M06_DX を担うエンジニア向け Data & AI Analytics プラットフォームの最適解 ~ Azure Synapse 最新機能ご紹介 ~ ...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 データ&クラウドAI アーキテクト統括本部 クラウドソリューションアーキテクト
武田 雅生
近年 DX が推進される中、企業の情報分析基盤に求められるビジネス期待値は高まっています。
どのお客様においても競合に負けじと情報分析基盤の導入・推進が進み、ビジネス状況の可視化から予測へと、「分析高度化」への投資が進んでいます。
しかし、企業内データ分析活動の高度化に伴い、複雑さは日々肥大化し、データがサイロ化するだけでなく、テクノロジーやスキルのサイロ化も進んでいます。
結果的に、データ横断分析の相乗効果を生み出せないという、分析高度化ならではの課題に直面されるお客様も多くいらっしゃいます。
本セッションでは、今のデータ分析・活用を担うエンジニア向けに、Azure Synapse の最新機能・デモをご紹介します。
分析高度化をスムーズに進めるための、ヒントが得られましたら幸いです。
【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)
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/entry/column_cloud_dbcs
Oracle Database Cloud Serviceは、世界No1のデータベースを利用できるクラウド・サービスです。部門アプリケーション、エンタープライズ、ミッション・クリティカルといった幅広いサービス・レベルに対応できるよう、複数のサービスを提供しています。スキーマを提供する"Schema Service"、インスタンスを提供する"Database as a Service"、そして"Exadata Service"の3サービスを提供します。
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + PHPアプリ(Wordpress)を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
Cassandra v3.0 at Rakuten meet-up on 12/2/2015datastaxjp
Cassandra v3.0 sessions at Cassandra Meet-up at Rakuten Tokyo, Fall 2015. New Functionality (support of JSON, new storage engine, Mview, UDF, UDA etc..)
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?datastaxjp
ここ20年、データベースと言えば、RDBを主に利用してきましたが、ビッグデータ、クラウド、IoTにおいて、データベースは大きく変化してきています。これから技術者は何を知らなくてはいけないのか、NOSQLは、何故今必要なのか? RDBの技術者の為に、Oracle, Netezza, IBM とRDBMS畑を歩んできて、昨年からNOSQLを始めた講師が、NOSQLとは何か?どのようなものがあるのか?どうやって、どこで利用するのか?を説明いたします。
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。
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