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Azure DevOps ハンズオン Vo.3 ~Delivery Plans を用いたプロジェクトのスケジュール管理~
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Takunori Minamisawa
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5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
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アブスト 2020年から日本でも5Gの商用サービスが始まりました。5Gには「超高速」「低遅延」「多数同時接続」の 3つの特徴がありますが、MEC(Multi-access Edge Computing)も代表的な特徴の一つです。 低遅延が必要となるモバイル/IoTアプリケーションにおいて5G+MECの活用が一般化いたします。 本セッションでは、MECについて、MECを構成する技術、5G+MECによって実現するアプリ例、アプリ開発 者が考えるべきポイント、について分かりやすく解説いたします。 アジェンダ - 5GとMEC -- 5Gの特徴 -- MECとは何か - 5GとMECの理解を深めよう -- MECでアプリを作るために -- アプリケーション例 -- MECについての期待と制約
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https://ntt-developers.github.io/ntt-tech-conference/2022/ 従来は Docker がコンテナエンジンとして幅広く利用されてきましたが、最近は Kubernetes が Docker 対応を打ち切るなど、風向きが変わってきました。 本セッションでは、Docker に代わって普及しつつあるコンテナエンジンである containerd について、Docker との違いや移行方法を紹介します。 P2P でのイメージ配布など、最新の機能についても紹介します。
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2021年9月18日に開催されたXP祭り2021での講演「マイクロサービスに至る歴史とこれから」の講演資料です。 https://xpjug.connpass.com/event/218516/
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PFNは,「現実世界を計算可能にする」をVisionとして,膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレML基盤を持っています. この取り組みについて、「使いやすい環境」、「リソースの効率的かつフェアな利用」、「信頼性・運用省力化」の観点から紹介します。 本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします! イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/
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【BS11】毎年訪れる .NET のメジャーバージョンアップに備えるために取り組めること
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202205 AWS Black Belt Online Seminar Amazon FSx for OpenZFS
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Matsushita Laboratory
浜松で開催されたJSAI2024(第38回)での発表.
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
Yuuitirou528 default
CS集会でお話した、通信技術のひとつである「変調」について解説した資料です。 https://x.com/vrc_cpu_science/status/1724784316738355560
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
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.
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
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0207sukipio
JSAI2024の発表スライドです.
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TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
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Azure DevOps ハンズオン Vo.3 ~Delivery Plans を用いたプロジェクトのスケジュール管理~
1.
Azure DevOps ハンズオン
Vol.3 日本マイクロソフト株式会社 Azure アプリケーション開発技術営業本部 南澤 拓法 (Takunori MINAMISAWA) ※2019年10月4日時点でのコンテンツです。 ~Delivery Plans を用いたプロジェクトのスケジュール管理~
2.
はじめに ・本資料は Azure DevOps
Labs のコンテンツを日本語化したものです。 (https://www.azuredevopslabs.com/labs/azuredevops/deliveryplans/) ・タスク管理系のコンテンツを全3回でまとめています。 Vol.1 ~ Vol.3 まで通して実施することを想定して作成しました。 本コンテンツは、Vol.2 終了後に実施することをおすすめいたします。 ・このコンテンツは2019年10月4日時点のものです。 今後のUI等の変更には対応していませんので、ご了承ください。
3.
事前準備 (Vol.1,2 を実施していない方のみ) Section
0
4.
Azure DevOps Service
にサインインをし、「+New project」をクリックしてください
5.
必須事項を入力・選択し、「Create」をクリックしてください
6.
拡張機能 Delivery Plans
のインストール Section 1
7.
メニューから「Browse marketplace」を選択してください
8.
「Delivery Plans」で検索をし、選択してください
9.
「Get it free」をクリックしてください
10.
インストールする Azure DevOps
組織を選択し、「Install」をクリックしてください
11.
「Proceed to organization」をクリックしてください
12.
プロジェクトにお戻りください
13.
Delivery Plan の作成 Section
2
14.
「Boards」の「Plans」タブを選択し、「New plan」をクリックしてください
15.
名前、チームの選択等を行い、「Create」をクリックしてください
16.
構成ボタンをクリックしてください
17.
「Filed criteria」タブからクライテリアを追加してください
18.
「Makers」タブからマーカーを追加し、「Save」をクリックしてください
19.
マーカーが設置されたことをご確認ください
20.
プロジェクトへの外部チームの招待 Section 3
21.
「Project settings」をクリックしてください
22.
「Teams」タブから「New team」をクリックし、情報を入力後、「Create team」をクリックしてください
23.
「Project configuration」タブを選択し、「New child」をクリックしてください
24.
今日の日付から約1ヶ月を Iteration 期間として設定し、「Save
and close」をクリックしてください
25.
同様の手順でもう一つ Iteration を作成してください。Iteration
50 終了日の次の月曜日を開始日とします。
26.
「Teams」タブから、先ほど作成した外部チームを選択してください
27.
「Iterations and areas」をクリックしてください
28.
「Iterations」タブを選択し、「+ Select iteration(s)」をクリックしてください
29.
イテレーションを設定し、「Save and close」をクリックしてください
30.
外部チームのイテレーションを設定することができました
31.
Delivery Decision の作成 Section
4
32.
「Boards」から「Plans」を選択し、構成をクリックしてください
33.
「Teams」タブから「+ Add team」をクリックしてください
34.
外部チームを追加し、「Save」をクリックしてください
35.
「+ New item」をクリックしてください
36.
新しい Work Item
を追加してください
37.
チームをまたいだタスクの移動はできないことをご確認ください
38.
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