Presented at TMKedu by Josh Engroff on September 22, 2014.
This presentation covers the major components of the (often confusing) mobile marketing ecosystem, including:
1. Mobile creative - what works, and what doesn’t
2. Mobile-specific forms of targeting (e.g. hyperlocal)
3. Cross-device targeting and measurement
4. Multi-touch attribution (MTA)
5. Mobile direct vs mobile networks vs mobile programmatic
In this presentation we provide an overview of the Internet of Things, and discuss IoT enablers, Connected Homes, and fundraising trends in the space.
Kate Stone, founder and CEO of Novalia joined our session (where this presentation was shared) to speak to us about the "Internet of Thin Things" – interactive paper.
[db tech showcase Tokyo 2017] D21: ついに Red Hat Enterprise Linuxで SQL Serverが使...Insight Technology, Inc.
いよいよリリースが間近に迫ったSQL Server 2017 Linux版。SQL Serverの第一人者 Dr. Kこと熊澤 幸生がリリース版を待ちきれずにRed Hat Enterprise Linux上で検証してみました。
Windows版と Linux版で果たしてSQL Serverの処理性能に差があるのか?注目の検証結果をいち早くお知らせします。
スケーラブルで手間なく動かせる!もうすぐ 一般提供開始 Azure Database for MySQL / PostgreSQLMicrosoft Azure Japan
3/13に実施したイベント「Intelligent Mobile App と Cloud Native が創るアプリ開発の未来」の資料です。
日本マイクロソフト株式会社 川崎 庸市
Microsoft Corporation C+E Senior Program Manager Jan Engelsberg
Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ (Microsoft TechSummit 2016)Takamasa Maejima
2016年11月に開催された Microsoft TechSummit 2016 での、Windows Server 2016 ストレージ機能 (SDS) を活用したハイパーコンバージドインフラ (HCI) に関するセッションスライドです。
[イベント名] Microsoft TechSummit 2016
[開催日] 2016年11月1日
[セッションID] CDP-002
[セッションタイトル] Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ
【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.
6. Dr. Jim Gray の後継者出現
Dr. David J. DeWitt
Technical Fellow,
Data and Storage Platform Division
Microsoft Corp.
2008.3 入社
University of Wisconsin – Madison 校
Computer Sciences Department 教授
Teradata を開発し、NCRに売却
Microsoft Jim Gray Systems Lab 創設者
大規模リレーショナル型DHWのアーキテクチャ
を設計 (パラレル DWH)
SQL Server 2008 R2 PDWH 開発に貢献
カラム・ストアー インデックスを実装
5
2014