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Silkwarm Bee Dog Ant - Cooperative foraging Robots with noses why...? - Night - Lighting condition. - Sense - chemically interactive. 1. Territory marking and avoiding 2. Search and Rescue Urban disaster, Wilderness search 3. Chemical Plumes Plume movement ~~ Odur dispersion sensitive, selective, fast response (Gas sensor) Fast -> Sampling -> Sensor -> Data Analysis with feedback and adaptation ..

VcXsrV를 설치하자 근데 이건 윈도우에서 실행이 안되서 터미널에서 powershell에서 실행문장을 쳐야한다. 나의 경우에는 다음과 같았다. & '.\Program Files\VcXsrv\vcxsrv.exe' -ac -multiwindow 하지만 그게 싫다면! txt 파일을 만들어서 그걸 txt대신에 bat으로 저장한다. 그 안에 들어가는 내용은 위에 있는 거에서 앞을 지웠다 넣었다 \ 를 넣었다 뺐다 하다가 나중에는 막 vcxsrv도 없에고 하더라. 내가 한게 아니라서 자세히는 모르겠지만, 어쨌든 저 VcXsrV를 설치하고 다른 블로그 글을 참고하면 된다. ㅎㅎㅎ Tip 만약 RviZ가 실행됬는데 윈도우에서 안보인다면? window +

system with multi robot Why using MRS? - To perform solution with singularity. - Space Distribution -> many agents can be in many places at the same time. - Time Distribution -> many agents can do many, different subtasks at the same time. - Divide and Conquer - Cost, Reliability, and Robustness -> agent can be a team Simpler than a single robot. Multi-Robot System Set of Robots - Same Environme..

1. decentralized task allocation in multi-robot exploration 2. Object detection and 3D detection 은 CNN으로 하고 3D position을 도출해낸다. 3D position estimation은 3D lidar(point cloud) 랑 3D mapping algorithm(octomap) 으로 이뤄진다. 이 후 3D positions of detections으로 artefact localization을 하고 이는 operator에게 위치를 알려주고, representative image와 class를 알려주게 된다. 3. Aggregating multiple hypotheses - filtration 4. communicati..

"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 리액트 프론트앤드 개발자에게 내린 유지보수 개발성 향상을 위한 HTML 라이브러리 리액트를 배워야지 배워야지 하면서도 잘 손이 안갔었다. 요즘 누가 코딩을 책으로 배우냐, 유튜브와 블로그만으로도 충분하다 말하지만 아직까진 책만큼 가독성 높은 학습매체는 나에게 없다. 유튜브도 정말 좋지만, 끝까지 보게 만들기 힘들고 너무나 쉽게 10초 넘기기, 눈으로 읽는 것보단 나에게 느리게 다가오는 정보량 때문에 꾸준히 배우기 힘들었다. 그런 차에 알게된 "소문난 명강의 : 소플의 처음 만난 리액트" 책은 술술 읽히면서 리액트에 대한 접근성을 높여주었다. 이 책은 6개의 특징이 있다

인생이 무료하던 차에 스트레스성 지원을 했다. 그리고 붙었다. LG 충성충성 LG AI 연구원이신 분을 보면서 LG에서 AI를 본격적으로 연구한다는 것에 LG에 대한 호감도가 상승하던차 인스타그램에 이 멋진 프로그램 홍보가 떴고, 지원했고, 붙었다. 그래서 이제 다음주부터 본격적으로 수업을 듣는다 두근두근 이제 이런 수업을 듣는다. 여기 서울대학교 문태섭 교수님은... 내가 진짜 2학년 2학기 처음으로 학부연구생하려고 문 두드렸던 연구실의 수장님이었다. 그 때 교환학생 가느라 하지 못했는데... 교환학생 안갔으면 멋진 친구들과 훌륭한 경험을 하지 못했겠지만 여기 남아서 공부했다면 커리어 하나만큼은 짱짱하게 만들었겠지... 인생 등가교환 이렇게 품질과 신뢰성, 지도학습으로 분류랑 회귀를 배우고 비지도학습(..

1. 참가신청 경로 - 확실히 어디서 본 것인지 기억은 안나지만, 적어도 학교 공지사항은 아니었다. - 그 때 학생회관 게시판에 전시된 FACCT 서울 2022 포스터를 봤었고, 학생 봉사자를 구하고 있어서, QR코드를 통해 신청했다. - Hybrid 운영이라 on-site, online 봉사자를 각각 뽑았는데, 컨퍼런스의 진정한 재미는 onsite라고 생각해서 현장 봉사자로 화, 수, 목, 금의 운영기간 중 수, 목 봉사를 신청했고 금요일에는 강연 들으러 갔다. 2. 맛난 간식과, 점심 그리고 내가 일했다는 증명사진들 3. 참여했던 세션과 관심있던 세션에 대하여 - Sensible AI: Re-imagining Interpretability and Explainability using Sensemaki..

내가 지원해서 붙은 건 일단! 이 과정은 해커톤을 위한 기본적인 통계기반 접근방법과 최신 AI기술들을 배우는 단계이다. 그래 그냥 해커톤에 가는 것도 좋지만, 해커톤 기반 학습을 너무너무 하고 싶어서 이 AIMERS를 꼭꼭 붙고 싶었다. 해커톤하려고 팀빌딩하는 것도 힘든데 이렇게 학습을 같이 하고 통과된 사람끼리 2차 해커톤을 진행하면, 해커톤의 질이 높아질 것이다. 암암 7월 4일까지 열심히 파이썬 자료구조 알고리즘을 파야겠군

과제 유형 : 이진 분류 과제 " 선박 수주 여부 국제환율, 유가정보 등을 바탕으로 수주 여부를 맞히자!" 데이터 : Train 2136x12 Feature : 유사선박수주경험, 국제유가, 환율 정보 등등 과정 목표 1. 문제 정의 2. 데이터 수집 문자형 데이터, 수치 3. 데이터 분석 및 전처리 4. AI 모델링 5. AI 적용

Intro Direct vs Indirect(SLAM) 센서값을 그대로 쓰냐 vs sensor input을 시스템에 넣기 전에 해석을 거쳐서 input을 넣느냐 Dense vs Sparce 대부분의 pixel을 쓰냐 vs 특정한 pixel만 쓰냐 Main Direct sparse model - Calibration sensor resonpe function을 만들어서 사용한다. - Model Formulation residual pattern을 만든다. Expectation을 구하는데, time과 affine brightness transfer function을 사용한다. Visual Odometry Front-End keyframe management 1. Initial frame tracking - ..