※本資料の内容はドラフト版となります。プログラム提供時の内容を保証するものではございません。
さくらインターネットが提供するIoTプラットフォーム「sakura.io」のパートナー制度についての説明資料となります。
本資料ではさくらインターネットのパートナー制度としてリリース予定の「SAKURA internet Partner Network」の個別プランである「SiPN for IoT」の目的、種別、支援を予定しているメニューをご覧いただけます。
Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future.
In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
Machine Learning explained with Examples
Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it?
In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。
本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。
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。
3. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Whatʼs Vector™
Price/Performance
US$/QphH@3TB
0
Performance
(QphH@3TB)
Source: www.tpc.org / Jul 7, 2016
500,000
1,500,000
2,000,000
1,000,000
Sybase IQ
30 Dec 2013
$1.29 US
230,119
32 cores
Microsoft
SQL Server
2016
31 Jul 2016
$0.72 US
969,504
72 cores
$0.38 US
2,140,307
96 cores
Actian
Vector 5.0
31 Jul 2016
Microsoft
SQL Server
2016
01 Jun 2016
$0.60 US
1,071,018
72 cores
Microsoft
SQL Server
2014
14 Sep 2015
$1.08 US
725,686
72 cores
Microsoft
SQL Server
2014
26 May 2015
$0.99 US
700,392
72 cores
Microsoft
SQL Server
2014
16 Apr 2014
$2.04 US
461,837
60 cores
3TB RAM3TB RAM
3TB RAM
3TB RAM
3TB RAM
3TB RAM
1TB RAM
Top 7 Non-Clustered Database
System
TPC-H 3TB Scale Factor
4. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Advantage of Vector™
ベクター演算
CPU効率を
⾼めるため
にVector
(SIMD)
演算を活⽤
カラムナー
I/Oを制限することにより、効率的
かつリアルタイム更新処理が可能
データ⾃動圧縮
データの⾃動圧縮により、ストレージ
使⽤効率の向上と、IO量の削減、お
よびキャッシュ効率を⾶躍的に⾼める
CPUキャッシュ
RAMでなく、オンチップでのデータ処理
マルチコア並列処理 システムリソースを最⼤限に活⽤…
ストレージインデックス
即座に対象データブロックを特定し、
I/Oを最⼩限におさえる。
Time/CyclestoProcess
Data Processed
DISK
RAM
CHIP
10GB2-3GB40-400MB
2-20150-250Millions
5. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
カラムナーのメリット
(シーケンシャルな)アクセス効率 + データ圧縮 = 分析基盤に向いている
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1ブロックには様々な
タイプのデータが格納
されているので圧縮効
率を上げにくい
1ブロックには同様の
タイプのデータが格納
されているので圧縮効
率を上げやすい
6. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
カラムナーのデメリット
⼀般的に
(ランダムな)アクセスが⾮効率 + データ圧縮 = OLTP基盤に向いていない
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更新時に圧縮・展開
のオーバーヘッドが
⼤きい(*1)
7. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
SIMD
SIMD (Single Instruction Multiple Data)
Pentium ⅢよりSSE(Streaming SIMD Extensions)として搭載され、
Sandy BridgeよりIntel AVX(Advanced Vector eXtensions)へ
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
Instruction
Data
Output
11. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。
Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
技術的な話題を深掘りしたい⽅は…
明⽇7/15 10:00 セッションD31
「データ分析⽤データベース-SMPとMPPってどう違うの?-」
へGO!