Build a Big Data Warehouse on the Cloud in 30 MinutesCaserta
Elliott Cordo, Chief Architect at Caserta Concepts will give a live demo using Amazon's AWS to build a Big Data Warehouse using S3 for data storage, Elastic MapReduce (EMR) for data manipulation and Redshift for interactive queries.
For more information, visit http://www.casertaconcepts.com/.
PFN summer intern 2015
Ayaka Kume
Replication work on "Robots that can adapt like animals"
Antonie Cully, Jeff Clune, Danesh Tarapore and Jean–Baptiste Mouret
Nature 521, 503–507 (29 May 2015)
Take your reports to the next dimension! In this session we will discuss how to combine the power of SSRS and SSAS to create cube driven reports. We will talk about using SSAS as a data source, writing MDX queries, using report parameters, passing parameters for drill down reports, performance tuning, and the pro’s and con’s of using a cube as your data source.
Jeff Prom is a Senior Consultant with Magenic Technologies. He holds a bachelor’s degree, three SQL Server certifications, and is an active PASS member. Jeff has been working in the IT industry for over 14 years and currently specializes in data and business intelligence.
I'm learning elasticsearch now.
This slide is old, new version is here. -> http://blog.johtani.info/blog/2013/08/30/hold-first-elasticsearch-meetup-in-japan/
PFN福田圭祐による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。
・Introduction to Preferred Networks
・Our developments to date
・Our research & platform
・Simulation ✕ AI
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。
26. Active Index - (3) Posting Listのメモリはまとめて
pool 3
pool 2
pool 1
pool 0
l 4種類のpool
l 1poolあたり215 posting(必要に応じて拡張)、複数のsliceからなる
l sliceのサイズが異なる(21, 24, 27, 211)
l sliceを繋げて長いPosting Listを実現
l sliceのサイズが小さい方から、slice単位で順に割り当てて行く
l sliceの最初の要素は、前のsliceの末尾へのポインタ(32bit)
l 文書集合中の単語の分布はジップの法則でモデル化している
l 長いPosting Listが少数、短いPosting Listが多数
l 工夫しないとメモリ効率が悪く速度が遅くなってしまう
26
l この実装では、Posting Listの拡張時にメモリコピーが発生しない
27. Active Index - (3) Posting Listのメモリはまとめて
※ビットレイアウトは違うかも
11bit 19bit 2bit
pool 3 offset in slice slice index 11
7bit 23bit 2bit
pool 2 offset in slice slice index 10
4bit 26bit 2bit
pool 1 offset slice index 01
1bit 29bit 2bit
pool 0 o slice index 00
pool index
l sliceのポインタ
27
l 32bitでpostingと同じサイズ