スマートフォンのスクリーンから出るブルーライトが目に害を及ぼすかのような、広告やヘッドラインを見かけることがありますが、果たしてこれは真実でしょうか。 ブルーライトと失明に関連性はない実のところ、ブルーライトは睡眠の妨げにはなっても、目を傷めるという科学的根拠はありません。 眼細胞が自然に含有する化学物質とブルーライトが結合すると、細胞を傷つける可能性があるとする研究が今夏発表されたことを受けて、最近、米国眼科学会(AAO)は「スマートフォンのブルーライトは失明させない(目を傷めない)」とはっきり宣言しました。 問題の研究では、人間の眼から採取した細胞が使用されたわけではなく、人間の眼はまさにこの種のダメージを防ぐ力が備わっているからです(ですから、眼の健康とは無関係な問題を研究していたことになります。この実験ついては、情報サイトVergeに詳しく掲載されています)。 昨年、別の研究のタイ
swiftだけでゲームが作れると聞いて興味があったので公式のサンプルコードを触ってみる。 普通はunityとかを駆使して作るイメージがあったけどそんな必要もないらしい。 今回動かしたデモ Pathfinder:GameplayKitの経路探索システムの基本的なデモ デモ結果 実行環境 Swift4,Xcode9 Pathfinder_ BuildTest 概要 GameplayKitは、iOS、OS X、およびtvOSでゲームを構築するための基礎ツールとテクノロジーのコレクション 洗練されたゲームを構築、進化、維持するには、十分に計画された設計が必要 GameplayKitは、最小限の労力でモジュラーでスケーラブルなゲームアーキテクチャを設計するためのアーキテクチャツールを提供している 優れたゲームを作成するには、一般的なゲームの仕組みの問題を解決する複雑なアルゴリズムを導入する必要がある
今回は、GoodpatchのUIデザイナーにヒアリングし、UIデザインを理解するためのおすすめ本をまとめました。 次のような人に特におすすめです。 UIデザイナーになったばかりの人 もっとUIデザインについて勉強したい人 サービス、アプリ開発に携わるエンジニア・ディレクターの人 目的別に6つのカテゴリに分けてご紹介します。あなたの関心に沿ったトピックから、 気になる本を見つけていただけると嬉しいです。 1. UIデザインを基礎から理解する ユーザーインターフェース(UI)とは何なのか、どんなデザイン要素があるのか、UIが機能する環境とは?、どうやって作ってリリースするのか…UIデザインを始めるために、まずは基礎知識を網羅しましょう。 ■ はじめてのUIデザイン 改訂版 この本は、著者の1人である吉竹遼さんが「UIデザインを体系的に学ぶための本が少ない」という課題感から企画されました。そのた
この記事はWWDC2017のNatural Language Processing and your Appsのセッションをざっくり日本語に訳したものになります。適宜「※」にて簡単な補足を入れています。何か間違っていたら編集リクエストをお願いします。 イントロダクション 自然言語を入力、出力するアプリにおいてユーザ体験を大幅に向上させうる自然言語 APIについて紹介します。 ファーストパーティアプリにおける事例 iMessageを立ち上げたとします。固有名詞である「Vatnajökull」を入力しようとしますが、Batmanなど異なる変換候補が出てきてしまっています。 ここでNewsアプリを立ち上げてアイスランドのことが書かれた記事を読んでみます。この記事の中には「Vatnajökull」などの固有表現も出てきます。ここで機械学習の力を借りつつ自然言語処理をして名前を抽出します。 もう一度
Vision.frameworkの顔検出ができるサンプルアプリを作成しました。 最近Vision.frameworkを使ったアプリ作りをしたんですが、その時は感覚で使っていた部分もあったので改めて勉強してみました。 備忘録としてサンプルコードもGithubにあげてみたので参考いただけたら幸いです。 機能 カメラロールで選択した静止画像から顔検出します。 デモ 動作環境 swift4 xcode9 ソースコード github.com 参考にした記事 今回のサンプルは以下の素晴らしい記事を参考に実装しました。 ・顔検出 [iOS 11] 画像解析フレームワークVisionで顔認識を試した結果 | Developers.IO ・カメラロールから写真を選択 [Swift3]カメラロールから写真を選択する
Let’s be honest. We, the human race, will eventually create robots that will take over the world, right? One thing that will be super important to our future robot masters will be good depth perception. Without it, how will they know if it’s really a human they’ve just imprisoned or just a cardboard cutout of a human? One way they can do this is by using depth maps. Before robots can use depth map
iOS11のVision.frameworkで遊んで見た。 結構導入まで色々手こずったことがあったので備忘録として残しておく。 環境 ・swift4 ・xcode9.4.1 参考にしたサンプルコード GitHub - shtnkgm/VisionFrameworkSample: iOS11のVisionFrameworkのサンプル サンプルコードの解説 今回は上記のサンプルコードを取り込んで遊んでみることにした。 使い方や解説については以下の記事が参考になる。 iOS11のVision.frameworkを使ってみる やったこと 資材をダウンロードして展開して、xcodeで開いて見ました。 詰まったこと ファイルを開いてビルドすると以下の警告と異常が表示される。 インストールして開くと 警告2件 ・swift4に変換してね ・ユーザーセッティングを推薦のものにアップデートしてね 異常1件
今回は厚い胸板をつくる「腕立て伏せ」。Tシャツの似合う厚い胸板を作ることができます。バーベルやダンベルなどの道具も必要なし。丁寧にしっかり行えば5分で十分。さあ、テレビを見ながら、みんなで筋トレ始めましょう! 歳のせいか、最近カラダがたるんできたな・・・と感じているアナタ。やろうやろうと思いながら先延ばしにしているアナタ。最新の科学的理論に裏打ちされた「効率的な筋トレ」で、かっこよく健康なボディーを最速で手に入れよう!自宅でテレビを観ながら出演者と一緒に汗を流す5分間の筋トレ番組です。 【放送情報】 NHK 総合 8月27日(月)、28日(火)、29日(水)、30日(木)夜11:50~ 「みんなで筋肉体操」http://www4.nhk.or.jp/P4975/ 「NHK_PRインタビュー『筋肉体操で、理想のボディーを手に入れよう!』」http://www6.nhk.or.jp/nh
漫画家さくらももこさん死去 53歳 アニメ「ちびまる子ちゃん」原作者 2枚 人気アニメ「ちびまる子ちゃん」などで知られる、漫画家のさくらももこさんが15日に、乳がんのため死去していたことが27日、分かった。53歳。さくらプロダクションが公表した。 27日夜にさくらさんの公式ブログが更新され「さくらプロダクションからのお知らせです」と題した文面で、訃報が伝えられた。 同サイトは「さくらももこは、平成30年8月15日午後8時29分、乳がんのため永眠いたしました。(享年53) これまで温かい応援をして下さったファンの皆様、お世話になりました関係者の皆様に深く感謝致しますとともに、ここに謹んでご報告申し上げます」と伝えた。 1984年に漫画家としてデビューしたさくらさんが30周年を迎えた際の「30年間、良い事も大変な事もいっぱいありましたが、私は作家としてとても幸せな月日を送らせていただいています
ARKit 2.0では、「画像トラッキング」という新機能が加わりました。既知の2次元画像を検出・トラッキングできるので、ポスター等の現実世界に存在する2D画像を基盤にしてAR体験を開始することができるようになる、というものです。これを聞いて「あれ、その機能、既になかったっけ」と思った方もいたのではないでしょうか。 その既視感はある意味では正しく、ARKit 1.5で既に「画像検出」という機能が追加されています。 では、これらはどう違うのでしょうか?ARKit 1.5の画像検出機能を強化したものが2.0の画像トラッキングで、リプレースされたのでしょうか。それとも別々の機能として共存しているのでしょうか。 結論としては後者で、それぞれ強みを持つ別々の機能として共存しています。 コンフィギュレーションの違い まず実装面でみると、ARKit 1.5で搭載された画像検出は、検出対象とするリファレンス
はじめに こんにちは。 つい先日、Apple純正のゲーム開発フレームワークである「SpriteKit」を使ったゲームアプリをリリースしました。 「Bumping Ball+」というタップ操作のみで簡単に遊べる、シューティングゲームです。 SpriteKitの動きや操作感などが気になる方は気楽に遊んでみてください。 ダウンロードはこちら 背景 私はSwiftで書きたかったということと物理演算を使いたかったという2つの理由で、Spritekitを採用しました。ゲームアプリであればcocos2d-xやUnityなどが有名ではありますが、簡易的に物理演算を使いたかったということと学習コストの低さを優先して、今回これらは採用しませんでした。 より本格的なゲームを作りたい方やC++が得意な方はSpritekitをわざわざ採用する理由は少ないかもしれません。unityなどはAndroidでもビルドできま
はじめに Microsoft Azure の画像認識サービス Custom Vision Service をご存知でしょうか? 今回はみんなが大好きなあのお菓子 「きのこの山」と「たけのこの里」が判別できるか試してみます! 画像認識のチュートリアルです このサービスを使うことにより、機械学習の知識がなくても、AIを試すことができます。 画像認識や判定、Azure を試しに使ってみたい方向け Custom Vision Serviceとは Microsoft Azureで提供される画像認識サービスです。 自分の持っている画像を学習させることで、その画像が何かを当てるための仕組み、機械学習のモデルを作ることができます。 特定のドメイン用に最先端の画像分析をカスタマイズしたり、埋め込んだりできる シナリオに合わせたカスタマイズが可能 シンプルなインターフェイスを使用して、画像識別モデルを簡単に作
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