最高の統計ソフトウェアはどれか? "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...ケンタ タナカ
"What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Python, SAS, SPSS and STATA" https://www.inwt-statistics.com/read-blog/comparison-of-r-python-sas-spss-and-stata.html の抄訳です。
最高の統計ソフトウェアはどれか? "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...ケンタ タナカ
"What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Python, SAS, SPSS and STATA" https://www.inwt-statistics.com/read-blog/comparison-of-r-python-sas-spss-and-stata.html の抄訳です。
KDD Cup 2021で開催された時系列異常検知コンペ
Multi-dataset Time Series Anomaly Detection (https://compete.hexagon-ml.com/practice/competition/39/) に参加して
5位入賞した解法の紹介と上位解法の整理のための資料です.
9/24のKDD2021参加報告&論文読み会 (https://connpass.com/event/223966/) の発表資料です.
KDD Cup 2021で開催された時系列異常検知コンペ
Multi-dataset Time Series Anomaly Detection (https://compete.hexagon-ml.com/practice/competition/39/) に参加して
5位入賞した解法の紹介と上位解法の整理のための資料です.
9/24のKDD2021参加報告&論文読み会 (https://connpass.com/event/223966/) の発表資料です.
Complete defeat of Japanese IT cloud industry forces university students to cope with the situation to a different direction: to be enrolled in an application service provider which uses US clouds such as AWS and Azure. The author argues the reason to have become a loser was that Japanese computer engineers could not persuade their superiors who graduated from authentic electric/electronic departments. They usually look down computer engineers in terms of basic math. and physics ability, but do not know what consistent-hashing technology is, for example. On the other hand, computer engineers in oldest stratum aged around sixty-years old at most, assumingly could not cause their bosses (management) to launch new cloud project …
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。
55. ケーススタディ:オンライン広告のクリエイティブを最適化したい
2014/5/13 55
bgcolor fontcolor fontsize campaign imp click
black yellow large price 5372 338
black yellow large quality 4763 197
black yellow small quantity 13315 126
blue white large quantity 823 498
blue yellow small quality 10688 109
blue white large price 1966 217
black white small quantity 904 73
black white small price 7392 494
blue white small quality 18765 195
blue yellow large quantity 1293 211
blue yellow small price 12714 368
black white large quality 13620 410
あるキャンペーンのバナー広告を想定する:背景は「黒or青」、フォント
カラーは「黄or白」、フォントサイズは「大or小」、キャンペーン内容は
「品質重視or数量(お買い得)重視」
Click-through rate (CTR: click/imp)への寄与度をロジスティック回帰で検証
56. ケーススタディ:オンライン広告のクリエイティブを最適化したい
2014/5/13 56
> ads.glm<-glm(cbind(click,imp-click)~.,ads,family=binomial)
> summary(ads.glm)
Call:
glm(formula = cbind(click, imp - click) ~ ., family = binomial,
data = ads)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-14.0809 -4.8288 0.7445 7.1025 15.2489
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.69218 0.04345 -38.95 <2e-16 ***
bgcolorblue 0.49417 0.03773 13.10 <2e-16 ***
fontcoloryellow -0.99586 0.04193 -23.75 <2e-16 ***
fontsizesmall -1.46809 0.03789 -38.74 <2e-16 ***
campaignquality -1.54981 0.04679 -33.12 <2e-16 ***
campaignquantity 0.55265 0.04645 11.90 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 4250.65 on 11 degrees of freedom
Residual deviance: 990.02 on 6 degrees of freedom
AIC: 1087.8
Number of Fisher Scoring iterations: 5
背景は「青」
フォントカラーは「白」
フォントサイズは「大」
キャンペーンは「数量重視」
が、CTR向上に効果的という結果