[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか？datastaxjp
ここ２０年、データベースと言えば、RDBを主に利用してきましたが、ビッグデータ、クラウド、IoTにおいて、データベースは大きく変化してきています。これから技術者は何を知らなくてはいけないのか、NOSQLは、何故今必要なのか？ RDBの技術者の為に、Oracle, Netezza, IBM とRDBMS畑を歩んできて、昨年からNOSQLを始めた講師が、NOSQLとは何か？どのようなものがあるのか？どうやって、どこで利用するのか？を説明いたします。
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか？datastaxjp
ここ２０年、データベースと言えば、RDBを主に利用してきましたが、ビッグデータ、クラウド、IoTにおいて、データベースは大きく変化してきています。これから技術者は何を知らなくてはいけないのか、NOSQLは、何故今必要なのか？ RDBの技術者の為に、Oracle, Netezza, IBM とRDBMS畑を歩んできて、昨年からNOSQLを始めた講師が、NOSQLとは何か？どのようなものがあるのか？どうやって、どこで利用するのか？を説明いたします。
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...Insight Technology, Inc.
SAP HANAのPAL（Pridictive Analysis Library）は非常にパワフルな予測分析機能です。PALは60以上の分析アルゴリズムから成り、これらを専用のGUIで組み合わせてフロー化することにより、様々な分析モデルを容易に作成することができます。また、インメモリーテーブル上で実行するため、全量計算を前提とした分析プラットホームに適しています。このセッションでは、PALの基本的な機能と使い方を紹介すると共に、最近行われた性能テストをご紹介しながらスケールアップ・アーキテクチャとインメモリプラットホームが分析分野にもたらす可能性についてお話します。
Big Data Visual Analytics Realized By Hadoop and TableauDataWorks Summit
Tableau makes it easy for business users to find valuable insights quickly and easily from Hadoop's huge dataset. Even without the advanced knowledge of the query language, a lean visual analysis interface makes big data manageable for more people. Please mix with the demo and see.
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...Insight Technology, Inc.
SAP HANAのPAL（Pridictive Analysis Library）は非常にパワフルな予測分析機能です。PALは60以上の分析アルゴリズムから成り、これらを専用のGUIで組み合わせてフロー化することにより、様々な分析モデルを容易に作成することができます。また、インメモリーテーブル上で実行するため、全量計算を前提とした分析プラットホームに適しています。このセッションでは、PALの基本的な機能と使い方を紹介すると共に、最近行われた性能テストをご紹介しながらスケールアップ・アーキテクチャとインメモリプラットホームが分析分野にもたらす可能性についてお話します。
Big Data Visual Analytics Realized By Hadoop and TableauDataWorks Summit
Tableau makes it easy for business users to find valuable insights quickly and easily from Hadoop's huge dataset. Even without the advanced knowledge of the query language, a lean visual analysis interface makes big data manageable for more people. Please mix with the demo and see.
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureDataWorks Summit
To improve customer value and corporate competitiveness, it is necessary to deal with advanced analysis using big data, including data of core systems, and digital transformation.
At the same time, examples of hybrid construction of on-premise clouds are also spreading.
In this session, we will introduce the technology and the latest case examples of applying real-time replication utilized in the backbone system (RDBMS) to the Hadoop data analysis infrastructure (Hadoop Data Lake) of the hybrid configuration.
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。
15. #kintonecafe
14
Power BIのデータソース
データベース
SQL Server データベース
Access データベース
SQL Server Analysis Services
Oracle データベース
IBM DB2 データベース
IBM Informix データベース (ベータ版)
IBM Netezza
MySQL データベース
PostgreSQL データベース
Sybase データベース
Teradata データベース
SAP HANA データベース
SAP Business Warehouse Application サーバー
SAP Business Warehouse メッセージ サーバー
Amazon Redshift
Impala
Google BigQuery
Vertica
Snowflake
Essbase
AtScale キューブ (ベータ)
BI コネクタ
Dremio
Exasol
Indexima (ベータ)
InterSystems IRIS (ベータ)
Jethro (ベータ)
Kyligence Enterprise (ベータ)
MarkLogic (ベータ)
ファイル
Excel
TEXT/CSV
XML
JSON
フォルダー
PDF
SharePoint フォルダー
Power BI
Power BI データ セット
Power BI データフロー
Azure
Azure SQL Database
Azure SQL Data Warehouse
Azure Analysis Services データベース
Azure Blob Storage
Azure Table Storage
Azure Cosmos DB (ベータ版)
Azure Data Lake Storage Gen1
Azure HDInsight (HDFS)
Azure HDInsight Spark
HDInsight 対話型クエリ
Azure Data Explorer (Kusto)
Azure Cost Management (ベータ)
オンラインサービス
SharePoint Online リスト
Microsoft Exchange Online
Dynamics 365 (オンライン)
Dynamics NAV
Dynamics 365 Business Central
Dynamics 365 Business Central (オンプレミス)
Common Data Service
Microsoft Azure Consumption Insights (ベータ)
Azure DevOps (ベータ)
Azure DevOps Server (ベータ)
Salesforce オブジェクト
Salesforce レポート
Google アナリティクス
Adobe Analytics
appFigures (ベータ)
Data.World - データセットの取得 (ベータ)
Facebook
GitHub (Beta)
MailChimp (Beta)
Marketo (Beta)
Mixpanel (ベータ)
Planview Enterprise One - PRM (ベータ)
Planview Projectplace (ベータ)
QuickBooks Online (ベータ)
Smartsheet
SparkPost (ベータ)
Stripe (ベータ)
SweetIQ (ベータ)
Planview Enterprise One - CMT (ベータ)
Twilio (ベータ)
tyGraph (Beta)
Webtrends (Beta)
Zendesk (ベータ)
Emigo Data Source (ベータ)
Entersoft Business Suite (ベータ)
Industrial App Store
Intune データ ウェアハウス (ベータ)
Microsoft Graph Security (ベータ)
Quick Base
TeamDesk (Beta)
その他
Web
SharePoint リスト
OData フィード
Active Directory
Microsoft Exchange
Hadoop ファイル (HDFS)
Spark
R スクリプト
Python スクリプト
ODBC
OLE DB
BI360 - Budgeting & Financial
Reporting (ベータ)
Denado
Information Grid (ベータ)
Paxata
QubolePresto (ベータ)
Roamler (ベータ)
SurveyMonkey (ベータ)
Tenforce (Smart)List (ベータ)
Workforce Dimensions (ベータ)
空のクエリ
16. #kintonecafe
15
Power BIのデータソース
データベース
SQL Server データベース
Access データベース
SQL Server Analysis Services
Oracle データベース
IBM DB2 データベース
IBM Informix データベース (ベータ版)
IBM Netezza
MySQL データベース
PostgreSQL データベース
Sybase データベース
Teradata データベース
SAP HANA データベース
SAP Business Warehouse Application サーバー
SAP Business Warehouse メッセージ サーバー
Amazon Redshift
Impala
Google BigQuery
Vertica
Snowflake
Essbase
AtScale キューブ (ベータ)
BI コネクタ
Dremio
Exasol
Indexima (ベータ)
InterSystems IRIS (ベータ)
Jethro (ベータ)
Kyligence Enterprise (ベータ)
MarkLogic (ベータ)
ファイル
Excel
TEXT/CSV
XML
JSON
フォルダー
PDF
SharePoint フォルダー
Power BI
Power BI データ セット
Power BI データフロー
Azure
Azure SQL Database
Azure SQL Data Warehouse
Azure Analysis Services データベース
Azure Blob Storage
Azure Table Storage
Azure Cosmos DB (ベータ版)
Azure Data Lake Storage Gen1
Azure HDInsight (HDFS)
Azure HDInsight Spark
HDInsight 対話型クエリ
Azure Data Explorer (Kusto)
Azure Cost Management (ベータ)
オンラインサービス
SharePoint Online リスト
Microsoft Exchange Online
Dynamics 365 (オンライン)
Dynamics NAV
Dynamics 365 Business Central
Dynamics 365 Business Central (オンプレミス)
Common Data Service
Microsoft Azure Consumption Insights (ベータ)
Azure DevOps (ベータ)
Azure DevOps Server (ベータ)
Salesforce オブジェクト
Salesforce レポート
Google アナリティクス
Adobe Analytics
appFigures (ベータ)
Data.World - データセットの取得 (ベータ)
Facebook
GitHub (Beta)
MailChimp (Beta)
Marketo (Beta)
Mixpanel (ベータ)
Planview Enterprise One - PRM (ベータ)
Planview Projectplace (ベータ)
QuickBooks Online (ベータ)
Smartsheet
SparkPost (ベータ)
Stripe (ベータ)
SweetIQ (ベータ)
Planview Enterprise One - CMT (ベータ)
Twilio (ベータ)
tyGraph (Beta)
Webtrends (Beta)
Zendesk (ベータ)
Emigo Data Source (ベータ)
Entersoft Business Suite (ベータ)
Industrial App Store
Intune データ ウェアハウス (ベータ)
Microsoft Graph Security (ベータ)
Quick Base
TeamDesk (Beta)
その他
Web
SharePoint リスト
OData フィード
Active Directory
Microsoft Exchange
Hadoop ファイル (HDFS)
Spark
R スクリプト
Python スクリプト
ODBC
OLE DB
BI360 - Budgeting & Financial
Reporting (ベータ)
Denado
Information Grid (ベータ)
Paxata
QubolePresto (ベータ)
Roamler (ベータ)
SurveyMonkey (ベータ)
Tenforce (Smart)List (ベータ)
Workforce Dimensions (ベータ)
空のクエリ
kintoneが無い！
17. #kintonecafe
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Power BIのデータソース
データベース
SQL Server データベース
Access データベース
SQL Server Analysis Services
Oracle データベース
IBM DB2 データベース
IBM Informix データベース (ベータ版)
IBM Netezza
MySQL データベース
PostgreSQL データベース
Sybase データベース
Teradata データベース
SAP HANA データベース
SAP Business Warehouse Application サーバー
SAP Business Warehouse メッセージ サーバー
Amazon Redshift
Impala
Google BigQuery
Vertica
Snowflake
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AtScale キューブ (ベータ)
BI コネクタ
Dremio
Exasol
Indexima (ベータ)
InterSystems IRIS (ベータ)
Jethro (ベータ)
Kyligence Enterprise (ベータ)
MarkLogic (ベータ)
ファイル
Excel
TEXT/CSV
XML
JSON
フォルダー
PDF
SharePoint フォルダー
Power BI
Power BI データ セット
Power BI データフロー
Azure
Azure SQL Database
Azure SQL Data Warehouse
Azure Analysis Services データベース
Azure Blob Storage
Azure Table Storage
Azure Cosmos DB (ベータ版)
Azure Data Lake Storage Gen1
Azure HDInsight (HDFS)
Azure HDInsight Spark
HDInsight 対話型クエリ
Azure Data Explorer (Kusto)
Azure Cost Management (ベータ)
オンラインサービス
SharePoint Online リスト
Microsoft Exchange Online
Dynamics 365 (オンライン)
Dynamics NAV
Dynamics 365 Business Central
Dynamics 365 Business Central (オンプレミス)
Common Data Service
Microsoft Azure Consumption Insights (ベータ)
Azure DevOps (ベータ)
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Salesforce オブジェクト
Salesforce レポート
Google アナリティクス
Adobe Analytics
appFigures (ベータ)
Data.World - データセットの取得 (ベータ)
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GitHub (Beta)
MailChimp (Beta)
Marketo (Beta)
Mixpanel (ベータ)
Planview Enterprise One - PRM (ベータ)
Planview Projectplace (ベータ)
QuickBooks Online (ベータ)
Smartsheet
SparkPost (ベータ)
Stripe (ベータ)
SweetIQ (ベータ)
Planview Enterprise One - CMT (ベータ)
Twilio (ベータ)
tyGraph (Beta)
Webtrends (Beta)
Zendesk (ベータ)
Emigo Data Source (ベータ)
Entersoft Business Suite (ベータ)
Industrial App Store
Intune データ ウェアハウス (ベータ)
Microsoft Graph Security (ベータ)
Quick Base
TeamDesk (Beta)
その他
Web
SharePoint リスト
OData フィード
Active Directory
Microsoft Exchange
Hadoop ファイル (HDFS)
Spark
R スクリプト
Python スクリプト
ODBC
OLE DB
BI360 - Budgeting & Financial
Reporting (ベータ)
Denado
Information Grid (ベータ)
Paxata
QubolePresto (ベータ)
Roamler (ベータ)
SurveyMonkey (ベータ)
Tenforce (Smart)List (ベータ)
Workforce Dimensions (ベータ)
空のクエリ
18. #kintonecafe
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kintone × Power BI ①
kintone Power BI Connector
ODBC Driver for kintone
CDataが提供するConnector/Driverを利用すると、
Power BIからkintoneに直接接続してデータ分析できる
・kintone Power BI Connector 60,000円～/年
・ODBC Driver for kintone Desktop: 46,200円/年
Server: 140,000円/年
19. #kintonecafe
18
kintone × Power BI ②
Power BIは、一つのCSVファイルのデータ分析はもちろんのこと、
同一形式の複数のCSVファイルを一つのフォルダーに格納すると
一つのCSVファイルとして自動的に扱ってくれる。
CSV
日次や月次で書き出したCSVファイルを
フォルダーに突っ込むだけでOK
20. #kintonecafe
19
kintone × Power BI ②
Power BIは、一つのCSVファイルのデータ分析はもちろんのこと、
同一形式の複数のCSVファイルを一つのフォルダーに格納すると
一つのCSVファイルとして自動的に扱ってくれる。
CSV
PDFに書き出して配布（無料）
Web公開して共有（無料・危険ｗ）
Power BIサービスで共有（有料・安全）
Power BI Desktop（無料）
21. #kintonecafe
20
kintone × Power BI ②
Power BIは、一つのCSVファイルのデータ分析はもちろんのこと、
同一形式の複数のCSVファイルを一つのフォルダーに格納すると
一つのCSVファイルとして自動的に扱ってくれる。
CSV
2019/7/14のアップデートで対応予定のポータルのカスタマイズで、
Power BIのレポートをポータルに貼り付けるデモ
※レポートがWeb公開状態になるので要注意！
