2013年にスマートフォンの国内出荷台数は3,260万台に達し、加入者数は 5,000万人を超え、ほぼ2人に1人がスマートフォンを持つことになる*。しかし、スマートフォンユーザーのセキュリティ意識は低く、モバイル Web ブラウザーが、制限や制御のないアプリケーションの自由な侵入口となるリスクは非常に高まっている。また、悪意のあるアプリケーションによるデータの盗取や、不注意によるデータ損失など、さまざまなリスクを孕んでいる。本セッションでは、最新のモバイル向けセキュリティのトレンドや、2013年に流行しそうな攻撃の傾向について紹介します。
* 出典: IDC
ブルーコートシステムズ
アジア太平洋地域担当セキュリティアーキテクト
水品 巧
IT Forum
http://www.itforum-roundtable.com/
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。
2. Safe Harbor
Safe harbor statement under the Private Securities Litigation Reform Act of 1995:
This presentation may contain forward-looking statements that involve risks, uncertainties, and assumptions. If any such uncertainties
materialize or if any of the assumptions proves incorrect, the results of salesforce.com, inc. could differ materially from the results
expressed or implied by the forward-looking statements we make. All statements other than statements of historical fact could be
deemed forward-looking, including any projections of product or service availability, subscriber growth, earnings, revenues, or other
financial items and any statements regarding strategies or plans of management for future operations, statements of belief, any
statements concerning new, planned, or upgraded services or technology developments and customer contracts or use of our services.
The risks and uncertainties referred to above include – but are not limited to – risks associated with developing and delivering new
functionality for our service, new products and services, our new business model, our past operating losses, possible fluctuations in our
operating results and rate of growth, interruptions or delays in our Web hosting, breach of our security measures, the outcome of
intellectual property and other litigation, risks associated with possible mergers and acquisitions, the immature market in which we
operate, our relatively limited operating history, our ability to expand, retain, and motivate our employees and manage our growth, new
releases of our service and successful customer deployment, our limited history reselling non-salesforce.com products, and utilization
and selling to larger enterprise customers. Further information on potential factors that could affect the financial results of
salesforce.com, inc. is included in our annual report on Form 10-Q for the most recent fiscal quarter ended July 31, 2012. This
documents and others containing important disclosures are available on the SEC Filings section of the Investor Information section of
our Web site.
Any unreleased services or features referenced in this or other presentations, press releases or public statements are not currently
available and may not be delivered on time or at all. Customers who purchase our services should make the purchase decisions based
upon features that are currently available. Salesforce.com, inc. assumes no obligation and does not intend to update these forward-
looking statements.
18. BYODの実情と今後の予測
52% 90% 2014年
46% の組織が企業アプ
リケーションを個人の
デバイスで動作させる
事を認めている
52% のユーザが
を使い
3つ以上 のデバイス
60% が仕事とプライベートの用
46% 現在
途が混在
Salesforce.com (user survey of 672 mobile users) + Industry Research • Gartner(2011): Top Predictions for IT Organizations and Users
23. Backend as a Serviceという考え方
Backend as a service (BaaS), とは "mobile backend as a service" (MBaaS)ともよばれ、Web及びモバイルア
プリケーション開発者がバックエンドのクラウドストレージ、ユーザ管理、プッシュ通知、ソーシャルネット
ワークとの統合等の機能を利用出来るものである。
これらのサービスはカスタムソフトウェア開発キット(SDK)やアプリケーションプログラミングインタフェース
(API)を提供する。BaaSはクラウドコンピューティングの中でも比較的最近の潮流で、多くのBaaSスタート
アップは2011年以降に誕生している。
世界のBaaSマーケットは2012年には2億ドル超になる予測。
Backend as a service - Wikipedia
http://en.wikipedia.org/wiki/BaaS
38. Platform as a Service
PaaSは2007年7月 にセールスフォース・ドットコムが提唱した。従来から同社が推
進しているSaaSが、既成またはカスタマイズしたソフトウェアをインターネット経
由でサービスとして利用できる形態であったのに対し、更にユーザーのシステムを稼
働させる事もできるプラットフォーム自体を、インターネット経由でサービスとして
利用できる形態である。
PaaSはSaaSの発展形であり、SaaSと並びクラウドコンピューティングの1種類(ま
たは1要素)ともされる。
PaaS - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/PaaS
39. Platform as a Service
Platform as a service - Wikipedia, the free encyclopedia
http://en.wikipedia.org/wiki/Platform_as_a_service
40. Application Platform as a Service
Gartner, Yefim Natis Consider PaaS in your Cloud Strategy 2010 2011.2.15
Tech Target - 主要PaaSの機能と、ユーザーの開発トレンドを解説
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1204/26/news01.html