家族からはじめるデジタルアーカイブ

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高弘丸山

山梨テクノフェア＆マルチメディアエキスポ 2010 NPO法人地域資料デジタル化研究会プレゼンテーション by 丸山高弘

Technology Art & Photos

家族からはじめる
デジタルアーカイブ
山梨テクノフェア＆マルチメディアエキスポ 2010
2010年11月18日／アイメッセ山梨
NPO法人地域資料デジタル化研究会副理事長
山中湖情報創造館指定管理者館長
丸山高弘
2010年11月18日木曜日

ケータイ電話や
デジタルカメラに
入ったままの写真
2010年11月18日木曜日

ファミリーアーカイブ
Family Archives
2010年11月18日木曜日

写真共有サイト
フォトブック（写真集）
ケータイ電話
（スマートフォン）
デジタル写真立て
（フォトフレーム）
ハードディスク
（ストレージ）
2010年11月18日木曜日

写真共有サイト
ﬂickr
mobile
Picasa
Windows Live
facebook
2010年11月18日木曜日

ﬂickr mobile Picasa
Windows Livefacebook
写真共有サイト
山梨
ニューヨーク
東京
2010年11月18日木曜日

生まれてからの
すべての写真が
デジタルの子どもたち
2010年11月18日木曜日

3 6 12
19 32 now
丸山高弘アーカイブより
2010年11月18日木曜日

第17回図書館総合展フォーラム『オーディオブックが図書館へ果たす重要な役割』 2015年11月12日 (木) 15:30 - 17:00 第8会場主催社会福祉法人埼玉福祉会共催ことのは出版登壇者パネリスト : 野村香久ことのは出版代表取締役パネリスト : 丸山高弘山中湖情報創造館館長特別ゲスト : pepper君(予定)

情状の報知（配布資料）

高弘丸山

情状の報知（プレゼンテーション）

高弘丸山

冬のデジ研まつり2015 テーブルトーク指定管理者

高弘丸山

冬のデジ研まつり2015 ランチミーティング用

フューチャーセッション配布資料丸山高弘

フューチャーセッション丸山高弘

貫井図書館デジタル化最前線

山中湖情報創造館館内ツアー高弘丸山

フィルム•コミッションサポート事業はじめました

高弘丸山

ESD教材のアーカイブ化を積極的に進める

高弘丸山

開催日時：2013年10月18日（金）、10時から18時（予定）会場：岡山コンベンションセンター主催：文部科学省、日本ユネスコ国内委員会午後の分科会「ESD教材のアーカイブ化を積極的に進める」で、丸山高弘が使用したスライドを共有版としてウェブページの画像を取り除いたものです。 ※ ESD Education for sustainable development 持続可能な開発のための教育

叡智の銀河2013プレゼン

高弘丸山

岩手県電子書籍ハンドアウト高弘丸山

シンポジウム簡単プレゼンSlideshare用高弘丸山

20110127 maruyama keynote高弘丸山

20110127 maruyama handout高弘丸山

地域住民が主体となったデジタルアーカイブの取り組み

高弘丸山

ヤング・アダルトの読書１・２

高弘丸山

オープンまでの間高弘丸山

CS集会#13_なるほどわからん通信技術　発表資料

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論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes

atsushi061452

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FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf

FIDO Alliance

YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)

NTT DATA Technology & Innovation

FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf

FIDO Alliance

MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。

iPride Co., Ltd.

単腕マニピュレータによる複数物体の同時組み立ての基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...

Fukuoka Institute of Technology

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.

TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024

Matsushita Laboratory

FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf

FIDO Alliance

FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf

FIDO Alliance

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル

CRI Japan, Inc.

FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf

FIDO Alliance

論文紹介：When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...

Toru Tamaki

【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

harmonylab

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。

2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx

yassun7010

【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow

Sony - Neural Network Libraries

YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.