Here is a best practice of Carrier-Grade AWS security, once you've copied the AWS cloud formation script provided by NTT DCOOMO. Let's open a new vista with this presentation.
(拡散希望。この夢の部分が伝わらないと、道楽と思われる)どうしてこういう活動をするのか? スタートアップがいきなり電話会社と同レベルのセキュリテイとデータアナリティクスを手に入れる。サービス企業がシステム構築のイニシアティブが取れるのです。そうすれば、より企業連携がより緊密にできる。企業連携のイノベーションが新たに生まれる。標準化重視のIndustrie4.0より先に行けるのです。横方向の展開で新たなバリューチェーンがしっかりと生まれる。
CloudNative Days Tokyo 2021で発表した資料です。
https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1279
Terraform、Pulumi、Kustomize、CrossplaneなどといったInfrastructure as Codeを取り巻くエコシステムを分析し、パブリッククラウドやKubernetesの力を最大限に引き出すためのツールスタックをどう組み上げていくか考察しています。
CloudNative Days Tokyo 2021で発表した資料です。
https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1279
Terraform、Pulumi、Kustomize、CrossplaneなどといったInfrastructure as Codeを取り巻くエコシステムを分析し、パブリッククラウドやKubernetesの力を最大限に引き出すためのツールスタックをどう組み上げていくか考察しています。
Container related technologies and how to start it コンテナー関連技術の概要と取り組む方法についてSatoru Yoshida
Outline of Docker, Kubernetes and OpenShift, Introducing commercial managed services and products, Initiative support service 最近、コンテナー、Docker、Kubernetes、OpenShift という言葉を耳にする機会が増えました。これらの技術が登場してきた歴史的な背景と、それぞれの概要、当てはまるユースケースおよび試すために活用できる手段を紹介します。
Container related technologies and how to start it コンテナー関連技術の概要と取り組む方法についてSatoru Yoshida
Outline of Docker, Kubernetes and OpenShift, Introducing commercial managed services and products, Initiative support service 最近、コンテナー、Docker、Kubernetes、OpenShift という言葉を耳にする機会が増えました。これらの技術が登場してきた歴史的な背景と、それぞれの概要、当てはまるユースケースおよび試すために活用できる手段を紹介します。
IBMがご提供するDBaaSである、オンライン・トランザクション処理アプリケーション用データベースの作成や管理をサポートする「DB2 on Cloud」と、クラウド型のDWHおよびアナリティクス・サービス「dashDB」をご紹介いたします。
IBM OnDemand Webセミナー(http://www.ibm.com/products/specialoffers/jp/ja/ondemand.html#15)のチャートです。
Generative AI: Redefining Creativity and Transforming Corporate LandscapeOsaka University
The advent of Generative AI is redefining the boundaries of creativity and markedly transforming the corporate landscape. One of the pioneering technologies in this domain is the Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Combined with advancements in LLM (Language Model) has emerged as a notable player. LLM offers two primary interpretations: firstly, as a machine capable of generating highly plausible texts in response to specific directives, and secondly, as a multi-lingual knowledge repository that responds to diverse inquiries.
The ramifications of these technologies are widespread, with profound impacts on various industries. They are catalyzing digital transformation within enterprises, driving significant advancements in research and development, especially within the realms of drug discovery and healthcare. In countries like Japan, Generative AI is heralded for its potential to bolster creativity. The value generated by such AI-driven innovations is estimated to be several trillion dollars annually. Intriguingly, about 75% of this value, steered by creative AI applications, is predominantly concentrated within customer operations, marketing and sales, software engineering, and R&D. These applications are pivotal in enhancing customer interactions, generating innovative content for marketing campaigns, and even crafting computer code from natural language prompts. The ripple effect of these innovations is palpable in sectors like banking, high-tech, and life sciences.
However, as with every innovation, there are certain setbacks. For instance, the traditional business model of individualized instruction, as seen in the context of professors teaching basic actions, is on the brink of obsolescence.
Looking ahead, the next five years pose pertinent questions about humanity's role amidst this technological evolution. A salient skillset will encompass the adept utilization of generative AI, paired with the discernment to accept or critique AI-generated outputs. Education, as we know it, will be reimagined. The evaluative focus will transition from verifying a student's independent work to gauging their ability to produce content surpassing their AI tools. Generative AI's disruptive nature will compel us to re-evaluate human value, reshaping the paradigms of corporate management and educational methodologies
To be or not to be an academic, big enterprise, startup job that is the qu...Osaka University
"Who said it first is not important." Who gets there first is."
(Takeo Kanade, Circa 1990s)
Before joining a Big Enterprise, Check these
Empathy with the company's vision and mission.
Senior management prepares their own presentation materials (with high IT literacy).
There are executives who joined the company mid-career from outside.
There is a good employee training program.
There are many retired employees who are active after leaving the company.
There is an organization that integrates marketing, development, and operations.
There are no academic cliques.
日本ではディープテック・スタートアップが育つ環境がない。1. イノベーター人材育成が不十分、2.ベンチャーキャピタル側の人材欠如、3. 大企業側レセプターが未発達という課題を指摘した上で、今後どうすれば良いのかという未来志向の議論をしたい。巷間で言われる「AIは幻想だった」という評価を乗り越えるべく「AIはデジタルだ」の見地から、米国の非営利団体OpenAIが開発した巨大言語モデルGPT-3を例にして、これから見えるイノベーショントレンドを共有する。
Business Environment of Deep Tech AI Startups
There is no naturing environment for deep-tech startups to grow in Japan. I would like to point out the following issues: (1) insufficient development of innovator education system, (2) lack of human resources on the venture capital side, and (3) lack of development of receptors on the large enterprises side. In order to overcome the reputation of "AI was an illusion." from the viewpoint of "AI is digital.", we will share the innovation trends to be seen using the huge language model GPT -3 developed by the non-profit organization OpenAI in the United States as an example.
【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.