Microsoft Research、ホロポーテーションを移動車から使えるようにした「Mobile Holoportation」を公開
Microsoft Research、ホロポーテーションを移動車から使えるようにした「Mobile Holoportation」を公開 2016-11-24 Microsoft Researchは、HoloLensを利用した遠隔コミュニケーション「Holoportation（ホロポーテーション）」をスタジオから車で使用できるようにした「Mobile Holoportation」を映像と共に公開しました。 Holoportationとは Holoportationとは、人の3Dモデルを圧縮しリアルタイムに世界のどこにでも伝送し再構築させる3Dキャプチャ技術をHoloLensと組み合わせたシステムです。遠隔にいるユーザー同士が物理的に同じ空間に存在しているかのようにコミュニケーションできる技術として話題になりました。 そんなHoloportationの最新情報として、大掛かりなスタジオから車で
証明写真のように公共設置で顔を90秒で3Dスキャンしてくれる卵型フォトブース「LUNA」。ソーシャルVR使用のリアルなアバター作成などへ活用
証明写真のように公共設置で顔を90秒で3Dスキャンしてくれる卵型フォトブース「LUNA」。ソーシャルVR使用のリアルなアバター作成などへ活用 2016-11-29 Wolfprint 3Dは、VRなどで使用するリアルなアバターを作成するために、高品質な3Dスキャン技術を提供するエストニアベースのスタートアップです。 同社が開発する「LUNA」と名付けられた卵のような小型キャビンフォトブースは、ユーザーが入ると6台のカメラで顔周囲をスキャンしてくれます。90秒というスピードで読み込みリアルな3Dモデルに仕上げます。 LUNAは、証明写真やプリクラのように利用者が課金（カード決済）しタッチスクリーンなどを操作してセルフで撮影します。 将来的には、ショッピングモールや空港など世界中の街へ設置したいと構想しており、現在までに、タリン（エストニア）、ロサンゼルス（米カリフォルニア州）の敷地内にLUN
[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみた - Qiita
本エントリの目的 この度，勉強を兼ねて，ライブラリを使わずにDeep Learning (ディープラーニング) を実装したので，ご紹介致します．言語はPythonです． ただし，参考にした書籍があります．本エントリでは，その書籍の紹介と，その書籍に記載されたJavaコードを元に，Pythonで再実装したコードについて説明をします． 背景 最近のAIブームの火付け役として，ディープラーニングが注目を浴びていることは，今更ここで述べるほどのことではないと思います．最近この手の本が大量に出版されていることを鑑みても，その注目度の高さが容易に伺えます． ただ，世の中皆が皆AIを専門に仕事をしているわけではありませんし，むしろそのような方は本当に一部の層に限定されます．多くの人は， 今ディープラーニングに直結した仕事をしているわけではないんだけど，近い将来AIがインフラとして導入されることを考えると
![[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1f85ca83ccd70251d6fa3661a771ed773e4fe41c/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTEwMTM4JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTA0OTA4MTY3P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1lMjQxOTBkMTEzZjRiN2JlYWE1ZDYxM2U2YmM4OWI1OA%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D222a058aa2470aae3f5b9080ae8026bb%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBNb3JpS2VuJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9YTY0MjJhMTZkNjA2ZDU4MWYwMjE1YTE3N2RmYjU3MDg%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9b156d7fcff22c238e07050dacc99a5c)
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