AWS is an incredibly popular environment for running MongoDB deployments. Today you have many choices about instance type, storage, network config, security, how you configure MongoDB processes, and more. In addition, you now have options when it comes to tooling to help you manage and operate your deployment. In this session, we’ll take a look at several recommendations that can help you get the best performance out of AWS.
Power Apps は初期状態から多種多様な SaaS サービスの API を利用するためのコネクタが用意されています。裏返せば API が提供されていない、あるいはコネクタが提供されていないサービスの利用ができません。せっかく購入した Power Apps を使い倒すために、カスタム API & コネクタが利用する方法の基礎的な部分をまとめてみました。
AWS is an incredibly popular environment for running MongoDB deployments. Today you have many choices about instance type, storage, network config, security, how you configure MongoDB processes, and more. In addition, you now have options when it comes to tooling to help you manage and operate your deployment. In this session, we’ll take a look at several recommendations that can help you get the best performance out of AWS.
Power Apps は初期状態から多種多様な SaaS サービスの API を利用するためのコネクタが用意されています。裏返せば API が提供されていない、あるいはコネクタが提供されていないサービスの利用ができません。せっかく購入した Power Apps を使い倒すために、カスタム API & コネクタが利用する方法の基礎的な部分をまとめてみました。
2018年5月23日 Wireless Japan 講演資料です。
昨今各社プラットフォームの急速な対応により普及が見込まれるPWA(Progressive Web Apps)について、その動作のしくみを紐解きながら、既存Webサイトからの「PWA対応」やアプリとしての「PWA実装」への勘所を解説します。
appengine ja night #25 Google App Engine for PHPRyo Yamasaki
appengine ja night #25で発表したGoogle App Engine for PHPのスライドです。
(後から書き直して追記した英語版の方がやや詳しいです)
・appengine ja night #25
http://googledevjp.blogspot.jp/2013/07/appengine-ja-night-25.html
- English Version
http://www.slideshare.net/vierjp/ja-night25-en
I rewrote in English.
And I added some contents which I spoke in the event to English version.
Therefore, the English version is written in more detail than Japanese version.
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。