2017年8月、Webアプリケーション構築を強力にサポートするSenchaの買収を発表しました。このことは、エンバカデロユーザーにとってもSenchaユーザーにとっても、大きな意義を持ちます。エンバカデロは、アイデラ傘下となって以来、より開発者コミュニティにフォーカスした活動と、エンタープライズシステム構築のための機能強化に取り組んできました。SenchaとDelphi/C++Builderのシナジーはこの両面を補強するものです。このセッションでは、アイデラ/エンバカデロ本社のスタッフが最新のツール戦略を語ります。
Idera, Inc.
ジェネラルマネージャ Wilson Warmack
RAD Studio 10.1 Berlinでは、新たにIoTデバイスとの接続をコンポーネントベースでサポートするフレームワークが搭載されるなど、新しい技術を取り入れた開発がより効率化されています。これらの技術を有効に活用するには、既存の企業システムとの連携が重要です。このセッションでは、エンバカデロが進めるエンタープライズ開発サポートの強化点と今後の戦略について、これらの関連技術とのかかわりで紹介します。
エンバカデロ・テクノロジーズ
日本法人代表 藤井 等
モバイルアプリ制作でのユーザーからの要望を聞いていると、動きのある画面展開が必須になっています。作るだけで評価されていた時代とは違い、画面デザイン含めた動きの要望が数多くなったモバイル開発。「エンドユーザーから見た商品力」を高めるためのテクニックが必要とされています。フォームをただShowしたりタブを配置するだけではない、こだわりのあるアプリを構築するためのDelphi/C++Builder固有のテクニックを、こうした要望を実現するために悪戦苦闘した経験をもとに解説します。
RAD Studio 勉強会 大阪
毛利 春幸
2017年8月、Webアプリケーション構築を強力にサポートするSenchaの買収を発表しました。このことは、エンバカデロユーザーにとってもSenchaユーザーにとっても、大きな意義を持ちます。エンバカデロは、アイデラ傘下となって以来、より開発者コミュニティにフォーカスした活動と、エンタープライズシステム構築のための機能強化に取り組んできました。SenchaとDelphi/C++Builderのシナジーはこの両面を補強するものです。このセッションでは、アイデラ/エンバカデロ本社のスタッフが最新のツール戦略を語ります。
Idera, Inc.
ジェネラルマネージャ Wilson Warmack
RAD Studio 10.1 Berlinでは、新たにIoTデバイスとの接続をコンポーネントベースでサポートするフレームワークが搭載されるなど、新しい技術を取り入れた開発がより効率化されています。これらの技術を有効に活用するには、既存の企業システムとの連携が重要です。このセッションでは、エンバカデロが進めるエンタープライズ開発サポートの強化点と今後の戦略について、これらの関連技術とのかかわりで紹介します。
エンバカデロ・テクノロジーズ
日本法人代表 藤井 等
モバイルアプリ制作でのユーザーからの要望を聞いていると、動きのある画面展開が必須になっています。作るだけで評価されていた時代とは違い、画面デザイン含めた動きの要望が数多くなったモバイル開発。「エンドユーザーから見た商品力」を高めるためのテクニックが必要とされています。フォームをただShowしたりタブを配置するだけではない、こだわりのあるアプリを構築するためのDelphi/C++Builder固有のテクニックを、こうした要望を実現するために悪戦苦闘した経験をもとに解説します。
RAD Studio 勉強会 大阪
毛利 春幸
【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.