をさらに向上させるはずです。
PreciselyのプロダクトエキスパートがMapInfo Pro v2021、また今回向上された機能についてwebinarにて詳しくご紹介いたします。
webinarでは次のようなことをお話させていただく予定です。
MapInfo Pro v2021に追加されるMapInfo Advancedの機能
新しいサブスクリプションライセンスで費用を抑える方法
製品デモでMapInfo Pro v2021の新しい機能をプレビュー
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
23. 23
TV 向けアプリ開発
はじめに
● 基本的にはスマホ・タブレット向けアプリと同じSDK,
IDE (Android Studio) で開発できる。
○ 従来の開発ノウハウが流用できる。
● UI は TV 用に構築し直すべき
○ TV 向けアプリの公開時にはGoogle による事前
の品質審査(主にUI面)が必要
○ 品質審査を通過していないアプリはGoogle
Play には表示されない
○ 別アプリにしてもよいし、既存のアプリを拡張して
もよい。 TV 向け審査が通っていなくとも、従来の
プラットフォーム向けには配信される。
Distributing to Android TV
http://goo.gl/ArPxPx
非公式日本語訳
http://goo.gl/CBbNWb
36. 36
TV向けアプリ開発
ライブ TV
● 従来の TV 配信機能に対するアクセス手段を提
供するTV 入力フレームワーク
○ android.media.tv
○ チャンネルや番組表の取得・操作
○ 特定のチャンネルやTV コンテンツに対す
る操作(再生・停止)
● 幅広い TV の入力ソース(ハードウェアリソー
ス・ソフトウェアリソース)に対する統一的なア
クセス手段の提供
● ユーザーが透過的に利用できる統一UIの提
供
37. 37
TV向けアプリ開発
参考となる情報
● サンプルプログラム Android Studio で、New Project -> TV を選ぶ
● Building Apps for TV https://developer.android.com/training/tv/index.html
● Desiging for Android TV http://developer.android.com/design/tv/index.html
● TV App Quality
http://developer.android.com/distribute/essentials/quality/tv.html
● Distributing to Android TV
https://developer.android.com/distribute/googleplay/tv.html
● DevBytes: Android TV: Using the Leanback library
https://www.youtube.com/watch?v=72K1VhjoL98
● 非公式日本語訳
https://sites.google.com/site/buildingappsfortv/
https://sites.google.com/site/designingforandroidtv/