イベント名:HWAUG & GPU-Accelerated VDI Community Meetup in 札幌
https://h-watson.connpass.com/event/44378/
テーマ:「IBM Watson技術紹介とGPUを利用した高性能仮想デスクトップの最新動向」
主催 : 北海道Watsonユーザー会(HWAUG) & Japan GPU-Accelerated VDI Community
AnsibleおよびDockerで始めるInfrastructure as a CodeSatoru Yoshida
インフラの構成を自動化するために必要なInfrastructure as a Code の考え方を紹介し、実践手法としてAnsible およびコンテナの特徴およびユースケースの概要を解説します。
We introduce the concept of Infrastructure as a Code and the features of Docker and Ansible as a practical method. They are necessary for automating the configuration of infrastructure.
AnsibleおよびDockerで始めるInfrastructure as a CodeSatoru Yoshida
インフラの構成を自動化するために必要なInfrastructure as a Code の考え方を紹介し、実践手法としてAnsible およびコンテナの特徴およびユースケースの概要を解説します。
We introduce the concept of Infrastructure as a Code and the features of Docker and Ansible as a practical method. They are necessary for automating the configuration of infrastructure.
Machine Learning and The Big Data RevolutionRob Thomas
Data is transforming every industry, whether you are a retailer, financial services firm, a physician, or a farmer. The winners in the data era will be decided by those that can move the fastest along the big data maturity curve. There are 3 business models for the Data era, and every organization must make a conscious decision on which one they choose.
Companies achieve big data leadership by rapidly transforming their skills and learning how to automate the application of analytics through machine learning. The Big Data Revolution will highlight the winners, describe why they are winning, and offer a practical approach for accelerating your organization to Big Data leadership.
IBM Watson Technical Deep Dive Swiss Group for Artificial Intelligence and Co...Romeo Kienzler
We are transitioning from the programmatic to the cognitive computing era.IBM Deep Blue won against the world champion in Chess 1996. IBM Watson won against the two world champions in the famous US quiz show "Jeopardy" 2011. Since then, the press heavily established the term "Cognitive Computing" to the public. I will explain how IBM Watson works internally and start with Algebraic Text Extraction. DeepQA is the heart of IBM Watson and I will explain each component of this pipeline, the linguistic preprocessor, hypothesis generation, hypothesis and evidence scoring, final matching based on supervised learning and confidence estimation. Finally, I conclude with an overview of actual use cases and outline the roadmap of future work.
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。
4. クラウドAIファースト
IBM is now emerging as a
solutions and
company.
(IBM は コグニティブ・ソリューションとクラウ
ド・プラットフォーム の会社です。)
We will move from mobile
first to an AI first
.
(私たちはモバイルファーストからAI
ファーストの世界へ移るつもりだ。)
for
every person and
organization.
(マイクロソフトは、AIをあらゆる⼈々
と組織に対して⺠主化する。)
4
Ginni Rometty Sundar Pichai Satya Nadella