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macOS 13.4 VenturaではmacOS 13.3.xリリース後に濁点を利用する日本やアクセント記号を利用するドイツ/フランスなどのマルチバイト文字を利用する地域で問題となっていた、Unicodeの正規化形式(NFD/NFC)問題によりダブルクリックでファイルが開けない問題[1, 2]も修正される予定です。

Apple、開発者向けに「macOS 13.4 Ventura」や「iOS/iPadOS 16.5」、「iOS/iPadOS 15.7.6」のRC版を公開。来週にも正式リリース。

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“焼け野原からやり直し　“なんかこう、補給や兵站がなくて前線で戦う人たちが戦死ではなく餓死で倒れていく、かの太平洋戦争と同じ構図がここにもあるんじゃないかと思うんですよね。” / “やまもといちろう 公式ブログ - 山中伸弥さんのi… https://t.co/5aeBaU9VQz”

— Yoheiさんのツイート

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今日のユーチューバー(2019-12-10)

ラッシーの原価安すぎ - YouTube

エデン���店来たよー（＾Ｏ＾） - YouTube

なんかカレーがトレンドらしい。

ラッシーはカレーに会うよな。カレーの辛さと相性がいい。というか酸味と辛さって相性がいいよな、なんかしらないけど。

むかしボルツがあった頃は、辛いカレー食べた後、飲んでた。ボルツなくなっちゃったなよな。

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立花孝志さんは数字を持っています - YouTube

宏洋。立花孝志と山口組の関係を指摘した動画が9万再生らしい。すごい！と。しかもなぜか広告もついてる、と(笑。

まあ胸中複雑だろうな。自分で言ってるように、他人の動画を紹介しただけの動画なのに、と。

そうなんだよな。俺は動画やってないけど、ブログでも、自分で力作と思った記事はあまり注目されない。一方で、まあこんなの常識だけと、ついでに言及しておくか、という程度の記事が、案外ウケたりする。胸中複雑。

ちなみにこのブログ、アフィとかやってない。amazonの書籍へのリンクも、単にリンク張ってるだけで、俺にとって何の収益にもなってない。そもそもやり方とか知らないし。なので安心してクリックしていただいて結構。

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不穏なことが起きそう - YouTube

みずにゃん。N国党なんて乗っ取っても借金だらけでうま味がないと思ったのだが、N国党と立花孝志個人の間で借金の押し付け合いになる可能性がある、と。なるほどね。でもN国党に金を貸してる債権者としては、立花孝志個人が返済できるわけないから、N国党に対して返済請求するよね。

立花孝志個人に借金を押し付けて、立花孝志個人は破産してチャラなんてのは、債権者が許さないと��うのだが。まあぶっちゃけ俺的にはどうでもいいって感じだが。N国党も立花孝志もN国に金を貸してる人も、みんなのたうち回って苦しめばいいんじゃw。それを承知でやってるんだろうから。

N国党に関係したいという人って、どうにも俺には理解が難しいのだが、そういう面倒が楽しいって人なのかな。プログラマとかもプログラミングって楽しいんだけど、その楽しさがあまり理解されないように、俺が理解できないだけで、そういう面倒なことが楽しいってことなのかな。

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“ジョブズが居なくなると円筒形筐体作る伝統”

— コメント#2399291 | Apple、デザインを刷新したMac Proを公開 | スラッシュドット・ジャパン (via gatya)

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Volume

In-development project from Or Fleisher and Shirin Anlen is a tool that employs Machine Learning to calculate depthmaps in 2D media and convert it with 3D information, which can then be applied into new works.

For example, the video below takes the dance scene from Pulp Fiction and places it in AR:

Volume is a tool, based on machine learning method for storytellers to convert 2D materials to 3D spaces. In this website we demonstrate the experiments made with the tool thus far.

Our goal is to develop Volume into an end-to-end solution that encourages easy access into story, archival and cultural reconstruction.

In a time when machine learning is affecting every aspect of our lives and algorithms augment our skills and capabilities, we aim to experiment with a new visual language based on an expressive collaboration between humans and machines.

Volume is a response to the growing interest in investigating and exploring reality through immersive digital platforms. Inspired by the Kinect, NYU researches and recent success of methods that achieve 3D depth predictions, Volume uses a state-of-the-art machine learning approach to construct the third dimension. Using a Convolutional Neural Network, the core model is able to learn through “observing” RGBD images and build a comprehensive understanding of how to reconstruct 2D pixels in a 3D space. Currently Volume is in production and is being developed as an end-to-end web app, easily accessible and able to receive any input desired – from 2D images to moving sequences – on any device and aims to support content for AR, VR and web platforms. Its models can be used for many applications which in turn can help support research efforts.

Whilst the results are not perfect as yet, they certainly are interesting. You can sign up for updates and check out some in-browser examples at the project website here

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Amazon:「JIMI」 USB Port Extension

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小林@ARおじさんさんのツイート: “Qloneっていう3Dスキャンアプリを今日発見したんだけど面白いアプローチだった アプリ専用のマーカーを印刷してそのマーカーの上に物を置いてクルクル回ると3Dスキャンができちゃう 多少荒いけどデプスセンサーなしでこれだけ出来たら凄い #qlone… https://t.co/FBrO9oRREB”

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学位取った後に在籍していた理研では、全く雑用がなかったので、朝から晩まで暇だった。ヒマなので朝から晩までお茶部屋で雑談していた。それでも時間があったので、余った時間に研究していた。でも今よりずっと論文書けてた。https://twitter.com/SciCafeShizuoka/status/630308305680740352 … 田中聡久（かな入力）さんが追加 サイエンスカフェin静岡 @SciCafeShizuoka 「研究者を働かせる秘訣は雑用をさせないことだ、彼らは���もすることがなくなると勝手に研究を始めるから。」というポリシーの研究機関があったと思います。どこだったかな…　日本じゃないことは確か (*_*) https://twitter.com/minchikafractal/status/630300670151671812 …

田中聡久（かな入力）さんはTwitterを使っています (via windsock)

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原理はわからない、しかし実際に力は生みだされている、という謎だらけのEMドライブですが、こと宇宙開発という観点においては高く有望視されています。前述のようにEMドライブは電力だけで動作するため、従来のロケットのような燃料や酸化剤をロケットに搭載する必要がありません。実際にはロケットを宇宙空間に打ち上げるだけの燃料は必要ですが、ひとたび無重力の宇宙に達してしまえば、太陽光による電力さえあれば無限に航行することも可能になるため、火星など遠く離れた惑星へとたどり着くための技術として期待する見方が広がっています。 そんなEMドライブについて、世界の宇宙開発をリードするNASAも実物を用いた実験を行っていたことが明らかになっています。リークされたNASAの科学者による以下の報告書では、EMドライブを真空容器の中で動作させたところ、電力1キ��ワットあたり1.2ミリニュートンの推力が発生していたことが記載されています。(PDF)Q-Thruster In-Vacuum Fall 2015 Test Report.pdf - Google Drive このリークした報告書は研究者による査読が行われている段階のものであり、まだ正式なものではない状態となっています。 実験では、振り子状の装置にEMドライブを設置して動作させたところ、持続的な力が発生することを確認したとのこと。 マイクロ波を発生させる装置の概念図が記載されています。この装置を用いて周波数1937MHzのマイクロ波を発振させています。 以下の図は、EMドライブの本体である「誘電体装荷空洞 (dielectric loaded cavity)」の中で発生する電界(赤い矢印)と、磁界(青い矢印)の様子を示したもの。 力が生まれる原理をはじめ、EMドライブの仕組みを正確に理解するにはまだ時間が必要なようですが、とにもかくにもその効果はNASAにおいても確認されたことになります。今後、「未知の力」がどのように解明されることになるのか、関心が集まりそうです。

原理未解明の常識破りの推進装置「EMドライブ」が実際に動作することをNASAも確認していたと判明 - GIGAZINE (via junmyk)

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Nose Zone

Smartphone game by Brad Dwyer utilizes the iPhone X Truedepth camera to turn your face into a controller:

Using the power of the new TrueDepth 3d camera, Nose Zone makes your face the controller. Destroy the targets by pointing at them with your nose! Make it to the bonus round before the timer runs out to earn more time and compete for the highest score. 

Official website here

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ケイ「Hypercardを思い出してみるがいい。あれはなぜ成功した?ハイパーリンクは誰でも理解できるし簡単だ。けどAutomaterは?なぜ誰も使わない?なぜ失敗した?便利だがよくわからないからだ。つまりハイパーリンクくらい簡単にしなければ、ただビジュアル化しただけでは失敗する」

Ryo Shimizu on Twitter: ケイ「Hypercardを思い出してみるがいい。あれはなぜ成功した?ハイパーリンクは誰でも理解できるし簡単だ。けどAutomaterは?なぜ誰も使わない?なぜ失敗した?便利だがよくわからないからだ。つまりハイパーリンクくらい簡単にしなければ、ただビジュアル化しただけでは失敗する」 (via otsune)

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ｍacOS、ユーザー名を「root」ロック解除連打でアンロックできる絶望的な脆弱性が発見される : IT速報

ｍacOS High Sierraにおいて、ユーザー名を「root」とし、パスワードを未入力のままロックを解除連打でアンロックできてしまうバグが発見されたと話題。

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EVデロリアンに搭載、液晶インパネをご紹介

さて、先日の住宅展示場であったイベントで初披露した液晶インパネ。魅力が分かりやすいよう動画にまとめました。もとは「EVに必要なデータを運転中も見やすくしたい」というのがきっかけで始まったプロジェクト。ところが完成してみると、車速データが取れるクルマであれば普通のガソリン車でも搭載可能な、面白いアイテムになりました。設計・製作はTさん。さすがです！

しかもベースはMacOSなので、インパネ内にiPhone画面が表示できます。つまりカーナビも表示可能だし、Siriももれなく付いてきますw　EVデロリアン、喋るクルマに進化です。未来がどんどん身近になっていきます。

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A Computer Vision System’s Walk Through Times Square

Video from deepython demonstrates an object recognition neural network framework applied to footage taken in New York:

This is a state of the art object detection framework called Faster R-CNN described here https://arxiv.org/abs/1506.01497 using tensorflow.

I took the following video and fed it through Tensorflow Faster R-CNN model, this isn’t running on an embedded device yet.

Link

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ゆきまさかずよしさんのツイート: “ラズパイノート「pi-top」 https://t.co/aNYP1MIUd3 キーボード部を手前にスライドさせると自作ハードウェア拡張スペースになる(小型ブレッドボード「イノベーターズ・キット」が付属。 ラズパイ付き$319.99、ラズパイなし$284.99 https://t.co/XfdhCVjrUT”

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the stringbike uses a rope and pulley drive system instead of a traditional chain