マクラーレンとコラボしたiPhone XS／XS Max／XRケース
がうがうインターナショナルジャパンは10月10日、Case-Mate（ケースメイト）がマクラーレンとコラボしたiPhone XS／XS Max／XRケース「McLaren-Black（マクラーレン、ブラック）」の予約開始を発表した。「Case-Mate Japan オフィシャルショップ」「モバイルガジェットショップがうがう！」で予約を受付し、10月15日に発送予定。 McLaren-Blackは、美しく表面を仕上げたリアルカーボンファイバーパネルを採用。メタルボタン部分はマクラーレンの代名詞であるオレンジカラーを取り入れ、アクセントの効いたデザインとなっている。異なる3種類の素材（ハード素材、ソフト素材、クッション素材）を組み合わせたワンピース構造は耐衝撃性に優れ、約3mの高さからの落下試験をクリアしているという。 iPhone XS用ケースの価格は6458円。XS Max用ケースは667
情報工学 CG分野の業績事情
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521 https://anond.hatelabo.jp/20181010122823 私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。 はじめにCG分野の研究は、大雑把に分けると オフライン／リアルタイム レンダリング 流体／弾性体 シミュレーション モーション 形状解析および形状処理画像処理というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
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