P2P ネットワークにおいて重要な機能の1つは,あるデータを検索し,そのデータを持つノードを特定することである.この際,目的のノードに到達するまでの遅延時間をできるだけ小さくできることが望ましいが,従来の多くの手法では,局所的な情報のみを利用して経路を決定するため,必ずしも最短経路が選ばれるわけではない.この問題を解決するため,本稿では,経路ごとの遅延時間を空間効率良く保持できるデータ構造である Distance Bloom Filter,ならびに,これを用いて高い確率で最短経路を選択可能な手法を提案する.また,提案手法を構造化 P2P ネットワークの1つである Skip graph に適用したシミュレーションを行い,その有効性を確認した.
One of the key functions of P2P networks is locating a node that stores target data. This is performed by routing a search message with the key corresponding to the data over the overlay network. Minimizing the latency of this process is not fully achieved by most P2P systems since they only use local information to determine the route. This paper proposes a novel routing method for P2P systems that finds the shortest path to the destination with high probability. Distance Bloom Filter as a space-efficient data structure to store distance information is introduced to support the method. Simulation results of the method applied to skip graphs, a structured P2P network, are also reported.
P2P ネットワークにおいて重要な機能の1つは,あるデータを検索し,そのデータを持つノードを特定することである.この際,目的のノードに到達するまでの遅延時間をできるだけ小さくできることが望ましいが,従来の多くの手法では,局所的な情報のみを利用して経路を決定するため,必ずしも最短経路が選ばれるわけではない.この問題を解決するため,本稿では,経路ごとの遅延時間を空間効率良く保持できるデータ構造である Distance Bloom Filter,ならびに,これを用いて高い確率で最短経路を選択可能な手法を提案する.また,提案手法を構造化 P2P ネットワークの1つである Skip graph に適用したシミュレーションを行い,その有効性を確認した.
One of the key functions of P2P networks is locating a node that stores target data. This is performed by routing a search message with the key corresponding to the data over the overlay network. Minimizing the latency of this process is not fully achieved by most P2P systems since they only use local information to determine the route. This paper proposes a novel routing method for P2P systems that finds the shortest path to the destination with high probability. Distance Bloom Filter as a space-efficient data structure to store distance information is introduced to support the method. Simulation results of the method applied to skip graphs, a structured P2P network, are also reported.
Keywords: Artificial Intelligence, Ethics of Artificial Intelligence, Ethics of Technology, Information Ethics, Computer Ethics, Freedom and Privacy in the AI Society, Responsibility of AI
Keywords: Artificial Intelligence, Ethics of Artificial Intelligence, Ethics of Technology, Information Ethics, Computer Ethics, Freedom and Privacy in the AI Society, Responsibility of AI
【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.