博士論文の執筆した時に作った,チェックリストをスライドにまとめました.
This slide is only for Japanese speakers
他に参考になるページ
+修士論文の作り方( http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/lecture/msthesis.html ) by 伊藤先生
+修論(D論)参考( http://d.hatena.ne.jp/rkmt/20101217/1292573279 ) by 暦本純一先生
最高の統計ソフトウェアはどれか? "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...ケンタ タナカ
"What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Python, SAS, SPSS and STATA" https://www.inwt-statistics.com/read-blog/comparison-of-r-python-sas-spss-and-stata.html の抄訳です。
DynamicFusion is a method for reconstructing and tracking non-rigid scenes in real-time by extending KinectFusion. It uses a volumetric truncated signed distance function (TSDF) to integrate depth maps from multiple viewpoints into a global reconstruction. Live depth frames are aligned to a dense surface prediction generated by raycasting the TSDF. This closes the loop between mapping and localization for tracking dynamic, non-rigid scenes.
博士論文の執筆した時に作った,チェックリストをスライドにまとめました.
This slide is only for Japanese speakers
他に参考になるページ
+修士論文の作り方( http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/lecture/msthesis.html ) by 伊藤先生
+修論(D論)参考( http://d.hatena.ne.jp/rkmt/20101217/1292573279 ) by 暦本純一先生
最高の統計ソフトウェアはどれか? "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...ケンタ タナカ
"What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Python, SAS, SPSS and STATA" https://www.inwt-statistics.com/read-blog/comparison-of-r-python-sas-spss-and-stata.html の抄訳です。
DynamicFusion is a method for reconstructing and tracking non-rigid scenes in real-time by extending KinectFusion. It uses a volumetric truncated signed distance function (TSDF) to integrate depth maps from multiple viewpoints into a global reconstruction. Live depth frames are aligned to a dense surface prediction generated by raycasting the TSDF. This closes the loop between mapping and localization for tracking dynamic, non-rigid scenes.
Future Standard では、IoTを活用した映像解析のサービス開発を行っており、その仕組みを支える技術についてお話をさせて頂きます。前半では、AWSでサーバー側の仕組みを構築した際に、どのような設計思想に基づいてアーキテクチャを構築したのかといったポイントを中心に説明します。後半は、NVIDIAのJetsonという組み込みコンピューターを使った、Faster R-CNN を使ったエッジでのリアルタイム物体認識の取り組みについてお話させて頂きます。
13. ソフトウェアの
開発効率が高い
#include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, s;
int ary[5] = {2,3,5,7,11};
s = 0;
for( i=0 ; i<5 ; i++ ){
s += ary[i];
}
printf("%d¥n", s);
return 0;
}
ary = [2,3,5,7,11]
s = 0
ary.each do |x|
s = s + x
end
puts s
プログラムが
読みやすい
書きやすい
C言語
Ruby