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我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
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
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CRI Japan, Inc.
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
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
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Yuuitirou528 default
CS集会でお話した、通信技術のひとつである「変調」について解説した資料です。 https://x.com/vrc_cpu_science/status/1724784316738355560
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
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Toru Tamaki
Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
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
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Matsushita Laboratory
浜松で開催されたJSAI2024(第38回)での発表.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
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0207sukipio
JSAI2024の発表スライドです.
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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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Tekton 入門
1.
Red Hat Tech
Night 2019.05 Tekton 入門 Mamoru Shimizu Global Professional Service / Consultant May 28th, 2019 1
2.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.2 自己紹介 ● 名前: Mamoru Shimizu ○ Twitter / Qiita: @mamomamo ● Role: Consultant ● 最近の仕事 ○ OpenShift 上のアプリケーション開発支援 ○ OpenShift の設計・構築支援 ○ JBoss EAP を使ったアプリケーション開発支援
3.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.3 Tekton 概要 ● Kubernetes ネイティブな CI/CD パイプラインを作るOSSのフレームワーク ● CI/CD ツールとプロセスの標準化に役立つOSSのコンポーネント群を提供、クラウド プラットフォームに依存しないパイプラインを構築可能 ● コンテナを実行ブロックの単位として扱う ● 2019年3月に発足した “Coutinuous Delivery Foundation” がホストしている中で最 も知られてないプロジェクト
4.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.4 インストール方法 ● 以下のコマンドでインストール可能 (cluster-admin で実行必須) ● カスタムコントローラのデプロイと CRD (Custom Resource Definition) を作成 ● 以下の2つの Pod が作成される $ oc new-project tekton-pipelines $ oc adm policy add-scc-to-user anyuid -z tekton-pipelines-controller $ oc apply --filename https://storage.googleapis.com/tekton-releases/latest/release.yaml $ oc get po NAME READY STATUS RESTARTS AGE tekton-pipelines-controller-54d7bd8956-z7gjp 1/1 Running 0 1m tekton-pipelines-webhook-66cfc6cd57-kl5mt 1/1 Running 0 1m
5.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.5 Custom Resource Definition 種別 ● Pipeline >- Task >- Step の包含関係 ● CRD (Custom Resource Definition) の種別は以下の通り 種別 説明 PipelineResource Task で利用するインプット /アウトプットを指定するリソース Task 最小の実行単位、複数の Step から構成されたリソース TaskRun Task を実行するためのリソース Pipeline 複数の Task から構成されたリソース PipelineRun Pipeline を実行するためのリソース
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Copyright 2019 Red
Hat K.K.6 PipelineResource 設定例 ● type: インプット/アウトプットのタイプを 指定 ● 現在サポート対象のタイプ ○ Git Resource ○ Image Resource ○ Cluster Resource ■ 他の k8s クラスタへのアプリケーショ ンのデプロイ ○ Storage Resource ■ GCS(Google Cloud Storage) のみサ ポート apiVersion: tekton.dev/v1alpha1 kind: PipelineResource metadata: name: skaffold-git spec: type: git params: - name: revision value: master - name: url value: https://github.com/GoogleContainerTools/skaffold
7.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.7 Task 設定例 ● inputs: インプットに必要な PipelineResource とパラメータの指定 ● outputs: Task によって作成される PipelineResource を指定 ● steps: 実行したいコンテナイメージを指 定、コンテナが実行ブロックの単位 apiVersion: tekton.dev/v1alpha1 kind: Task metadata: name: build-docker-image-from-git-source spec: inputs: resources: - name: docker-source type: git params: - name: pathToDockerFile ・・・ outputs: resources: - name: builtImage type: image steps: - name: build-and-push image: gcr.io/kaniko-project/executor command: - /kaniko/executor args: - --dockerfile=${inputs.params.pathToDockerFile} ・・・
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Copyright 2019 Red
Hat K.K.8 TaskRun 設定例 ● taskRef: 実行したい Task を指定 ● resources: インプット/アウトプットとなる PipelineResource を指定 ● serviceAccount: Task を実行するサー ビスアカウントを指定 ● nodeSelector / tolerations / affinity: Pod と同様に Task を実行するノードを 制御可能 apiVersion: tekton.dev/v1alpha1 kind: TaskRun metadata: name: build-docker-image-from-git-source-task-run spec: taskRef: name: build-docker-image-from-git-source inputs: resources: - name: docker-source resourceRef: name: skaffold-git params: - name: pathToDockerFile value: Dockerfile - name: pathToContext value: /workspace/docker-source/examples/microservices/leeroy-web outputs: resources: - name: builtImage resourceRef: name: skaffold-image-leeroy-web
9.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.9 Pipeline 設定例 ● tasks: 実行する一連の Task を指定 ● from: 先行する Task のアウトプットの PipelineResource がある場合に指定 ● runAfter: 別の Task の完了後に実行す る場合に指定、アウトプットを連携する 必要はない ● retries: Task の実行に失敗した際にリト ライした場合に指定 apiVersion: tekton.dev/v1alpha1 kind: Pipeline metadata: name: tutorial-pipeline spec: resources: ・・・ tasks: - name: build-skaffold-web taskRef: name: build-docker-image-from-git-source params: ・・・ resources: inputs: ・・・ outputs: ・・・ - name: deploy-web taskRef: name: deploy-using-kubectl resources: inputs: ・・・ - name: image resource: web-image from: - build-skaffold-web params: ・・・
10.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.10 PipelineRun 設定例 ● pipelineRef: 実行したい Pipeline を指 定 ● resources: インプット/アウトプットとな る PipelineResource を指定 ● serviceAccount: Task を実行するサー ビスアカウントを指定 ● nodeSelector / tolerations / affinity: Pod と同様に Task を実行するノードを 制御可能 apiVersion: tekton.dev/v1alpha1 kind: PipelineRun metadata: name: tutorial-pipeline-run-1 spec: pipelineRef: name: tutorial-pipeline resources: - name: source-repo resourceRef: name: skaffold-git - name: web-image resourceRef: name: skaffold-image-leeroy-web
11.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.11 TaskRun / PipelineRun 実行方法 ● PipelineResource -> Task -> Pipeline -> PipelineRun の順にリソースを作成 ● 以下のようなコマンドでパイプラインの実行結果を確認 $ oc apply -f <name-of-file.yaml> $ oc get pipelineruns/<name-of-pipeline> -o yaml
12.
Copyright 2019 Red
Hat K.K.12 まとめ (所感) ● Kubernetes ネイティブな CI/CD パイプラインを作るOSSのフレームワーク ● クラウドプラットフォームに依存しないパイプラインの記述方法が可能であり、コンテ ナを実行ブロックの単位として扱うことが可能 ● 普段から Kubernetes / OpenShift のYAMLを書き慣れている人にとって、Task / Pipeline の書き方は理解し易いように感じた。 ● 真面目にLT発表してみましたが、RHTNの雰囲気に合っているか正直分かりません。
13.
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