2012年12月1日の"System Center User Group Japan 第5回勉強会 (http://atnd.org/events/33503)"で使用した資料です。
Hyper-V 2012 におけるNUMAの扱いやCSV (Cluster Shared Volumes) の改良点を説明したものです。
2012年12月1日の"System Center User Group Japan 第5回勉強会 (http://atnd.org/events/33503)"で使用した資料です。
Hyper-V 2012 におけるNUMAの扱いやCSV (Cluster Shared Volumes) の改良点を説明したものです。
Solaris11で深化するクラウド。Oracle Solaris ディープダイブにてプレゼンテーションした内容です。クラウドというか、仮想化インフラの設計にあたり、エンジニアが考えないとならないことの要点をまとめたつもりです。
ゲストスピーカーとしてなので、ちょっとOracleさんに配慮した内容にはなってますが、その辺はご愛敬ってことで。
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. Xenでどんなことが出来るの? 2
手軽に複製・移動可能
– 仮想マシンはカプセル化されて1ファイルとして管理
– 仮想マシンは完全にH/Wから分離して管理
– カプセル化されたイメージは保管、取り出し、複製、移動等の管理が容易
ストレージ 動的H/W間移動
DATA DATA
保管
APP APP DATA DATA DATA DATA
MW MW APP APP APP APP
MW MW MW MW
OS OS
OS OS OS OS
DATA DATA 取出し DATA DATA DATA DATA
APP APP APP APP APP APP
MW MW MW MW MW MW
OS OS OS OS OS OS
複製 DATA DATA
APP APP
MW
OS
MW
OS
Xen Xen
DATA DATA
APP APP
MW MW
OS OS
DATA DATA
APP APP
MW MW
OS OS
ストレージから直接/間接的にロード
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29. Xen3.3 Datasheet
• Performance and Scalability
– CPUID Levelling Xen.org /
– Shadow 3 Page Table Optimizations xen3.3datasheetより
– EPT/NPT 2MB Page Support
– Hardware-accelerated HVM video memory updates tracking
– PVSCSI -- SCSI Support for PV Guests
– Full 16-bit Emulation on Intel VT
– Support for memory overcommit allowing more VMs per physical machine for some workloads
• Security
– PVGRUB Secure Replacement for PYGRUB
– IO Emulation “stub domains” for HVM IO
• Green Computing
– Enhanced C & P State Power Management
• Graphics Support
– VT-d Device Pass-Through Support
– Direct OpenGL-accelerated video output scaling
• Miscellaneous
– Upgrade QEMU Version
– Removal of Domain Lock for PV Guests
– Message Signaled Interrupts
– Greatly improved precision for time-sensitive SMP VMs
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