Graviton2プロセッサの性能特性と適用箇所/Supership株式会社 中野 豊
AWS EC2を用いた複数のプロジェクトで、システムの性能向上とコスト削減施策の一環としてAWS Graviton2プロセッサの検証と導入を実施。詳細な検証がAWSにも認められ、AWS主催のGraviton2に関するイベントに登壇した。 https://awsj-compute.connpass.com/event/189336/
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国勢調査等の市区町村単位の統計情報を地図上に分かりやすく可視化するページを製作中です。Leafletの使い方の自分向け備忘録を兼ねています。github.ioの静的ホスティングで機能を完結させるため、地理データの軽量化に心を配っています。
家庭内の口喧嘩を検知して、仲直りのためにピザを(勝手に)注文するサービス。 ハッカソンで作成後Mashup Awards 10に応募し、Web審査を通過して2nd Stageに出場した。 私は音声認識、言語解析結果の集計、電話をかけるプログラムの実装を担当した。
Raspberry Pi 3BのCPUのみで(Neural Compute Stick等の外部アクセラレータを使わず)、カメラで撮影した画像から物体をリアルタイムに検出する方法を研究し、研究成果をPyCon JP 2020で発表。
AWS EC2を用いた複数のプロジェクトで、システムの性能向上とコスト削減施策の一環としてAWS Graviton2プロセッサの検証と導入を実施。詳細な検証がAWSにも認められ、AWS主催のGraviton2に関するイベントに登壇した。 https://awsj-compute.connpass.com/event/189336/