2016/3/5 VSUG DAY FINAL
Visual Studio 97, Visual Studio 6.0 を経て 2002 年の初めにリリースされた .NET Framework 1.0 と Visual Studio .NET 2002。ここから 10 年以上の歳月が流れる中で .NET と Windows を主な開発プラットフォームとして進化を続けた Visual Studio は、最新版 Visual Studio 2015 で大きく変貌を遂げました。そして、10 周年の VSUG がその役目を終える今、改めて Visual Studio の過去を振り返り、現在を学び、未来に触れてみませんか?
var msbuild = new MSBuild(2020);
var updates = msbuild.getUpdates("Azure", "Visual Studio", ".NET");
foreach (var update in updates)
{
update.Show();
}
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。
2. 井上 章 (いのうえ あきら)
http://aka.ms/chack
2008 年マイクロソフト入社。
主に .NET や Visual Studio, Microsoft Azure
などの開発技術を専門とするエバンジェリスト
として、技術書籍やオンライン記事などの執筆、
さまざまな技術イベントでの講演などを行う。
2018 年より Global Black Belt (GBB) という
技術専門組織に異動し、モバイルとクラウドを
中心としたアプリ開発技術の訴求活動に従事。
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7. Microsoft Azure
The Visual Studio
family
Best-in-class tools for any developer
Visual Studio
App Center
Visual Studio
Code
Visual Studio
Visual Studio
for Mac
Azure
DevOps
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9. クラウド ネイティブとは?
CNCF Cloud Native Definition v1.0 (CNCF による定義)
Cloud native technologies empower organizations to build and run scalable applications in modern, dynamic environments such as public, private,
and hybrid clouds. Containers, service meshes, microservices, immutable infrastructure, and declarative APIs exemplify this approach.
These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow
engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.
The Cloud Native Computing Foundation seeks to drive adoption of this paradigm by fostering and sustaining an ecosystem of open source, vendor-
neutral projects. We democratize state-of-the-art patterns to make these innovations accessible for everyone.
https://github.com/cncf/toc/blob/master/DEFINITION.md