Windows asyncronous I/O discovering in .NET through kernel mode.
Unconference before Microsoft Japan "de:code" 2016 conference.
http://connpass.com/event/29637/
Windows asyncronous I/O discovering in .NET through kernel mode.
Unconference before Microsoft Japan "de:code" 2016 conference.
http://connpass.com/event/29637/
【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。
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.
12. Google Code Jam
http://code.google.com/codejam/
Google が開催している年に1度のお祭り
決勝はオンサイトでやる
形式 勝ち抜き制 予選+4回くらい?予選は 24 時間
各問題に対し、データ量等が少ない small input と 多い large
input がある
提出に時間制限あり(small 4分 / large 8分)
問題、small or large で得点が異なる
small input は即結果判定有りで、時間中に複数回提出可能
large input は一発勝負で結果は競技時間終了後判明
得点と、正答累積時間+4分×(正答迄の)誤答数で順位付け
システム Web (ローカルで実行した結果を提出)
使用可能言語 自由
参加者数 13,000人(2011予選提出者)
16. TopCoder 実演
アカウント登録
http://community.topcoder.com/tc
Register Now→on TopCoder→頑張って入力→メール受信→URL
ref. http://mainly-coding.blogspot.com/2010/02/topcoder.html
SRM登録(SRM開始3時間前から)
(Java実行環境インストール)
http://community.topcoder.com/tc
Competitions→Algorithm→Single Round Matches (SRM)→Launch
Arena
Active Contests→どれか→Register
SRM
Launch Arena まで↑と一緒
実際には Active Contests → Enter
Practice は Practice Rooms→SRMs→どれか
Challenge は Summary からダブルクリック
Practice での System Test は Practice Options → Run System Test
17. Codeforces 実演
設定
http://www.codeforces.com/contests
右上の Enter からログイン
Settings → Social の Country に入れておくと国別ランキングに集計
※CF / TC日本参加者比較表
http://yak2.myhome.cx/misc/cfjp.html
Round登録(Round開始24時間前から)
ログインまで↑と同じ
Register
Round
ログインまで↑と同じ
Enter (実際には時間になると勝手に Enter 伺いが出る)
Practice は 適当な Round の Enter → Register for Practice
Hack は Room からセルをダブルクリック(Practice 不可)
Hack するためには Lock が必要
Hack されても Lock していなければ再提出が可能
18. Codeforces の問題状態遷移
システムテスト通過
初期状態
提出成功
ロック Passed
提出失敗 Locked
System Test
System Test
再提出 Pretest
成功
Passed
Pretest ハックされる
Failed システムテスト通過
再提出成功 の ならず
壁
ハックされる
After lock Failed
hacked System Test
Hacked
19. Google Code Jam 実演
事前登録
http://code.google.com/codejam/
実際には Practice のところで登録が必要
Practice
Input ファイルをダウンロードして実行、出力を提出
CUI ツールもできたが未使用なので説明できない
実際には時間制限あり
Short input はリトライ可能、Large input はリトライ不可