Intelligence Domain Group, Rakuten Institute of Technology is working on developing various kinds of solutions utilizing Rakuten Data in order to assist Rakuten services.
In this presentation, we cover:
- Item category classification
- Item Attribute extraction using machine learning
- Item Recommender System with distributed representation.
- Item classification with LDA
- Search Assist Systems
- Item Review Analysis
- Time Series Data Analysis
Shared Questionnaire System Development Projecthiroya
Shared Questionnaire System(SQS) is an integrated Optical Mark Reader(OMR) form processing system using XML standards.
SQS applications are opensource software, licensed upon Apache License, Version2.0. You can use, hack, and redistribute them freely.
You can use SQS easily. They run on JRE6, JavaWebStart Ready. You can install and launch them easily from your web browser.
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。
5. 図書館と村の使い分け
• 村パラダイムに した
“Do you have any good babysitter recommendations
in Palo Alto for my 6-year-old twins? I’m looking for
somedbody that won’t let them watch TV.”
– 図書館で調べるよりも友だちに聞いた方が い答えが返ってく
るはず
– 図書館パラダイムと村パラダイムはうまい具合に補完し合う
村パラダイムを実現するシステムは
図書館の匴 システムとは大きく なる
アーキテクチャとアルゴリズムが必要
4
21. p(ui|t)の計算
• ベイズの定 を匏用してp(t|ui) → p(ui|t)
一様分布
p (t | ui ) p (ui )
p(ui | t ) =
p(t )
トピックの
• 算出したp(ui|t)を転置インデクスに格納
topic userID;prob
sport 1;0.2 ...
tech 1;0.3 ...
…
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22. (2) Connections
• 以下の特徴に対して重み付きコサイン類 を計算し,
ソーシャルグラフを構築
– Social connection (common friends and affiliations)
– Demographic similarity
– Profile similarity (e.g., common favorite movies)
– Vacabulary match (e.g., IM shortcuts)
– Chattiness match (frequency of follow-up messages)
– Verbosity match (the average length of messages)
– Politeness match (e.g., use of “Thanks!”)
– Speed match (responsiveness to other users)
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