動画像理解のための深層学習アプローチ Deep learning approaches to video understandingToru Tamaki
The document discusses deep learning approaches for video understanding and action recognition. It provides an overview of commonly used datasets for action recognition like HMDB51, UCF101, Kinetics, and Something-Something V2. It also summarizes different deep learning models that have been used for action recognition, including two-stream networks, TSN, (2+1)D CNNs like P3D and S3D, and more recent models like SlowFast and video transformers. The document provides details on the motivation, methodology, and performance of these models.
動画像理解のための深層学習アプローチ Deep learning approaches to video understandingToru Tamaki
The document discusses deep learning approaches for video understanding and action recognition. It provides an overview of commonly used datasets for action recognition like HMDB51, UCF101, Kinetics, and Something-Something V2. It also summarizes different deep learning models that have been used for action recognition, including two-stream networks, TSN, (2+1)D CNNs like P3D and S3D, and more recent models like SlowFast and video transformers. The document provides details on the motivation, methodology, and performance of these models.
Manuál pro učitele se věnuje konkrétním aktivitám, problémům a činnostem, které lze s ChatGPT ve školním prostředí provádět. Současně nabízí širší teoretický koncept a reflexi celého, rychle se rozvíjejícího fenoménu.
Manuál pro učitele se věnuje konkrétním aktivitám, problémům a činnostem, které lze s ChatGPT ve školním prostředí provádět. Současně nabízí širší teoretický koncept a reflexi celého, rychle se rozvíjejícího fenoménu.
デジタル化の進展により、企業外部のアプリ開発者の活力を取り込んだようなイノベーションで成功するIT企業が目立っている。基本的にはこの流れはコアに物理要素を保有する自動車産業などにも押し寄せている。最近、自動運転やMaaS(Mobility as a Seevice)絡みのニュースを目にしない日は無い。その結果、最近のイノベーションは従来とは一段ステップアップした局面に達していると感じさせられる。しかし、技術的ニュースや企業発信ニュースは兎も角、経営学的視点からこのようなデジタル世界を真正面に見据えた学術論文はまだ殆ど登場していないのではないかと思われる。でも、どんな仕組みなのか?どんな取組みが可能なのか?は誰しも知りたいところであろう。そこで、ITで先行した新たなイノベーションの視点で自動車産業を概観することで、基本的には物理要素を含むことが多い既存産業のデジタルイノベーションの状況と今後への示唆を得るため、若干の論文を眺め、それらを繋ぎ合わせて見た。
21. 21
帆船 vs 蒸気船
Frank W. Geels, “Technological transitions as evolutionary reconfiguration processes: a multi-level perspective and a case-study”,
Research Policy 31 (2002) 1257–1274
The Thomas Lawson, 1902-1907
蒸気船の登場にも関わら
ず、帆船の大型化や高速
クリッパー船の開発は進
められていた。
33. 企業に対する2つの環境からの選択圧力がある:
1) 社会政治環境:評判、合法性
2) 経済環境:資源、利益、競争力
33Fig. 1. Triple Embeddedness Framework of industries (the industry regime is represented with dotted lines to emphasize
that they are a different kind of context than the two external environments).
産業レジーム
社会政治環境経済環境