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Jaws ug北九州第2回もくもく会資料
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Yutaka Fujisaki
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12/26日に開催した、JAWS-UG北九州もくもく会第二回資料 小倉のmikage1881にて開催
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進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~ 2024/6/12~14まで幕張メッセで開催されました、インターロップ併設アプリジャパンの展示会場内ROOM Bで、10:30~11:10の枠で登壇させてもらいましたセッション資料を公開します。
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chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
Hyper-V and SCVMM
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
Osaka University
、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
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Takayuki Nakayama
キンドリルネットワークアセスメントサービス
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
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Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
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ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
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「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
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This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
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Jaws ug北九州第2回もくもく会資料
1.
JAWS-UG 北九州 もくもく会 第二回 第二回 第二回 2013 年
12 月 26 日 MIKAGE1881 株式会社インフォメックス 藤崎 優 1
2.
AWS について簡単な説 明 AWS って? http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/aws-basic-20120629 EC2
って? http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/aws-windows-14943091 VPC って? http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/amazon-vpcvpc RDS って? http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/20130410-aws-meisterregeneraterdspublic
3.
やってみよう
4.
やってみよう
5.
やってみよう
6.
VPC の作成
7.
VPC の作成 “Start VPC
Wizard” を選択しま す。
8.
VPC の作成 “VPC with
a Single Public Subnet Only” を選択しま す。
9.
VPC の作成 Subnet の
Availability Zone の指定を行いま す。
10.
VPC の作成 “No Preference”
を“ ap-northeast-1a” に変更して” Create VPC” をクリックしま す。
11.
VPC の作成 VPC が作成されま す。
12.
VPC の作成 Subnet メニューにて
Subnet が 1 つ作成されていることを確認くた ゙さい。
13.
VPC の作成 Subnet の“
Route Table” をご確認ください。 Local IP の Target が“ local” 、それ以外が” igw-b79299d5” になって います。 Internet Gateway の名前はランダムに生成されます。 この例の場合、” igw-b79299d5“ は Internet Gateway です。
14.
EC2 の配置
15.
EC2 の作成 “Launch Instance”
から EC2 を起動しま す。
16.
EC2 の作成 「 Community
AMIs 」タブを選択し、 Viewing は「 All Images 」を 選択。 Bitnami-SugarCRM の AMI “ami-6bf66c6a” を検索して選択。
17.
EC2 の作成 “Micro Instance”
タブを選択し、 t1.micro であること確認し、” Next Configure Instance Details” をクリックします
18.
EC2 の作成 EC2 を配置する
Subnet を選択します。 “VPC” タブを選択し、配置する Subnet を選択しま す。
19.
EC2 の作成 ストレージの容量を決定します。 デフォルトのまま、“ Next
Tag Instance” をクリッ ク。
20.
EC2 の作成 管理を分かりやすくする為、タグを付けま す。 この例では” AZ-A-CRM1”
とします。
21.
EC2 の作成 VPC 内で使用できる
Security Group を作成します。 22(SSH) と 80(HTTP) と 3306(MYSQL) のポートをアクセス可能に設定し ます。
22.
EC2 の作成 設定内容を確認し、 Launch
しま す。
23.
EC2 の作成 “Create a
new Key Pair” を選択して作成してくださ い。 Key Pair は既存のものを使用しても OK です。
24.
ElasticIP の割当
25.
ElasticIP の割当 “Allocate New
Address” からウィザードを開始し ます。
26.
ElasticIP の割当 “Yes, Allocate”
をクリックすると、 Elastic IP が割当てられま す。
27.
ElasticIP の割当 割り当てる Elastic
IP を選択し、” Associate Address” を選択しま す。
28.
ElasticIP の割当 プルダウンメニューから Elastic
IP を割り当てる EC2 インスタンスを選択し ます。 v
29.
ElasticIP の割当 プルダウンメニューから Elastic
IP を割り当てる EC2 インスタンスを選択し ます。 v
30.
ElasticIP の割当 Instance 画面にて
Elastic IP が割当てられていることを確認でき ます。
31.
ElasticIP でのアクセス
32.
ElasticIP の割当 ブラウザから Elastic
IP でアクセスしてみます。 アクセスできたら” Access my application” をクリックしま す。
33.
SugarCRM の確認 ユーザ名「 user
」、パスワード「 bitnami 」でロク ゙インします。
34.
SugarCRM の確認 ユーザ名「 user
」、パスワード「 bitnami 」でロク ゙インします。
35.
SugarCRM の確認 ユーザ名「 user
」、パスワード「 bitnami 」でロク ゙インします。
36.
SUBNET の追加 (DB
用 )
37.
SUBNET の追加 VPC のページ、
Subnet メニューから” Create Subnet” にて Subnet を追加作成しま す。
38.
SUBNET の追加 DB 用に
Subnet を作成します。 それぞれ Availability Zone A に属する様に作成します。 下記の様に設定して” Yes, Create” をクリックしてくた ゙さい。
39.
SUBNET の追加 3 つのサブネットができていることを確 認
40.
DB SUBNET Group
の追加 RDS のページに移動して、データベース用の DB Subnet Group を 定義します。
41.
DB SUBNET Group
の追加 RDS のページに移動して、データベース用の DB Subnet Group を 定義します。
42.
DB SUBNET Group
の追加 Aailability Zone-A の Subnet をリストに追加しま す
43.
DB SUBNET Group
の追加 続いて、 Aailability Zone-C の Subnet をリストに追加しま す ※ スペースはつけないこと
44.
RDS の作成 続いて、 RDS
を作成しま す
45.
RDS の作成 MySQL で作成しま す
46.
RDS の作成 “No” を選んで無料枠で使えるインスタンスのみ表示するようにして”
Next Step”
47.
RDS の作成 下記のように設定します。 MasterUsername と
MasterPassword は後から使うのでメモお願いしま す
48.
RDS の作成 下記のように設定します。 Database Name
は“ bitnami_sugarcrm” とします。 VPC 、 DB SubnetGroup は先ほどさくせいしたもの、 AvilabilityZone は a を選 びます。 このあとは” LaunchDB” まで進めてください
49.
データベースの Endpoint の確認 RDS
のステータスが” available” になったら、 Endpoint を確認し ます。
50.
MySQL へデータを移 行
51.
データベースの Endpoint の確認 RDS
のステータスが” available” になったら、 Endpoint を確認し ます。 データのダンプを取得 cd mysqldump -u bitnami -p bitnami_sugarcrm > backup.sql ダンプファイルの確認 ls -al
52.
データのインポート 先ほどダンプしたデータを RDS へインポートします。
SSH の端末から下記コマンドを実行します。 [ パスワード ] は先ほど RDS に設定したもの を指定します。 mysql –u root –p[ パスワード ] -P3306 —database=bitnami_sugarcrm -h[RDS の Endpoint] < backup.sql 例. mysql -uroot -p -P3306 -hawsworkgroup.cwsobfr2idbc.ap-northeast-1.rds.amazonaws.com --database=bitnami_sugarcrm < backup.sql ※ パスワードは” passwor d”
53.
AP の接続先を RDS
に変更 DB の接続先も RDS の Endpoint へ変更しま す。 $ cd /opt/bitnami/apps/sugarcrm/htdocs $ sudo vi config.php 'db_host_name' => 'awsworkshop1.cvsyptdwlwhh.ap-northeast1.rds.amazonaws.com', 'db_user_name' => 'root', ''db_password' => 'passwordmatsu', 'db_name' => 'bitnami_sugarcrm', 'db_type' => 'mysql', ),
54.
アクセス可能か確認 設定変更後、 Web にログインできるか確認し ます。
55.
ハンズオンで作成する構成 設定変更後、 Web にログインできるか確認し ます。
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