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NYT VR: Virtual Reality by The New York Times

NYT VR: Virtual Reality by The New York Times
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Introducing 360 Video on Facebook By Maher Saba, Engineering Director, Video Starting today, 360-degree videos will begin rolling out in News Feed. Our goal at Facebook is to connect you with the people and things that matter, every single day. Over time, we’ve seen that people enjoy more immersive content in their News Feeds. This is one reason video has been so successful on Facebook, and we’re excited to take it a step further with 360 video. To create 360 videos, a special set of cameras is used to record all 360 degrees of a scene simultaneously. In the future, imagine watching 360 videos of a friend’s vacation to a small village in France or a festival in Brazil — you’ll be able to look around and experience it as if you were there. There are a number of publishers sharing new 360 videos on Facebook today, including Star Wars, Discovery, GoPro, LeBron James & Uninterrupted, NBC’s Saturday Night Live, and VICE.

Machine-Learning-Tutorials/README.md at master · ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials ENTiTi Creator - augmented & virtual reality content creation platform Samsung GALAXY Note4 DAS tête : 0,366 W/kg et le DAS corps : 0,382 W/kg. La mémoire utilisateur est inférieure à la capacité totale de la mémoire, en raison du stockage du système d'exploitation et des logiciels permettant le fonctionnement du téléphone. La mémoire utilisateur disponible varie selon l’opérateur de téléphonie mobile et peut changer après des mises à jour logicielles. Toutes les spécifications et descriptions fournies par la présente peuvent différer des spécifications et descriptions du produit.

Deep Learning Tutorial | khanrc's blog 위 링크의 요약번역. 딥러닝의 키 컨셉과 알고리즘에 대해 살펴본다. 여기선 다 뺐지만, 본문에서는 자바 코드도 소개하고 있다. 내가 잘 모르는 부분일수록 본문 그대로 번역하기 때문에 앞부분이 요약이 많고 뒤로 갈수록 본문 내용을 다 포함한다. Perceptrons: 초기 딥러닝 알고리즘 퍼셉트론이란 두뇌의 인지 능력을 모방하도록 만들어진 인위적인 네트워크를 의미한다 single perceptron은 하나의 linear classifier와 같다. Feedforward Neural Networks for Deep Learning Feedforward NN. Beyond Linearity 그러나 이것만으론 부족한 것이, 결국 linear들의 집합이기 때문에 activation function은 linear하다. Training Perceptrons 일반적인 딥러닝의 supervised learning 알고리즘은 backpropagation이다. 에러는 다양하게 계산할 수 있으나 MSE(mean square error)가 일반적이고, 이 에러를 최소화하도록 가중치를 조정하는데 이 때 쓰이는 방법이 stochastic gradient descent다. stochastic gradient descent, 즉 SGD는 그냥 번역하자면 확률적인 gradient descent로 매 이동시마다 전체 데이터셋을 다 사용하는 것이 아니라 일부만 뽑아서 사용한다. 이 gradient descent를 수행할 때, error의 미분을 구해야 하는데 이를 구하기 위해서는 output node부터 시작해서 거꾸로 진행해야 한다. Hidden layer universal approximation theorem에 따르면, 하나의 히든 레이어로 모든 펑션을 표현할 수 있다. The Problem with Large Networks 2개 이상의 히든 레이어를 사용할 때, 더 높은 레이어는 그 전 레이어에 한단계 더 높은 추상화를 더한다고 볼 수 있다. Autoencoder Flu Illness 더 자세히 살펴보자.

Augmented Reality – The Past, The Present and The Future | Interaction Design Foundation Augmented reality has come a long way from a science-fiction concept to a science-based reality. Until recently the costs of augmented reality were so substantial that designers could only dream of working on design projects that involved it – today things have changed and augmented reality is even available on the mobile handset. That means design for augmented reality is now an option for all shapes and sizes of UX designers. Augmented reality is a view of the real, physical world in which elements are enhanced by computer-generated input. A Brief History of Augmented Reality (The Past) Augmented reality was first achieved, to some extent, by a cinematographer called Morton Heilig in 1957. Author/Copyright holder: Morton Heilig. Then in 1968, Ivan Sutherland the American computer scientist and early Internet influence, invented the head-mounted display as a kind of window into a virtual world. The Current State of Play in Augmented Reality (The Present) Author/Copyright holder: Sonk54.

PlayStation VR | Réalité virtuelle Découvrez le nouveau prototype Caractéristiques principales Le nouveau casque PlayStation VR de réalité virtuelle est équipé d'un écran OLED de 5,7 pouces d'une résolution de 1920 x RGB x 1080. Ce nouvel écran étend le champ de vision, permettant d’avoir une image nette même en mouvement. PlayStation VR propose un rendu en 120 fps. RNN Tutorial Part 3 - BPTT와 Vanishing Gradient 문제 – Team AI Korea – We do Artificial Intelligence WildML의 세 번째 RNN 튜토리얼입니다. RNN 모델을 학습하는데 사용되는 핵심 알고리즘은 Backpropagation Through Time (BPTT)와, 기본 RNN 모델에서 발생하는 vanishing gradient 문제에 대해 조금 더 심도있게 다뤘습니다. 이전 번역 포스트들과 마찬가지로 영문 버전을 거의 그대로 옮겨왔고, 번역에 이상한 점을 발견하셨거나 질문이 있으시다면 댓글로 달아주세요! Recurrent Neural Network 튜토리얼의 세 번째 파트입니다. 이전 파트에서는 RNN을 아예 처음부터 구현해 보았지만, BPTT 알고리즘이 어떻게 gradient를 계산하는지에 대해 깊숙히 들어가지는 않았었다. 이번 파트를 제대로 이해하기 위해서는 편미분과 기본 backpropagation 알고리즘의 동작에 대한 이해가 필요한데, 이 부분에 대해서는 여기와 여기와 여기를 순서대로 읽어본다면 큰 도움이 될 것이다. Backpropagation Through Time (BPTT) RNN의 기본 계산 수식을 다시 적어보자. st=tanh(Uxt+Wst−1)^yt=softmax(Vst) Loss (에러)도 이전에 cross entropy로 정의했었고, 그 식은 아래와 같다. E(yt,^yt)=−ytlog^ytE(y,ˆy)=−∑tEt(yt,^yt)=−∑t−ytlog^yt 여기서 yt는 시간 스텝 t에서 실제 단어이고, ^yt는 우리의 예측값이다. 우리의 원래 목표는 파라미터 U, V, W에 대한 에러의 gradient를 계산해서 Stochastic Gradient Descent (SGD)를 이용해 좋은 파라미터 값들을 찾는 것임을 기억하자. 이 gradient들을 계산하기 위해선 미분의 chain rule을 사용한다. ∂E3∂V=∂E3∂^y3∂^y3∂V=∂E3∂^y3∂^y3∂z3∂z3∂V=(^y3−y3)⊗s3 위 식에서, z3=Vs3이고, ⊗는 두 벡터의 외적이다. 그러나, ∂E3∂W에 대해서는 (U에 대해서도) 상황이 조금 다르다. tanh와 그 미분값 그래프

How to Shoot Virtual Reality: Seven Basics to Launch You Toward Virtual Virtuosity - MovieMaker Magazine What works and what doesn’t on a virtual reality set? The technology has landed at a price point accessible to low-budget independent moviemakers, and for VR-makers, sharing the experiences is essential if we are to push the art form forward. Here are some standard practices evolving right now. 1. Acquire the Right Gear There are a variety of affordable VR camera options in the consumer and prosumer markets. Currently, the Kodak Pixpro SP360 4K Action Cam gives the most bang for the buck and comes with a variety of helpful accessories. Whichever camera you decide is best for your project, you’ll want to see footage shot on it before purchasing it. 2. While many stories could, technically, be shot in VR, some subjects will lend themselves to the medium more than others. As VR still has a novelty to it for many viewers, it’s smart to keep the runtime on your story short. Consider what shooting in 360 degrees could bring to your story. 3. Reality bytes. 4. 5. 6. 7.

Escape game VR : GoGlasses a testé Virtual Room - GoGlasses Virtual Room est un escape game VR mêlant réflexion et immersion. Un cocktail réussi qui a déjà conquis le cœur des premiers utilisateurs. Le nôtre également. Un an. > Lire aussi : Carte de France des salles d’arcade en réalité virtuelle by GoGlasses : où trouvez les meilleurs espaces VR de France ? Ainsi, cet escape game VR peut accueillir jusqu’à quatre joueurs en simultané, où collaboration, communication et observation seront les maîtres-mots pour accomplir différentes missions. « Plus on est, plus c’est cool », nous précise Vincent. « Le but est que toutes les personnes entre 12 et 70 ans puissent y jouer. Ici, le rôle de GoGlasses n’est pas de spoiler l’expérience. Virtual Room est certes une expérience en réalité virtuelle, mais elle n’en demeure pas moins collaborative et sociale. Infos pratiques :

최적화 기법의 직관적 이해 :: 다크 프로그래머 일전에 최적화 기법에 대해 정리하는 글(기계학습 - 함수 최적화 기법 정리)을 썼었는데, 지금에 와서 보니 너무 수식만 가득한 글이었던 것 같습니다. 그래서 수식보다는 좀더 직관적으로 이해할 수 있으면 좋겠다 싶어서 다시 글을 적어 봅니다. 최적화 문제하면 언뜻 수학 문제로만 보이지만 영상처리를 비롯하여 다양한 분야에서 조금만 이론적으로 깊게 들어가도 최적화 문제로 귀결되는 경우가 많습니다. 1. 먼저, 최적화(optimization) 문제란 어떤 목적함수(objective function)의 함수값을 최적화(최대화 또는 최소화)시키는 파라미터(변수) 조합을 찾는 문제를 말합니다. 예를 들어 카메라 캘리브레이션에서 카메라의 파라미터(초점거리 등)를 찾는 문제, 서로 다른 시점에서 찍은 두 카메라 영상에서 3D 정보를 복원하는 문제, 비디오 영상에서 비디오를 촬영할 당시의 카메라의 궤적을 복원하는 문제, 사람에 대한 비디오 영상에서 사람의 관절의 움직임을 스켈레톤(skeleton)으로 모델링하는 문제, 고저가 있는 지형에서 목적지까지의 차량의 에너지(연료) 소모를 최소화하는 이동 경로를 찾는 문제 등이 모두 최적화 문제에 해당됩니다. 이 때, 만일 목적함수가 f(x) = 2x + 1 등과 같이 하나의 파라미터(변수)로 되어 있다면 일변수 함수에 대한 최적화 문제가 되며 f(x,y) = xy - x + 5 등과 같이 여러 개의 파라미터(변수)로 되어 있다면 다변수 함수에 대한 최적화 문제가 됩니다. 또한 목적함수가 f(x1,x2,... 그리고 목적함수 외에 파라미터가 만족해야 할 별도의 제약조건이 있는 경우를 constrained optimization 문제, 별도의 제약조건이 없는 경우를 unconstrained optimization 문제라 부릅니다. 2. 최적화 문제를 푸는 가장 기본적인 원리는 비교적 단순합니다. <그림 1> 그림출처: 3. <그림 2> 일차미분을 이용한 최적화 원리 <그림 3> 일차미분을 이용한 최적화 예

How to Design the Best UI for Room-Scale VR – Virtual Reality Pop As virtual reality becomes more and more mainstream, we, the designers and developers, are starting to build in bullet-proof techniques and processes to make VR environments and experiences fun, believable, practical and seamless. Here are some things I’ve learned about designing a user interface (UI) for room-scale VR interactive experiences. What types of UI elements are there in VR? Most of our notions of VR originate in cinema and gaming. There are small particularities in the building of a 360-degree environment, but I have found it’s always useful to start with something you know and then adapt for the new medium. There are 3 UI options* in VR that I have encountered: Diegetic UI This is all the information that makes up the 3D environment. Spatial UI These are non-realistic objects or flat designs that are positioned in the 3D space with added depth, light, focus and sized to fit, like any other object in the environment. Non-diegetic UI *ref. What you should keep in mind Scale it down.

HoloKit: Open Source Mixed Reality for Everyone ‘데이터’를 똑똑하게 만드는 오픈소스 기술 12종 데이터 분석이나 머신러닝 같은 기술이 관심을 모으면서 데이터와 관련된 오픈소스 기술들이 점점 늘어나고 있다. 활용 분야도 실시간 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 모니터링 등 다양하다. 다음은 최근 몇 년 사이 등장한 오픈소스 중 데이터와 관련된 기술들이다. ■ 추천 알고리즘 ① 셀던 셀던은 영국 캠브리지대학 소속 데이터 과학자들이 모여 만든 기술이다. ▲셀던 추천 시스템 구조 예(사진 : 셀던 홈페이지) 셀던은 공식 홈페이지를 통해 다양한 머신러닝 기술에 셀던을 활용할 수 있다고 설명한다. e커머스 분야에서 적당한 고객에 상품을 추천할 수 있고, A/B 테스트 등에 활용해 추천 알고리즘을 최적화할 수 있다. ▲셀던 오픈소스 구조(사진:셀던 홈페이지) ② 프리딕션IO 프리딕션IO도 영국에 있는 데이터과학자들이 만든 기계학습 도구다. ▲프리딕션IO 예제 (출처 : 슬라이드쉐어 ) 프리딕션IO는 2012년 처음 공개됐으며, 올해 3월 e커머스 위한 기계학습 기술인 ‘e커머스 템플릿 엔진’을 따로 만들어 배포했다. ▲프리딕션IO를 적용할 수 있는 분야들(사진 : 프리딕션IO 홈페이지) ■ 데이터 분석 ③ 에어로솔브 ‘에어로솔브’는 에어비앤비가 개발한 머신러닝 소프트웨어다. ▲에어로솔브를 활용한 ‘프라이스팁스'(사진 : 에어비앤비 블로그) ▲에어로솔브를 활용한 이미지 분류. ④ 피노 피노는 링크드인이 개발한 실시간 분석 기술이다. ▲링크드인 서비스에 피노를 적용한 구조 전후(사진 : 링크드인) ▲링크드인 서비스에 피노를 적용한 구조 전후(사진 : 링크드인 블로그) ⑤ 펄사 펄사는 이베이가 만든 실시간 분석 플랫폼이자 스트림 프로세싱 프레임워크이다. 2015년 초 오픈소스 기술로 공개됐다. ▲이베이가 공개한 ‘펄사CEP’ 구조(사진 : 이베이 블로그) ▲이베이가 공개한 ‘펄사 분석 파이프라인’ 구조(사진 : 이베이 블로그) ■ 데이터모니터링 ⑥ 에어로플로우 에어플로우는 에어비앤비가 만든 오픈소스 소프트웨어로, 데이터 파이프라인을 관리하고 모니터링할 수 있는 도구다. ⑦ 나이아가라파일 ■ 데이터시각화

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