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Relatively good fianancial reports, although not attractive to buy at the moment.
【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。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
公開URL:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
出典:Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
概要:モバイル端末向けのニューラルネットワークは多くの場合、FLOPsやパラメータ数で最適化されています。しかし、これらの最適化は実際のモバイルデバイスで実行した場合のネットワークの応答時間に相関しない場合があります。我々は昨今のニューラルネットワークの最適化のボトルネックを特定・分析し、その結果をもとにした新たな効率的なバックボーンMobileOneを設計しました。結果はMobileFormerと同等の性能を得ながら、38倍高速であり、最先端の効率性を達成しました。
DLゼミ: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf
出典:Touvron Hugo, et al.: Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models, arXiv preprint arXiv:2307.09288 (2023)
概要:70億から700億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の事前学習であるLlama 2を開発し、リリースしました。Llama 2-Chatと呼ばれるファインチューニングされたLLMは、対話のユースケースに最適化されています。提案モデルは、検証したほとんどのベンチマークにおいて、オープンソースのチャットモデルを凌駕しており、有用性と安全性に関する人間による評価に基づいて、クローズドソースのモデルの適切な代替となる可能性があります。コミュニティが我々の研究を基に、LLMの責任ある開発に貢献できるようにすることも目的にあります。
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/abs/2210.03629
出典:Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao : ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, arXiv: 2210.03629 (2022)
概要:本論文では大規模言語モデルにおいて推論(Reasoning)と行動(Acting)を組合わせるprompt手法であるReActを提案した。知識集約型の推論タスク(QAタスク・事実検証タスク)と意思決定タスク(テキストゲーム、ウェブナビゲーション)でReActの性能を評価した。推論タスクにおいてReActはWikipedia APIとの対話によりChain of ThoughtのHallucinationを軽減し、意思決定タスクにおいては模倣学習や強化学習による手法を上回る性能を示した。
A Study on Estimation of Household Kerosene Consumption for Optimization of D...harmonylab
Kerosene is a very important source for heating in many areas. In cold regions of Japan, delivery companies regularly visit household oil tanks to replenish them so that they do not run out of fuel. However, it is hard to make a good delivery plan, since the delivery companies do not know how much kerosene is left in the kerosene tank. And most of the existing methods about energy consumption estimation are focused on one target. Little work has been done in kerosene consumption with many users. We present Deep learning based model to estimate the consumption and mean consumption of one time span. The model includes time series augmentation to extract more information from the time span and attention mechanism to extract inner connection between each time step. The experimental results indicate that our proposed approaches have MAE around 50L for refuel recordings and MAE around 4L for daily consumption. In order to evaluate our model in a realistic way, the estimation result is applied to an inventory routing algorithm. The result using our estimation is close to the result using real consumption data.
A Study on Estimation of Household Kerosene Consumption for Optimization of D...
Ppt minagawa
1. PID制御に基づく屋内飛行船ロボットの
飛行制御システムの開発
- Indoor Balloon Robot Control System based on PID controller -
複合情報学専攻 複雑系工学講座
調和系工学研究室 修士二年 皆川 良弘
Harmonious Systems Engineering Lab.
2. 背景
屋内飛行船ロボット
Balloon Hardware Device
T-Engine System
CPU : M32104 (216 MHz)
SDRAM :16MB
Input Signal Control Signal
・高さ:80cm
・直径:94cm Camera Sensor Propellers
160 ×144 [pixel] y
θ
z
y x
x
z
位置の取得[Kadota,2004]: x(t),y(t), z(t), θ(t)
3m×3m 速度の取得: vx ( t ), vy ( t ), vz ( t ), (t )
Harmonious Systems Engineering Lab.
4. 動作設計
飛行船ロボットの状態量:
S (t ) ( x ( t ), y ( t ), z ( t ), ( t ), vx ( t ), vy ( t ), vz ( t ), ( t ))
三次元座標 角度 各軸の速度 角速度
飛行中の全状態量を
指定することは困難
A
B
Harmonious Systems Engineering Lab.
5. 動作設計
( A i , SA i )
実行可能な飛行単位に分割
A ( A i , SA i )
B
継続時間
目標状態量: A i ( ox i , oy i , oz i , o i , ovx i , ovy i , ovz i , o i) : oct i , ocr i
終了条件を規定: SA i ( sx i , sy i , sz i , s i , svx i , svy i , svz i , s i) 回転回数
終了条件
* :目標値を指定しない
ox i
given :目標値を指定する | S (t ) A i | SA i
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7. 目標状態量への制御
制御軸−X軸、Y軸、Z軸、θ軸
目標速度
X軸: ( ox i , ovx i ) evx ( t )
位置・速度の制御は evy ( t )
Y軸: ( oy i , ovy i )
Z軸: ( oz i , ovz ) 速度の制御に集約可能 evz ( t )
i
Θ軸: ( o i ,o i ) e (t )
目標速度の計算:X軸
0 .0 oxi *, ovxi *
x ( x (t ) ox i ) oxi given , ovx i *
evx (t )
ovx i oxi *, ovxi given
max( x ( x (t ) ox i ), ovx i ) oxi given , ovx i given
α:比例定数
Harmonious Systems Engineering Lab.
8. PID制御
飛行船ロボットの研究に広く利用 [Kawamura,2005],[鈴木,2006]
d x (t ) d x (t T) y
X軸 : mx (t ) KPx d x (t ) KI x d x (t ) KDx x1
T Y
d y (t ) d y (t T) 2
Y軸 : m y (t ) KPy d y (t ) KI y d y (t ) KDy 4
T 3
d (t ) d z (t T)
Z軸 : mz (t ) KPz d z (t ) KI z d z (t ) KDz z
T X
d (t ) d (t T)
Θ軸 : m (t ) KP d (t ) KI d (t ) KD
T Z
m(t) : プロペラ推力 KP : Propotiona l gain
d(t) : v (t ) ev (t ),目標速度との偏差 KI : Integral gain
ΔT : サンプリング時間 ( 0.3[sec]) KD : Derivative gain
5 6 Y
プロペラ出力
m1 (t ) m y (t ) m (t ) m 2 (t ) m x (t ) m (t ) m 5 (t ) m z (t )
m 3 (t ) m y (t ) m (t ) m 4 (t ) m x (t ) m (t ) m 6 (t ) m z (t )
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10. 結果
PID制御パラメータのチューニング e
T
( v (t ) ev (t )) 2
目標速度への追従性に関する指標 t 1
ステップ応答法により計算されたパラメータを基にチューニング
ex ey ez e e (ex , e y , ez , e )
パラメータ設定1 141388.1 138857.3 62518.1 30.23 最適パラメータ
パラメータ設定2 84163.3 86860.8 36390.5 26.08
X軸 Y軸 Z軸 Θ軸
パラメータ設定3 77961.8 87239.4 58574.1 26.77
KP 0.8 0.8 1.2 10.0
パラメータ設定4 83201.1 91771.9 55488.3 31.46 KI 0.01 0.01 0.2 0.3
パラメータ設定5 79597.3 83620.2 44229.0 28.03 KD 0.5 0.5 0.5 3.0
目標状態量に到達したときの時間:5回平均
平均:40.7[sec]、標準偏差:13.9
安定して目標状態量を達成
Harmonious Systems Engineering Lab.