21世紀型の働き方を模索される中で大きなカルチャーチェンジやツールの刷新に注目が集まっています。何故、G Suite がデジタルトランスフォーメーション、カルチャートランスフォーメーションに最適なのか、G Suite における AI 機能や最新のセキュリティ機能など、変革に効果的な情報をお伝えいたします。
21世紀型の働き方を模索される中で大きなカルチャーチェンジやツールの刷新に注目が集まっています。何故、G Suite がデジタルトランスフォーメーション、カルチャートランスフォーメーションに最適なのか、G Suite における AI 機能や最新のセキュリティ機能など、変革に効果的な情報をお伝えいたします。
今回のウェビナーでは、Hadoop1.xからみなさまに深く親しまれてきたApache Hiveが昨今、どのような形で高速化されてきたかについて話します。MapReduceからTezに変わった実行エンジン、インデックスを持ったカラムナーファイルフォーマットであるORC、モダンなCPUを最大限に活用するVectorization、Apache Calciteを利用したCost Based Optimizerによる実行計画の最適化、そして1秒以下のクエリレスポンスを実現するLLAPについて説明します。いずれの機能も数行の設定やコマンドで活用可能なものばかりですが、今回はそれらの背景でどんな仕組みが動いているのか、どんな仕組みで実現されているのかということについて話します。
The story about how to figure out what to measure, and how you can benchmark that. This slide deck tells the idea of benchmarking and does not tell actual commercial/open source benchmark tools.
IoTシステムで必須となる双方向通信における一般的な考え方と、AWS IoTで実装する際のポイントを説明
Describe the general idea in bidirectional communication which is essential in IoT system and points to implement in AWS IoT
(Using in Interop Tokyo 2016)
【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.
6. AWS OGC2015
VPC Subnet
VPC Subnet
Availability Zone A
Availability Zone B
VPC Subnet
VPC Subnet
Auto Scaling group
Amazon
CloudFront
WEB
VPC Subnet
WEB
JOBS
Queue
Cognito
SNS Mobile
Push
SES
S3: DLC,
Assets
15. AWS OGC2015
Region
① HTTP APIでログイン
② ゲームアセットをダウンロード
③ マッチメイクとゲームサーバーの割り当て
④ ゲームサーバーに接続
⑤ ゲームプレイ!
⑥ ゲーム終了了! EC2
EC2
16. AWS OGC2015
Region
① HTTP APIでログイン
② ゲームアセットをダウンロード
③ マッチメイクとゲームサーバーの割り当て
④ ゲームサーバーに接続
⑤ ゲームプレイ!
⑥ ゲーム終了了!
⑦ 結果をHTTP APIでアップデート
EC2
EC2
17. AWS OGC2015
VPC Private Subnet
VPC Public Subnet
Availability Zone A
Availability Zone B
VPC Public Subnet
VPC Private Subnet
GAME GAME GAME GAME GAME GAME
Session
User data
Chat
WebSocket
UDP
Push
18. AWS OGC2015
VPC Private Subnet
VPC Private Subnet
Availability Zone A
Availability Zone B
10.1.0.13 10.2.0.16
TCP 5672
rabbitmq-node1 rabbitmq-node2
TCP 4369
& 25672
22. AWS OGC2015
VPC Private Subnet
VPC Public Subnet
Availability Zone A
GAME GAME GAME
Auto Scaling group
AWS CloudFormation:
Launch, Bootstrap
Chef: Configure, Install
24. AWS OGC2015
VPC Subnet
Availability Zone A
Availability Zone B
VPC Subnet
Auto Scaling group
WEB WEB
Oregon
Tokyo
VPC Subnet
Cleanup
EC2 API
Start / Stop
Instances
JOBS