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?: "エラトステネスの篩" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年6月) エラトステネスの篩 (エラトステネスのふるい、英: Sieve of Eratosthenes) は、指定された整数以下の全ての素数を発見するための単純なアルゴリズムである。古代ギリシアの科学者、エラトステネスが考案したとされるため、この名がついている。
どんどん戦略的になる。AIに｢かくれんぼ｣させるとこうなる2019.09.24 14:0021,000 岡本玄介 ゾンビが繁殖した時の参考になりそう。 非営利団体のAI研究企業OpenAIが、人工知能にかくれんぼを学習させてみました。いくつか動かせる障害物を自由に使わせ、閉鎖された空間と開放された空間にて、何日も並行して何百万回も鬼と子を対決させた結果…？ あ、バーチャル空間での実験です。 AIは自ら、6つの戦略を編み出したのだそうです。もしかしたらゾンビや連続殺人鬼から逃げるとき、大いに参考になる可能性がありそうです。 bOinGbOinGが取り挙げた動画をどうぞ。対戦ゲームみたいでおもしろいですよ！ Video: OpenAI/YouTubeルール使われたのはオブジェクト（箱）とランプ（坂道）とバリケード（壁）。鬼はLiDERのようなセンサーを持ってるので子との距離を知ることができ、ま
1080pのアニメを4K解像度にアップコンバートできる高速のオープンソースのアルゴリズム「Anime4K」がGitHubで公開されています。Anime4Kは機械学習や統計的アプローチを使用していないにもかかわらず、ニューラルネットワークを使って二次元画像をハイクオリティにアップスケーリングできる「Waifu2x」の300倍以上も高速で、リアルタイムでアニメをアップスケーリングすることが可能となっています。 GitHub - bloc97/Anime4K: A High-Quality Real Time Anime Upscaler https://github.com/bloc97/Anime4K 画像やムービーをそのまま拡大すると、サイズは大きくなってもノイズが乗ってしまって画質が落ちてしまいます。そのため、画像やムービーを拡大するためには、アルゴリズムを利用して適切な処理を行う必要が
前から行ってみたかったイサムノグチ展に行く。 場所は 東京都現代美術館 （MOT）。（TOPページどうにかならないかな。。） 以前YESオノヨーコ展をやっていて行きたかったのだけど、行けなかった。今回初。 嗚呼、確かに。 コンテンポラリーでここまで行くとうなるしかない。 まさに抽象そのものを形に表したような彫刻や絵の数々。 様々な理解や認識を超える。 以下作品リストから -ツーイコールワン -この場所 -エナジー・ヴォイド -無言の歩み -オクテトラ -モエレ沼公園 中でもヒットしたのは、「この場所」と「エナジーヴォイド」 花崗岩を切り出し、表面加工して、しかもそれを７片に分けた上で、くっつけてる。なんというか、直感的には古代中国の占いに使われた亀の甲羅みたいな風情なんですが、なにか訴えかけるものがあります。 エナジーヴォイドはただ圧巻。全ての曲線と実体が複雑に絡み合って全体を構成。巨大な
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Travelling salesman problem|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の
初めましての方もこんにちは、さだこえ (@sadako_a_ ) と申します。 DeNAに新卒で入社後、現在は株式会社FOLIOのデジタルプロダクトデザイナーとして、オンライン証券のUIデザインに従事しながら、スタートアップのデザイン支援を副業で行っています。 今記事では、主にアプリの機能として欠かせないPush通知に焦点を当て、記事を執筆します。 Push通知とはご存知の通りPush通知とは、アプリやwebサービスで何か変更や更新があった場合にお知らせをする機能です。一般的にこの業界で言われるPush通知は、Apple Push Notificationを指していることが多いと思われます。 その理由の1つとして、AndroidはPush通知に関してユーザーの許可を取る必要が無いからです。（ダウンロードする際にオプトインされるため、許可率は100%になる。） iOSやWeb Browser
There is an ongoing debate about whether or not designers should write code. Wherever you fall on this issue, most people would agree that designers should know about code. This helps designers understand constraints and empathize with developers. It also allows designers to think outside of the pixel perfect box when problem solving. For the same reasons, designers should know about machine learn
UNC、1枚の画像から着用する衣服（シワや折り目など細部含む）を再構築する手法を発表。仮想試着システムやキャラクタアニメーション等に応用 2018-05-21 米国ノースカロライナ大学チャペルヒル校（UNC）の研究者らは、1枚の画像から衣服のモデルを再構築する手法を発表しました。 論文：Detailed Garment Recovery from a Single-View Image 著者：Shan Yang, Tanya Amert, Zherong Pan, Ke Wang, Licheng Yu, Tamara Berg, Ming C. Lin （左：元画像、右：本提案手法の出力結果） 本稿は、単一視点の画像から、人体の3Dモデルと着用する衣服を計算し再構築する衣服復元アルゴリズムを提案します。衣服の全体的な形状だけでなく、シワなどの細部も復元します。 本提案手法は、人体データセ
今日知った面白い論文。 EverCopter: 落ちてしまったドローンの給電のために、如何にドローンの位置を認識するかの論文。世の中には画像の顔認識のライブラリに溢れていることから、機体の頭に人の顔の画像を貼り付けて認識させる。… https://t.co/cDLgbKXjOm
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This paper introduces a deep-learning approach to photographic style transfer that handles a large variety of image content while faithfully transferring the reference style. Our approach builds upon the recent work on painterly transfer that separates style from the content of an image by considering different layers of a neural network. However, as is, this approach is not suitable for photoreal
Netflixは3月16日木曜日（現地時間）、5段階評価システムを撤廃し、近日中に｢いいね／よくないね｣のシステムに切り替えると発表した。 NetflixのCPO（最高プライバシー責任者）ネイル・ハント（Neil Hunt）氏は2017年1月、Business Insiderに対し、5つ星のレビューシステムを廃止したいと語っていた。ユーザーが作品を気に入ったのかどうかが分かりにくいためだ。 ハント氏は｢問題は、ユーザーが無意識に評論家になろうとすることだ｣と述べた。作品を5段階で評価するとなると、ユーザーは｢作品をどれだけ楽しめたか｣ではなく、｢作品の質｣を客観的に評価しようとしてしまう。 例えば、あなたが｢ばかばかしい映画｣を楽しんだとする。楽しかったのだが、評価には｢星2つ｣をつけてしまう。｢良質の映画｣ではないからだ。これはNetflixにとって問題だ。あなたがこの映画を｢気に入らな
By Thomas Hawk Facebookは性的または暴力的なコンテンツや、および人身に実際の危害を及ぼす、または公共の安全を直接脅かすおそれがあるコンテンツなどがアップロードされると削除すると規定しています。以前にピューリッツァー賞受賞作品である「ベトナムの少女」を削除したことがあったように、「削除するべきコンテンツ」の判断は難しい場合もありますが、Facebookの内部資料がリークされ、実際に削除されるコンテンツはどのようなルールに従って選ばれているのかが明らかになっています。 International - Facebook’s secret rules of deletion http://international.sueddeutsche.de/post/154543271930/facebooks-secret-rules-of-deletion Facebookはコンテ
ニコニコ動画を運営しているドワンゴが11月15日、FC2動画等のコメント機能がドワンゴの特許を侵害しているとして、運営元のFC2とホームページシステム（大阪市）を東京地裁に提訴した（ 参照：IT mediaビジネスオンライン ）。 ドワンゴとFC2は7月に「ブロマガ」の商標権を巡ってお互いを提訴しており、訴訟合戦の様相を呈してきた。 ネット上では「著作権を侵害しまくって来たドワンゴがどの口で」「盗人猛々しい」等、辛辣な意見が多い。しかし、今のニコニコ動画は違法動画を減少し、多くのアニメの公式配信を行ったり、ニコニコ生放送で声優やクリエイターの生トークを配信したりと、日本のアニメには欠かせない存在だ。なので、アニメファンの私としてはドワンゴを応援している。 しかし、特許侵害の訴えが正当か否かは全く別問題だ。この特許訴訟はどちらが勝つのか、パテントマスターとして詳しく追求したい。 ドワンゴの特
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
目次 はじめに 解析結果についての解説 ファイナルファンタジーIV ファイナルファンタジーV ファイナルファンタジーVI ドラゴンクエストV ドラゴンクエストVI ドラゴンクエストI・II ドラゴンクエストIII ロマンシング サ・ガ2 ロマンシング サ・ガ3 技術資料 ファイナルファンタジーIV ファイナルファンタジーV ファイナルファンタジーVI ドラゴンクエストV ドラゴンクエストVI ドラゴンクエストI・II ドラゴンクエストIII ロマンシング サ・ガ2 ロマンシング サ・ガ3 今後の予定 おわりに はじめに ゲームの内部で起こっている処理を推測するのはなかなか難しいものです。ユーザーサイドから見れば、ゲームの内部処理はほとんど「ブラックボックス」のようなものです。ユーザーサイドでは「(内部で複雑な処理が行われた末の)最終結果」しかわかりませんし、ゲーム中の様々な要素(各種パラメ
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