JAWS-UGで発表した「上司を説得してAWSを使わせる3つのポイント」プレゼンテーションです。
せっかくAWS(Amazon Web Services)が良いサービスだと分かっても、上司が納得してくれなければ導入できません。このプレゼンテーションでは、エンジニアの方が、どうやってAWSのメリットを上司や顧客、先生に伝えるのか?というポイントについてアイディアをご提供しています。
JAWS-UGで発表した「上司を説得してAWSを使わせる3つのポイント」プレゼンテーションです。
せっかくAWS(Amazon Web Services)が良いサービスだと分かっても、上司が納得してくれなければ導入できません。このプレゼンテーションでは、エンジニアの方が、どうやってAWSのメリットを上司や顧客、先生に伝えるのか?というポイントについてアイディアをご提供しています。
Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) provides flexible, persistent storage volumes for use with Amazon EC2 instances. In this technical session, we conduct a detailed analysis of all types of Amazon EBS block storage including General Purpose SSD (gp2) and Provisioned IOPS SSD (io1). Along the way, we will share Amazon EBS best practices for optimizing performance, managing snapshots and securing data.
Planning datacenter migrations can involve thousands of workloads and tens of thousands of servers and are often deeply interdependent. Application discovery and dependency mapping are important early first steps in the migration process, but difficult to perform at scale due to the lack of automated tools. AWS Application Discovery Service is a new service (coming soon) that automatically identifies data center applications and dependencies, and baselines application health and performance to help plan your application migration to AWS quickly and reliably. This talk introduces the new Application Discovery Service capabilities for simplifying the planning process for data center and large scale migrations to AWS. We will discuss how you can use the AWS Application Discovery Service data service to examine the applications running your data center, their attributes, and their dependencies and then use this information to help reduce the time, cost, and risk of migrating applications to AWS.
【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。
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.