最近、研究や仕事に使っているMBPをMacportsからHomebrewに完全移行しました。 OpenNI一式のインストールはMacだとinstall.shを叩かないといけなくて(sudoがいるし)、/usrに入ってしまうので管理しにくいなと思っていたので、Homebrewでインストールできるようにしてみました。 GitHub(https://github.com/totakke/homebrew-openni) に公開してあります。 関連ファイルは/usr/local以下にインストールされます。モジュールやライセンスの登録は手動でやらないといけないという点が少しめんどいですが、OpenNIのサイトからダウンロードして展開してinstall.sh叩いて…よりは楽かなと思います。 README.mdに使い方が書いてありますが、ここに日本語の使い方を書いていきます。 1. 準備まず、必要なFo
「Ctrl+K」に「行末まで切り取り」と設定したいところなのですが,「行末まで選択」にしました.「Ctrl+W」に「切り取り」を設定したので,「Ctrl+K→Ctrl+W」で行末まで切り取ることができるようにしました. マクロを使えばもう少しいろいろとできるみたいですが,取り急ぎは十分です.
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "データジャーナリズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2017年8月) データジャーナリズム(英: Data journalism)は、調査報道の手法の1つである。大規模なデータの集合体をフィルタリングし解析することで、新たな解釈を作り出すことを目的としており、データ駆動型ジャーナリズム(英: Data driven journalism)とも言われる。 インターネット上で自由に得られるオープンデータを扱い、オープンソースとして公開されているツールで分析を行う。データジャーナリズムは様々な領域において新しい基準を見いだすこ
9月12日(水)より、Google ストリートビューにて、未来館内をご覧いただけるようになりました。 展示フロア内はもちろん、当館のシンボル展示で有機ELによる世界初の"地球ディスプレイ"「Geo-Cosmos(ジオ・コスモス)」もご覧いただけます。 大きな地図で見る
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(猫認識として有名)[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
約350個のLED照明、直径2.5mの超大型送風機、iPad上に表示されるアニメーション、そして音楽。COGのプログラムではこれらの要素がすべて連動し、ユーザーにまったく新しいエクササイズ体験を提供する。その技術面を担当したライゾマティクスの齋藤精一とパーティーの清水幹太は、スポーツとテクノロジーの関係をどのように捉えているのだろうか。 —齋藤さんと清水さんはCOGのプロジェクトのなかで主に技術面を担当されたとのことですが、それぞれの具体的な役割を教えていただけますか。 清水「僕の立場をひとことで言うと、テクニカルディレクターです。伊藤(直樹)が考えた体験設計に基づいて、いまなら技術的にこういうことができるから、こういう演出を絡めてみてはどうだろうということを、なかば実現できるレベルで提案し、なかばいい加減に言い放って、その技術的な引き出しをどんどん開けていくのが僕の役割でした」 齋藤「僕
Evernote の検索は強力です。高度な検索構文は、単純なテキスト検索項目のように見えるかもしれませんが、作成日や含まれている内容のメディアの種類(音声、画像など)、作成された場所でもノート検索ができるようにしてくれます。以下は最も一般的な検索演算子とその例の一覧です。 演算子 説明 例
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