自分でできる ファミリーヒストリーを調べよう！ ご先祖の足跡と家族の物語を辿って作るノート｜二見書房{{ tag.name }} 本体 {{ book.topics_1['price'] }}円（税別） レーベル {{ book.label }} 発売日 {{ book.topics_1['sdate'] }} ISBN/雑誌コード {{ book.first_content['code'] }}
イベント情報
・Webメディア【教えて！おとなの自動車保険】に掲載されました。 ・バイク雑誌【月刊モトモト2023年12月号】に掲載されました。 ・テレビ東京系列【出没！アド街ック天国(2024年4月27日放送)】にて紹介されました。 ・日本テレビ【news every.(2024年5月3日放送)】にて紹介されました。 ・【埼玉新聞(2024年5月20日まちの話題)】にツバメの記事が掲載されました。 ・【春日部経済新聞(5月22日見る遊ぶ)】にツバメの記事が掲載されました。 2024年 -5月- ・5月4日(土)Nao y Papaライブを開催しました。 -4月- ・4月6日(土)あえかライブを開催しました。 -3月- ・3月23日(土)春のときめき！桜まつりを開催しました。 ・3月16日(土)三陸産の新物わかめ詰め放題を開催しました。 ・3月10日(日)よさこい応援団チャリティー演舞を開催しました。
Open Cascade テクノロジー - Wikipedia
Open CASCADE テクノロジー（オープンカスケード、OCCT）は、Open CASCADE SASによって開発とサポートが行なわれているオープンソースソフトウェアで、三次元CADやCAM、その他のための開発プラットフォームである。OCCT自体はCADやCAMといったアプリケーションではなく、C++といったプログラミング言語から呼び出して用いるライブラリである。 概要[編集] OCCTは、ソフトウェアで三次元形状を用いた表現、演算、計算を行うためのライブラリで、三次元CADやCAMなどに用いられる事が多い。具体的には、基本的なベクトル演算、行列演算に加え、幾何形状を定義するジオメトリーと、その形状をトポロジカルに管理するためのクラス（Geomクラス、TopoDSクラス）、連続する曲線や曲面の集合を表現するためのクラス（法線(Edge)に対する連線(Wire)、面(Face)に対するシ
スタジオジブリの歴史は「世代交代に失敗した歴史」 宮崎吾朗監督がジブリの現状と今後を語る：第77回カンヌ国際映画祭｜シネマトゥデイ
鈴木敏夫プロデューサーが制作したカンヌ映画祭用のトリビュートポスター - (c) 2023 Hayao Miyazaki/Studio Ghibli (c) 2024 Hayao Miyazaki - Toshio Suzuki 現地時間20日に第77回カンヌ国際映画祭で、スタジオジブリのこれまでの功績をたたえて、名誉パルムドールの授与式が行われる。三鷹の森ジブリ美術館とジブリパークも含むジブリ全体を代表して授与式に登壇する宮崎吾朗監督が、前日に合同取材に応じ、ジブリの現状と今後を語った。 美しい…『君たちはどう生きるか』ギャラリー 名誉パルムドールが個人ではなく集団に対して授与されるのは、今回が初となる。吾朗監督は「喜ばしいことです。スタジオにとってもそうですし、ジブリ美術館とジブリパークのスタッフにとっても、直接スタジオじゃない場所の仕事も評価してもらえたということになるので、ジブリ全
万博会場メタンガス爆発、消防連絡は4時間半後 高濃度一酸化炭素も：朝日新聞デジタル
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CadQuery 2 ドキュメント — CadQuery Documentation
CadQuery 2 ドキュメント CadQueryは、パラメトリック3 D CADモデルを構築するための、直感的で使いやすいPythonライブラリです。次のような目標があります。 すでに確立されている標準的なプログラミング言語を使用して、オブジェクトを人間に説明する方法に可能な限り近いスクリプトでモデルを構築します。 エンドユーザが非常に簡単にカスタマイズできるパラメトリックモデルを作成します 従来のSTL形式に加えて、STEPやAMFと3MFなどの高品質なCAD形式を出力します。 Webブラウザのみで編集および実行できる、独自仕様ではないプレーン・テキスト・モデル・フォーマットを提供します。 CadQueryの動作を参照する この Getting Started Video は、CadQueryで何ができるかを示します。ビデオはまだCadQuery 2用に更新されておらず、Free
GPT-4oを使って2Dの図面から3DのCADモデルを作る
はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です！ 先日、 OpenAIからGPT-4oがリリース されました。 いろいろGPT-4oに関して調べていると、スピードが速くなっていたり、音声も直接扱えてマルチモーダル化が進んでいたりするようなのですが、画像に関して GPT-4-turboに比べ、認識やOCRの精度が向上している ようです。 製造業という観点からすると、これは 設計図面などに活かせるようになるのでは？ と思いました。 機械部品などの設計図面は以下のように、特定の方向から部品を2次元上に落とし込んだ形で書かれるのですが、部品本体を描いている図以外に、寸法や名称といった文字も含まれた画像になっています。 このような 図と文字の複合データにおいて、GPT-4oの進化は有効なのではないか と考えました。 ※画像元URL: http://cad.wp.xdoma
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