The economies of mankind have evolved dramatically over time. From hunter-gatherers, we settled down once
we discovered the art of farming, thereby giving rise to the first settlements and the first true economies.
Nevertheless, as settlements became towns we became reliant on trading, even more so as empires started to
flourish in the ancient times. This, in turn, resulted in a manufacturing base which grew rapidly with the start of
the industrial era in the 1800’s which further cemented the dominant position that the West had in the world.
However, as we know, it did not stop there and soon it became apparent that in order to manage such complex
systems, information and knowledge was required. The age of the knowledge worker was upon us and it is estimated by the IDC that the growth rate of knowledge workers worldwide doubled compared to that of other occupations between 1999 and 2007. This has underpinned the continuing economic growth of the West, but also necessitated structural changes in its economies as knowledge work differs not only from manual work in that it delivers information rather than goods, but it also requires higher degrees of flexibility and autonomy and
is reliant on innovation driven by collaboration. This, in turn, necessitates different systems, working practices, technology and organisational models.
Whilst the West has been building up its knowledge industry, it did so at the expense of its manufacturing
industry as its citizens became wealthier and rising labour costs made it economically unviable to compete with
developing countries who were not burdened with such welfare and legacy costs. The result was a notable shift
in manufacturing from the developed countries towards the developing countries, but as the latter ones are
building up their product base too, many of them are now also undergoing a rapid transition into knowledge
based industries.
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VMworld 2013: Architecting Oracle Databases on vSphere 5 with NetApp StorageVMworld
VMworld 2013
Greg Loughmiller, NetApp
Kannan Mani, VMware
Learn more about VMworld and register at http://www.vmworld.com/index.jspa?src=socmed-vmworld-slideshare
【Cisco Data Center Forum 2014】 Cisco ACI (Application Centric Infrastructure)...シスコシステムズ合同会社
【Cisco Data Center Forum 2014】 Cisco ACI (Application Centric Infrastructure) – 株式会社サイバーエージェント様による事例紹介とデモンストレーション by シスコシステムズ合同会社 データセンタバーチャライゼーション事業 データセンタスイッチング プロダクトマネージャ 及川 尚
Microsoft conference 2014_Cisco_session_非公式配布版Takao Setaka
Microsoft Conefence 2014 にて、シスコによるスポンサーセッションにて使用した資料の配布版です。ただし、会社公式ではないので、非公式扱い。内容の正確性などは保証致しません。
こちらでは申し訳ございませんがダウンロードはできませんので、MSCサイトにて公開されましたらダウンロード下さい。
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。