イギリスのおじいちゃんが作った「自動朝食マシン」の動画がYouTubeに公開されて人気になっています。巨大なからくり装置のような見た目が圧巻です。 制作者は69歳の元パイロット、ピーター・ブラウンさん。ボタンを入れると装置が動き出し、トースト、ゆで卵、ドリンク、さらに新聞まで自動で用意してくれるというものです。ゆで卵はきっちり半熟になるよう調整されていたり、コーヒーと紅茶を選べるようになっていたりと、細かい気配りもばっちり。食べ終わるとテーブルクロスを引いて食器の後片付けまでしてくれます。 めっちゃでかい自動朝食マシンできたよー まずは新聞でも読んでお待ちください 理科の実験チックな装置でゆで卵を作ります 2つのティーバッグが用意されておりコーヒーか紅茶かを選べます 人形がトースターを動かしているかのような演出も楽しい感じ 最後は食器ごとテーブルクロスを巻き取ってお片付け 装置は友人と一緒
『ぷよぷよ』を手がけたコンパイルの創業者である仁井谷正充氏の新作落ちものパズルゲーム『にょきにょき』が、2016年7月9日開催の「Bitsummit 4th」にて一般公開されました。 『にょきにょき』は“同じ色の「にょきにょき」を揃えて並べ、おじゃまを降らせ相手のフィールドを妨害して勝利を目指”というシステムの対戦型パズルゲームで、まずは3DSソフト『にょきにょき たびだち編』として2016年末に800円で配信予定。基本的な部分は『ぷよぷよ』シリーズと同じですが、発火(連鎖)と攻撃(おじゃまを降らせる)タイミングがプレイヤーに委ねられているのが最大のポイントです。 ■誕生秘話 そもそも本作は「『ぷよぷよ』初心者が上級者にボコられて、それから遊べなくなる」という問題点の解決策を手探りした結果生まれた作品なのだとか。また「ぷよぷよの限界を乗り越えるゲームを探っていたところ、本作のアイデアが生ま
ことしの新入社員は、働き方が「人並みで十分」と考える割合が6割近くに上り、バブル期を上回って過去最高になったとする調査結果がまとまりました。 このうち、働き方については「人並み以上に働きたい」と答えた割合が34.2%だったのに対して、「人並みで十分」が58.3%に上りました。これはバブル期直後の平成4年の53.3%を上回り、これまでで最も高い割合です。また、働く目的については、「楽しい生活をしたい」が41.7%と過去最高を更新し、「経済的に豊かになる」が27%と上昇に転じた一方、「自分の能力をためす」は12.4%、「社会に役立つ」が9.3%で、ここ数年減り続けています。 日本生産性本部は「売手市場で学生の就職活動への負担が減り、就職難のときのように人より上に行きたいと考える人が減ったのではないか。仕事より私生活を優先したいという今の世代の意識も反映されている」と分析しています。
トラブルの原因分析について、このところ2回にわたって考えてきた(「熱気球の浮上、または原因分析のシステムズ・アプローチについて」・「経験から学びすぎることの危険 ~ゆらぎある事象の原因分析について」 )。原因分析の手法にこだわっているのは、それが「学び」と「成長」の鍵だからである。自らの能力を向上させ、成長するためには、仕事の結果(成果)から学ぶべきだと、わたしは信じている。個人も、組織集団も、である。 仕事の結果としてトラブルが生じたら、そこから素直に学ぶ。成功からも学べるが、失敗から学ぶ方が、記憶に強く残るからだ。そして(当然ながら)すべてに成功できる人なんていない。あの本田宗一郎だって、「自分は失敗ばかりしていた」と言っているくらいだ。他人から見たら成功でも、自分ではそこに足りない点を見る、というのがこの経営者の卓越した点だったのだろう。 さて、繰り返すが、『根本原因』Root Ca
サーバレスアーキテクチャ構成にしたときに 実際のところ、どれくらいの料金になるのか気になったので算出してみようと思います。 (あくまでシミュレーションしたものでAWS側で値段や計算方法が変わったりするため、責任は負いかねますので導入する際は自己責任でお願いします。) AWSのどこにどれくらいの料金がかかっているのか知ることは大事だと思ったのですが、トータルだとなかなかまとまってなかったのでまとめてみました。 間違ってたらご指摘いただけると助かります。 サーバレスアーキテクチャって何?って方はこちら参照してください 世界に先駆けてAWSサーバレスアーキテクチャでユーザ認証とAPI認可の実装をしてみた AWSサーバレスアーキテクチャでCloudFrontからWAFをかけてAPI Gatewayを呼ぶ Lambda+RDSはアンチパターン 全部教えます! サーバレスアプリのアンチパターン とチュ
要旨 理化学研究所(理研)脳科学総合研究センター神経適応理論研究チームの豊泉太郎チームリーダーらの研究チーム※は、神経回路型ハードウェア用いて複数の感覚入力を独立した成分に分解するためのアルゴリズム[1]を開発しました。 騒がしいパーティー会場で、複数の話者の話し声の中から注目する人の声を聞き分けることができるように、脳は複数の感覚入力を独立した成分に分解して処理することができます。この処理を「独立成分分析(ICA)[2]」と呼びます。これまで、計算機上でICAを実現するためのアルゴリズムが提案されていますが、神経ネットワークを模倣した神経回路型ハードウェア[3]への実装はさまざまな制限があり困難でした。 研究チームは、複数の信号源が混在する感覚入力を表現する入力神経細胞と感覚入力の中から元となる信号源の成分(独立成分)を抽出する出力神経細胞との間のシナプス強度[4]を、経験に応じてどのよ
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