AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
DB TechShowcase Tokyo - Intelligent Data PlatformDaiyu Hatakeyama
AI (Artificial Intelligence) が様々なアプリケーション/サービスに組み込まれ始めて、それをうみだす原動力ともいえるデータプラットフォームもその立ち位置を変えてきています。次期SQL Server 2017には、Machine Learning Servicesが同梱され、まさに次世代のデータプラットフォームの一つの形といえるでしょう。このセッションでは、System of Record から、System of Insight へとその価値を変えていく最新のData Platformの世界をご紹介します。
【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.
27. KGI: 日次の売上
tbl_receipt
カラム名 データ型
user_id INT ユーザーID
purchase_dt DATETIME 購入日時
unit_price INT 課金額
SELECT
SUM(unit_price),
DATE(purchase_dt) AS Dt,
FROM tbl_receipt
GROUP BY Dt
ORDER BY Dt
27
31. 売上と DAU の相関を測る
相関係数 (correlation coefficient) = xyの共分散 / (xの標準偏差)(yの標準偏差)
2つの確率変数の間の関係を図る指標
DAU は定義から
売上と因果関係
にもかからず中程度の相関
31
32. 基本KPI: ARPPU
日付、ユーザー別売上
さらに平均を求める
SELECT
DATE(purchase_dt) AS Dt,
user_id,
SUM(unit_price) AS Uriage
FROM tbl_receipt
GROUP BY Dt, user_id
ORDER BY Dt
SELECT
T.Dt AS Date,
FLOOR(AVG(T.Uriage)) AS ARPPU
FROM (
SELECT
DATE(purchase_dt) AS Dt,
user_id,
SUM(unit_price) AS Uriage
FROM tbl_receipt
GROUP BY Dt,user_id
ORDER BY Dt
) AS T
GROUP BY Date
32
43. 43
課金ランキングとプレイ期間から
プレイ中の平均日次課金額
課金ユーザーのプレイ期間
ユーザー毎
総課金額、ランキング順
SELECT
FLOOR(Sougaku / period) AS DRPU
FROM (
SELECT
user_id,
SUM(unit_price) as Sougaku
FROM tbl_receipt
GROUP BY user_id
ORDER BY Sougaku DESC) AS S
INNER JOIN (
SELECT
u.user_id as id,
DATEDIFF(last_login, first_login) as period
FROM user_login AS u
INNER JOIN (
SELECT DISTINCT user_id FROM tbl_receipt) AS r
ON u.user_id = r.user_id
WHERE DATEDIFF(last_login, first_login) > 0) AS P
ON S.user_id = P.id