Study: The Future of VR, AR and Self-Driving CarsLinkedIn
We asked LinkedIn members worldwide about their levels of interest in the latest wave of technology: whether they’re using wearables, and whether they intend to buy self-driving cars and VR headsets as they become available. We asked them too about their attitudes to technology and to the growing role of Artificial Intelligence (AI) in the devices that they use. The answers were fascinating – and in many cases, surprising.
This SlideShare explores the full results of this study, including detailed market-by-market breakdowns of intention levels for each technology – and how attitudes change with age, location and seniority level. If you’re marketing a tech brand – or planning to use VR and wearables to reach a professional audience – then these are insights you won’t want to miss.
Artificial intelligence (AI) is everywhere, promising self-driving cars, medical breakthroughs, and new ways of working. But how do you separate hype from reality? How can your company apply AI to solve real business problems?
Here’s what AI learnings your business should keep in mind for 2017.
Game Development and Automation @ Agile Sapporo 2018 #1Michael Tedder
A thirty minute presentation I gave at Agile Sapporo 2018 #1 (on 2018/2/28) describing in detail how Cold Fusion uses buildbot for Continuous Integration for development, and fastlane to easily deploy updated binaries and metadata to iTunes Connect and Google Play for our flagship game, Crystal Clash. I also cover a few interesting issues related to GPU differences, and OS/tool bugs that I've run into while developing our mobile game engine on both iOS and Android.
(Note: This presentation is only in Japanese, sorry.)
Voice Search アプリは Android 上での音声入力による Web 検索を可能にしました。さらに、このアプリが提供しているシンプルな API を利用することで、アプリ開発者は自分の Android アプリに、この音声認識機能を組み込むことができます。このセッションでは、音声認識技術の詳細を簡単にご紹介し、実際に Voice Search API を利用したアプリのデモ、コードの解説を行ないます。
Part 1: App Engine for Business によって、Google のアプリケーションを支えているのと同じスケーラブルなシステムを使ってエンタープライズアプリケーションを作成する事ができます。このセッションではエンタープライズの要求に答えるために用意されている API, 分かりやすい課金体系, SLA とサポートについて紹介します。 Part 2: Google がリリースしようとしている新しい Cloud サービス群の紹介をします。1) Google Storage for Developers は Google のインフラストラクチャ上にデータを保存,アクセスするための RESTful なサービスです。2) BigQuery は大規模なデータセットに対してインタラクティブな分析を行う Web サービスです。3) Prediction API はデータから機械学習により予測を行うための API です。
プログラミング言語 Go は Google が 2009 年秋にオープンソースで公開した新しいプログラミング言語です。C や C++ のようなコンパイル言語の良さをもちつつ、Python のような動的言語でのプログラムの書き易さを兼ねそなえた特徴をもっています。クラスを使わないオブジェクト指向の言語で、コンカレントに実行するための仕組みもそなえています。 プログラミングをより速く、より生産的に、そしてより楽しくしてくれる新しいプログラミング言語 Go について説明します。
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.
【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。
34. Developer DayGoogle 2010
Original Input System
Activity
Thread
Input
System
Game
MotionEvents
KeyEvents
Track Ball
Touch Screen Orientation
Sensor
35. Developer DayGoogle 2010
Original Input System
Activity
Thread
Input
System
Game
MotionEvents
KeyEvents
Track Ball
Touch Screen Orientation
Sensor
Keyboard
Tilt Controls
D-Pad
36. Developer DayGoogle 2010
Current Input System
Activity
Thread
Input
System
Game
MotionEvents
KeyEvents
Input
Interface
Raw State
JumpTiltMovement Attack
40. Developer DayGoogle 2010
Android でしか存在しない仕組み
Activity
Surface
Holder
Rendering
Thread
OpenGL ES
Context
Web
Server
Sound
Pool
Android Framework
Input Events
Input Events
Native
Code
41. Developer DayGoogle 2010
“It’s not really about innovation so much
as exploring interestingness.”
Jonathan Blow, author of Braid
楽しいゲームには「革新」より
「面白さ」のほうが大事