XPers/失われたリール《腰索》

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ledsun

Technology

事例発表 XPJUG スタッフ梶田英邦 / 千葉啓介株式会社永和システムマネジメント

アジェンダ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

XP 祭り：ドラ娘の衣装について 2008 年 09 月 02 日 23:13 くっしーこんばんわ。 LT 全日本代表、セリーヌです。（はいっ！ここ笑ってください）最近くっしーの活躍が目覚ましいようです。次回出没予定は XP 祭りとか。 LT 五輪でもあるので、ここはひとつアンケートで事前に盛り上げたい。くっしーの正装について、多方面で論議が活発です。そこでみなさんに「くっしーは○○○を着るべき！」というご意見を頂戴したいと思います。但し！その結果にくっしーが応えるかどうかは、本人次第です。いじょ。

http://sourceforge.jp/projects/flexlttimer/

絵に描いた餅タイマーモデルと View の分離 UI だけに集中出来るなるべく簡単なタイマーモデル映画のカウントダウンみたいな UI

20110730_Redmineでのタスク管理を考える勉強会＠大阪第１回 (2011/07/30) - RxTstudy https://sites.google.com/site/rxtstudy/home/20110730 【公開】RedmineのFAQとアンチパターン集 #Rxtstudy: プログラマの思索 http://forza.cocolog-nifty.com/blog/2011/07/redminefaq-rxts.html RxTstudy Redmineでのタスク管理を考える勉強会＠大阪 - Togetterまとめ http://togetter.com/li/168362

はじめる! Redmine (2015)

Go Maeda

Redmineをこれから使おうとお考えの方に向けて、Redmineの概要、利用のメリット、使い方のイメージをお伝えします。＜更新履歴＞ 2015/10/23 第6回IIC「Redmine 勉強会」の発表資料として、2012年に作成した「はじめる! Redmine」を全面改訂。 https://izumoitcommunity.doorkeeper.jp/events/32675 【参考】 2012年版はじめる! Redmine http://www.slideshare.net/g_maeda/redmine-13090673

Redmineチューニングの実際と限界(旧資料) - Redmine performance tuning(old), See Below.

Kuniharu（州晴） AKAHANE（赤羽根）

20171117 redminetokyo13

Yukiya Hayashi

「Redmineの運用パターン集～私に聞くな、チケットシステムに聞け」

akipii Oga

第3回SRA関西セミナーチケット駆動開発による「ソフトウェア開発の現場力向上」のご案内(2013/9/12) http://www.sra.co.jp/public/sra/event_seminar/seminar2013/130912.shtml 【公開】講演資料「Redmineの運用パターン集～私に聞くな、チケットシステムに聞け」 #tidd: プログラマの思索 http://forza.cocolog-nifty.com/blog/2013/09/redmine-tidd-63.html 【告知】「Redmineの運用パターン集～私に聞くな、チケットシステムに聞け」を講演します: プログラマの思索 http://forza.cocolog-nifty.com/blog/2013/08/redmine-1953.html

The AI Rush

Jean-Baptiste Dumont

AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017

Carol Smith

What is machine learning? Is UX relevant in the age of artificial intelligence (AI)? How can I take advantage of cognitive computing? Get answers to these questions and learn about the implications for your work in this session. Carol will help you understand at a basic level how these systems are built and what is required to get insights from them. Carol will present examples of how machine learning is already being used and explore the ethical challenges inherent in creating AI. You will walk away with an awareness of the weaknesses of AI and the knowledge of how these systems work.

単腕マニピュレータによる複数物体の同時組み立ての基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...

Fukuoka Institute of Technology

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.

論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes

atsushi061452

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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

harmonylab

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。

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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.

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XPers/失われたリール《腰索》

1. XPers/ 失われたリール《腰索》 SHIGERU NAKAJIMA

6. そして

11. つまり

12. ギャバン

13. トレーニング重要

14.

15.

16.

17.

18.

19. ちなみに

20. 千葉啓介

21. 事例発表 XPJUG スタッフ梶田英邦 / 千葉啓介株式会社永和システムマネジメント

22. よろしくお願いします

23. 自己紹介

24. 中島滋

27.

29. Flex とか C# とか

31. あと

33. 我こそは

34. 懇親会で

35. 彼女も募集中

36. 我こそは

37. 懇親会で

38. 是非

39.

41. 100 ％ネタ

46. 挑戦状１

47. 角谷さんとガムテープデスマッチがしたい

48. 説明

50. 頭文字 D

54.

57. 諸君、私は Ruby が好きだ

61.

62. 勝てる

63. よろしくお願いします

64. 募集１

65. JABA

67. JABA

70. 旦那

74.

75. 異常な勝負強さ

76. こっちの調子良い時こそ本領発揮

77. 千葉啓介アベレージ 180

78. 旦那ちゃんアベレージ 195

79. 鬼

80. ちなみにプロになるのもアベ 195 以上

81. 鬼

83.

88. XP 祭り：ドラ娘の衣装について 2008 年 09 月 02 日 23:13 くっしーこんばんわ。 LT 全日本代表、セリーヌです。（はいっ！ここ笑ってください）最近くっしーの活躍が目覚ましいようです。次回出没予定は XP 祭りとか。 LT 五輪でもあるので、ここはひとつアンケートで事前に盛り上げたい。くっしーの正装について、多方面で論議が活発です。そこでみなさんに「くっしーは○○○を着るべき！」というご意見を頂戴したいと思います。但し！その結果にくっしーが応えるかどうかは、本人次第です。いじょ。

89.

90.

96.

97. 死ねる

98. むしろ

99. 殺される

100. 懇親会まで生き延びたら拍手