CTF for ビギナーズのバイナリ講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
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AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017Carol Smith
What is machine learning? Is UX relevant in the age of artificial intelligence (AI)? How can I take advantage of cognitive computing? Get answers to these questions and learn about the implications for your work in this session. Carol will help you understand at a basic level how these systems are built and what is required to get insights from them. Carol will present examples of how machine learning is already being used and explore the ethical challenges inherent in creating AI. You will walk away with an awareness of the weaknesses of AI and the knowledge of how these systems work.
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。
3. Linux での process address space model kernel stack text mmap data bss heap 矢印はデータ量の増加と ともに、伸びる方向 使用中 使用中 使用中 今日は、ここ、 heap と呼ばれる領域のお話 low high free free free
4. 古典的 malloc プログラミング言語 C (いわゆる K&R) で紹介された初期の Unix の malloc 実装 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 ・ free list を使って空きメモリを管理 ・プロセス全体でただ1つの Heap を使う ・ malloc するときに管理領域分だけ多く allocate して先頭に管理領域を付加 ( どこかに管理領域がないと free するときに開放 size がわからない ) ・割り付け strategy は first fit. union header{ struct{ union header* ptr; unsigned size; }s; long alignment; };
5. malloc のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 このぐらい 欲しい X 足りない 1.まず、 list head から先頭ポインタを get 2.空き領域が十分か調べる ・・・・小さすぎた
6. malloc のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 X また足りない X このぐらい 欲しい 1.まず、 list head から先頭ポインタを get 2.空き領域が十分か調べる 3.ポインタを list の次の要素に進める 4.また空き領域が十分か調べる うむむ。。また小さい
7. malloc のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 1.まず、 list head から先頭ポインタを get 2.空き領域が十分か調べる 3.ポインタを list の次の要素に進める 4.また空き領域が十分か調べる 5.また、ポインタを次の要素に進める 6.またまた、空き領域を調べる 今度はあった!! X OK X このぐらい 欲しい
8. malloc のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 1.まず、 list head から先頭ポインタを get 2.空き領域が十分か調べる 3.ポインタを list の次の要素に進める 4.また空き領域が十分か調べる 5.また、ポインタを次の要素に進める 6.またまた、空き領域を調べる 7.空き領域を2つに分けて、 free list をつなぎなおす 8. list head を更新 今確保した 領域 最後に探索が失敗した場所 (アロケートされたメモリの 1つ前 の要素) を指すように変更
10. free のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 free したい 領域 1. free list head から最初のポインタをゲット 2.最初の要素の、さらに次のポインタもゲット (next = p->s.ptr) 3. p < bp < next が成立しないので次へ bp p next
11. free のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 free したい 領域 bp p next 1. free list head から最初のポインタをゲット 2.最初の要素の、さらに次のポインタもゲット (next = p->s.ptr) 3. p < bp < next が成立しないので次へ 4. p を次の要素に進める 5 .次のポインタをゲット 6 . p < bp < next が成立した
12. free のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 bp p 7 . p と bp は隣接していない (p + p->s.size != bp) ので併合しない next 1. free list head から最初のポインタをゲット 2.最初の要素の、さらに次のポインタもゲット (next = p->s.ptr) 3. p < bp < next が成立しないので次へ 4. p を次の要素に進める 5 .次のポインタをゲット 6 . p < bp < next が成立した 8. bp と p->s.ptr は隣接しているので (bp + bp->s.size == next) 併合 free したい 領域
13. free のアルゴリズム 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 bp p 7 . p と bp は隣接していない (p + p->s.size != bp) ので併合しない next 1. free list head から最初のポインタをゲット 2.最初の要素の、さらに次のポインタもゲット (next = p->s.ptr) 3. p < bp < next が成立しないので次へ 4. p を次の要素に進める 5 .次のポインタをゲット 6 . p < bp < next が成立した 8. bp と p->s.ptr は隣接しているので (bp + bp->s.size == next) 併合 9. free list head を今開放した要素を 指すよう動かす