私のMicrosoft Azure 2023
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2023年12月9日(土)に岡山で開催された「合同勉強会 in 大都会岡山 -2023 Winter-」での発表資料「私のMicrosoft Azure 2023」です。2023年、少なからず行えたAzure活動から得られた情報を私なりにGo紹介させて頂きました。
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FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar
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---
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．
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会でお話した、通信技術のひとつである「変調」について解説した資料です。
https://x.com/vrc_cpu_science/status/1724784316738355560
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...Fukuoka Institute of Technology
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 Matching
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。
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