2019 年 4 月の Google Cloud Next '19 サンフランシスコで Cloud Run が発表されてから数カ月が経ち、検討フェーズから本番環境での利用も視野に入れている方に向けて、この放送では Cloud Run を使ったサーバーレス アプリケーションを開発するための実践的な Tips を解説します。また他のサーバーレス サービスとの連携や使い分けについても説明します。
Cloud Run は、インフラ管理を一切する必要がなく、自動プロビジョニング、0 to N 高速スケールなアプリケーション基盤を GCP 上に構築出来ます。また Cloud Firestore という高速でサーバーレスの、フルマネージドな ドキュメント データベースと合わせて利用し、Firebase および Google Cloud Platform(GCP)と統合することで、フロントエンドからバックエンドまでのアジャイル開発を加速します。
2019 年 4 月の Google Cloud Next '19 サンフランシスコで Cloud Run が発表されてから数カ月が経ち、検討フェーズから本番環境での利用も視野に入れている方に向けて、この放送では Cloud Run を使ったサーバーレス アプリケーションを開発するための実践的な Tips を解説します。また他のサーバーレス サービスとの連携や使い分けについても説明します。
Cloud Run は、インフラ管理を一切する必要がなく、自動プロビジョニング、0 to N 高速スケールなアプリケーション基盤を GCP 上に構築出来ます。また Cloud Firestore という高速でサーバーレスの、フルマネージドな ドキュメント データベースと合わせて利用し、Firebase および Google Cloud Platform(GCP)と統合することで、フロントエンドからバックエンドまでのアジャイル開発を加速します。
【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.
2. Azure regions
HPC/GPU REGIONS
US EAST
US WEST
US SOUTH CENTRAL
US NORTH CENTRAL
EUROPE WEST
EUROPE NORTH
UK SOUTH
JAPAN EAST
Chicago
Dallas
Silicon
Valley Washington DC
AmsterdamDublin*
London
Chennai
Hong Kong
Mumbai*
Melbourne*
Osaka
Singapore
Sydney
Tokyo
New York
AtlantaUS
DoD West
US
DoD East
Korea
South
Korea
Central
Coming Soon
ハイパースケールクラウド
2
4. 注目すべきセキュリティ標準
Largest compliance portfolio in the industry
• CDSA CPS-certified and MPAA-audited
• Federation Against Copyright Theft (FACT)
• Microsoft Azure Cloud Platform Hardening Guide - http://aka.ms/azurehardeningguide