M08_あなたの知らない Azure インフラの世界 [Microsoft Japan Digital Days]日本マイクロソフト株式会社
日本マイクロソフト株式会社
カスタマーサクセス事業本部 エンタープライズアーキテクト統括本部 クラウドアーキテクト技術本部 クラウドソリューションアーキテクト
真壁 徹
Azure は日々進化を続けており、「Azure、三日会わざれば刮目して見よ」と言ってもいいでしょう。このセッションでは、Azure のデータセンタ、仮想マシン、ネットワーク、ストレージといったコアインフラストラクチャに関する「意外に知られていない」技術や実装を、様々な実験を通じてご紹介します。学びはじめの人だけでなく、長く利用しているユーザも、その進化をお楽しみください。
【Microsoft Japan Digital Daysについて】
Microsoft Japan Digital Days は、お客様が競争力を高め、市場の変化に迅速に対応し、より多くのことを達成することを目的とした、日本マイクロソフトがお届けする最大級のデジタル イベントです。4 日間にわたる本イベントでは、一人一人の生産性や想像力を高め、クラウド時代の組織をデザインするモダンワークの最新事例や、変化の波をうまく乗り切り、企業の持続的な発展に必要なビジネスレジリエンス経営を支えるテクノロジの最新機能および、企業の競争優位性に欠かせないクラウド戦略のビジョンなどデジタル時代に必要な情報をお届けいたしました。(2021年10月11日~14日開催)
M08_あなたの知らない Azure インフラの世界 [Microsoft Japan Digital Days]日本マイクロソフト株式会社
日本マイクロソフト株式会社
カスタマーサクセス事業本部 エンタープライズアーキテクト統括本部 クラウドアーキテクト技術本部 クラウドソリューションアーキテクト
真壁 徹
Azure は日々進化を続けており、「Azure、三日会わざれば刮目して見よ」と言ってもいいでしょう。このセッションでは、Azure のデータセンタ、仮想マシン、ネットワーク、ストレージといったコアインフラストラクチャに関する「意外に知られていない」技術や実装を、様々な実験を通じてご紹介します。学びはじめの人だけでなく、長く利用しているユーザも、その進化をお楽しみください。
【Microsoft Japan Digital Daysについて】
Microsoft Japan Digital Days は、お客様が競争力を高め、市場の変化に迅速に対応し、より多くのことを達成することを目的とした、日本マイクロソフトがお届けする最大級のデジタル イベントです。4 日間にわたる本イベントでは、一人一人の生産性や想像力を高め、クラウド時代の組織をデザインするモダンワークの最新事例や、変化の波をうまく乗り切り、企業の持続的な発展に必要なビジネスレジリエンス経営を支えるテクノロジの最新機能および、企業の競争優位性に欠かせないクラウド戦略のビジョンなどデジタル時代に必要な情報をお届けいたしました。(2021年10月11日~14日開催)
[Microsoft Tech Summit 2016] Linux の PaaS がついに登場! Azure App Service on Linux ...Daiyu Hatakeyama
Web やMobile アプリのバックエンドなどで数多くご利用いただいているPaaSの真骨頂ともいえる Azure App Service。ついに Linux 版が登場しました。このセッションでは、既存のWindows 版と比較をしながら、DevOps 全体のプロセスを通じて、その全容を明らかにしていきます。
[Microsoft Tech Summit 2016] Linux の PaaS がついに登場! Azure App Service on Linux ...Daiyu Hatakeyama
Web やMobile アプリのバックエンドなどで数多くご利用いただいているPaaSの真骨頂ともいえる Azure App Service。ついに Linux 版が登場しました。このセッションでは、既存のWindows 版と比較をしながら、DevOps 全体のプロセスを通じて、その全容を明らかにしていきます。
Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ (Microsoft TechSummit 2016)Takamasa Maejima
2016年11月に開催された Microsoft TechSummit 2016 での、Windows Server 2016 ストレージ機能 (SDS) を活用したハイパーコンバージドインフラ (HCI) に関するセッションスライドです。
[イベント名] Microsoft TechSummit 2016
[開催日] 2016年11月1日
[セッションID] CDP-002
[セッションタイトル] Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ
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。
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。
9. Microsoft Enterprise Mobility SuiteENTERPRISE MOBILITY
SAAS SOLUTIONS Microsoft Dynamics
Azure + Azure Stack + Operations Management SuiteCLOUD INFRASTRUCTURE
Visual Studio Family + Azure App ServiceDEVELOPER + APP PLATFORM
Cortana Analytics SuiteDATA + ANALYTICS
Azure IoT SuiteINTERNET OF THINGS
10. Visual Studio Family + Azure App ServiceDEVELOPER + APP PLATFORM
Azure + Azure Stack + Operations Management SuiteCLOUD INFRASTRUCTURE
Cortana Analytics SuiteDATA + ANALYTICS
Azure IoT SuiteINTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Virtual Network
Blob Storage Azure Files
Premium
Storage
DNS
Load Balancer
Express Route
AD Privileged
Identity Mgmt
Traffic Manager
VPN Gateway
Application
Gateway
Azure AD
Connect Health
Active Directory
Multi-Factor Auth
Automation
Key Vault
Virtual Machines
Containers
Backup
StorSimple
Import/Export
Operational InsightsBatch
Remote App
Compute Security + Management Networking Hybrid Operations
Site Recovery
11. 仮想マシン
• Windows / Linux
クラウド サービス
• Windows / Windows + IIS
Azure App Services
• Windows + IIS
Container
• Linux
• Azure Container Services [Preview]
48. Azure Machine Learning は、未来を予測し「自立的」に判断するアプリケーションをコードを書かずに
素早く開発でき、それを稼働させるスケーラブルなプラットフォームである
ブラウザだけで開始できる
Azure サブスクリプションにログイン
すれば、ブラウザだけで開発が可能。
誰とでも、どこからでも、簡単に共有
が可能
オープンで優れた統合環境
“R” や “Python” で利用される数百もの
アルゴリズムやパッケージを利用可能。
Xbox や Bing で養われた優れたアルゴ
リズムを利用可能。
ソリューションを数分で展開できる
1クリックで学習が完了したモデルを
Web サービスとして即時ディプロイ。
あらゆる場所からスケーラブルに利用
可能。
世界への展開
グローバルな Azure Machine Learning
Marketplace を介して、ソリューショ
ンを販売可能
GA 済み (2015年 2月から)
Microsoft Azure
Machine Learning Studio
Modeling environment (shown)
Microsoft Azure
Machine Learning API service
Model in production as a web service
Microsoft Azure
Machine Learning Marketplace
APIs and solutions for broad use