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コンピューターの前に働いていた緑色の画面
(0) | 02015年7月2日 | 翻訳: 
CGI の年齢で育った人逹のため, green screen is just “a thing that computers do”. しかし、どのように効果ピクセルの年齢の前にこの仕事をようでした。? いくつか適当に光沢のあるグラフィックの助けを借りて, ここでは簡単な要約.
なぜ雪や紙吹雪を台無しに YouTube のビデオの品質 あなたのスポーツ チームの勝利. 紙吹雪滴. 突然, ビデオの品質はばらばらです。. なぜ? フレーム間圧縮について話しましょう, ビットレート, 不要な緑色の画面効果. 
映画理論: Neo ISN’;マトリックス三部作のザ・ワン 行列を知っていると思う? 最初のマトリックス映画が出たときも生まれていませんでした? いずれかの方法, ご存知、スローモーションの弾丸によってこの世界-は-、--シミュレーション サイエンス フィクション シリーズ, 緑色のテキストの画面, キアヌ ・ リーブスの全体の多くは、彼を作ると "真剣な顔。" あなた可能性がありますしない行列について知って、主人公は、, ネオ, 実際に世界の救い主ではない、行為は実際にちょうどあなたとほとんどみんな映画をオフに投げるつもりシリーズ全体を通してポーン. しかし、質問を頼む: ネオが1つではない場合, 誰が? - パピルスの巻物に書かれた古代文書を広げずに読む ブレント・シールズ, ケンタッキー大学のコンピューターサイエンス教授, 彼の仕事について話し合う, 20年に渡る, 「ヘルクラネウム」の焦げた巻物などの古代文書の救出.
- デトロイト空港の未来的なスクリーン, 人の位置に応じて異なるピクセルを表示する
- ガラスのテーブルが突然壊れます 強化ガラスのテーブルが突然壊れたとき、男性がコンピューターで作業しています.
- グリーンスクリーンドレス ビデオ効果のための素晴らしいグリーンスクリーンドレス.
Broken cracked TV Screen &; モニター効果- アウディRS4のへこみを修正 マットは彼を倒すために不幸があった同僚に彼のアウディRS4を残しました. マット・ワトソンは、専用であるため (とりわけ) Carwowのためのビデオを作るに, 彼は、現代自動車のアルミパネルを修理する方法を文書化する機会を取ることにしました. アルミニウムは鋼のように動作するように簡単ではありません, それはメモリ効果を持っていないので、, そして、専門家の手を必要とし, 目と忍耐の多くが修復します.
- でっち上げ: マジックサークルの充電器 この充電器を提供しています6秒のストアは、実際に日本のチョコレート株式会社の作品です. 画像メーカー. 膜中の照明効果は、実際にポストプロダクションCG効果であります. あなたは本当にどこにでも、この充電器を購入することはできません.
- 犬とアヒルのスイング アヒルと犬は幼い頃から良い友達です, そして、彼らは一緒にどこへ行きます, 場合でも、彼らが行使, 彼らは一緒に働きます.
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The world’;s ugliest music | スコット・リカード | TEDxMIA スコット・リカードは、数学の学位を持っています, コンピュータサイエンス, M.I.Tからと電気工学. プリンストン大学の応用と計算数学の修士と博士の学位. ユニバーシティ・カレッジ・ダブリンで, 彼は複雑適応システム研究所を設立しました, どこ生物学者, 地質学者, 数学者, コンピュータ科学者, 社会科学者と経済学者は、人々にとって重要な問題に取り組みます. 彼は数学について熱情的です, 音楽と科学者や数学者の次の世代を教育. - 良い父 台無しにする必要があり、私たちの子供たちを教える. 私の娘は彼女が 4 つのうちの唯一の女の子を見て max に甘やかされて育った. 笑店でかんしゃくをスローするように子供のための典型的な, 各機会で百日咳や大声は、します。. それは、ヘルプよりも害と長期的な影響の葉. 私はそれを生きることと初期の子育てでそれを実行することの両方の経験から学びました. この時代のゲームのようなものをターキン, コント ローラーに電池 , 錠剤やここではウォルマートに心を静めるまでのないこと! いくつかはこのレッスンを見つけるし、私たちは知っていると思いますすべてを学ぶ必要があります!!
- フェーズ機能キャラクタ制御のためのニューラルネットワーク 私たちは、位相機能ニューラルネットワークと呼ばれる新たなニューラルネットワークアーキテクチャを使用してリアルタイムキャラクタ制御機構を提示します. このネットワーク構造で, 重みは、入力として位相を使用して巡回機能を介して計算されます. 相とともに, 私たちのシステムは、入力されたユーザコントロールとして取り, 文字の前の状態, シーンのジオメトリ, そして、自動的に必要なユーザーコントロールを実現する高品質な動きを作り出します. ネットワーク全体は、歩行などの運動からなる大きなデータセット上のエンドツーエンド方式で訓練されます, ランニング, 跳躍, 仮想環境に嵌め込ま動きを登ります. 私たちのシステムは、したがって、自動的に、そのような起伏の多い地形上を歩くとランニングなど、さまざまな幾何学的な環境に文字が適応動きを生成することができます, 大きな岩を乗り越え, 障害物を飛び越え, 低天井の下にしゃがん. それは、位相に関連する運動の潜在変数を明示的に扱うよう当社のネットワークアーキテクチャは、LSTMsとして時系列の自己回帰モデルよりも高品質な結果を生成します. 一度訓練を受けました, 私たちのシステムはまた、非常に高速でコンパクトです, 実行時間のミリ秒とメモリの数メガバイトのみを必要とします, モーションデータのギガバイトに訓練を受けた場合でも、. 私たちの仕事は、コンピュータゲームやバーチャルリアリティシステムなどのインタラクティブなシーン内の文字を制御するために最も適切です.
- トランジスタを動作します。 現代のコンピューターは私たちの生活に革命を起こす, 実行するタスク想像を絶するだけ数十年前. これは長い一連の技術革新によって可能になった, 依存している他のほとんどすべて 1 つの基礎的な発明: トランジスタ. ゴクール J. クリシュナンについて説明します、トランジスタは、行うことができますこの小さなデバイスがすべての驚くべきもののコンピューターを使用する方法.
