CTF for ビギナーズのバイナリ講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
CTF for ビギナーズのネットワーク講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
CTF for ビギナーズのバイナリ講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
CTF for ビギナーズのネットワーク講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
2019/10/16
初心者向けCTFのWeb分野の強化法
CTFのweb分野を勉強しているものの本番でなかなか解けないと悩んでいないでしょうか？そんな悩みを持った方を対象に、私の経験からweb分野の強化法を解説します。
How to strengthen the CTF Web field for beginners !!
Although you are studying the CTF web field, are you worried that you can't solve it in production?
For those who have such problems, I will explain how to strengthen the web field based on my experience.
(study group) https://yahoo-osaka.connpass.com/event/149524/
2019/10/16
初心者向けCTFのWeb分野の強化法
CTFのweb分野を勉強しているものの本番でなかなか解けないと悩んでいないでしょうか？そんな悩みを持った方を対象に、私の経験からweb分野の強化法を解説します。
How to strengthen the CTF Web field for beginners !!
Although you are studying the CTF web field, are you worried that you can't solve it in production?
For those who have such problems, I will explain how to strengthen the web field based on my experience.
(study group) https://yahoo-osaka.connpass.com/event/149524/
Mitigating User Experience from 'Breaking Bad': The Twitter Approach [Velocit...Piyush Kumar
Frequent deployments, large set of in-flight A/B tests, new product launches etc. directly impact the profile of application metrics as well as system metrics. Specifically, the above can induce sudden breakouts – which manifest themselves as a mean-shift or a rampup (these are different from an anomaly) – in the time series of a given metric. Further, the profile on the incoming traffic may also experience a breakout due to a variety of reasons such as, but not limited to, roll out of a new feature or roll out for a new platform; this in turn results in breakouts in application and/or system metrics.
Breakouts can potentially impact performance of the corresponding service and consequently impact the end user experience. To alleviate the impact of breakouts – in other words, preventing user experience from ‘Breaking Bad’ – we developed statistically rigorous techniques to automatically detect breakouts in a timely fashion. The breakouts detected are used to guide capacity planning. In particular, there are two scenarios:
Positive breakout: Depending on the magnitude, deploy additionally capacity
Negative breakout: Depending on the magnitude, scale down the current capacity
We shall walk the audience through how the techniques are being at Twitter using REAL data.
Human-AI communication for human-human communication / CHAI Workshop @ IJCAI ...Hiromu Yakura
Human-AI communication for human-human communication: Applying interpretable unsupervised anomaly detection to executive coaching
In this paper, we discuss the potential of applying unsupervised anomaly detection in constructing AI-based interactive systems that deal with highly contextual situations, i.e., human-human communication, in collaboration with domain experts. We reached this approach of utilizing unsupervised anomaly detection through our experience of developing a computational support tool for executive coaching, which taught us the importance of providing interpretable results so that expert coaches can take both the results and contexts into account. The key idea behind this approach is to leave room for expert coaches to unleash their open-ended interpretations, rather than simplifying the nature of social interactions to well-defined problems that are tractable by conventional supervised algorithms. In addition, we found that this approach can be extended to nurturing novice coaches; by prompting them to interpret the results from the system, it can provide the coaches with educational opportunities. Although the applicability of this approach should be validated in other domains, we believe that the idea of leveraging unsupervised anomaly detection to construct AI-based interactive systems would shed light on another direction of human-AI communication.
【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.
