理系にゅーす

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動画

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1: 2015/09/18(金) 07:27:24.02 ID:???.net
類人猿:チンパンなど、一度見た動画の内容1日後も記憶 - 毎日新聞
http://mainichi.jp/select/news/20150918k0000m040129000c.html


 類人猿のチンパンジーやボノボが、一度見た動画の内容を1日後でも記憶していることが分かったと、京都大野生動物研究センターの平田聡教授(比較認知科学)と京都大霊長類研究所の狩野文浩特定助教(動物心理学)が発表した。長期記憶を持つ能力は、人間に限られると考えられていたが、類人猿にも同様の能力があることが証明されたとしている。米科学誌「カレントバイオロジー」電子版に17日掲載された。

 平田教授らはチンパンジーが興味を持ちそうな30秒程度のドラマの動画2本を制作。一つは左右2枚あるドアの一方から着ぐるみのキングコングが突然飛び出し、人間からバナナを奪うという筋書きで、もう一つはキングコングが人間に襲いかかり、人間が近くにあった道具(おもちゃのハンマーと剣)の一方を取って反撃する内容。

続きはソースで

ダウンロード (3)

【榊原雅晴】

引用元: 【認知心理学】類人猿のチンパンジーやボノボ、一度見た動画の内容1日後も記憶

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1: 2015/09/03(木) 18:20:33.95 ID:???.net
ネット上に氾濫する成人向け動画コンテンツ、ほぼ無料で見られてしまうこともあって、多くの人々が中毒状態になっている。
まさしく“猿”のように一日中そういった動画を漁ってしまうことが、海外では大きな社会問題になっているのだ。

■2万人の若者を対象に調査

そんな中毒により、人々が社会的孤立を深めるという研究結果が明らかになってきた。BBC放送の取材に対して、スタンフォード大のフィリップ ジンバルド氏は、約2万人の若者(男性)を対象にした調査での、おそるべき結論について語っている。

調査対象の2万人の若者たちによる「そういった動画の視聴は、週に約2時間半も費やされている」という。氏は、これらの男の子たちは、彼女といる時ですらそういった「動画を早く見たい」と思っていると指摘。
その理由は、動画の中の女性たちは「なんでも受け入れてくれる」からだという。氏によれば、そうやってリアルでの関わりを希薄化させ、最終的に社会との接点をなくしてく悪影響があるという。

続きはソースで

0


 
http://mogumogunews.com/2015/08/topic_12331/

引用元: 【調査】成人動画の見すぎに脳の縮小効果 また社会的孤立深めるなどの問題も

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1: 2015/08/13(木) 17:42:34.87 ID:???*.net
海洋研究者らのグループが「撮影された中で史上最大」として投稿した巨大サメ「ディープブルー」の動画が話題を呼んでいる。動画の再生回数は13日までに210万回を超えた。

メキシコ西部ラパスを拠点に活動する保護団体「ペラジオス・カクンジャ」の推定によれば、この巨大な白いサメは体長約6.1メートルで、年齢は50歳。メキシコ沖合のグアダルーペ島付近で発見されたという。

研究グループの責任者が10日、おりの中にいる観察隊や小魚のそばを泳ぐ2013年の映像をフェイスブックに投稿、拡散している。CNNでは映像の信ぴょう性を確認できていない。

研究者らはディープブルーが妊娠していると見ている。サメは子どもを産むため沿岸近くに泳いでくる習性があり、研究者らが観察したのも子どもを産みにきた姿だという。

続きはソースで

ダウンロード

ソース/CNN
http://www.cnn.co.jp/fringe/35068840.html

動画
Deep Blue (The biggest shark ever filmed) second part
https://www.facebook.com/video.php?v=10153621649200955

引用元: 【生き物】「撮影された中で史上最大」 巨大サメの動画が話題(※動画あり)

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1: 2015/07/08(水) 21:59:20.08 ID:???.net
毎秒1千億回に達する分子の回転運動について高解像度の動画撮影に成功 | 東工大ニュース | 東京工業大学
http://www.titech.ac.jp/news/2015/031684.html

画像
http://www.titech.ac.jp/news/img/n000902_oshima_fig1.jpg
図1. 単一方向に回転する分子集団の生成と分子配向のイメージング
http://www.titech.ac.jp/news/img/n000902_oshima_fig2.jpg
図2. 従来法と本研究での撮影アングルの比較
http://www.titech.ac.jp/news/img/n000902_oshima_fig3.jpg
図3. 左回りに回転する窒素分子のスナップショット(その1)
http://www.titech.ac.jp/news/img/n000902_oshima_fig4.jpg
図4. 左回りに回転する窒素分子のスナップショット(その2)


(前略)


研究の背景

コマや風車が回転する様子はおなじみですが、ナノメートル[用語1]以下という極微の存在である分子も、同様に回転運動をしています。ただし、その回転のスピードは1秒間に100億回以上というまさに桁違いの速さです。また、コマや風車(さらには地球や銀河までも)は古典力学[用語2]に則って運動しますが、分子のようなミクロな存在を支配するのは量子力学[用語3]であり、「物体の運動は波としての性質も示す」という直感的には理解しがたい基本法則が存在します。分子の回転も「波」として振る舞うはずですので、コマや風車の回転とは全く異なった様相を示すはずです。

一方、分子の性質(電場・磁場・光への応答など)を詳細に明らかにしようとする際には、分子の回転運動を理解し制御することは不可欠です。なぜなら、分子は3次元的なかたちを持つので、空間中でどちらを向いているかによって分子の性質は大きく影響されますが、分子の方向が変化する運動が回転に他ならないからです。近年では、急速に発展している極短パルスレーザー技術を利用して、分子の量子力学的回転運動を制御する研究が活発に行われており、100フェムト秒[用語4]刻みで分子の向きが変化する様子を観測することすら実現されています。ただし、これまでの研究では、分子の回転方向を完全に特定することはできておらず、いわば右回りと左回りの回転をまとめて観測していたような状況でした。古典的な右回り・左回り回転に相当する量子力学的な回転運動とはどのようなものなのかを実験的に検証することが残された課題でした。

研究成果 

回転する分子の姿を明確に観測するためには、以下の2つの問題点を解決する必要があります。まず第1に、微小な分子1個1個の超高速な運動を追跡することは極めて困難ですので、多数の分子をまとめて観測することが現実的かつ有効です。そのため、回転方向やスピード、回転のタイミングまでがそろった分子の集団を作り出す必要があります。第2に、ナノメートル以下の分子が、100フェムト秒程度の時間スケールで刻々とその方向を変える様子を計測する必要があります。さらに、分子の量子力学的回転運動を観測するためには、分子同士の相互作用が無視できる希薄な気体状態である必要があり、時間・空間分解能とともに高い検出感度が要求されます。

第1の課題については、分子研・東工大の研究チームは既に、100フェムト秒程度の時間幅を持つレーザーパルスを適切な時間間隔で2発続けて照射すると、右もしくは左回りに分子がそろって回転する状態を作り出せることを世界に先駆けて明らかにしています[注]。本研究では、最も単純な構造を持ち身近な存在でもある窒素分子を対象として、この手法を適用しました(図1)。

第2の課題については、クーロン爆発イメージング法と呼ばれる手法を利用しました。ここでは、より強力な第3の極短レーザーパルスによって回転する窒素分子から複数の電子をはぎとり、レーザーパルスの時間幅以内で2つの窒素原子イオンに分解させます。イオンが飛び出した方向は壊れる直前の分子の向きと一致していますので、2次元イオン検出器によって測定することにより、分子の向きの分布(配向分布)を実験的に求めることができます。方向がそろった回転を誘起する第2のパルスと分子を「爆発」させる第3のパルスとの時間差を変化させて測定を繰り返すことによって一連の画像を撮影し、最終的に一方向に回転する窒素の動画としてまとめました(図1)。

2次元イオン検出器を用いるクーロン爆発イメージングは確立した計測法ですが、これまでの撮影アングルでは、回転方向が右向きか左向きかを区別できませんでした。本研究では、電極を追加する
ことによってイオンの飛行方向を90度折り曲げることによって、一方向にそろって回転する分子に最適なアングルで撮影することを可能としました(図2)。

詳細・続きはソースで

ダウンロード


引用元: 【観測技術/量子力学】毎秒1千億回に達する分子の回転運動について高解像度の動画撮影に成功 東工大

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1: 2015/06/21(日) 10:24:32.99 ID:???*.net
2015年06月19日 13時04分00秒
猫の写真やムービーを見ていると多くの人の不安やストレスが減少していることが判明

画像
http://i.gzn.jp/img/2015/06/19/watching-cat-is-good/17137727876_31764e63ff.jpg
by Robert Couse-Baker

インターネットではよくかわいらしい猫の写真を見かけることがあり、専門に写真を掲載しているサイトも多々ありますが、こうした「ネット上で猫の写真を見る」という行動のあとは、ストレスや不安などが減少し、希望を持ったり幸せな気持ちになったりしていることがわかりました。

Emotion regulation, procrastination, and watching cat videos online: Who watches Internet cats, why, and to what effect?
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563215004343

Watching cats on the Internet is good for you | Ars Technica
http://arstechnica.com/science/2015/06/watching-cats-on-the-internet-is-good-for-you/

猫の写真はネット上でありとあらゆる垣根を越えて愛されており、Twitterに130万人を超えるフォロワーがいるソッキントン、YouTubeで2000万回以上再生された「まるです。」のムービーで知られるまるなどのスターキャットも誕生。まるでお祭りかアート・インスタレーションのように猫にまつわる作品が次々と生み出されています。

そんな「ネット上にある猫の写真やムービー」を見ているのはいったい何者なのか、そしてどんな影響を受けているのか、インディアナ大学のジェシカ・マイリック教授らが調査・研究を行いました。この論文は「Computers and Human Behavior」に掲載されています。

調査対象となったのは「ネットで猫の写真やムービーを見ている」と自己申告したインターネットユーザー6795名。内訳は、女性が88.4%、白人が90.4%と極端な偏りがありました。この人たちは、ほぼ毎日、何らかの形で猫の写真やムービーを見ており、平均して2.3匹の猫を飼っていました。平均の計算からは除外されたものの、とんでもない数の猫を飼っている人も何人かいたそうです。

画像
http://i.gzn.jp/img/2015/06/19/watching-cat-is-good/8300920648_56ce4fb10f.jpg
by Moyan Brenn

マイリック教授が「なぜ人々がネットにある猫の写真やムービーを見るのか」を調べていくと、どうやら3つの理由があるということがわかりました。まず1つはEmergency Kitten!に代表されるような、ひたすらかわいいネコの姿を見続けることによるストレス緩和。

続きはソースで

ダウンロード

http://gigazine.net/news/20150619-watching-cat-is-good/

引用元: 【科学】猫の写真やムービーを見ていると多くの人の不安やストレスが減少していることが判明

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1: 2015/02/10(火) 13:10:45.76 ID:???*.net
人工知能が動画から見たいシーンを探してくれる検索システム
【WIRED】 2015/2/10 TUE

動画に映っているシーンを検索し、そのシーンから動画を再生できる画期的な検索システムを、人工知能(AI)を専門とする新興企業Clarifai社が開発している。

no title


オンライン検索の未来を垣間見たいなら、上の動画を見てほしい。子犬を撮った長さ17秒のこの動画は、人工知能(AI)を専門とする新興企業のClarifai社が製作したものだ。

この動画に映っているのは、飼い主の女性と遊んでいるとても可愛らしい子犬だが、興味深いのは、下の折れ線グラフのような画面で起こっていることだ。Clarifai社は、動画に映っている映像をソフトウェアで追跡し、「dog」(犬)、「female」(女性)、「eyes」(目)などの説明を自動的に表示している。「cute」(可愛い)という言葉もある。

つまり、このソフトウェアは、ユーザーがある言葉を検索すると、動画の中でその言葉に対応する映像が登場するときを教えてくれるというわけだ。この表示には、半年間で10,000件作成された視覚カテゴリのデータベースが使われている。

この技術には、「深層学習(ディープ・ラーニング)」(日本語版記事)と呼ばれるAIが使われている。深層学習は大手ハイテク企業の間でブームとなっており、人間の知覚レヴェルに近いソフトウェアが各種登場している。

たとえば、グーグルは「Android」の音声認識機能の強化に深層学習を利用している。マイクロソフトは「Skype」向けのリアルタイム通訳(日本語版記事)機能の開発に深層学習を利用している。フェイスブックは、写真のすべての人の顔に自動でタグを付ける機能を、深層学習を使って改善している。

そして、深層学習は近いうちに、動画を検索する方法も変えるだろう。マシンが動画を分析し、その中に何が映っているのかを瞬時に理解するようになるのだ。

現在の動画検索エンジンが、タイトルやコメント、タグ付け用のメタデータなど、動画に付加されたテキスト情報の検索結果に頼っていることを考えると、これは大きな変化と言ってよい。

続きはソースで

ソース: http://wired.jp/2015/02/10/incredible-ai-can-watch-videos/


引用元: 【IT】人工知能が動画から見たいシーンを探してくれる検索技術、「深層学習」利用 [15/02/10]

【すごい!】人工知能が動画から見たいシーンを探してくれる検索技術、「深層学習」利用の続きを読む
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