競技プログラミングで解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック
競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
「スマート」ガラスを用いた画像認識技術――電源も電子回路も不要 - fabcross for エンジニア
「スマート」ガラスを通過する光線が、後方面（右端）で光エネルギー集中スポット・パターンを生成し、ディープラーニングにより手書き数字の識別が可能になる。 IMAGE COURTESY ZONGFU YU ウィスコンシン大学の研究チームが、電源や電子回路、センサーなどを必要としない「スマート」なガラスを用いた画像認識技術を考案した。サブ波長サイズの気泡や異相が多数配置されたガラス材料において、画像から発射された光が反射や回折、吸収を繰り返した後、ガラス後方面で一定の光エネルギー集中スポットを生じることを利用し、ディープラーニングを通じて画像認識を実現するというもので、研究成果は、2019年7月8日発行の『Photonics Research』誌8月号に掲載されている。 顔認識をはじめとして、人工知能ニューラルネットワークによる画像認識は、様々な分野で開発されている。画像認識におけるひとつの問題
なぜ作ったゲームが面白くならないのか？基礎にして奥義「フロー理論」｜かえるD
そろそろ、ゲームデザインの話もしていこうかと思う。今回は、ゲームが面白いとはそもそも何なのか？そもそもゲームとはなんなのかを紐解き、そこからどうすれば面白くなるのかを書いていこうと思う。 そして、最初に本記事の結論を書いておく。 ・ゲームとは学習を嗜好品化したものである ・人が学習から面白いと感じるには条件がある＝フロー理論この二つが、本記事の結論である。面白いと思ったら、この先を読み進めていただければ幸いだ。 そもそもとして、今回の記事をnoteに書こうと思った理由の一つとして、毎年新卒に向けて同じような話をするのだけれど、ずっと張り付いて教えられるわけでもないし、必要になったタイミングで情報を提供しないと、なかなか身に付かないので、これ参考にすると良いよというような似たようなまとまったリファレンスがほしかったのだ。でもそのようなリファレンスは存在しないので自分で書こうと思った次第だ。
［CEDEC 2014］「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
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