Haruki Okada
LINE / Development Team A
大量のデータをストレージにバルクロードするには、様々な工夫が必要になることがあります。
LINE Ads Platformの「LINE公式アカウント / LINE@の友だちオーディエンス」機能では、HBaseとRedisに数億〜数十億のデータを安定してロードすることが求められました。
このLTでは、友だちオーディエンスを実現するにあたって直面した問題と、それを乗り越えるために行った工夫について紹介します。
画像や動画などのデジタル資産は、どのWebサイトやアプリでも使用されているもので、コンテンツを適切に配信することはユーザの読み込み速度を向上する上でも必要なことです。一方、ユーザが様々なデバイスを利用することから、その解像度などに合わせる必要があり、画像や動画の最適化は大きな課題の一つでしょう。Cloudinaryを使用すると、最適化された複数の画像や動画の用意が簡単にできるだけでなく、URLのパラメータなどを利用してその場での変換と配信が可能になります。本スライドは、Developers.IO 2019 TOKYO で、Cloudinaryの利用方法を実演とともにご紹介した内容です。
Haruki Okada
LINE / Development Team A
大量のデータをストレージにバルクロードするには、様々な工夫が必要になることがあります。
LINE Ads Platformの「LINE公式アカウント / LINE@の友だちオーディエンス」機能では、HBaseとRedisに数億〜数十億のデータを安定してロードすることが求められました。
このLTでは、友だちオーディエンスを実現するにあたって直面した問題と、それを乗り越えるために行った工夫について紹介します。
画像や動画などのデジタル資産は、どのWebサイトやアプリでも使用されているもので、コンテンツを適切に配信することはユーザの読み込み速度を向上する上でも必要なことです。一方、ユーザが様々なデバイスを利用することから、その解像度などに合わせる必要があり、画像や動画の最適化は大きな課題の一つでしょう。Cloudinaryを使用すると、最適化された複数の画像や動画の用意が簡単にできるだけでなく、URLのパラメータなどを利用してその場での変換と配信が可能になります。本スライドは、Developers.IO 2019 TOKYO で、Cloudinaryの利用方法を実演とともにご紹介した内容です。
#CloudOnAir 記念すべき第一回目の放送では、皆様に Google Cloud Platform の概要や Google Cloud のビジョンなどをお話します。
Google Cloud Platform の製品で何ができるのか?何がビジネスに役立つのかなど、分かりやすくポイントを交えながらご紹介していきます。
番組動画はこちら:
https://youtu.be/VSV9AJWjMCI
メディア業界の次の一手を作っていくために、ソフトウェア技術が次々と進化しています。IBCでは Walt Disney Studio とのパートナーシップの発表もあり、いよいよ映像制作の Cloud 活用も現実味を帯びています。SRTにみる映像伝送の進化がそれを後押しします。Azure Media Services でのIP動画配信と、企画・制作中から、放送・配信後の分析に至るまで、AIの技術の利用の可能性も見えてきました。 それらは、パートナー様と一緒に構築してきたもので、AI活用に留まらない旬な情報をご紹介します。
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.
【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。
3. クラウドアプリケーション開発
IaaS (Infrastructure as a Service)
PaaS (Platform as a Service)
SaaS (Software as a Service)
SPaaS(?)
Application Cloud Platform
Application
Meta Model
Model
(Meta data)
Common Service
Application
Profile
モデル視点 アーキテク チャ 視点
Model Model
Install
ク ラ ウド 利用形態
Model Interperter
BaaS (Backend as a Service)
Web/App
Service
Web/App