「3秒クッキング 爆速エビフライ」篇 - YouTube
今日のテーマは3秒で調理するエビフライ。 一体、どのようにして3秒で仕上げるのでしょうか。 驚異の調理スピードにご注目下さい。 「2つの帯域がLTE専用」というフルLTEの特徴を表現するため、 2つのレーンからエビが飛び出す調理装置等は全て今回の撮影の為に開発/製作されました。 エビが飛び出すスピードと、小麦粉、玉子、パン粉、炎、それぞれがふき出すタイミングは、 全て綿密な計算と、検証によりプログラミングされています。 また、調理風景はCGを使用せず、実写にて撮影を行いました。 この動画でぜひ、フルLTEの速さをご体感ください！ フルＬＴＥについて詳しくは、https://www.nttdocomo.co.jp/support/area/full-lte/ ※本調理法は危険ですので、絶対にマネしないでください。 ※使用した食材は撮影終了後、スタッフがおいしく頂きました。
発明の年表 - Wikipedia
発明の年表（はつめいのねんぴょう）は、特に重要な技術的発明を時系列に列挙したものである。 発明の時期（具体的な日付）は常に論争の的になっている。同じ時期に複数の発明家が独自に発明したこともあれば、原形となる発明が世に知られず、後世の発明家がそれを改良したものが一般に知られている場合もある。ここでは、不明瞭な点がある場合は最初に一般に知られたものを採用している。 旧石器時代の発明時期は不明瞭であり、新たな発見によって塗り替えられることが多い。 不明: 音楽、言語、文化 260万年前（BP）: オルドワン - 打製石器（東アフリカ） 165万年前: アシュール文化 - より進化した打製石器（ケニア） 50万年前: 住居の建設[1] 50万年から25万年前: 火を操り、食物や水を滅菌または調理し始めた（東アフリカ）[2] 50万年から10万年前: 被服[要出典] 40万年前: 顔料（ザンビア）[
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
Ken Kawamoto・Works
View this page in Japanese/English 河本健 / Ken Kawamoto ソフト開発/ハード開発/データ解析を駆使して「無くても死なないけどちょっと欲しい」ものを作ります。開発、アイディア出し、講演の依頼もお気軽にお問い合わせください。 受賞歴 2015 VRC クリエイティブアワード審査員特別賞 2015 Maker Faire Bay Area 2015 Best in Class Award 2015 ニコニコ学会β研究してみたマッドネス最優秀賞 2013 Mashup Awards 9 最優秀賞 2013 Mashup Awards 9 ハードウェア賞 2013 ICMIB2013 Best Presentation Award Tempescope 2012年11月〜 詳細 部屋の中に雲を出したり、雨を降らしたりする物理ディスプレイです。明日の天
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