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AWS Japan YouTube 公式チャンネルでライブ配信された 2022年4月26日の AWS Developer Live Show 「Infrastructure as Code 談議 2022」 の資料となります。 当日の配信はこちら からご確認いただけます。
https://youtu.be/ed35fEbpyIE
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202204 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Salesforce連携(第1回 CTI Adap...Amazon Web Services Japan
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企業間の連携においてもSaaS活用シフトが進む一方で、インターネット経由というイメージからセキュリティーに不安を感じて踏みとどまるユーザーは多くいます。こうした懸念を払しょくするAWS PrivateLinkを活用した企業間のプライベート接続や閉域網との構成例、SaaS事業者様からなるPrivateLinkパートナーコミュニティ形成の取り組みをご紹介します。
2021年12月9日に開催された「SaaS on AWS Day 2022」での講演内容です。
パッケージソフトウェアをお持ちのお客様が新たにSaaS版のアプリケーションを検討したいというニーズが増えています。一方で"SaaS版を作っても成功するかわからない"、"WEBアプリケーションを作る技術力や知見がない"といった不安からSaaS化における課題があることも事実です。本セッションでは、小さく早くSaaSビジネスを始めたいお客様に向けて、Amazon AppStream2.0を用いた既存アプリケーションのSaaS化手法をご紹介します。
2021年12月9日に開催された「SaaS on AWS Day 2021」での講演内容です。
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202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...Amazon Web Services Japan
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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。
7. 順次検索
• UNIXのgrepのように上から全てみていく
– 文書の量が膨大になると素早く結果を返すことが難しい
$ grep -n "Lucene" README.txt
1:# Apache Lucene README file
5:Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete
9: * The Lucene web site is at: http://lucene.apache.org/
10: * Please join the Lucene-User mailing list by sending a message to:
18: The compiled core Lucene library.
23:To build Lucene or its documentation for a source distribution, see BUILD.txt
43. Inside Amazon CloudSearch
• Auto Scaling
– 大量の検索リクエストをハンドリングする必要がある場合は、
– AutoScaling(ELB + EC2)で対応
P1
Auto Scaling Group
P2
Auto Scaling Group
P3
Auto Scaling Group
44. Inside Amazon CloudSearch
• Auto Scaling
– 大量の検索リクエストをハンドリングする必要がある場合は、
– AutoScaling(ELB + EC2)で対応
P1
Auto Scaling Group
P2
Auto Scaling Group
P3
Auto Scaling Group
P1 P2 P3
P1 P2 P3
45. Inside Amazon CloudSearch
Auto Scaling Group
EC2 EC2
ELB
Auto Scaling
CloudWatch
• Auto Scalingの仕組み
– 例)CPU利用率が5分以上70%を超える場合、EC2を2インスタンス追加
46. Inside Amazon CloudSearch
Auto Scaling Group
EC2 EC2
ELB
Auto Scaling
CloudWatch
• Auto Scalingの仕組み
– 例)CPU利用率が5分以上70%を超える場合、EC2を2インスタンス追加
EC2 EC2
EC2を2インスタンス追加
追加したEC2をELB配下へ
47. Inside Amazon CloudSearch
• Auto Partitioning
– 最初はスケールアップ
– ダウンタイムはないが切り替わり中はIndexing結果がすぐに反映され
ない場合がある
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48. Inside Amazon CloudSearch
• Auto Partitioning
– 1つのノードでまかないきれなくなったらスケールアウト
– パーティションの分割処理はHadoop(EMR)で
– ダウンタイムはないが結果整合性モデル
• S3にインデックスファイルが置かれ各ノードがポーリング
Index
Index P1
Index P2
Amazon
EMR
49. Inside Amazon CloudSearch
• 検索ドメインの設定変更を行った場合
– 変更に伴う処理はHadoop(EMR)で
– ダウンタイムはないが結果整合性モデル
• S3にインデックスファイルが置かれ各ノードがポーリング
Index A
Amazon
EMR
Index B