液晶と電子ペーパーのデュアルディスプレイでノートPCライクな使い方もできるAndroidタブレット「OKPad」
香港のメーカーであるBluegenが、液晶ディスプレイと電子ペーパーのデュアルディスプレイを搭載し、ノートPCライクな使い方もできる低価格帯のAndroidタブレット「OKPad」を発表しました。 Dual Screen OKPad: Double the Screens, Double the Potential by Bluegen — Kickstarter https://www.kickstarter.com/projects/bluegen/dual-screen-okpad-double-the-screens-double-the-potential E-Ink touchscreen and IPS panel collide in dual-screen laptop — $199 Bluegen OKPad all-in-one launches on Kicksta
text-to-handwriting 手書き風ノートを生成するツール
saurabhdaware/text-to-handwriting は、手書き風フォントを使って手書きされたかのようなノートの画像を作れるオープンソースのツールです。 ローカルでサーバを立て、日本語の手書きフォントをアップロードすれば日本語の手書き風ノートを生成することができました。 ノートを撮影したように影をつけたり、スキャナで取り込んだ風に画像を加工したり、それをまとめてPDFにもしてくれます。 ノートの形式や文字の色、フォントサイズなどいろいろなパラメータをいじれるので、うまくやればパッと見には手書きで書いたようにしか見えないレポートを作ることもできるかもしれません。 手書きの提出物を求められることの方が問題という話もありますが。
フリーハンドで描いた似顔絵が、リアルな顔写真に変換される学習アプリが登場
AIが生成するリアルなのに実在しない人の顔画像がネットをにぎわす昨今、ディープラーニング(深層学習)で手書きの顔を現実的な画像にするアプリが脚光を浴びている。 このアプリは、フリーハンドでざっくり描いた似顔絵からおそろしくリアルな顔画像がリアルタイムで生成されるもので、完成度が低い絵からもイメージに近い顔が作れるという。 それって顔？ってレベルの線画でも、うまいこと特徴をおさえた顔になるからもうびっくり！絵心がない人にもやさしげな最新アプリの仕事っぷりがすごすぎた。 DeepFaceDrawing: Deep Generation of Face Images from Sketches 絵が苦手でもリアルな顔を作れるアプリDeepFaceDrawing こちらは香港城市大学と中国科学院の研究者が共同で開発したDeepFaceDrawingのデモ映像だ。彼らはディープラーニング(深層学習)
Processingでゼロから学ぶプログラミング・ビジュアルアート - cocopon.me
ビジュアルアートを題材に、プログラミングおよびその表現技法の基礎習得を目指すための教材です。 ビジュアルアートは実行結果が視覚的でわかりやすく、プログラミング未経験者・初学者でも直感的に楽しく学んでいけるのが特徴です。 多摩美術大学統合デザイン学科で開講するソフトウェアデザインの講義資料として作成していますが、プログラミング・ビジュアルアート入門者に向けて広くお使いいただけるよう配慮しています。
Wired Elements
A set of common UI elements with a hand-drawn, sketchy look. These can be used for wireframes, mockups, or just the fun hand-drawn look. The elements are drawn with enough randomness that no two renderings will be exactly the same — just like two separate hand-drawn shapes. Component Showcase View on Github Sponsor this project Here's a simple demo: Using wired-element controls to change a sketchy
AIベンチャーが実現した“99.2％”手書き文字認識ソフトの重要性──日本企業がAIを導入できない理由とは
AIベンチャーが実現した“99.2％”手書き文字認識ソフトの重要性──日本企業がAIを導入できない理由とは（1/2 ページ） 「Tegaki」という日本語の手書き文字認識（OCR）サービスがある。そのソフトはディープラーニングなど機械学習のアルゴリズムを用い、認識精度は99.22％という精度で、平仮名、片仮名、漢字、数字、アルファベット、記号を認識できる。申し込み用紙やアンケート用紙など、複雑な形式の紙からでも正確に手書き文字を読み取れるという。8月23日に企業向け提供を始め、有料ながら個人も使えるように調整中だ。 例として、公式サイトには江戸川乱歩『青銅の魔人』を複数人で手書きしたものをTegakiで認識したサンプルが公開されている。 「通り」が「通いり」に、「レール」の音引きが全角ハイフンになっているほかは手書き文字を正しく認識しているようだ。他社のOCRサービスでは約7割の認識精度に
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説」 http://qiita.com/tawago/items/931bea2ff6d56e32d693 スタンフォード大学の学生さんのレポート「Recognizing Handwri
JavaScriptでゴリゴリ実験サイトを作ったよ | fladdict
fladdict.netのトップをリニューアル。JavaScriptの実験場にしてみた。久しぶりにゴリゴリJS書くと、かなり楽しい。 古き良きゼロ年代のFlash実験サイトはほぼ絶滅してしまったわけだけど、それを現代のJSとHTMLでやり直してみたらどうなるか？そんな感じのスタディ。使用ライブラリはpaper.jsとprocessing.js。時間があるときにcreate.jsも導入してみたいけど、ざっと見た感じcreate.jsは冗長すぎてスケッチには向かないと思う。スマホだと重すぎてだと動かないので、時間あるときに分岐するようにしたい。 最近はインターネットも成熟化したのか、グラフィック、インタラクション、プログラミングを三位一体でする人が減ってる気がする。分業化が進んでいるのだろう。インタラクション系がわかるエンジニアは需要があるわりに、新しい人が学ぶ機会が昔にくらべれば激減している
Mathematicaで任意画像の輪郭を数式に変換する - チューリング不完全
330個の1000次方程式によるまどかマギカ pic.twitter.com/QnuOhXQfiT— りんご (@aomoriringo) November 27, 2013 上記のような、任意の画像の輪郭を数式に変換するプログラムを紹介します。 発端 Wolfram|Alphaには「Person Curve」と呼ばれる類の検索結果が存在し、「Barack Obama Curve」「Hatsune Miku like curve」とか検索すると、その人物・キャラを表したパラメトリック方程式とそのプロット結果が表示されます。 これについては以下に示すようにたくさんの記事があり、存在自体は早くから知っていました。 数式が解明されてしまった初音ミク。その他キャラクターを色々試してみました | 猫と杓子 http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1305/02/
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Make simple drawings in AR with Just a Line
Illustratorで作図した円は歪んでる、という事を説明する図が話題に
InVision, now featuring Freehand
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子宮の形にそって動く精子のテスト
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