お金をかけずともヒットは作れる！ 老舗映画サイト「破壊屋」の人が選ぶ、傑作低予算映画4本 | マネ会 by Ameba
私は2000年から続く映画サイト「破壊屋」の管理人です。 私は自分の思春期だった90年代の映画が大好きです。あのころは映画の宣伝に高額な製作費の金額がよく使われていました。私の宝物である90年代ハリウッド娯楽映画のパンフレットをいくつか調べましたが、札束で人の頬を殴るような景気のよい言葉が並んでいました。例えば…… 『クリフハンガー』 「本年度最高の製作費7,300万ドル」 『カットスロート・アイランド』 「巨費8,500万ドルを費やした」 『ターミネーター2』 「史上最高の製作費1億ドル」 『ウォーター・ワールド』 「ジュラシックパークの3倍の巨額1億7,500万ドル」 これらの数字は私が所有するパンフレットに実際に記載されている金額です。 数字の背後に「コスト削減とか知ったことか！ 景気よく金使え！」と吠えるハリウッドのプロデューサーたちの姿が目に浮かぶようです。 お金をかけたからとい
神戸製鋼のデータ改竄に関する簡単な説明など
なんでこんな記事を書こうかと思ったかと言うと、公式のリリースでは引張試験などについての説明がなく、何の知識もなかったら何言ってるかさえ読み取れないだろうと思ったから。 http://www.kobelco.co.jp/releases/1197833_15541.html 魚拓: https://megalodon.jp/2017-1017-2227-45/www.kobelco.co.jp/releases/1197833_15541.html 機械的性質って何さ？文中に頻出する機械的性質について説明する。 まず機械的性質って項目を列挙するだけで結構ある。引張強さ、圧縮強さ、剪断強さ、硬さ、曲げ性、靱性、脆性、耐摩耗性などなど。材料開発の現場では金属組織や化学的特性(耐酸性・耐アルカリ性)なども評価する。 評価方法基本的にこれらにはJISなどの規格によって定められた試験方法が存在している
“シブサワ・コウ アーカイブス”第9弾として『信長の野望・嵐世記』や『大航海時代II』が配信開始
コーエーテクモゲームスは、“シブサワ・コウ アーカイブス”第9弾として、PC用ソフト『信長の野望・嵐世記 with パワーアップキット』、『三國志IX withパワーアップキット』、『大航海時代II』を配信開始しました。 “シブサワ・コウ アーカイブス”は、ゼネラルプロデューサーのシブサワ・コウ氏の35周年を記念して、同氏が手掛けた名作をSteamストアで順次配信するシリーズです。 また、11月14日までの期間、3作品が『シブサワ・コウ アーカイブスパック Vol.9』として、30％割引でセット販売されます。 ■『シブサワ・コウ アーカイブスパック Vol.9』商品概要 【価格】4,186円＋税（30％割引） 【販売期間】10月18日～11月14日 【収録タイトル】 ・『信長の野望・嵐世記 with パワーアップキット』 ・『三國志IX with パワーアップキット』 ・『大航海時代II』
海外ゲームを覆い始めた「ガチャ」の影。課金箱「ルートボックス」が大型タイトルに組み込まれ始める - AUTOMATON
「ガチャガチャ」および「ガチャポン」を語源とする「ガチャ」と呼ばれるアイテム課金形態が日本には存在する。モバイルゲームを中心に、さまざまなプラットフォームで採用されているモデルだ。こうした文化ともいえる課金形態は、国内で広く知られていたが、現在海外でも同様の手法が大型タイトルに導入されつつある。 躍進を続ける課金箱 海外ではこうした課金形態は「Loot Box」および「Loot Crate」と呼ばれている。厳密にはガチャとは異なる定義を持つが、実態はかなり近い。現実の貨幣やそれに準ずる通貨で「箱」を手に入れ、それを開ける。箱からドロップされるものはランダムで、レアリティなどが設定されており、入手しやすい/しにくいアイテムが同様に存在するわけだ。 『Star Wars バトルフロント II』 たとえば、『Star Wars バトルフロント II』にはLoot Crateが存在しており、ゲーム
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
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