AI、機械学習を使うソリューションを構築する際に、まず最初の選択肢として考えていただきたいのが Azure Cognitive Services です。ご自分で ML モデルを作成することなく AI を Web API として使い始めることができ、また、ドメインに合ったデータをご用意&投入いただくことで "カスタム" モデルを短時間で作成、利用できます。このセッションでは Cognitive Services の概要から実例までを Microsoft Build 2020 アップデート情報を交えてお届けいたします。
AI、機械学習を使うソリューションを構築する際に、まず最初の選択肢として考えていただきたいのが Azure Cognitive Services です。ご自分で ML モデルを作成することなく AI を Web API として使い始めることができ、また、ドメインに合ったデータをご用意&投入いただくことで "カスタム" モデルを短時間で作成、利用できます。このセッションでは Cognitive Services の概要から実例までを Microsoft Build 2020 アップデート情報を交えてお届けいたします。
Speaker : Demodori Gatsuo
https://twitter.com/DemodoriGatsuo
Power Platform + Azure Cognitive Serviceを語らせてください!
Azure Cognitive ServiceとPower Platform連携を話します! そしてgatsudemyの幕開けです! Check!Check!👀✨
Power Appsをインターフェースに、 Power Automateをブリッジに、 AzureではCognitive Servicesで下記を使ったアプリケーションを作成します
- Speech
- Speech to Text
- Text to Speech
- Language
- Translator
Let us talk Power Platform + Azure Cognitive Service!
We will talk about Azure Cognitive Service and Power Platform integration! And the gatsudemy is opening the show! Check, Check, Check 👀✨
With Power Apps as the interface and Power Automate as the bridge, we will create applications in Azure with Cognitive Services using
- Speech
- Speech to Text
- Text to Speech
- Language
- Translator
ソフトウェア業界ではワクワクする新しいテクノロジーがどんどん生まれ、それが世の中で使われるまでも早くなっています。2018年に革新があった Deep Learning は、既に民主化・日常化もしてます。この講演では、そのソフトウェアの今を俯瞰し、今後どうなっていくのか? その未来予想とともに。職業として20年以上の経験を得た私の学びをお伝えします。
【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.
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41. エンコーダーからの出力 AMS Standard
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AMS Premium
Encoder
SD /1,280 x 720未満 1.53円 3.57円
HD /1,280 x 720
– 1,920 x 1,080
2x 2x
UHD / 1,920 x 1,080 以上
(最大 4,960 x 2,160)
4x 4x
音声/分 (1/4)x (1/4)x
Processing
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/encoding-with-media-services-everything-you-need-
to-know-about-new-pricing-model/
Layer Resolution Multiplier
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HD Video 2 1920x1080 2x
HD Video 3 1280x720 2x
SD Video 1 960x540 1x
SD Video 2 960x540 1x
SD Video 3 640x360 1x
SD Video 4 640x360 1x
SD Video 5 320x180 1x
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