オープンコミュニティ「要求開発アライアンス」(http://www.openthology.org)の2012年12月定例会発表資料です。
Open Community "Requirement Development Alliance" 2012/12 regular meeting of the presentation materials.
Watch full webinar here: https://bit.ly/3PGwBZ5
アサヒグループではAGP(Asahi Group Philosophy) の思想に基づき顧客中心の価値提供を目指しております。起点となるデータ活用の取り組みを支えるデータ仮想化技術(Denodo)はアサヒのグループ共通データ基盤においてはキーコンポーネントの位置づけです。社内データのサイロ化問題やビジネスへのクイックなデータデリバリーといった課題に対してどのようにDenodoがソリューションとして解決に寄与したのか、その一端をご紹介できればと考えております。
オープンコミュニティ「要求開発アライアンス」(http://www.openthology.org)の2012年12月定例会発表資料です。
Open Community "Requirement Development Alliance" 2012/12 regular meeting of the presentation materials.
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アサヒグループではAGP(Asahi Group Philosophy) の思想に基づき顧客中心の価値提供を目指しております。起点となるデータ活用の取り組みを支えるデータ仮想化技術(Denodo)はアサヒのグループ共通データ基盤においてはキーコンポーネントの位置づけです。社内データのサイロ化問題やビジネスへのクイックなデータデリバリーといった課題に対してどのようにDenodoがソリューションとして解決に寄与したのか、その一端をご紹介できればと考えております。
by Joyjeet Banerjee, Enterprise Solutions Architect, AWS
Amazon Aurora is a MySQL- and PostgreSQL-compatible database engine that combines the speed and availability of high-end commercial databases with the simplicity and cost-effectiveness of open source databases. In this deep dive session, we’ll discuss best practices and explore new features in areas like high availability, security, performance management and database cloning. Level 300
Operations: Production Readiness Review – How to stop bad things from HappeningAmazon Web Services
There is more to deploying code than pushing the deploy button. A good practice that many companies follow is a Production Readiness Review (PRR) which is essentially a pre-flight check list before a service launches. This helps ensure new services are properly architected, monitored, secured, and more. We’ll walk through an example PRR and discuss the value of ensuring each of these is properly taken care of before your service launches.
Apache Spark Streaming + Kafka 0.10 with Joan ViladrosarieraSpark Summit
Spark Streaming has supported Kafka since it’s inception, but a lot has changed since those times, both in Spark and Kafka sides, to make this integration more fault-tolerant and reliable.Apache Kafka 0.10 (actually since 0.9) introduced the new Consumer API, built on top of a new group coordination protocol provided by Kafka itself. So a new Spark Streaming integration comes to the playground, with a similar design to the 0.8 Direct DStream approach. However, there are notable differences in usage, and many exciting new features. In this talk, we will cover what are the main differences between this new integration and the previous one (for Kafka 0.8), and why Direct DStreams have replaced Receivers for good. We will also see how to achieve different semantics (at least one, at most one, exactly once) with code examples. Finally, we will briefly introduce the usage of this integration in Billy Mobile to ingest and process the continuous stream of events from our AdNetwork.
The presentation at DevFest Tokyo 2017 / @__timakin__
An introduction of blockchain and why go is nice to implement blockchain.
Additionally described about the blockchain projects that are based on Go.
Streaming Data Analytics with Amazon Redshift and Kinesis FirehoseAmazon Web Services
by Joyjeet Banerjee, Enterprise Solutions Architect, AWS
Evolving your analytics from batch processing to real-time processing can have a major business impact, but ingesting streaming data into your data warehouse requires building complex streaming data pipelines. Amazon Kinesis Firehose solves this problem by making it easy to transform and load streaming data into Amazon Redshift so that you can use existing analytics and business intelligence tools to extract information in near real-time and respond promptly. In this session, we will dive deep using Amazon Kinesis Firehose to load streaming data into Amazon Redshift reliably, scalably, and cost-effectively. Level: 200
Beginner must-see! A future that can be opened by learning HadoopDataWorks Summit
What is "Hadoop" now? It is difficult to hear ... But those who are interested, those who are thinking about the future as active as a data engineer, those who are new to the first time, through introductions of Hadoop and the surrounding ecosystem, introducing merits and examples, "What now Should I learn? "And I will introduce the future spreading through learning Hadoop and the surrounding ecosystem.
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.
【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。