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2015年6月11日のブックマーク (11件)

  • javascript|画像処理だけで飯が食えるかっ!?

    画像処理だけで飯がえるかっ!?主にコンピュータ関連の話題中心にしていこうかと思ってますがどうなるかは不明です。 写真の加工や顔認識といった画像処理の話題が多くなるかと思います

  • Make: Japan | クオーツ時計を改造してインターステラーごっこ

    Takahashi Yujiさんが不要になったクオーツ式置き時計を改造して遊んでいる動画。針の動きを速くしたり遅くしたり。Arduinoを使って任意のタイミングで動かす方法を次のサイトで解説している。 クオーツ時計を100倍速&リバースモード付きに改造してみた 奥さんに見せたところ「全く役に立たない」というコメントを得たそうですが、そのあと「インターステラーごっこができる」と反論(?)していたりして、とても共感したので紹介したいと思ったしだいです。

    Make: Japan | クオーツ時計を改造してインターステラーごっこ
  • 統計を始めたい人に僕がPythonよりRを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点

    今回は「ほぼRしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどRしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のRでの10回程度の解析において、Rで不十分さを感じてPythonを使った経験は1度だけ、しかも部分的にしかなかった。Rの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Rを勧める。」 前半の主張 今までにRでやった解析の内容は大体以下である。 (未発表)は途中で頓挫した、もしくは現在進行中/契約により詳細&解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析(授業の期末課題) [ビジネス・不動産不動産賃貸価格の線形重回帰分析(発表スライド) [ビジネス・IT] EコマースサイトのARIMA

    統計を始めたい人に僕がPythonよりRを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
  • Slab Models for Subduction Zones

    Slab1.0 is a three-dimensional compilation of global subduction geometries, separated into regional models for each major subduction zone. Each model is based on a probabilistic non-linear fit to data from a combined catalog consisting of several independent data sets - historic earthquake catalogs, CMT solutions, active seismic profiles, global plate boundaries, bathymetry and sediment thickness

  • Telepathy Oneの井口尊仁氏の新プロジェクト「ベイビー」関連ツイートまとめ

    takahito_iguchi @iguchiJP ドキドキは、2014年6月にサンフランシスコで創業したスタートアップです。ドキドキでは地球規模で育成することのできるクラウド化されたアーティフィシャルサピエンス(ソフトウェア化された人工人格)「ベイビー」の開発を進めています。今日はその製品コンセプトをお伝えします。 takahito_iguchi @iguchiJP 世界を覆い尽くすインターネット環境は、今大きな変革の節目にあります。サーチは意識化された情報以外へのアクセスはいまだ難しくソーシャルネットワークは日々形式的なやりとりに終始しています。人がより良いアイデアに簡単に到達でき、豊かな人間関係を育むには新しいパラダイムの登場が必要です。 takahito_iguchi @iguchiJP 人類がその知識(Knowledge)や記憶(Memory)、情報(information)や経

    Telepathy Oneの井口尊仁氏の新プロジェクト「ベイビー」関連ツイートまとめ
    boxheadroom
    boxheadroom 2015/06/11
    音声エージェントとか、人工無脳よりのプロジェクト、かな? 自分は 自分が好き勝手に話すぶんには良いけど、(興味が無い内容の)人の話を聴くのが厭なので、適切な相槌打ってくれる人工聞き手が有ったら面白い
  • Three.jsのオフスクリーンレンダリングとping-pongで、リアルタイム動体除去を行う - 自習室

    はじめに 前回に続き、ブラウザ内だけで画像処理的なことをしよう、というチャレンジです。今回は動体除去というか、モーションブラーというか、画像の時間平均処理をしてみます。 上の写真は、割と短時間の平均画像です。動いているものが透けているのがわかると思います。画像の平均処理をもっと長時間で行うと、ほぼ動体が見えなくなります。アルゴリズムはあとから説明します。 OpenCVC++で使うと、普通にMatとかで前回のフレームを保存しておいたり差分を取ったりとお手軽に出来ますが、おなじことをJavaScriptでやろうとすると、必要な枚数画像を展開して、ピクセルを全走査するなど、かなりヘビーな感じになります。今回はブラウザ内で完結させてみるのが目的なので、WebGLのシェーダを使ってみます。 完成品 完成品はこちらで確認出来ます。ページを開いたら、カメラ利用に許可を与えて下さい。上部のバーで除去具合

    Three.jsのオフスクリーンレンダリングとping-pongで、リアルタイム動体除去を行う - 自習室
  • Crocotile 3D v.1.0.18 - 2Dタイルチップをベースに3Dモデルを構築するソフトウェア!Win&Mac

    Unreal Engine アセット アセット-Asset Anything World - 機械学習を活用した自動スキニング&アニメーショ... 2024-07-15 AI、音声コンピューティング、3D レンダリングを行動インテリジェンスのレイヤーと組み合わせた革新的なプラットフォーム「Anything World」のソリューションがUnreal Engineプラグインとしてリリース! 続きを読む 3Dアニメーション ソフト ソフトウェア&ツール-Software&Tool Animcraft 5.0 - 様々な機能を兼ね備えたアニメーション効率化ソフト... 2024-07-15 Basefountによる様々な機能を兼ね備えたアニメーション効率化ソフトウェアソリューション「Animcraft 5.0」がリリースされていました。 続きを読む Houdini アセット アセット-Asset

    Crocotile 3D v.1.0.18 - 2Dタイルチップをベースに3Dモデルを構築するソフトウェア!Win&Mac
  • 地盤の強さ、地図で確認「地盤サポートマップ」無償公開 地震時の揺れやすさや液状化の可能性もチェック可能

    住所などから地域を検索し、その場所の「地耐力」を4段階(「強い地盤」「やや強い地盤」「ふつうの地盤」「弱い地盤」)でチェックできる。 地震時の揺れやすさや液状化の可能性、土砂災害危険箇所なども確認できるほか、学校の校区や避難所の位置もチェック可能。スマートフォンやタブレットからもアクセスできる、緊急時にも利用できるとしている。 同社は地盤サポートマップを2009年から事業者向けに提供していたが、11年の東日大震災以降、一般施主からもニーズが拡大。地盤調査・解析100万棟を記念し、一部をリニューアルして一般公開した。

    地盤の強さ、地図で確認「地盤サポートマップ」無償公開 地震時の揺れやすさや液状化の可能性もチェック可能
  • これは貴重すぎる、地盤調査データをもとにした地盤サポートマップが無料公開中 -INTERNET Watch

    ニュース これは貴重すぎる、地盤調査データをもとにした地盤サポートマップが無料公開中 (2015/6/9 06:00) 住むエリアを決める際、地盤の強度がどのくらいかは、地震などの災害に備えて知っておきたいところ。とはいえ、土地を購入して自宅を建築するのでもない限り、地盤調査を依頼するのはややハードルが高い。いま一部で注目を集めているのが、日全国の地盤情報が見られる「地盤サポートマップ」だ。これは地盤調査や地盤環境診断業務を行っているジャパンホームシールド社が、地盤調査および解析実績の100万棟突破を記念して無償で提供しているもので、同社が過去に行った地盤調査が日地図に落とし込まれており、4段階で地盤の強度が表示されるというもの。掲載されているデータはすべて実際に地盤調査が行われたスポットであるため、説得力は抜群と評判だ。IEやChromeなどのブラウザーがあれば登録不要で閲覧できるこ

  • 地盤サポートマップ #技術

    地盤サポートマップ #技術
  • 分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development

    新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます! まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って

    分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development