myThingsからみたIoTの未来と課題　#devsumi

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Developers Summit 2016 Yahoo! JAPAN Tech Conference http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/ 【18-A-3】13:05～13:50 【2名登壇】 myThingsからみたIoTの未来と課題スマートデバイス推進本部大阪開発室開発4部開発3 山本学決済金融カンパニー開発本部開発4部開発1 倉林雅

Technology

Developers Summit 2016 Yahoo! JAPAN Tech Conference http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/tokusetsu 【18-A-6】16:20～17:05【第1部】 Yahoo! JAPANを支えるデータテクノロジー～機械学習、クラウド分散システム処理モデル～『ヤフオク!における機械学習～深層学習、分散表現～』ヤフオク!カンパニーヤフオク!開発本部サイエンス部サイエンス山下勝司

Yahoo! JAPANが実践するOpenStackと大規模環境でのコンテナ利用 #devsumi

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Developers Summit 2016 Yahoo! JAPAN Tech Conference http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/tokusetsu 【18-A-5】15:15～16:00【第2部】 Yahoo! JAPANの実践から学ぶ、超大規模Webシステムのフロントエンドとインフラ『Yahoo! JAPANが実践するOpenStackと大規模環境でのコンテナ利用』システム統括本部サイトオペレーション本部インフラ技術1部部長伊藤拓矢

Yahoo! JAPANが考えるテクノロジーとITエンジニアの未来　#devsumi

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大規模開発におけるこれからのフロントエンド開発　#devsumi

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Developers Summit 2016 Yahoo! JAPAN Tech Conference http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/ 【18-A-5】15:15～16:00【第1部】 Yahoo! JAPANの実践から学ぶ、超大規模Webシステムのフロントエンドとインフラ『大規模開発におけるこれからのフロントエンド開発』マーケティングソリューションカンパニー開発本部 UIフロントエンド開発部 UIエンジニアリング柴田和祈

クラウド分散システム処理モデルの遷移およびその展望 #devsumi

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Developers Summit 2016 Yahoo! JAPAN Tech Conference http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/ 【18-A-6】16:20～17:05【第2部】 Yahoo! JAPANを支えるデータテクノロジー～機械学習、クラウド分散システム処理モデル～『クラウド分散システム処理モデルの遷移およびその展望』データ＆サイエンスソリューション統括本部データインフラ本部開発3部 KVS 今野賢

Yahoo! JAPAN の iOS アプリ Swift 対応について #devsumi

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現場から変えた“サービスの作り方”　-何を作るのかではなくなぜ作るのか- #devsumi

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Yahoo! JAPANのサービス開発を10倍早くした社内PaaS構築の今とこれから

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「母の日」は5月第二日曜日、2015年は5月10日です。ゴールデンウイークを挟むこれからの時期、定番のカーネーション、近年増加傾向にある料理レシピなど、関連キーワードが検索される機会も多いでしょう。当日まで1カ月を切った今回、「母の日」に関するYahoo!検索データの分析結果を紹介します。また、巻末に「父の日」に関するデータも併載しました。併せて参考にしてみてください。

Yahoo! JAPANでのHadoop利用についてYahoo!デベロッパーネットワーク

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ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか

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Test Engineers Meetup 近年のソフトウエア開発では、ビジネス変化への対応がスピーディーであることが求められます。いかに迅速にかつサービスの品質を落とさずにお客様へ新しい価値を提供できるかが重要です。このプレゼンテーションでは、開発迅速性とサービスの品質の計測と可視化、そして、2つの要素をバランスよく改善するべく自分たちが取り組んでいることを事例として紹介します。

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2022年2月17日・18日に開催された「Developers Summit 2022」1日目の登壇スライドです。ヤフーのデータソリューション事業やデータサイエンス部門のデザイナーとして、日々の業務においてデータに直接に触れる機会の多いエンジニアの皆さんとデータビジュアライズの観点で共有し実践していることをご紹介します。

eコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtc

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2021年の「グッドデザイン賞」ではヤフーから4案件が受賞しました。本セッションでは「PayPayモールの実店舗在庫連携」について、案件の立ち上げから、リリースを通して改善・工夫した事、グッドデザイン賞の受賞経緯など、デザイナー目線でお話しします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/MFnZd1j4SUk

ヤフーを支えるセキュリティ～サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは～ #yjtc

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世の中にはサービスのセキュリティを脅かす犯罪者がたくさんいます。ユーザーを犯罪者から守り、サービスを安心安全に利用していただくため、高度化するサイバー攻撃に日々対応する必要があります。ヤフーにおけるセキュリティの一翼を担っているCSIRTとSOCについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/boqitqHobrc

Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc

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Yahoo! JAPANのIaaS基盤では200超のOpenStackクラスタが稼働しており、それらのコントロールプレーンをKubernetes上にデプロイしています。IaaSチームで管理している十数のKubernetesクラスタは古いバージョンのまま運用が続けられていたため、現在、段階的にバージョンアップおよびその自動化に取り組んでいます。このようなクラスタ群をメンテナンスする中で、工夫した点や失敗した点、得られた知見を紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/F5EQqWOw8So

ビッグデータから人々のムードを捉える #yjtc

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ムード（気分）は人間の行動に大きく影響します。インターネットサービスにおいて、もし人々のムードを考慮し寄り添えたなら、より魅力的なサービスが提供できるのではないでしょうか。本セッションではヤフーが持つビッグデータを用いて「ムードを推定する」取り組みについてご紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/WyZOmUN52-s

サイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtc

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ヤフーでは、さまざまな形で機械学習を活用してきました。その経験をもとに、AIプラットフォームと連携し、MLOpsの導入・推進を進めています。本セッションでは、サイエンス部門におけるMLOpsを推進するためにこれまで行ってきた取り組みについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/tf9C0sLOZ14

ヤフーのAIプラットフォーム紹介～AIテックカンパニーを支えるデータ基盤～ #yjtc

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ヤフーはAIテックカンパニーを目指し、その実現に向かって進んでいます。そのためには、AI開発のためのデータ基盤が必要です。本セッションでは、AI開発に必要なデータ基盤の全体概要と、開発を効率化するAIプラットフォームを紹介をします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/XZKOHIfEnsU

Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022 Day2 Keynote #yjtc

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新技術を使った次世代の商品の見せ方～ヤフオク!のマルチビュー機能～ #yjtc

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2021年1月にヤフオク!アプリに商品を多角的に撮影／閲覧できる機能「マルチビュー」が導入されました。ヤフオク!にマルチビュー機能が追加された理由やマルチビュー機能を実現する多視点技術についてお話しします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/4Fi9cb0x6LU

PC版Yahoo!メールリニューアル～サービスのUI/UX統合と改善プロセス～ #yjtc

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2021年9月、PC版Yahoo!メールを10年ぶりにリニューアルしました。技術刷新を機にweb・アプリのUI/UXを統合し、Yahoo! JAPANのサービスとしての一貫性あるデザインにしました。大規模リニューアルの改善ポイントとそのプロセスについてご紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/zuE6IysVsNw

モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc

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ヤフーは昨年「ワクチン接種キャンセル枠お知らせサービス」を公開しました。多くの関係者が存在するプロジェクトでありながら、リモートワーク環境下での協業、高いスピード感が必要となるプロジェクトでした。本セッションではこのプロジェクトの成功につながった「モブデザイン」という取り組みについて、その効果やうまく運用するためのポイントを紹介します。実際にモブデザインを行っている様子もご覧いただけるので、特に多職種チームでスピード感のある意思決定をしていくことに課題感をお持ちの方へのヒントになればと思います。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/lmsY2uCP6lY

「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 #yjtc

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Yahoo!不動産では「新しいおうち探し」が体験できるAIアシスト検索を提供しています。AIアシスト検索ではさまざまな軸をレコメンドすることによって検索をサポートしています。本セッションでは、AIアシスト検索のレコメンドがクラスタリングや深層学習といった手法を使って、どのように実現されているのかを紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/-uhdjlcfcmQ

ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc

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Yahoo!検索の入力補助機能について、ユーザーの現在位置を考慮することによる改善施策を題材として、施策の検討からオフラインでの実験、A/Bテスト、リリースまでの一連のプロセスについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/8kXmkBTw0nU

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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

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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。

YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)

NTT DATA Technology & Innovation

MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。

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論文紹介：When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...

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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...

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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.

CS集会#13_なるほどわからん通信技術　発表資料

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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow

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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.

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