リリースの変遷
System Center 2019
System Center Operations Manager 2019
SCOM での監視
System Center Operations Manager 2019新機能
SCOM アーキテクチャ
SCOM アーキテクチャ用語
ハードウェア要件
Server OS 要件
SQL Server 要件
SQL Server 照合順序
Management server/Gateway server要件
Operations Manager reporting server 要件
Web Console 要件
Web Browser 要件
Client OS 要件
Operations Console 要件
Operations Console 画面構成
Web Console 画面構成
アカウント要件
SCOM エージェント
Linux エージェント
プロダクトキーの入力
In-place upgrade
Update Rollup
管理パック
ハイブリッド連携
まとめ
リリースの変遷
System Center 2019
System Center Operations Manager 2019
SCOM での監視
System Center Operations Manager 2019新機能
SCOM アーキテクチャ
SCOM アーキテクチャ用語
ハードウェア要件
Server OS 要件
SQL Server 要件
SQL Server 照合順序
Management server/Gateway server要件
Operations Manager reporting server 要件
Web Console 要件
Web Browser 要件
Client OS 要件
Operations Console 要件
Operations Console 画面構成
Web Console 画面構成
アカウント要件
SCOM エージェント
Linux エージェント
プロダクトキーの入力
In-place upgrade
Update Rollup
管理パック
ハイブリッド連携
まとめ
Experienced Java developers know how to use the Apache Lucene library to build powerful search applications natively in Java. Open source LucidGaze for Lucene from Lucid Imagination provides a powerful utility for making transparent the underlying search operations, and analyzing their impact on search performance.http://www.lucidimagination.com/How-We-Can-Help/webinar-Lucene-Search-Performance
The organization needed to enable a very customizable form of Global Navigation for the various types of users This would normally have involved complex logic to figure out the appropriate set of links to show for a customer, and would have been a maintenance nightmare. Instead we approached the problem as a search problem.
Apache Lucene is a high-performance, cross-platform, full-featured Information Retrieval library in open source, suitable for nearly every application that requires full-text search features.
Maybe you’ve heard pundits say that in the next year, humans will create more data than in all of human history. The problem with those predictions, Stephen O’Grady of Redmonk said in his keynote to Day 2 of Lucene Revolution, is that they’re true.
Apache Lucene is a high-performance, cross-platform, full-featured Information Retrieval library in open source, suitable for nearly every application that requires full-text search features.http://www.lucidimagination.com/developer/whitepaper/Whats-New-in-Apache-Lucene-3-0
2021年7月17日開催「.NETラボ 勉強会 2021年7月」でのセッション スライドです。
Windows 11 が今年年末にリリースされると発表されました。
Windows 10 からのアップグレードも来年早々には開始されます。
これに向けて企業や組織の IT 管理者が準備すべきこと、リプレースやアップグレードをどう判断すべきか、解説します。
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.
【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。
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
IE のサポート変更が Azure に及ぼす影響
1. Internet Explorer の
サポートライフサイク
ル
変更がMicrosoft Azure
に与える影響
村地彰aka hebikuzure
This material provided by CC BY-NC-ND 4.0. See http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/