This presentation will start by introducing how Apache Lucene can be used to classify documents using data structures that already exist in your index instead of having to generate and supply external training sets. The focus will be on extensions of the Lucene Classification module that come in Lucene 6.0 and the Lucene Classification module's incorporation into Solr 6.1. These extensions will allow you to classify at a document level with individual field weighting, numeric field support, lat/lon fields etc. The Solr ClassificationUpdateProcessor will be explored and how to use it including basic and advanced features like multi class support and classification context filtering. The presentation will include practical examples and real world use cases.
This presentation will start by introducing how Apache Lucene can be used to classify documents using data structures that already exist in your index instead of having to generate and supply external training sets. The focus will be on extensions of the Lucene Classification module that come in Lucene 6.0 and the Lucene Classification module's incorporation into Solr 6.1. These extensions will allow you to classify at a document level with individual field weighting, numeric field support, lat/lon fields etc. The Solr ClassificationUpdateProcessor will be explored and how to use it including basic and advanced features like multi class support and classification context filtering. The presentation will include practical examples and real world use cases.
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。
19. IFLA LRMのExplore(探索)の定義
To discover resources using the relationships between them
and thus place the resources in a context
“情報資源の間の関連を利用して情報資源を発見し,情報資源を
特定の文脈の中に位置づけること”(仮訳)
26. 文字変換法(Script conversion) ・・・?
• 定義から,FRADでの「翻字法(Transliteration)」に該当
(FRSADでもScript conversionを採用)
• 「Script conversion scheme」としなかったのは何故???
「翻字」,「翻音」,「ローマ字化」は区別すべきもの(日本
語のヨミは翻音)で,Transliterationは不適切1
1)Kimura, Maiko. A modification of the FRAD model for personal names in non-Roman
languages. Journal of Documentation. 2015, vol. 71, issue 5, p. 938-956.
33. 『すばらしいFRBRの新世界』第4版 (2006)
Patrick Le Bœuf (フランス国立図書館, FRBR Review Group のChair, LRM策定メンバー)著
Barbara B. Tillett(米国議会図書館,FRBRのコンサルタント)改訂
•FRBRはデータモデルではない
•FRBRはISBDではない
•FRBRは目録規則ではない
45. 「著作」間の関連(参考)
• LRM-R18 has part/is part of 全体部分関連
• LRM-R19 precedes/succeeds 後継関連
• LRM-R20 accompanies, complements/is accompanied,
complemented by 補遺関連
• LRM-R21 is inspiration for/is inspired by 影響関連
• LRM-R22 is a transformation of/was transformed into 変
形関連
Definition and scope statement
User tasks
Sources
4-fold path
Provenance
Recording
Links to related elements (both more general and more specific)
Links to topics in general chapters
ResとNomenは原綴。NomenはこれまでFRADで用いられていた実体「名称」とは意味合いが異なるため,「名称」と訳さないほうがよいと考える。
この図からはわかりにくいが,IFLA LRMのLRM-E9 Nomen によれば,あらゆる実体がNomenで呼称されるので,場所も時間範囲もNomenで呼称される。ただ,時間範囲や場所は,Nomenを介してResと結びつくのではなく,今指している何らかの実体そのものと結びついているということをこの図は表している。
エンドユーザによるContextualizeは,たとえば旧蔵者Fのコレクションという文脈で資料を探すということ。
IFLA LRMのExploreの定義:To discover resources using the relationships between them and thus place the resources in a context
ISBDとLRMのマッピングはTask Group for the Analysis of the Alignment and Impact of IFLA LRM on ISBDによって一度公表されたようだが(和中によれば2017年5月),現在は見られない。
2017年8月付レポートによれば議論が難航しているもよう。https://www.ifla.org/files/assets/cataloguing/isbd/OtherDocumentation/isbd-lrm_alignment_report.pdf
FRBRのときとちがってうまくマッピングできない。Manifestationの概念がLRMとISBDで違う。などと書いている。メンバーにはPatrick Le Bœuf はいない。→言わない#タスクグループメンバーが,変化についていけてないのでは?