Azure AD B2B の運用管理

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Interact 2018 登壇時の資料です。ドメインの管理者権限を取得するときは Get-MsolDomainVerificationDns -DomainName <ドメイン名> -Mode DnsTxtRecord Confirm-MsolEmailVerifiedDomain -DomainName <ドメイン名> のコマンドレットをそれぞれ実行してください。

Technology

Azure Active Directory 関連コース
クラウド認証ベーステクノロジー (2日コース)
Azure AD デザインパターン (2日コース)

昨今、データの増大や形態の多様化に伴い、データレイクが注目されています。本セッションでは、 Azure Data Lake を中心としてビックデータ処理基盤を構築する際のアーキテクチャと、データの収集、蓄積、分析、可視化等の機能を実装する際のポイントをデモを交えてご紹介します。受講対象: Azure でビックデータ分析基盤を構築される方、データレイクに興味のある方、アーキテクトの方、ぜひご参加下さい。関連リソース 1: Cortana Intelligence Suite (https://azure.microsoft.com/ja-jp/suites/cortana-intelligence-suite/) 関連リソース 2: Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team Blog (https://blogs.msdn.microsoft.com/dataplatjp/) 関連リソース 3: [DI07] あらゆるデータに価値がある! アンチ断捨離ストのための Azure Data Lake (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI07) 製品/テクノロジ: Machine Learning (機械学習)/Microsoft Azure/SQL Server/アーキテクチャ/クラウド/ビッグデータ/運用清水淳也日本マイクロソフト株式会社クラウド & ソリューションビジネス統括本部データプラットフォーム & クラウド技術部データプラットフォームソリューションアーキテクト

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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 Azure ビジネス本部プロダクトマネージャー/Azure SME 佐藤壮一クラウドの利用が当たり前になってきた今、オンプレミス-パブリッククラウドの環境や、複数クラウドを跨いだ環境を管理しなければならなくなってきた方も増えてきているのではないでしょうか？今後、工場や倉庫のデジタル化が進めば、エッジサーバーの数も爆発的に増えるでしょう。 Azure Arc enabled Infrastructure はそのような今後の潮流を見据え、横断的なインフラ管理を実現するために実装されています。 Azure Arc enabled Server を中心に、デモやシナリオベースの機能紹介を行い Arc によるインフラ管理の実像についてしっかりご説明させていただきます。【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）

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我々はこれまで，新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し，その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた．これまでの研究では，便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの，行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった．そのため，本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき，それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い，その有効性について検証する．実験では，行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う．

論文紹介：When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...

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Fukuoka Institute of Technology

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 Matching

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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。

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