AWS Black Belt Tech Webinar 2015
Amazon Kinesis
次回のWebinarは、下記よりご確認ください。
http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
★AWS Black Belt Tech Webinarとは
AWSのソリューションアーキテクト、TechメンバがAWSのプロダクト/ソリューションを深堀りして解説し、参加されている皆さまからの質問にお答えする無料のWebinar(Webセミナー)です。
毎週水曜日(祝日などを除く)、日本時間の18:00から約1時間にわたってお送りしています。
AWS Black Belt Tech Webinar 2015
Amazon Kinesis
次回のWebinarは、下記よりご確認ください。
http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
★AWS Black Belt Tech Webinarとは
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毎週水曜日(祝日などを除く)、日本時間の18:00から約1時間にわたってお送りしています。
2015年12月7日に開催されたIVS CTO Night & Day 2015 WinterのSession B-2 : EC2 Container Service Deep diveの資料です。イベントの様子や他の資料は以下ブログをご覧ください。
http://aws.typepad.com/sajp/2015/12/ivs-cto-night-day-2015-winter-powered-by-aws.html
2015年12月7日に開催されたIVS CTO Night & Day 2015 WinterのSession B-2 : EC2 Container Service Deep diveの資料です。イベントの様子や他の資料は以下ブログをご覧ください。
http://aws.typepad.com/sajp/2015/12/ivs-cto-night-day-2015-winter-powered-by-aws.html
Japanese AdTech Industry, Community, and Use-cases on AWS -
Dynalyst, fluct, IM-DMP, UNICORN.
At "AdTech on AWS" event in Seoul on August 30th in 2017 https://aws.amazon.com/ko/events/seminars/ad-tech-on-aws-011/
#AWSAdTechJP
Branding Engineer様主催のAWSイベントの登壇資料です。"Undifferentiated Heavy Lifting"の排除、Amazon DSSTNEのご紹介、AWS Solutions Architect の活用方法、AdTech on AWS、Startup on AWSなどについてお話させていただきました。
【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.
1. AWS Summit New York 2017
Keynote Recap
2017年8⽉ 篠原 英治 @shinodogg
2. AWS Summit New York 2017
§ 様々なアナウンスがされました!
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-summit-new-york-summary-of-announcements/
3. AWS Summit New York 2017
§ KeynoteはYouTubeで公開されています!
https://www.youtube.com/watch?v=HzEW-cP8MD4
4. AWS Summit New York 2017
§ 本スライドはKeynoteの様⼦を⽇本語で解説したものになります
個⼈的にまとめたものになりますので勤務先との関係はございません(免責)
§ Keynoteスピーカー
Adrian Cockcroft, Vice President Cloud Architecture Strategy
Dr. Matt Wood, GM, Artificial Intelligence
5. AWS Summit New York 2017
§ ゲスト登壇企業
HULU - https://www.hulu.com/
FICO - http://www.fico.com/
Zocdoc - https://www.zocdoc.com/
38. Amazon Athena
§ For anybody inside your organization!
§ SQLを知っている⼈なら誰でもS3上の巨⼤なデータセットにクエリを投げられる
§ Developer
§ Excel Jockey
§ Entirely Serverless
§ クラスタ管理不要
§ 本当にSQLを投げるだけ
§ Pay for the queries you run
39. Amazon EMR
§ Run more sophisticated custom big-data applications
§ Spark, Presto, HBaseのようなラージスケールなエンジンを活⽤
§ EMR上でオープンソースのプロジェクトの最新のバージョンを選択可能
§ マネージメントコンソール上で数クリックするだけでいい
40. Amazon Redshift
§ Data Warehousing Service
§ アグリゲートされた⼤規模なデータセットに複雑なクエリを⾛らせることが可能
§ TPC(標準的なベンチーマーキングツール)で⾏ったベンチマークの結果において
も⾮常に良い結果が出ている
57. Instacart
§ Online grocery delivery service
§ Deep LearningのフレームワークであるKerasを活⽤
§ スーパーで⾷材を集める際に、どこに何があるか分かっていて、そこに機械学習
技術を⽤いて最短のルートを導き出す
§ Right objects in the right order -> デリバリーの時間短縮
65. Zocdoc 2.0 - New Technical Strategy
§ Solve the business transformation needs as well as innovate faster
66. Zocdoc 2.0 - New Technical Strategy
§ 100% in AWS in less than 12 month
67. Choosing the right partner
§ Customer Obsession and Rapid Innovation
§ Ramp up on concepts
§ Infrastructure as Code, DevOps, Compliance and Security
68. from .net Monolith to Microservices
§ Standardized on 3 Tech Stacks: Scala, Node.js, C#
§ All running on Linux. C#もLinux上で稼働
§ Zocdocをはじめた10年前には今のような便利なサービスはなかった
§ モニタリング、A/Bテスト等。解決したいのは患者が抱える予約の課題なのに
Undifferentiated Heavy Lifting強いられる状況だった
69. A Robust Data Foundation on AWS
§ from pretty much base level to the top
§ データサイエンティスト達が⾃ら必要な環境を構築するようになった
70. プロダクションで稼働している機械学習
§ Patient-Powered Search
§ Clinical Terminology(医療の専⾨⽤語)を患者が理解するのは難しい
§ 例えば”blurry eyes”な症状で眼科を探す時にスペリングすら困難
§ SerkanさんもESL(English as a Second Language)
§ 3つの機械学習モデル: semantic, multi-armed bandit, relevancy
71. Deep Learning at ZOCDOC
§ Deep Learning used to be hard but Not Anymore!
§ GPU basedであるp2インスタンスでDeep Learning AMIを活⽤
§ 学習をはじめて1⽇でニューラルネットワークを構築
§ 今はもうデータセンター環境でソフトウェアもハードウェアも整備するなんて考えたくもない
72. Innovate Faster with AWS
§ エンジニアチームのスピードは以前と⽐べて3倍以上早くなった
§ エンジニアキャパシティをインフラ整備からプロダクトエンジニアリングへ
75. センシティブなデータの保護
§ Identifying and Protecting sensitive data
§ That can be challenging and time-consuming
§ ⼤概はマニュアルなプロセスで、専⾨チームを作ってセキュアなデータ
を分類している
§ 時間がかかり、正確でなく、⼈⼿が必要なためコストが⾼く、スケールが困難
95. Twitch - https://www.twitch.tv/aws
§ Special Events | Live from the AWS Summit in NYC
§ https://www.twitch.tv/videos/166917418
§ エバンジェリストによるKeynoteのRecapやサービス開発チームによる解説
デバンジャンによるGlueの解説 クリスによるSAM Localのデモ