Complete defeat of Japanese IT cloud industry forces university students to cope with the situation to a different direction: to be enrolled in an application service provider which uses US clouds such as AWS and Azure. The author argues the reason to have become a loser was that Japanese computer engineers could not persuade their superiors who graduated from authentic electric/electronic departments. They usually look down computer engineers in terms of basic math. and physics ability, but do not know what consistent-hashing technology is, for example. On the other hand, computer engineers in oldest stratum aged around sixty-years old at most, assumingly could not cause their bosses (management) to launch new cloud project …
2022/3/24に開催した「オンプレML基盤 on Kubernetes」の資料です。機械学習モデルの開発者が、よりモデルの開発にのみ集中できるようにすることを目指して開発している「LakeTahoe(レイクタホ)」について紹介します。
https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/
Complete defeat of Japanese IT cloud industry forces university students to cope with the situation to a different direction: to be enrolled in an application service provider which uses US clouds such as AWS and Azure. The author argues the reason to have become a loser was that Japanese computer engineers could not persuade their superiors who graduated from authentic electric/electronic departments. They usually look down computer engineers in terms of basic math. and physics ability, but do not know what consistent-hashing technology is, for example. On the other hand, computer engineers in oldest stratum aged around sixty-years old at most, assumingly could not cause their bosses (management) to launch new cloud project …
2022/3/24に開催した「オンプレML基盤 on Kubernetes」の資料です。機械学習モデルの開発者が、よりモデルの開発にのみ集中できるようにすることを目指して開発している「LakeTahoe(レイクタホ)」について紹介します。
https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/
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. WSDM (うぃずだむ)
Web Search and Data Mining
情報検索とデータマイニング分野の
トップカンファレンス
2016/2/22-25 (4日間)
@ サンフランシスコ
2008年に開始。今回が9回目
2
WSDM採択論文(全8回分)の
カンファレンス別引用数
http://cm.cecs.anu.edu.au/post/citation_analysis/
3. WSDM (うぃずだむ)
論文採択率: 18.2% (67/368)
long presentation(20分):20本
short presentation(5分):47本
(+poster:67本)
参加者:326名
国別:アメリカ > 日本、中国
企業別:Microsoft > Yahoo.inc > Google >> Yahoo JAPAN
次回:2017/2/6-10 @ケンブリッジ/イギリス
3http://portalparts.acm.org/2840000/2835776/fm/frontmatter.pdf
4. 1日目:Workshop, Tutorial, VC/Industry Day
Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 4
5 Workshop
- Query Understanding for Search on All Devices
- Ad Targeting at Scale
- WSDM 2016 Workshop on the Ethics of Online Experimentation
- SEXI - Search and Exploration of X-Rated Information
- Workshop for WSDM Cup 2016: Entity Ranking in Heterogeneous Graphs
3 Tutorial
- Understanding Offline Political Systems by Mining Online Political Data
- Click Models for Web Search and their Applications to IR
- Large Scale Distributed Data Science using Apache Spark
VC & Industry Day
Schedule Overview http://www.wsdm-conference.org/2016/schedule-overview.html
5. 3 Keynote & 4 Invited Talk
5
Large-Scale Deep Learning For Building
Intelligent Computer Systems
Serving a Billion Personalized News Feeds
Is Mail The Next Frontier In Search And Data
Mining?
http://www.wsdm-conference.org/2016/invited-speakers.html
6. ヤフー株式会社から2本の論文が採択されました。
Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 6
Transductive Classification on Heterogeneous
Information Networks with Edge Betweenness-
based Normalization
Phiradet Bangcharoensap, Tsuyoshi Murata, Hayato Kobayashi, Nobuyuki
Shimizu
Extracting Search Query Patterns via the Pairwise
Coupled Topic Model
Takuya Konishi, Takuya Ohwa, Sumio Fujita, Kazushi Ikeda and Kohei
Hayashi