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。
Introducton to Convolutional Nerural Network with TensorFlowEtsuji Nakai
Explaining basic mechanism of the Convolutional Neural Network with sample TesnsorFlow codes.
Sample codes: https://github.com/enakai00/cnn_introduction
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。
Introducton to Convolutional Nerural Network with TensorFlowEtsuji Nakai
Explaining basic mechanism of the Convolutional Neural Network with sample TesnsorFlow codes.
Sample codes: https://github.com/enakai00/cnn_introduction
Presentation at OpenStack Summit Boston. This talk covers various lessons on IPv6 Neutron deployments like address allocation, address configuration, router consideration and so on.
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2017年10月28日に九州産業大学にて開催されたCEDEC+KYUSHU 2017の講演資料です。UE4におけるモバイル向け機能・開発時の注意点・Tipsについて説明しています。(Epic Games Japan 岡田 和也)
http://cedec-kyushu.jp/2017/session/30.html
This is the material for Gartner Summit 2018 -Customer Experience- on Feb 20, 2018 as sponsor session from Microsoft in Tokyo Shinagawa.
This Session covers innovative customer experience in the future using Azure AI, Cognitive Services, and other Azure technologies.
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。
14. 14
GCP が提供する機械学習のクラウドサービス
Cloud Machine Learning Engine
API サービス群
Cloud Datalab
CLOUD ML
SPEECH API VISION API TRANSLATE API NATURAL
LANGUAGE API
DATALAB
学習済みモデルを
アプリケーションから
すぐに利用可能
ディープラーニングに最適化された
機械学習ライブラリー
(オープンソースとして公開)
15. 15
Cloud Vision API
画像認識の学習済みモデルを提供
画像を API に送るだけ、機械学習の知識は不要
月間 1,000 認識まで無償で試用可能 (*)
(*) Google Cloud Platform のプロジェクト内で使用したリソースのコストは別途発生します。
https://cloud.google.com/vision/pricing
16. 16
Cloud Speech API
音声認識の学習済みモデルを提供
音声データを API に送るだけ、機械学習の知識は不要
最初の 60 分間は無償で試用可能 (*)
(*) Google Cloud Platform のプロジェクト内で使用したリソースのコストは別途発生します。
https://cloud.google.com/speech/pricing
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API サービスをクライアントアプリから利用
▪ Finding Pete’s Dragon with Google Cloud Vision API
https://cloudplatform.googleblog.com/2016/08/finding-Petes-Dragon-with-Google-Cloud-Vision-API.html
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サーバー上で学習と判別を実施
▪ How Ocado uses machine learning to improve customer service
http://www.ocadotechnology.com/our-blog/articles/How-Ocado-uses-machine-learning-to-improve-customer-service