The Fastest Possible Way to Develop an Interactive AppLINE Corporation
Kenichiro Nakamura
SDK & Tool contributor
You might have productivity issues in development for LINE platforms, such as LINE Bot, Clova, LINE Pay. In this session, he will share best practices for interactive app development.
Optimization of sophisticated development environments like Visual Studio Code enables us to develop interactive apps faster while achieving higher precision. This session presents the demonstration of debugging that leverages LINE Simulator, Clova Simulator, which are being developed as open source, and other code editors.
※C# and Node.js will be used.
The Fastest Possible Way to Develop an Interactive AppLINE Corporation
Kenichiro Nakamura
SDK & Tool contributor
You might have productivity issues in development for LINE platforms, such as LINE Bot, Clova, LINE Pay. In this session, he will share best practices for interactive app development.
Optimization of sophisticated development environments like Visual Studio Code enables us to develop interactive apps faster while achieving higher precision. This session presents the demonstration of debugging that leverages LINE Simulator, Clova Simulator, which are being developed as open source, and other code editors.
※C# and Node.js will be used.
2016年2月25日@JJK会館に開催された「クイック開発」セミナーの資料です。
無料トライアルの申し込みは下記から。
http://apppot.jp
近年、経営層や現場からの企業向けモバイルアプリのニーズが高まっていますが、開発の際には従来のWebシステム開発との違いに戸惑うこともしばしばあります。本セッションではコンシューマ向けでは一般的になりつつあるmBaaS(Mobile Backend as a Service)を使ったサーバ開発なしのモバイルアプリ開発について、その特徴、メリット、開発の方法論とコツ、事例等を企業向けmBaaS製品であるAppPotをベースにご紹介をします。
The presentation describes how to design a product's accessibility before its visual design and how to commit to KPIs for accessible user stories as a team.
AI、機械学習を使うソリューションを構築する際に、まず最初の選択肢として考えていただきたいのが Azure Cognitive Services です。ご自分で ML モデルを作成することなく AI を Web API として使い始めることができ、また、ドメインに合ったデータをご用意&投入いただくことで "カスタム" モデルを短時間で作成、利用できます。このセッションでは Cognitive Services の概要から実例までを Microsoft Build 2020 アップデート情報を交えてお届けいたします。
【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.
6. super super Easy !
Flexible !
Tested !
2017-05 最新情報の前に..
Cognitive Services の概要
7. Microsoft
Cognitive
Services
Give your apps a human side
• 人工知能アルゴリズムのコレクション
• Easy
– REST API が公開されているので、利用が容易
– SDKもあり数行のコーディングから利用可能
• Flexible
– あらゆるプログラミング言語、プラットフォームから呼び出せる
• Tested
– Microsoft Research や Bing や Azure Machine Learning の
エキスパートによって構築
– ドキュメントやサンプルコードも豊富に用意
microsoft.com/cognitive
8. Microsoft
Cognitive
Services
Give your apps a human side
Vision
Computer Vision API | Face | Emotion | Video | Content Moderator | Custom Vision Service |
Video Indexer
Speech
Bing Speech API | Speaker Recognition API | Custom Speech Service
Language
Language Understanding Intelligent Service | Web Language Model API | Translator Text API
| Bing Spell Check API | Translator Speech API | Text Analytics API | Linguistic Analysis API
Knowledge
Academic Knowledge API | Recommendations API | Knowledge Exploration Service | Entity
Linking Intelligence Service API | QnA Maker API | Custom Decision Service
Search
Bing Web Search API | Bing News Search API | Bing Image Search API | Bing Autosuggest
API | Bing Video Search API | Bing Custom Search
Labs
Project Prague | Project Johannesburg | Project Abu Dhabi | Project Nanjing | Project Cuzco |
Project Wollongong
画像/ビデオの理解、顔や感情識別、OCR、モデレート
音声→テキスト、テキスト→音声、音声識別
文章の理解、センチメントやトピックの評価
学術知識を活用した検索やデータマッピング
Bing 検索エンジンを活用した高度な検索
新しい Cognitive Services のテクノロジーラボ
microsoft.com/cognitive
9. Microsoft
Cognitive
Services
Give your apps a human side
Vision
Computer Vision API | Face | Emotion | Video | Content Moderator | Custom Vision Service |
Video Indexer
Speech
Bing Speech API | Speaker Recognition API | Custom Speech Service
Language
Language Understanding Intelligent Service | Web Language Model API | Translator Text API
| Bing Spell Check API | Translator Speech API | Text Analytics API | Linguistic Analysis API
Knowledge
Academic Knowledge API | Recommendations API | Knowledge Exploration Service | Entity
Linking Intelligence Service API | QnA Maker API | Custom Decision Service
Search
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API | Bing Video Search API | Bing Custom Search
Labs
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Project Wollongong
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10. Microsoft
Cognitive
Services
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Vision
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Language
Language Understanding Intelligent Service | Web Language Model API | Translator Text API
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