Zero Data Loss Recovery Applianceによるデータベース保護のアーキテクチャオラクルエンジニア通信
データ量の増大、業務の24時間化に伴い、従来のバックアップ・ソリューションではデータ保護のニーズをすべて満たせなくなってきています。これを解消すべくOracle Databaseの保護に特化して設計されたエンジニアド・システム、Zero Data Loss Recovery Applianceが登場しました。これからの時代のデータ保護テクノロジーに関して、アーキテクチャを中心に紹介します。
Zero Data Loss Recovery Applianceによるデータベース保護のアーキテクチャオラクルエンジニア通信
データ量の増大、業務の24時間化に伴い、従来のバックアップ・ソリューションではデータ保護のニーズをすべて満たせなくなってきています。これを解消すべくOracle Databaseの保護に特化して設計されたエンジニアド・システム、Zero Data Loss Recovery Applianceが登場しました。これからの時代のデータ保護テクノロジーに関して、アーキテクチャを中心に紹介します。
成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]オラクルエンジニア通信
Oracle Cloud Days Tokyo 2016 (2016年10月開催)での講演資料です。
成功事例をご紹介すると同時に、 オラクルのビッグデータマネジメントシステムとアナリティクスソリューションをご紹介し、これからの時代に求められるビッグデータ活用のための最新ベストプラクティスをご紹介します。
OracleならではのHadoopソリューションである、Oracle Big Data SQLの最新バージョン3.1がリリースされました
ビッグデータ、IoTにより、真にビジネス価値を生み出すためには、HadoopやNoSQL上のデータのみならず、RDBMS上のビジネスデータとの連携とが必須となります
今回のアップデートにより、よりそれらすべてのデータの統合を実現し、より多くのお客さまの、ビッグデータ/IoTからの真なるビジネス価値創出と、競争優位確立をご支援させていただきます
【de:code 2020】 Power Platform で広がるデータ インテグレーションの世界 (1/2)日本マイクロソフト株式会社
あらゆるビジネスの過程でデータが発生し、最適なストレージに蓄積され、データサイエンティストが分析し、業務上で次に打つべきベストなアクションを起こす。このようなデジタル フィードバック ループは、一部の限られた企業のみが実現可能なものでしょうか?確かに「データが事業部門(LOB)毎に点在している」「データは溜まっているけど、活用できていない」などのお困り事が良く聞かれます。マイクロソフトのビジネスアプリケーションの基盤である Power Platform では、皆さまの企業において、あらゆるシステムからのデータを集約、統合し、データが分析されるまでの準備を簡単に行うことができます。Power Apps、CDS、ADLS、Power BI などをキーワードに、それらの最新のテクノロジを整理してご紹介します。
【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.