1 MIL Machine Intelligence Lab. 3D物体認識と 弱教師付き学習 2014/06/18 10:30 – 12:00 知能情報論 原田研究室 助教 金崎朝子 2 MIL Machine Intelligence Lab. • 2008年3月 東京大学工学部機械情報工学科 國吉・原田研にて 学部卒業 • 2010年3月 國吉・原田研にて 修士課程修了(情報理工学) • 2013年3月 國吉・原田研にて 博士課程修了(情報理工学) • 2013年4月 原田研誕生 • 2013年4月~11月 (株)東芝研究開発センター 正規職員 • 2013年12月~ 原田研の助教 自己紹介 3 MIL Machine Intelligence Lab. ロボットによる生活支援(掃除とか) モチベーション チョット通リマスヨ サッ 理想 現実 人のためにロボットがお片付けする ロボッ
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜 6/9 (木) 14:15~14:45 メイン会場 講師:加藤 大晴 氏(株式会社Preferred Networks) 概要: 点群/メッシュ/ボクセルなどの従来的な3D表現に代わってニューラルネットによる陰関数で三次元データを表してしまう手法が近年登場し、様々なタスクで目覚ましい成果を挙げ大きな注目を集めている。この表現は、計算コストが高い代わりに柔軟性が高くさまざまなものをシンプルかつコンパクトに表現できることが知られている。本講演では、その基礎、応用、最先端の状況について、代表的な研究を広く紹介する。
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お仕事で作った資料。 全体紹介の資料としてはバランス悪いですが、どなたかのお役に立てれば。Read less
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learningYusuke Uchida
note — Jetson TK1 Developer Kit is EOL. TK1 chips and 3rd-party modules remain available through 2024. About this site This is the official Wiki for embedded Tegra & the Jetson TK1 board, maintained by both the community and NVIDIA. Wiki pages for the other NVIDIA Jetson boards are available in the Jetson main page. The other embedded Tegra community sites with official NVIDIA support are: The for
Stereo Depth cameras, Lidar cameras, Coded light and Tracking cameras from Intel RealSense
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
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