[db tech showcase Tokyo 2015] B24:最高峰の可用性 ~NonStop SQLが止まらない理由~ by 日本ヒューレット・パ...Insight Technology, Inc.
Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
05 high density openpower dual-socket p9 system design exampleYutaka Kawai
This was presented by Anton Smolenskiy at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/1f/High-density%20OpenPOWER%20Dual-socket%20P9%20System%20Design%20Example.pdf
04 accelerating dl inference with (open)capi and posit numbersYutaka Kawai
This was presented by Louis Ledoux and Marc Casas at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/1a/presentation_louis_ledoux_posit.pdf
This was presented by Dan Horák (Red Hat) at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/d2/op-eu-2019-desktop-openpower.pdf
02 ai inference acceleration with components all in open hardware: opencapi a...Yutaka Kawai
This was presented by Peng Fei GOU (IBM China) at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/68/NVDLA%20on%20OpenCAPI.pdf
01 high bandwidth acquisitioncomputing compressionall in a boxYutaka Kawai
This was presented by Alexandre CASTELLANE, Bruno MESNET, and Fabrice MOYEN (IBM France) at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/2c/OPF_Lyon_31-09-2019_all_in_a_box_acquisition_computing.pdf
This was presented by Yong LU at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/16/OpenCAPI%20Acceleration%20Framework_YongLu_ver2.pdf
0 foundation update__final - Mendy FurmanekYutaka Kawai
This slide was presented by Mendy Furmanek at OpenPOWER summit EU 2019. The original one is uploaded at:
https://static.sched.com/hosted_files/opeu19/9c/Final%20-%20Mendy%20F..pdf
OpenPOWER summit NA 2019 topics.
Contents cited from here:
https://events19.linuxfoundation.org/events/openpower-summit-north-america-2019/program/schedule/
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。