2024/2/27 に JASA OpenEL working group で講演した資料
https://note.com/kae_made から公開している概念モデリングに関する技術コンテンツをAzure OpenAI Studio で追加学習し、概念モデリング支援チャットを作成を試す方法を解説
デモ動画は、https://youtu.be/UGCuMwM8cEE?si=wT9YH8Hx8Zmjuolf で視聴可
KCS AI班2017年2月22日の活動。
“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier (Ribeiro et al., 2016)の紹介。
機械学習のモデルの解釈可能な根拠を提示する手法「LIME」の論文。
2024/2/27 に JASA OpenEL working group で講演した資料
https://note.com/kae_made から公開している概念モデリングに関する技術コンテンツをAzure OpenAI Studio で追加学習し、概念モデリング支援チャットを作成を試す方法を解説
デモ動画は、https://youtu.be/UGCuMwM8cEE?si=wT9YH8Hx8Zmjuolf で視聴可
KCS AI班2017年2月22日の活動。
“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier (Ribeiro et al., 2016)の紹介。
機械学習のモデルの解釈可能な根拠を提示する手法「LIME」の論文。
【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.
7. MTC メニュー
8
Strategy
Briefing
CxO, エグゼクティブ
向けの MS 戦略説明
Architecture
Design Session
カスタムブリーフィン
グや実機使用による
セッション
Proof
of
Concept
PoC やプロトタイプ
開発
Microsoft
Solution
Experience
製品・テクノロジーの
紹介
8. Microsoft Technology Center 提供 コース
9
Office
365
System
Center
Data
Insight
Dynamics
CRM
Hyper-V
Application
Innovation
Windows
Server
Surface
HUB
IoT
Enterprise
Mobility
Management
Windows
10
Robotics
Cyber
Security
Strategy
Briefing
Data
Center
Tour
VoiceAzure
Flexible
Work Style
Office Tour
49. Cognitive Services API 一覧
50
VISION
Language
Knowledge
Search
Speech
Computer
Vision Face Emotion Video
Bing
Speech
Custom
Recognition
Intelligent Service
Speaker
Recognition
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Spell Check
Language
Understanding
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Linking
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Knowledge
Exploration
Service Recommendations
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Web
Search
50. IBM Watson との比較
51
Cognitive Services
画像認識・ビデオ処理
顔認識・感情認識
テキスト解析
自然言語処理
音声認識・音声合成
翻訳・検索
Azure IaaS
仮想マシン・ネットワーク・ストレージ
Azure PaaS
Web サイト・Web API
データベース・モバイルサービス
Watson
SoftLayer
Bluemix
IBMMicrosoft
APIIaaSPaaS
• Natural Language
Classifier
• Retrieve and Rank
• Dialog
• Document
Conversion
• Speech to Text
• Text to Speech
Bot Framework
チャットボット
ダイアログ
コネクタ
Machine Learning
クラス分類
リコメンデーション
クラスタリング
回帰
52. Computer Vision APIs - Analyze an image
• Dominant color
• Foreground, Background, Colors
• 12 color names
• Accent color
• Black & White
• true / false
• Image Type
• 0 Non-clipart
• 1 ambiguous
• 2 normal-clipart
• 3 good-clipart
• Line drawing type
• true / false
53
Foreground Background Colors Accent
Black Black White #BC6F0F
Black White
White,
Black,
Green
#CAA501
Black & White
True False
Image Type
good-clipart Non-clipart
Line drawing type
True False