マンスリーアーカイブ 5月, 2025

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[youtube https://www.youtube.com/watch?v=_7tB1r064D8&w=580&h=385] Kuon Ch.眠月玖音 source

定価と比べたら95％オフでした。 Source link

【コスプレ】ミクにリリエル、エミリアにトワ様が「ニコニコ超会議2025」に勢揃い！天使な美女レイヤー9選【写真42枚】 Source link

デベロッパーのsemiworkは5月2日、協力型ホラーゲーム『R.E.P.O.』に向けてv0.1.21をパブリックベータとして配信開始した。対応プラットフォームはPC（Steam）。本アップデートは新マップ「Avant-Garde」や新アイテム4種に加え、持ち上げにペナルティを加えるオーバーチャージシステムの実装や敵や難易度の調整をんだ盛り沢山な内容となっている。Steamのライブラリ内で『R.E.P.O.』のプロパティからベータ欄にある「beta」を選択することでプレイ可能だ。 『R.E.P.O.』は「物理演算ベース」の協力プレイ対応ホラーゲームだ。本作では重さや当たり判定など、ゲーム内のオブジェクトがすべて物理法則に従って動く。プレイヤーの目的は、廃墟から貴重品をなるべく多く持ち帰ること。ステージに点在する貴重品にはそれぞれ価値がついており、落としたりぶつけたりしてしまうと、その数値がどんどん減ってしまう。プレイヤーは廃墟に蔓延るモンスターたちから逃げつつ貴重品を集めなければならない。 このたびSteamにてパブリックベータとして公開されたv0.1.21では、新マップや新武器など多岐にわたる実装や調整がなされている。新マップ「The Avant-Garde」は博物館を舞台としたステージとなっており、プレイヤーは荒廃した博物館の内部からウラン製の大型カップや“ウンチ型”の黄金の展示品など、博物館ならではの大型アイテムを運び出すことになる。難易度の上昇に合わせてマップの内容も少々変化するようで、高難易度においてはパルクールを必要とする足場などが登場する。博物館内部は逃げ場が少ないため、突如として落下したり、敵に襲われたりしないように注意を払う必要があるだろう。 また今回のアップデートにおいては新たにPulse Pistol、Boltzap、ProdzapとDuck Bucketの4つのアイテムが実装された。Pulse Pistolは着弾すると衝撃波を発生させる銃で、当たった物体を大きく後ろに吹き飛ばす。Boltzapはクロスボウ武器で、着弾した相手に電流を流し、短期間スタンさせる。ProdzapはBoltzapの近接武器版となっており、バトンのように敵をスタン攻撃で叩くことができる。最後にDuck Bucketはアヒル型モンスター「Apex Predator」専用のアイテムとなっているようで、Apex Predatorの頭部からかぶせることで彼らの視野を奪うバケツアイテムだ。 Ver0.1.21ではゲームバランスを調整する要素も盛り込まれている。まず本アップデートから新たに「オーバーチャージ」という新たなプレイヤー状態が実装されている。オーバーチャージはプレイヤーが敵モンスターを持ち上げたときに発生する効果で、オーバーチャージ値が最大値になるとプレイヤーは大きく後ろに吹き飛ばされダメージを受ける。オーバーチャージ値の上昇率は敵の大きさに左右されるようで、敵が大きければ大きい程、持ち上げられる時間が制限されるようだ。また難易度調整においてはモンスターたちが大型アイテム以外の攻撃でひるまなくなったほか、Bowtieなどの体力が増加するなど、全体的にモンスターたちがよりプレイヤーの脅威となるような調整が加えられている。 一方でショップから購入可能なアイテムの価格がゲームに参加しているプレイヤー人数の多さに応じて減額される調整がなされたほか、近接武器の耐久値と取り回しの向上、ハンドガンやショットガンなどの銃系武器の最大所持弾薬が上昇するなど。武器全般の使いやすさが大幅に向上したかたちだ。今後モンスターと相対する場合は、どのように賢く武器を使うかがカギとなってくることだろう。 また本アップデートから使用サーバーの地域設定やパスワード設定、キック機能が実装された。これによりプレイヤーは最適なサーバーを選択し、厄介なプレイヤーと出くわさないようになることが見込まれている。ほかにも以前から注視されていた体力回復バグなどのグリッチにも修正が施されているようで、モンスターのローブが無敵化する不具合、Animal boxやIce Sawの音で敵が異常に出現してしまうといった不具合なども修正されている。パブリックベータの時点で修正内容は多岐にわたるため、気になる人は『R.E.P.O.』の公式DiscordサーバーのBeta_Announcementsに掲載されているパッチノート（英語）を確認されたい。なおパブリックベータにアクセスするには、Steamのライブラリ内で『R.E.P.O.』のプロパティからベータ欄にある「beta」を選択することでプレイすることが可能だ。 https://www.youtube.com/watch?v=KlIEvr2VCmM 『R.E.P.O.』は、PC（Steam）向けに早期アクセスとして配信中だ。 Source link

強力な敵がたくさんいます 忘却がリマスターされました、しかし、Will-o-the-wispsは、それらに対処する方法がわからない場合、戦闘が最もイライラすることがあります。これらの小さな浮遊ボールには、多くの損傷抵抗があり、それらを取り出すのが難しい強力な動きがあります。それらは、あなたのクラスとあなたがそれらに出会ったときにあなたが持っているロードアウトによって特に難しい場合があります。ゲームで最も一般的な敵ではありませんが、Will-o-the-Wispsを取り出す方法を知る価値があります。 Source link

単純に便利なだけでなく、健康管理などにも使えるスマートウォッチ。Apple Watchが人気だが、実際に購入するとどんなメリットがあるのか、モデル間でどんな違いがあるのか、他社の製品はどうなのか。これからスマートウォッチデビューを考えている人向けに情報をまとめた。 Source link

書くのを少し迷いましたが、ユースケースとしては有用だと思いましたのでこちらにまとめます。 大量のテキストに対してLLMをバッチ処理で適用して、効率改善などビジネス上の課題を解決します。 テキストが大量にある 処理内容がLLMに適している(要約、情報抽出、翻訳、内容チェックなど) Databricksの日本語マニュアルは英語からの機械翻訳がベースとなっています。私を含めて日本人のエンジニア数名でチェックはしているのですが、どうしてもチェック漏れが発生していました。以下の画像のように、英単語があると語順がおかしくなるケースが散見されていました。 新たに翻訳されたページの連絡はもらっているものの、すべてのページの目検をやり続けるには限界があります。 マニュアルページの一覧はサイトマップとして公開されているので、これをクローリングしてDeltaテーブル化します。このテーブルに対してLLMバッチ推論で一括でチェックするようにしました。 プロンプトは以下の通りです。判定結果だけでなく、理由も出すように指示しています。 あなたは日本語が流暢なDatabricksの専門家です。右のDatabrickマニュアルを確認します。日本語としておかしい箇所、特に語順の間違いに注意してください。「SDKDatabricksOAuth」のような空白を含まない英語の羅列に注意してください。語順がおかしい可能性が高いです。固有名詞が英語のままであることは許容しますが、一般用語の翻訳漏れにも注意してください。全体的に日本語としての品質が低い場合にはNG、問題がなければOKを返してください: 判定結果はダッシュボードで確認できるようにしました。 サービングエンドポイントの準備 LLMバッチ推論では高いスループットが必要になるので、Provisioned Throughput(毎回翻訳を悩むのですが、スループット配備済みとかなんですかね。要ははスループット保証型です)のモデルサービングエンドポイントを使っています。モデルはLlama 3.1 405b instructです。 ノートブック %pip install bs4 lxml %restart_python import requests from bs4 import BeautifulSoup def extract_title_and_contents(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content.decode("utf-8", "ignore"), 'html.parser') ...

写真撮影のテクニックの1つに、背景をぼかすことでリアルな景色をまるでジオラマのように見せるものがあります。 例えば、この方法を使うと実際の列車を映した写真が、まるで鉄道模型のように見えてしまいます。 これは脳の錯覚を利用していますが、その錯覚はどのようなメカニズムで起きているのでしょうか？ イギリスのアストン大学（Aston University）健康生命科学部に所属するダニエル・ベイカー氏ら研究チームは、ぼかし加工で人々の脳が簡単に騙される錯覚する原因を考察しました。 研究の詳細は、2023年5月8日付の科学誌『PLoS ONE』に掲載されました。 目次 ぼかし効果で被写体がミニチュア模型に見える錯覚「本物の列車の写真」と「鉄道模型の写真」を見分ける実験ぼかし加工で脳が錯覚する理由 ぼかし効果で被写体がミニチュア模型に見える錯覚 現実の風景を加工すると、簡単に錯視画像が作れます。 写真の被写体にピントを合わせ、それ以外（背景）をぼかすことで、なぜか被写体がミニチュア模型のように見えるのです。 上の画像は、大規模な建設現場の写真ですが、まるで赤いクレーンが小さな作り物のように見えますね。 この効果は以前から知られており、撮影後の写真に編集で「ぼかし加工」を入れたり、「チルトシフトレンズ」という特殊なレンズを使って撮影したりして表現できます。 ちなみに「チルトシフト」の「チルト（もしくはティルト）」とは、画像のピントを変える手法のことであり、「シフト」は画像の遠近感を変える手法を指します。 そして、この手法で撮られた写真は「ミニチュア風写真」「ジオラマ風写真」「チルトシフト写真」などと呼ばれており、ベイカー氏は、この錯視を生み出す技術を「fake tilt shift miniaturization（「偽チルトシフト縮小法」の意）」と呼んでいます。 「本物の列車の写真」と「鉄道模型の写真」を見分ける実験 研究チームは、チルトシフト写真の効果を詳しく調査するために、1つの実験を行いました。 この実験にはアストン大学の学生108人（男性41人、女性67人）が参加。 彼らに、1度に2つの画像（「鉄道模型の写真」と「本物の列車の写真」）を5秒間見せ、どちらが本物の列車か答えてもらいました。 ちなみに、色の鮮やかさで判断するのを防ぐため、すべての画像はグレースケール化されました。 そして本物の列車の写真は、「加工無し」に加え、背景に5種類のぼかし加工が入ったものが用意されました。 実験の結果、ぼかし加工が無い場合、参加者の正解率は67%でした。 正解率が100%でないのは、鉄道模型が精巧に作られたものであることを示しています。 そしてぼかし加工を施した5種類の画像パターンの正解率は50%付近かそれ以下になりました。 特にチルトシフト写真に該当する「列車から画像の端に向かってピントがぼやける加工」では、正解率が最も低く、わずか24％でした。 さらに「写真の上部と下部に単調なぼかしを入れただけの加工」でも、33％の正解率となりました。 この結果から、チルトシフト写真として知られるぼかし加工を入れると、人々は本物の鉄道とミニチュア模型が本当に見分けられなくなることが証明されました。 しかも大雑把にぼかし加工を入れるだけでも、私たちの脳は簡単に騙されてしまうようです。 では、どうしてぼかし加工だけで写真内の被写体がミニチュア模型のように見えてしまうのでしょうか？ ぼかし加工で脳が錯覚する理由 脳が錯覚する理由は、次のように説明できます。 私たちの目は、近くの物体と遠くの物体に同時にピントを合わせることができません。 例えば、目の前に美しい花を持ってきてピントを合わせると、背後の植物や景色はぼやけてしまうものです。 こうした目の仕組みを脳は把握しているため、「中央の花にピントが合っており、緑の背景がぼやけている画像」を見た時、脳は「花が至近距離に存在し、緑の植物は遠くにある」と感じます。 これは脳による正確な判断ですが、それゆえ、ぼかし加工によって簡単に騙されてしまうのです。 「ピントが合った列車とぼやけた背景」の加工画像を見ると、本当は同じ距離に存在しているにも関わらず、脳は「列車が自分の近くにあって、背景の線路などはずっと遠くにある」と感じるのです。 ただし、「巨大な列車の姿全体を捉えていながら、それが至近距離に存在する」ことなどありえません。 脳はこうした矛盾をなんとか修正するために、ありえそうなシチュエーションに感覚を近づけます。 つまり、「列車が非常に小さいので、目の前にあっても姿全体を捉えることができ、遠くの背景はぼやけている」と瞬時に感じてしまうのです。 これがチルトシフト写真で実物の列車がミニチュア模型に見える理由です。 そして今回の実験でチルトシフト写真の効果が実証されたことから、人間の脳が、確かにピントのずれ（ぼやけ）を利用して、網膜で得られた画像の距離やサイズを推測していることが証明されました。 また「上下だけのぼかし」という単調な加工でも脳を欺けたことから、脳の「距離やサイズを推測する作業」は、かなり大雑把なものだということも分かりました。 研究チームは、この脳の働きを「計量分析（綿密な論理をもとに統計的・数学的に分析すること）ではなくヒューリスティック（経験則や先入観に基づく直感的で素早い判断）である」とも述べています。 さらにベイカー氏は、「この結果は、私たちのサイズ認識が完璧ではなく、状況に影響される可能性があることを示しています。また、視覚システムの驚くべき適応性を浮き彫りにしています」と付け加えました。 人間は瞬時に判断する能力が優れて入るものの、その判断結果はかなり大雑把であり当てにならないことがあります。 多くの事故の原因が、この大雑把さに起因している可能性は否定できないでしょう。 人間の脳は素早く直感的な回答を出せるがゆえに、錯視で騙されやすくもなっていると考えられるのです。 「ぼかし加工でミニチュア模型に見える」錯覚は、人間の脳の知覚判断の方法や優先順位を解明するのに役立ちます。 これら人間の高度な手法は、今後ロボット工学やコンピュータビジョンなどの分野に影響を与えるかもしれません。 全ての画像を見る参考文献New research sheds light on how human vision perceives scalehttps://www.aston.ac.uk/latest-news/new-research-sheds-light-how-human-vision-perceives-scaleReality Blur: How Our Eyes Fool Us Into Misjudging...

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