Game Server Services(GS2) はゲームサーバーに割いていた開発リソースを削減し、ゲームを面白くすることにリソースを集中し、より短い期間でより価値の高いゲームを世の中に提案していける環境づくりを目標として開発されました。
かつてゲームエンジンを自社開発していた時代から、汎用ゲームエンジンを使った開発に開発スタイルは変化しました。サーバー分野でもこの変化が起こる日は間近です。
本セッションでは GS2 を使ったサーバー開発をしないゲーム開発をについて解説します。
Game Server Services(GS2) はゲームサーバーに割いていた開発リソースを削減し、ゲームを面白くすることにリソースを集中し、より短い期間でより価値の高いゲームを世の中に提案していける環境づくりを目標として開発されました。
かつてゲームエンジンを自社開発していた時代から、汎用ゲームエンジンを使った開発に開発スタイルは変化しました。サーバー分野でもこの変化が起こる日は間近です。
本セッションでは GS2 を使ったサーバー開発をしないゲーム開発をについて解説します。
データ分析SDK導入によるメリットは大きいですが、一方でその導入による工数の確保やクラッシュの危険性に疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
今回はマーケティングプラットフォーム「Repro」を例に、導入工数やそれに伴う動作やCPUへの影響、導入後に削減できる工数やマーケティング観点からみたメリットや成果についてお話しします。
またRepro AI Labsが取り組んでいる、離脱しそうなユーザーや課金しそうなユーザー予測をAIで行うことによる効果と今後の取り組みについてご紹介します。
Microsoft Azure 上で稼働している、新製品モノビットエンジンンクラウドはマルチプレイを利用したアプリ、コンテンツ開発だけでなく、xR デバイスでも簡単に扱う事が可能です。
本セッションではマルチデバイスにおける xR コンテンツの実際の事例などを交え、HoloLens にも対応したモノビットエンジンの最新情報もお届けいたします。
Microsoft Azure の VM のおよそ半分が Linux で動いています。
今回は、ゲーム開発の中で取り上げられることの多い Linux で開発されたゲームのケースを交えながら、Microsoft Azure の便利な機能をご紹介していきます。
今年3月に発売されたFINAL FANTASY XV WINDOWS EDITIONでは、マルチプレイ実装にPhoton Serverを採用しています。コンソールのバージョンとも親和性が高く、なんと約1週間で動作するところまで到達しました!
本セッションでは、FF15内でのパケット送信のカスタマイズやマルチプレイ特有の実装、バックエンドサーバーの構成などのご紹介に加え、Photonのイントロダクションと最新情報も合わせてご案内いたします。内容の濃い45分間、ご期待ください!
データ分析SDK導入によるメリットは大きいですが、一方でその導入による工数の確保やクラッシュの危険性に疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
今回はマーケティングプラットフォーム「Repro」を例に、導入工数やそれに伴う動作やCPUへの影響、導入後に削減できる工数やマーケティング観点からみたメリットや成果についてお話しします。
またRepro AI Labsが取り組んでいる、離脱しそうなユーザーや課金しそうなユーザー予測をAIで行うことによる効果と今後の取り組みについてご紹介します。
Microsoft Azure 上で稼働している、新製品モノビットエンジンンクラウドはマルチプレイを利用したアプリ、コンテンツ開発だけでなく、xR デバイスでも簡単に扱う事が可能です。
本セッションではマルチデバイスにおける xR コンテンツの実際の事例などを交え、HoloLens にも対応したモノビットエンジンの最新情報もお届けいたします。
Microsoft Azure の VM のおよそ半分が Linux で動いています。
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本セッションでは、FF15内でのパケット送信のカスタマイズやマルチプレイ特有の実装、バックエンドサーバーの構成などのご紹介に加え、Photonのイントロダクションと最新情報も合わせてご案内いたします。内容の濃い45分間、ご期待ください!
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。