Cloud Run は、インフラ管理を一切する必要がなく、自動プロビジョニング、0 to N 高速スケールなアプリケーション基盤を GCP 上に構築出来ます。また Cloud Firestore という高速でサーバーレスの、フルマネージドな ドキュメント データベースと合わせて利用し、Firebase および Google Cloud Platform(GCP)と統合することで、フロントエンドからバックエンドまでのアジャイル開発を加速します。
Cloud Run は、インフラ管理を一切する必要がなく、自動プロビジョニング、0 to N 高速スケールなアプリケーション基盤を GCP 上に構築出来ます。また Cloud Firestore という高速でサーバーレスの、フルマネージドな ドキュメント データベースと合わせて利用し、Firebase および Google Cloud Platform(GCP)と統合することで、フロントエンドからバックエンドまでのアジャイル開発を加速します。
ここまできた! Google Cloud Platform Virtual Private Cloud 徹底解説Yuta Hono
Google Cloud Next '17 Tokyoで発表した, Google Cloud Platform の VPC 解説資料です。
https://cloudnext.withgoogle.com/tokyo/schedule#target=google-cloud-platform-virtual-private-cloud-6d2f751b-3dcb-4031-9b75-4c86a4a00597
https://youtu.be/jMQsrEQuhOU
#CloudOnAir 記念すべき第一回目の放送では、皆様に Google Cloud Platform の概要や Google Cloud のビジョンなどをお話します。
Google Cloud Platform の製品で何ができるのか?何がビジネスに役立つのかなど、分かりやすくポイントを交えながらご紹介していきます。
番組動画はこちら:
https://youtu.be/VSV9AJWjMCI
ここまできた! Google Cloud Platform Virtual Private Cloud 徹底解説Yuta Hono
Google Cloud Next '17 Tokyoで発表した, Google Cloud Platform の VPC 解説資料です。
https://cloudnext.withgoogle.com/tokyo/schedule#target=google-cloud-platform-virtual-private-cloud-6d2f751b-3dcb-4031-9b75-4c86a4a00597
https://youtu.be/jMQsrEQuhOU
#CloudOnAir 記念すべき第一回目の放送では、皆様に Google Cloud Platform の概要や Google Cloud のビジョンなどをお話します。
Google Cloud Platform の製品で何ができるのか?何がビジネスに役立つのかなど、分かりやすくポイントを交えながらご紹介していきます。
番組動画はこちら:
https://youtu.be/VSV9AJWjMCI
【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.
19. 直近一年の機能拡張
SeptemberApril May June July August October
Cloud SQL Improvements
Push-to-Deploy from
GitHub
Hadoop connectors
APAC Zone
CoreOS
16 Core Instances
Container-Optimized Images
Stackdriver
Docker containers in App Engine
Kubernetes
PD SSD Beta
Cloud Trace
Cloud Debugger
Cloud Dataflow
HTTP load balancing
Node.js client library
Push-to-Deploy support to
Bitbucket Git repositories
Firebase
Bitnami
Local SSD
PD SSD GA
GCE improvements
Zync Render
Expanded kubernetes
consortium (Microsoft, Red
Hat, IBM & others)
Momentum
20. 直近一年の機能拡張
SeptemberApril July August
HTTP load balancing
Node.js client library
Push-to-Deploy support to
Bitbucket Git repositories
Firebase
Bitnami
Local SSD
PD SSD GA
GCE improvements
Zync Render
Expanded kubernetes community
(Microsoft & others)
Cloud SQL Improvements
Push to Deploy from GitHub
Hadoop connectors
APAC ゾーン
May
CoreOS
16 Core Instances
Container-Optimized Images
Stackdriver
June
Docker containers in App Engine
Kubernetes
PD SSD Beta
Cloud Trace
Cloud Dataflow
October
Momentum
21. SeptemberJune July
HTTP load balancing
Node.js client library
Push-to-Deploy support to
Bitbucket Git repositories
直近一年の機能拡張
April May
Momentum
Cloud SQL Improvements
Push to Deploy from GitHub
Hadoop connectors
APAC Zone
PD SSD GA
GCE improvements
Bitnami
Local SSD
Expanded kubernetes community
(Microsoft & others)
Docker containers in App Engine
Kubernetes
PD SSD Beta
Cloud Trace
Cloud Debugger
Cloud Dataflow
CoreOS
16 Core Instances
Container-Optimized Images
August October
22. Kubernetes
Docker containers in App Engine
PD SSD Beta
Cloud Trace
Cloud Debugger
Cloud Dataflow
直近一年の機能拡張
SeptemberApril May June July August October
Cloud SQL Improvements
Push-to-Deploy from
GitHub
Hadoop connectors
APAC Zone
CoreOS
16 Core Instances
Container-Optimized Images
Stackdriver
HTTP load balancing
Node.js client library
Push-to-Deploy support to
Bitbucket Git repositories
Firebase
Bitnami
Local SSD
PD SSD GA
GCE improvements
Zync Render
Kubernetes コミュニティ
の拡張
(Microsoft, Red Hat, IBM & others)
Momentum
40. 一分の単位の課金のメリット
Atomic Fictionの例
Type of Frame Hourly Per-Minute Savings
Short (12-25 mins) $26.40 $16.28 38%
Medium (49-72 mins) $39.60 $26.44 33%
Very Long (6-7 hours) $147.84 $132.18 10%