2015 TEDxTaipei 講者簡報製作
以下說明來自TEDx Taipei
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對資深廣告人莊淑芬來說,人生的歷程中有許多不同的門,象徵了人生中不同的機會。走過這些門,你可能喜歡,可能不喜歡。喜歡的就要盡力把握,不喜歡的就要試著改變,把握人生的每個機會,創造連結、設定目標、為所當為!
Shenan Chuang is a 30-year veteran of Ogilvy & Mather and considered one of the chief architects of the agency’s Greater China presence and success. Today she serves as Vice Chairman, Greater China, a role she accepted after serving as Ogilvy & Mather China’s CEO from 2007 to 2014.
資深廣告人,媒體稱她為「廣告女王」,在奧美三十年,莊淑芬被視為奧美大中華區的代表人物和主舵手之一。
自2007至2014年擔當奧美大中華區CEO之後,目前為奧美大中華區副董事長。2011年,奧美中國成長為奧美全球第三大辦公室。莊淑芬是奧美全球的董事,也是中國4A創辦人之一,在2006,2007,2010年擔任中國4A理事長。2014 CNN於“女性領軍人物”專輯報導她,她曾獲得2006與2010年亞洲Campaign專業雜誌“年度風雲領導人”殊榮。
SockJS is a browser JavaScript library that provides a WebSocket-like object. It gives a coherent, cross-browser, Javascript API which creates a low latency, full duplex, cross-domain communication channel between the browser and the web server.
Under the hood SockJS tries to use native WebSockets first.
SockJS is intended to work for all modern browsers and in environments which don't support the WebSocket protocol. In this slide a real time chat application using SockJS (sockjs-1.1.1.min.js as SockJS-client, SockJS-node as SockJS-server) step by step development is also shown.
Comet approaches overview, benefits and drawbacks: polling, long-polling, HTML5 server-side events, HTML5 WebSocket.
Example of WebSocket and Spring 4 integration using STOMP protocol.
Digital Leadership, Reputation and Being Your Best SelfPaul Brown
Originally presented to the student leaders at the University of Dayton in January of 2016. Reviews aspects of being a leader online and digital reputation.
【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。
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.