Arithmer OCR Introduction
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本スライドは、弊社の石橋により2021年1月14日のArithmer Seminarで使用されたものです。 弊社のOCRソリューションの基礎的な部分について、営業メンバー・非DBエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
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コーディネートレコメンド
本スライドは、弊社のArithmerDXソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Test for AI model
This is slides used at Arithmer seminar given by Dr. Masaaki Uesaka at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for quality assurance of machine learning model.
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
最適化
本スライドは、弊社のArithmerDXチームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerDXソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmerソリューション紹介 流体予測システム
本スライドは、弊社のArithmerR3チームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerR3ソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Weakly supervised semantic segmentation of 3D point cloud
Slide for study session given by Dr. Daisuke Sato at Arithmer inc.
It is a summary of methods for semantic segmentation for 3D pointcloud using 2D weakly-supervised learning.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer NLP 自然言語処理 ソリューション紹介
本スライドは、弊社のNLPチームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmer NLPソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
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Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Arithmer Robo Introduction
本スライドは、弊社のRoboチームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmer Roboソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer AIチャットボット
本スライドは、弊社のNLPソリューション・AIチャットボットについて、2021年7月20日にwebセミナーを行った際の資料になります。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Test for AI model
This is slides used at Arithmer seminar given by Dr. Masaaki Uesaka at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for quality assurance of machine learning model.
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
最適化
本スライドは、弊社のArithmerDXチームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerDXソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmerソリューション紹介 流体予測システム
本スライドは、弊社のArithmerR3チームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerR3ソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
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Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Weakly supervised semantic segmentation of 3D point cloud
Slide for study session given by Dr. Daisuke Sato at Arithmer inc.
It is a summary of methods for semantic segmentation for 3D pointcloud using 2D weakly-supervised learning.
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Arithmer NLP 自然言語処理 ソリューション紹介
本スライドは、弊社のNLPチームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmer NLPソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer Robo Introduction
本スライドは、弊社のRoboチームによりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmer Roboソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer AIチャットボット
本スライドは、弊社のNLPソリューション・AIチャットボットについて、2021年7月20日にwebセミナーを行った際の資料になります。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer R3 Introduction
本スライドは、弊社のR3チーム（3Dソリューション開発チーム）によりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerR3ソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation
The document describes the VIBE approach for 3D human pose and shape estimation from video. VIBE uses an adversarial learning framework with a temporal encoder network that incorporates self-attention. It regresses pose and shape parameters from video frames. A motion discriminator is trained to distinguish real from generated poses, enforcing kinematically plausible poses without 3D ground truth labels. Results show VIBE generates accurate 3D poses and shapes from in-the-wild videos.
Arithmer Inspection Introduction
本スライドは、弊社のInspectionチーム（画像認識開発チーム）によりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerInspectionソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
全力解説！Transformer
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
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The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Arithmer NLP Introduction
本スライドは、弊社の鈴木により2021年3月25日のArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のNLPソリューションの基礎的な部分について、営業メンバー・非DBエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。
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Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Introduction of Quantum Annealing and D-Wave Machines
This slide was used for Arithmer seminar in April 2021, by Dr. Yuki Bando.
It is for introduction of quantum computer, D-wave series, and its application to optimization problems in industry.
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Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Arithmer Dynamics Introduction
本スライドは、弊社の上坂により2021年1月21日のArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のDynamicsソリューション（動画解析）の基礎的な部分について、営業メンバー・非Dynamicsエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
ArithmerDB Introduction
本スライドは、弊社の曽根により2021年1月28日のArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のDBソリューションの基礎的な部分について、営業メンバー・非DBエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Summarizing videos with Attention
Slide for study session given by Christian Saravia at Arithmer inc.
It is a summary of methods for video summarization using attention mechanism.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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3D human body modeling from RGB images
Slide for study session given by Dr. Enrico Rinaldi at Arithmer inc.
It is a summary of established methods for parametric modeling of 3D human body "SMPL", which has many possible applications in apparel/health care industry.
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YOLACT
Slide for study session given by Dr. Enrico Rinaldi at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for real-time instance segmentation "YOLACT", which is especially useful in robotics.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Object Pose Estimation
Slide for study session given by Ryosuke Sasaki at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for object pose estimation in robotics using deep learning.
He entered Ph.D course at Univ. of Tokyo in April 2020.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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Recommendation algorithm using reinforcement learning
Slide for study session given by Lu Juanjuan at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for recommendation system using reinforcement learning.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Survey on self supervised image segmentation
Slide for study session given by Yann Le Guilly at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for semantic segmentation using self-supervised learning.
It also contains links to his well-summarized notes.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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dataScienceofPhysics
Slide for Arithmer Seminar given by Dr. Enrico Rinaldi (RIKEN) at Arithmer inc.
The topic is how data science is used at frontier in research of physics, especially in high-energy and condensed matter physics.
Actually, three month after from this seminar, Dr. Rinaldi joined Arithmer as AI researcher/engineer!
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
ACL2020
Slide for study session given by Haruya Umemoto at Arithmer inc.
It is a summary of conference "ACL2020".
The slides are written in Japanese.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Centernet
Slide for study session given by Christian Saravia at Arithmer inc.
It is a summary of recent method for object detection, centernet.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Explainable AI
Slide for Arithmer Seminar given by Dr. Daisuke Sato (Arithmer) at Arithmer inc.
The topic is on "explainable AI".
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
算数で体感する高度数学
本スライドは、弊社の有田により2019年8月8日のArithmer Seminarで使用されたものです。
「高度数学」の一端を、社内の非エンジニアにも体感してもらおうと考え、中学校レベルの数学知識のみを前提としていくつかのトピックを紹介しています。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
速習情報幾何 2018_10_25
本スライドは、当社と国立大学法人東京大学との間の共同研究に基づき、2018年11月20日、同大学 大学院数理科学研究科・理学部数学科において開催された離散数理モデリングセミナーに甘利俊一 博士を招請するにあたり、事前の知識習得のために行った弊社の衣笠による社内講義資料を公開用に一部修正したも のです。
内容は、情報幾何の基礎の復習です。
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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本スライドは、弊社のR3チーム（3Dソリューション開発チーム）によりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerR3ソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
Arithmer Seminar is weekly held, where professionals from within our company give lectures on their respective expertise.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation
The document describes the VIBE approach for 3D human pose and shape estimation from video. VIBE uses an adversarial learning framework with a temporal encoder network that incorporates self-attention. It regresses pose and shape parameters from video frames. A motion discriminator is trained to distinguish real from generated poses, enforcing kinematically plausible poses without 3D ground truth labels. Results show VIBE generates accurate 3D poses and shapes from in-the-wild videos.
Arithmer Inspection Introduction
本スライドは、弊社のInspectionチーム（画像認識開発チーム）によりArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のArithmerInspectionソリューションの基礎的な技術についてご理解いただけるよう制作した資料となります。
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Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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全力解説！Transformer
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
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The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
Arithmer NLP Introduction
本スライドは、弊社の鈴木により2021年3月25日のArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のNLPソリューションの基礎的な部分について、営業メンバー・非DBエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。
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Introduction of Quantum Annealing and D-Wave Machines
This slide was used for Arithmer seminar in April 2021, by Dr. Yuki Bando.
It is for introduction of quantum computer, D-wave series, and its application to optimization problems in industry.
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The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
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Arithmer Dynamics Introduction
本スライドは、弊社の上坂により2021年1月21日のArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のDynamicsソリューション（動画解析）の基礎的な部分について、営業メンバー・非Dynamicsエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。
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ArithmerDB Introduction
本スライドは、弊社の曽根により2021年1月28日のArithmer Seminarで使用されたものです。
弊社のDBソリューションの基礎的な部分について、営業メンバー・非DBエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。
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Summarizing videos with Attention
Slide for study session given by Christian Saravia at Arithmer inc.
It is a summary of methods for video summarization using attention mechanism.
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3D human body modeling from RGB images
Slide for study session given by Dr. Enrico Rinaldi at Arithmer inc.
It is a summary of established methods for parametric modeling of 3D human body "SMPL", which has many possible applications in apparel/health care industry.
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YOLACT
Slide for study session given by Dr. Enrico Rinaldi at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for real-time instance segmentation "YOLACT", which is especially useful in robotics.
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Object Pose Estimation
Slide for study session given by Ryosuke Sasaki at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for object pose estimation in robotics using deep learning.
He entered Ph.D course at Univ. of Tokyo in April 2020.
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Recommendation algorithm using reinforcement learning
Slide for study session given by Lu Juanjuan at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for recommendation system using reinforcement learning.
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Survey on self supervised image segmentation
Slide for study session given by Yann Le Guilly at Arithmer inc.
It is a summary of recent methods for semantic segmentation using self-supervised learning.
It also contains links to his well-summarized notes.
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dataScienceofPhysics
Slide for Arithmer Seminar given by Dr. Enrico Rinaldi (RIKEN) at Arithmer inc.
The topic is how data science is used at frontier in research of physics, especially in high-energy and condensed matter physics.
Actually, three month after from this seminar, Dr. Rinaldi joined Arithmer as AI researcher/engineer!
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ACL2020
Slide for study session given by Haruya Umemoto at Arithmer inc.
It is a summary of conference "ACL2020".
The slides are written in Japanese.
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Centernet
Slide for study session given by Christian Saravia at Arithmer inc.
It is a summary of recent method for object detection, centernet.
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Explainable AI
Slide for Arithmer Seminar given by Dr. Daisuke Sato (Arithmer) at Arithmer inc.
The topic is on "explainable AI".
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算数で体感する高度数学
本スライドは、弊社の有田により2019年8月8日のArithmer Seminarで使用されたものです。
「高度数学」の一端を、社内の非エンジニアにも体感してもらおうと考え、中学校レベルの数学知識のみを前提としていくつかのトピックを紹介しています。
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The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
速習情報幾何 2018_10_25
本スライドは、当社と国立大学法人東京大学との間の共同研究に基づき、2018年11月20日、同大学 大学院数理科学研究科・理学部数学科において開催された離散数理モデリングセミナーに甘利俊一 博士を招請するにあたり、事前の知識習得のために行った弊社の衣笠による社内講義資料を公開用に一部修正したも のです。
内容は、情報幾何の基礎の復習です。
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
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- 1. 2 0 2 1 / 0 1 / 1 4 ArithmerOCR 紹介セミナー Arithmer
- 2. 2 目次 1. OCRとは 2. OCRの出力形式 3. OCRの種類 4. 文字の種類 5. OCRのパッケージの紹介
- 3. 3 ・OCRは【Optical Character Recognition】の頭文字を取ったもの ・画像データのテキスト部分を認識し、テキストデータとして出力する 1. OCRとは 入力(画像データ) 機械学習により推論 出力(テキストデータ)
- 4. 4 ・OCRの出力形式は大きく分けて2通りある ①出力したテキストと項目の対応はつけない形式 非定型帳票パッケージの出力形式 ②出力したテキストと項目の対応をつける形式(キーバリュー形式。構造化されたデータともよんでいる) 定型帳票パッケージ、請求書パッケージ等の出力形式 顧客は②の形式を欲している場合が多い 2. OCRの出力形式 Text1 : 氏名 Text2 : キョウカイタロウ Text3 : 協会太郎 Text4 : 生年月日 Text5 : 平成元年5月10日 ・ ・ ・ OCR 氏名 : 協会太郎 フリガナ : キョウカイタロウ 会社名 : 平成元年5月10日 電話番号 : 03-5579-6683 ・ ・ ・ ①の形式 ②の形式(キーバリュー形式) オレンジ色が項目名(キーとよぶ) 緑色が内容(バリューとよぶ)
- 7. 7 5. OCRのパッケージ紹介 非定型帳票パッケージ 定型帳票パッケージ 請求書パッケージ 対象帳票 定型でも非定型でも可能 定型帳票 請求書 出力形式 項目との紐づけは行わない 項目と紐づける 項目と紐づける 出力され る文字 帳票中の全ての文字が出力される 座標指定された項目が出力される 過去のテキストデータの結果と、 合計金額、日付が出力される 事前準備 事前準備の必要なし 読取りたい項目を事前に座標指定 (枠を囲む)する必要あり 同じ会社の過去データ(画像+テキ ストデータ)を準備する必要あり リリース 時期 2019年度に顧客デモ向けに開発。 製品化に向けて検討中。 昨年12月にテスト版リリース。 昨年9月にver1.0リリース。2か月 おきにverアップ。 特徴 画像をアップロードしたら利用で きるため簡単に使える。 類似画像検索等のInspectionの技 術も用いている。まだ入れていな い技術もある。 類似画像検索により過去のテキス トデータの結果を利用することで、 帳票に書かれていないデータを出 力できる(帳票に書かれた金額を 部署毎に振り分けた金額等)
- 8. 8