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economic-diary.tistory.com 학습 일지 조직구조 - Company, Profit Center, Segment 1. Company Company 는 Company Code와 다른 조직구조이다. Company는 연결회계(consolidation) 목적으로 사용되며, 사용하려면 회사코드 생성하기 전에 먼저 생성하여야 한다. 오로지 Consolidation 담당자가 사용하는 조직구조로 일반 SAP사용자는 몰라도 되는 정보이다. Company IMG 세팅 경로 Define Company 에서 Company를 생성할 수 있으며 Company 생성 화면 위에 보이는 화면과 같이 회사의 주소정도 , 나라, 언어 그리고 통화 정보를 입력하여 관리한다. 이렇게 설정된 Comp 2. Profit Center Profit Center : 손익부서코드로 매출을 취합하여 이를 원가에 반영하는 목적 (FI) Cost Center : 비용을 취합하여 이를 원가에 투입하고자 하는 목적 (CO) Profit Center는 내부관리 목적으로 B/S(대차대조표) 와 P/L (손익계산서)의 산출목적 CO모듈 구성요소로 시작하였으나, New G/L를 사용하면서 BA기능을 대신할 수 있는 FI조직코드로 통합되어 사용하고 있다. Profit Center 설정하는 IMG 경로 (FI영역에 구성되어있다.) Profit Center는 Business Area보다 3. Segment Segment는 Business Area 나 Profit Center보다 더 자유로운 레포팅을 위하여 신규로 추가된 조직구주다. 전표 입력 시의 Segment 필드 위의 그림처럼 직접 Segment를 입력할 수 있으며, 아래와 같이 Profit Center 정의에서 생성시 연계된 segment 값을 미리 입력하여 저장 할 수 있다. Profit Center IMG 경로 Segment 연동 할 수 있다. 이렇게 Profit Center에 Segment를 설정해주면 다양한 Object에서 Profit Center 값이 정해질 때 Se 15 Segment는 Business Area 나 Profit Center보다 더 자유로운 레포팅을 위하여 신규로 추가된 조직구주다. 전표 입력 시의 Segment 필드 위의 그림처럼 직접 Segment를 입력할 수 있으며, 아래와 같이 Profit Center 정의에서 생성시 연계된 segment 값을 미리 입력하여 저장 할 수 있다. Profit Center IMG 경로 Segment 연동 할 수 있다. 이렇게 Profit Center에 Segment를 설정해주면 다양한 Object에서 Profit Center 값이 정해질 때 Se 조직구조 SAP Company ABAP segment company code profit center g/l account 2024.05.24 블로그 검색 더보기 [FI모듈] Customer/Vendor Accounts segment hsejun07.tistory.com 프린이씨롯메 Segment Anything in 3D with NeRFs Abstract 최근 Segment Anything Model (SAM)은 2D 이미지에서 모든 것을 세그먼트할 수 있는 강력한 비전 파운데이션 모델로 부상했습니다. 이 논문은 SAM을 3D 객체로 일반화하는 것을 목표로 합니다. 저희는 3D에서 비용이 많이 드는 데이터 획득 및 주석 절차를 복제하는 대신, 멀티-뷰 2D 이미지를 3D 공간에 연결하는 저렴하고 기성품인 Neural Radiance Field (NeRF)를 활용하여 효율적인 솔루션을 설계합니다. 저희는 제안된 솔루션을 3D의 Segment Anything의 경우 SA3D라고 부릅니다 1 Introduction 컴퓨터 비전 커뮤니티는 모든 시나리오와 2D 또는 3D 이미지 데이터에 대해 기본 작업(예: 세그멘테이션)을 수행할 수 있는 비전 파운데이션 모델을 추구해 왔습니다. 최근 Segment Anything Model (SAM) [25]이 등장하여 2D 이미지에서 모든 것을 세그먼트할 수 있는 능력으로 인해 많은 관심을 끌었지만 SAM의 기능을 3D 장면에 일반화하는 것은 대부분 알려지지 않은 채로 남아 있습니다. SAM의 파이프라인을 복제하여 대규모 3D 장면을 수집하고 반자동으로 주석을 달 수 있지만 대부분의 연구 그룹에서는 비용이 2 Related Work 2D Segmentation FCN [36]이 제안된 이후, 2D 이미지 세그멘테이션에 대한 연구는 급속한 성장을 경험했습니다. 수많은 연구 [18, 24, 4, 71]에 의해 세그멘테이션의 다양한 하위 분야가 깊이 탐구되었습니다. 트랜스포머 [58, 10]가 세그멘테이션 분야에 진입함에 따라 많은 새로운 세그멘테이션 아키텍처 [72, 7, 6, 52, 63]가 제안되었고 전체 세그멘테이션 분야가 더욱 발전했습니다. 이 분야의 최근 중요한 돌파구는 Segment Anythy Model (SAM) [25]입니다. 새로운 비전 파운데이 3 Method 이 섹션에서는 먼저 Neural Radiance Fields (NeRFs)와 Segment Anything Model (SAM)에 대해 간략하게 설명합니다. 그런 다음 SA3D의 전체 파이프라인을 소개합니다. 마지막으로 SA3D의 각 구성 요소 설계를 자세히 시연합니다. 3.1 Preliminaries Neural Radiance Fields (NeRFs) 멀티-뷰 2D 이미지의 학습 데이터 세트 I가 주어지면 NeRF [38]는 점의 공간 좌표 x ∈ R^3 및 뷰 방향 d ∈ S^2를 해당 컬러 c ∈ R^3 및 볼륨 밀도 σ 4 Experiments 이 섹션에서는 다양한 데이터 세트에서 SA3D의 세그멘테이션 능력을 정량적으로 평가합니다. 그런 다음 인스턴스 세그멘테이션, 파트 세그멘테이션, 텍스트 프롬프트 세그멘테이션 등을 수행할 수 있는 SA3D의 다양한 활용성을 정성적으로 보여줍니다. 4.1 Datasets 정량적 실험을 위해 Neural Volumetric Object Selection (NVOS) [47], SPIn-NeRF [39] 및 Replica [51] 데이터 세트를 사용합니다. NVOS [47] 데이터 세트는 여러 개의 전방 장면을 포함하는 LLFF 데이터 세 5 Discussion 실험 결과 외에도 SAM과 NeRF를 통합하는 예비 연구, 즉 2D 파운데이션 모델과 3D 표현 모델에서 몇 가지 통찰력을 제공하기를 바랍니다. 그림 6: LLFF-fern [37] 장면의 SAM에 의한 2D 세그멘테이션 결과와 SA3D에 의한 3D 세그멘테이션 결과. SA3D는 SAM 세그멘테이션 결과에서 누락된 더 많은 세부 정보를 생성합니다. 먼저, NeRF는 SAM의 세그멘테이션 품질을 향상시킵니다. 그림 6에서 저희는 SA3D가 SAM의 세그멘테이션 오류를 제거하고 구멍 및 가장자리와 같은 세부 정보를 효과적으로 캡처할 수 6 Conclusion 이 논문에서는 neural radiance fields (NeRF)를 구조적 prior로 사용하여 SAM을 3D 객체를 세그멘트하는 새로운 프레임워크인 SA3D를 제안합니다. 학습된 NeRF와 단일 뷰의 프롬프트 세트를 기반으로 SA3D는 새로운 2D 뷰 렌더링, 2D 세그멘테이션을 위한 SAM 셀프-롬프팅, 세그멘테이션을 다시 3D 마스크 그리드에 투영하는 반복 절차를 수행합니다. SA3D는 광범위한 3D 세그멘테이션 작업에 효율적으로 적용될 수 있습니다. 저희 연구는 비전 파운데이션 모델을 2D에서 3D로 리프트하는 자원 효율적 22 최근 Segment Anything Model (SAM)은 2D 이미지에서 모든 것을 세그먼트할 수 있는 강력한 비전 파운데이션 모델로 부상했습니다. 이 논문은 SAM을 3D 객체로 일반화하는 것을 목표로 합니다. 저희는 3D에서 비용이 많이 드는 데이터 획득 및 주석 절차를 복제하는 대신, 멀티-뷰 2D 이미지를 3D 공간에 연결하는 저렴하고 기성품인 Neural Radiance Field (NeRF)를 활용하여 효율적인 솔루션을 설계합니다. 저희는 제안된 솔루션을 3D의 Segment Anything의 경우 SA3D라고 부릅니다 2024.05.16 Segment Anything predeview.tistory.com developreview 세그먼트 트리(Segment Tree) 9 세그먼트 트리(Segment Tree)는 구간에 대한 정보를 빠르게 구해낼 수 있으며 완전 이진트리 형식의 구조를 가지는 자료구조입니다. 구간 최소값을 구하는 세그먼트 트리 예시 구간의 최솟값을 구하는 세그먼트 트리는 먼저 구하고자 하는 배열을 완전 이진트리의 최하단에 위치시킨 후, 모든 부모 노드가 자식 노드들... 2024.05.23 chaksseu.tistory.com 이제다시공부하자 [논문 리뷰] (SAM) Segment Anything Introduction Web-scale datasets로 pre-trained된 LLM은 NLP에서 zero-shot 및 few-shot에 혁명을 일으켰다. 이런 foundation model은 학습 때 사용한 데이터를 넘어서 tasks와 데이터 분포를 생성할 수 있다. Vision 분야에서는 CLIP, ALIGN 같은 foundation model이 있으며, 이들은 text와 image 인코더를 두 개의 modalities를 align하는 contrastive learning을 사용하여 학습한다. 본 논문의 목표는 image segmentation을 Segment Anything Task Task NLP에서의 prompt 개념을 segmentation에 적용하려고 한다. 이를 promptable segmentation task라고 부른다. 어떤 prompt가 주어지더라도 valid segmentation을 반환하는 것이 목표이다. valid mask는 prompt가 ambiguous하고 여러 물체를 언급하더라도, output은 그 물체들 중 적어도 하나에 대한 reasonable mask여야 한다. 이는 언어모델이 애매한 prompt를 받았을 때 조리 있는 답변을 주는 것과 유사하다. Pre-training 각 훈련 Segment Anything Model SAM은 Figure 4에서 볼 수 있듯이 세 가지 구성 요소로 이루어졌다: Image encoder Flexible prompt encoder Fast mask decoder. Real time performance를 위해 구체적인 tradeoff와 함께 Transformer vision model을 사용한다. Image encoder Vision Transformer를 사전 훈련한 MAE (Masked autoencoder)를 사용하며, 이미지당 한 번만 사용된다. Prompt encoder Prompts를 sparse ( Segment Anything Data Engine Segmentation mask 데이터가 인터넷에 충분하지 않기 때문에, 1.1 billion의 mask dataset의 모음인 SA-1B를 만들어낸 data engine을 만들었다. Data engine은 세 가지 단계를 가진다: Model-assisted manual annotation stage Semi-automatic stage Fully automatic stage Assisted-manual stage 처음에 SAM은 public segmentation datasets으로 훈련되었다. 이후 새로운 annotated m Segment Anything Dataset Images 평균 3300*4950 pixels의 이미지를 가져와 이를 1500pixels로 다운샘플링했다. Masks 모든 masks는 automatically 생성된 것 뿐이다. Mask quality 무작위로 샘플을 뽑아 이를 전문 annotator가 작업한 것과 비교했는데, 94% 이상이 90%보다 큰 IoU 값을 가졌다. 기존 모델들은 85-91%의 범위였다. Mask properties 기존의 가장 큰 데이터셋보다, 이미지는 11배 더 많고, mask는 400배 더 많다. Segment Anything RAI Analysis Responsible AI (RAI) Geographic and income representation 지리적, 경제적으로 평등한 데이터셋 사용했다. Fairness in segmeting people 성별, 나이, 인종 차별이 없도록 했다. Zero-Shot Transfer Experiments Promptable segmentation을 증명하기 위한 실험으로, 어느 prompt가 와도 valid mask를 제공한다. 실험에는 다음과 같은 tasks가 포함된다: single foreground point prompt edge detection segment everything segment detected objects (예: instance segmentation) segment objects from free-form text Implementation image encoder로는 MAE pre-trained ViT Discussion Foundation models “trained on broad data at scale and are adaptable to a wide range of downstream tasks” Compositionality CLIP이 DALL-E에 사용된 것처럼 SAM도 유사하게 사용되기를 원한다. 예를 들어, MCC의 적용, wearable device에 적용 등이 그 예시이다. Limitations 일반적으로는 잘 작동하지만 완벽하지 않다. 미세한 구조를 놓치기도 하고, 연결되지 않은 작은 요소를 환영처럼 만들며, boundary가 17 Promptable segmentation을 증명하기 위한 실험으로, 어느 prompt가 와도 valid mask를 제공한다. 실험에는 다음과 같은 tasks가 포함된다: single foreground point prompt edge detection segment everything segment detected objects (예: instance segmentation) segment objects from free-form text Implementation image encoder로는 MAE pre-trained ViT Sam META Segmentation Computer Vision 논문 리뷰 Segment Anyting Foundation Model 2024.04.09 aa223.tistory.com 썽심리뷰 verilog - 7segment 16 5CSEMA5F31c6) HPS(Hard Processor System): ARM_Coretex-A9 8x8mult을 만들기 위한 module 구현 중. uart / mult 8*8에 사용할 7segment를 만들기 위한 연습과정 7segment_block_diagram 7segment에는 Common-Anode Type / Common-Cathode Type 이 있다. 보드 검증결과 내 fnd는 anode type으로 data가 0일때 led가 on... 2024.05.07 Verilog HDL - VIVADO_3~5(7segment~TIMER) Verilog HDL - VIVADO_2(7segment / decoder) 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 Lawn Black IT 분야 크리에이터 [HIG] Segmented controls - 두 개 이상의 세그먼트로 구성된 집합 세그먼트 컨트롤 4 목적을 띄지 않습니다. 이 문서를 학습에 적극적으로 이용해 주시돼, 상업적인 용도로 이용하시는 것은 지양해 주시기 바랍니다. 감사합니다. Introduction 세그먼트 컨트롤(segmented control)은 두 개 이상의 세그먼트로 구성된 선형 집합으로, 각 세그먼트는 버튼으로 작동합니다. 세그먼트 컨트롤 내에서는 일반적... apple UX IT 2024.04.05 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com Anne Anne - 카카오스토리 2 Beef curry recipe Ingredients: - kg beef - 1 segment of ginger - 1 segment of turmeric - 1 galangal segment - Cooking oil - 3 red chilies - 7 cloves of shallots - 3 cloves of garlic - 200ml thick... 2024.05.11 카카오스토리 검색 더보기 IT 크리에이터 보기
세그먼트 가수 Segment 데뷔 2011년 싱글 앨범 '변명 (No More Lies)' 프로필관리 인물정보 더보기 활동정보 곡 앨범 K.M.H.U 2019.09.05. 거울 2019.09.05. 65-8 2019.09.05. Healing Factor 2019.09.05. 탈진 (Feat. Donutman) 2019.09.05. 잠수 2017.12.28. 잠수 (Inst.) 2017.12.28. 이거면 좋아 (I like it) 2017.08.28. 이거면 좋아 (I like it) (Inst.) 2017.08.28. 해쳐가 2016.03.04. 더보기 Safe House 2019.09.05. 잠수 2017.12.28. 이거면 좋아 (I like it) 2017.08.28. 28 Blue Slide 2016.03.04. Cheesecake 2016.01.08. 너의존재 2015.07.09. Segment 2011.09.14. 변명 (No More Lies) 2011.08.12.
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서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 이거면 좋아 (I like it) CZA 외 2명 앨범 이거면 좋아 (I l... 2017.08.28. Home SEGMENT 앨범 28 Blue Slide 2016.03.04. 틀 SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. 빗방울 SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. 잠수 CZA 외 2명 앨범 잠수 2017.12.28. Thinking Of You SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. 해쳐가 SEGMENT 앨범 28 Blue Slide 2016.03.04. U Know That SEGMENT 앨범 28 Blue Slide 2016.03.04. 너의존재 (Feat. Givo) SEGMENT 앨범 너의존재 2015.07.09. Cheesecake (Album Ver.) SEGMENT 앨범 28 Blue Slide 2016.03.04. 더 SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. 변명 (No More Lies) SEGMENT 앨범 변명 (No More... 2011.08.12. Dump It SEGMENT 앨범 28 Blue Slide 2016.03.04. Do It For You SEGMENT 앨범 28 Blue Slide 2016.03.04. 날개 (With. CZA, Crucial Star) SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. 변명 (No more lies) (With. Donutman) SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. Cheesecake SEGMENT 앨범 Cheesecake 2016.01.08. 탈진 (Feat. Donutman) SEGMENT 앨범 Safe House 2019.09.05. I Will Go SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. Mr. Little Thing SEGMENT 앨범 Segment 2011.09.14. 더보기