Webやスマートフォンアプリ、映像など、オンスクリーンメディアで幅広くデザイン、ディレクションを手掛けるthaの中村勇吾さん。常に期待と驚きを与え続ける、そのクリエイティブは、どんな思考、思想から生まれているのでしょうか。画面の中の世界の捉え方、現在のオンスクリーンメディアの流れのなかで感じていることなどを通じて、中村さんの「クラフツマンシップ」が垣間見える、そんな講義になりました。2018年2月6日（火）に行われた、授業の様子をお届けします。 画面の中にあるオブジェクトの質感をいかに表現するか。 今回、中村さんが用意してくれたのは、まさに"大学の講義"。規格外の驚きを与えるものをつくり続けてきた中村さんらしい発想に、受講者たちからは「そうきたか」という笑いがこぼれます。 「六本木未来"大学"なので、僕が実際に大学の講義でやっているようなことを話しても、おもしろいんじゃないかと思ったんです

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Open source wireframe kitA starter wireframe kit for quick design and prototyping your idea. Its library contains more than 150+ components and 50+ ready to use mobile screens. You can also create new components and screens easily with the help of its style guide.

Human Anatomy study:ZTL+OBJ Zbrushで作られたリアルな男性モデルのAポーズと手を下げて立っているポーズの２種類を無料で、ZTLとOBJデータとしてダウンロードする事ができます。サイズを比較するようとしても使えるし、ベースモデルとしてここから別のキャラクターを作る用に素材として使うのもありですね。

イノベーション イノベーションを起こすためのスキルを習得し、業務に活かす方法を学びます。

Ontenna（オンテナ）は、ヘアピンのように髪の毛に装着し、振動と光によって音の特徴をユーザに伝える全く新しいデバイスです。

レジャー施設やビル、駅などでスマホのマップを広げても、正確な現在地が表示されないということがあります。 実はこういったときに使用されるGPSの機能は、人工衛星の電波を受信して使用されるため、屋外での位置測定には活用できるものの、屋内となると計測が難しくなるのです。 そこで今回は位置測定をする場所を屋内に限定し、その手法を9つご紹介していきます。 屋内で位置を特定する9つの手法 Wi-Fi測位 Wi-Fiは日常生活でもよく聞くのでご存知の方も多いと思いますが、Wi-Fiのアクセスポイントとスマホなどの受信端末を使って位置測定が可能です。 複数のWi-Fiアクセスポイントを置き、それぞれ電波の強さや到達時間の違いから三点測位を演算することで位置を割り出すという方法です。 既にWi-Fiアクセスポイントは数多く設置されているため、新しい設備を用意せずに屋内測位ができ、設置コストを抑えることができ

どうも miup です。 この記事は Firebase Advent Calendar 2017 の11日目の記事です。この記事では先日弊社で行われた Firebase.Yebisu #1 での自分の発表の補足的な感じの記事です。 はじめに Firebase には RealtimeDB と Cloud FireStore の2種類のデータベースが用意されています。 これらはどちらも NoSQL のドキュメント指向データベースであり、クエリが弱いです。 FireStore の方は多少マシなのですが、それでも2つのキーに対してレンジを指定できないなど実際のサービスで利用されるような検索を実装するには機能が足りません。 そこでいい感じの検索エンジンである Algolia にいい感じにデータを流していい感じの検索を実装してみようというのがこの記事のコンセプトです。 本題に入る前に Algolia

Firebase Cloud FunctionsとGoogle Cloud Vision APIで画像に自動タグ付けに続き、Firebase Realtime Databaseに保存されたドキュメントの全文検索にAlgoliaを使ってみたので、ざっくりとした手順とサンプルを紹介します。 AlgoliaはFirebase公式のドキュメントでも紹介されている全文検索SaaSで、Node.jsのSDK経由でインデックスの登録ができる為、Firebase Cloud Functionsを使ったFirebase Realtime Databaseとの連携もしやすくなっています。 また、クライアント(Web、iOS、Androidなど)のSDKも充実しているので、簡単に検索機能を実現することが出来るようです。 Firebase Cloud FunctionsとGoogle Cloud Vision A

The original english version of this page is newer and may contain information this translation does not have! Click here to view the english version. このテキストは Sebastian Oschatz と Nils Buhlert が行った Node13 でのワークショップ「Software Engineering Patterns with vvvv」の内容を文書化したものです。 以下のリストは、vvvv の保守性と理解しやすいパッチを作成するためのパターンについて説明しています。 これらはパッチの成長とともに起きる様々な障害(保守不能に成長したパッチ、おかしな変更要求、非常識な納期)を観察し、長年の経験から見つけられたものです。 一度に

Y Combinator の Stanford での講義に基づいて作った、「スタートアップの 3 分ピッチテンプレート」では、以下のピッチの構成をお勧めしています。 課題解決策市場規模トラクションユニークな洞察ビジネスモデルチームこの最初に 0. タイトルと、最後に 8. Closing Remarks が入る、というのが一般的で分かりやすいピッチの構成です。 このテンプレートの構成ですが、Airbnb の初期のピッチ資料の構成がうまく対応していたので、それぞれを比較しながらの解説を 5/24 にしてみました。その解説の文字起こしが本記事です。 なお、下記のスライドにより、Airbnb は 2009 年に Sequoia Capital から 6,000 万円の資金調達ができたようです。

ARにおける光学的整合性、SIGGRAPH2018 Immersive Pavilion、ARx機械学習などRead less