ダウンロードした動画をAndroidスマホでオフラインで見る方法 - 東洋 大学 総合 情報 学部
2005年に産声を上げたYouTubeは、世界で最も有名な動画配信サイトの一つです。 日本の利用者数は6000万人を超え、今やネット人口の7割以上がYouTubeで動画を視聴しているといわれています。 今回は「YouTube」の基本的な活用法を7つ紹介します。 【参照】 総務省情報通信政策研究所 平成 29 年情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書 スマホでYouTubeを楽しむために知っておきたい7つの基本 それでは早速、YouTubeをスマホで楽しむための7つの基本を紹介します。 【参照】 今こそ確認!iPhoneでYouTubeを便利に楽しむ方法 YouTubeはテレビで見られる?
スマホでの動画撮影の基礎知識、おすすめのテクニックや動画アプリを紹介！ | はいチーズ！Clip
みなさんこんにちは! スマート動画ラボの谷田部敦です。 スマホ(アンドロイド)で動画を見るとき、 どんな アプリ を使用していますか? たくさんのアプリがあるので、 特に意識していない人もいるかもしれません。 しかし、せっかく動画をみるなら、 使いやすくておすすめのアプリ を使いたいですよね。 今回は アンドロイド(Android・スマホ) に注目して、 動画を見るためのおすすめアプリ を紹介します。 気になったのがあったら、 ぜひダウンロードして使ってみてくださいね。 1. 動画をアンドロイド(Android・スマホ)で!おすすめアプリで視聴しましょう アンドロイド(Android・スマホ)の スペックがかなり向上し、 高画質な動画 も快適に見ることが できるようになりました。 最初からインストールされているアプリでも 十分ですが、もっと快適に使用できるように、 違うアプリをインストールするのもいいですよ。 おすすめアプリ を紹介します。 2. MPEG動画をスマホで再生する方法|TunesGo公式サイト. 動画をアンドロイド(Android・スマホ)で!おすすめアプリ5選! 2. 1 MX Player 動画を見ようとしたら ファイル形式が対応してない なんてことありませんか? そんな悩みを解決してくれるのがこのアプリです。 幅広いファイル形式に対応し ほとんどの動画が再生できます! 出典元: 再生機能では、ズームや 字幕 なども設定可能です。 明るさや音量も簡単に、画面スワイプで調節できます。 おすすめポイント ・幅広いファイル形式に対応し ほとんどの動画を再生できる ・動画再生中の様々な便利機能で快適な動画視聴 MX Player 無料 2. 2 VLC for Android パソコン用動画プレーヤーとしても有名な 「VLCメディアプレーヤー」の アンドロイド(Android・スマホ)版アプリです。 アプリを起動すると 自動で 動画を読み込み、検索もできるので 動画の数が多くても問題ありません。 動画だけでなく、音楽ももちろん再生できます。 再生速度の変更、字幕ファイルを追加して表示、 指定時間にジャンプ、スリープタイマー、 画面の回転ロック機能など、 あったらうれしいという機能が充実 しています。 ・自動で動画を読み込み、操作が楽! ・明るさやコントラストなど細かく動画の設定ができる VLC for Android 2.
Mpeg動画をスマホで再生する方法|Tunesgo公式サイト
無料のアプリでは得られないさらなるVR体験を堪能できますし、 そうしたアプリは機能に制限された無料版を提供していることが多いので、気になるアプリがあればまずは無料版で試してみてみることをおすすめします! 映画館を持ち運ぶ!
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この記事では東洋大学のキャンパス情報について紹介します。 まず東洋大学には白山キャンパス・赤羽台キャンパス・川越キャンパス・板倉キャンパス・朝霞キャンパスがあります。 この記事を読めば以下の悩みが解消されます。 どこにキャンパスがあるのか? キャンパス毎の所属学部は?
東洋大学 総合情報学部 評判
深層ニューラルネットワークを用いた人物動作生成モデルの構築 3DCGを用いた映画やゲームにおけるキャラクタアニメーションの制作を容易にするための研究を行っています. 人物動作生成モデルとは 映画やゲームといった3次元コンピュータグラフィックスのコンテンツには人型のキャラクタが登場することが多く,キャラクタの動作を生成・制御・編集することは重要なタスクです.私たちは,モーションキャプチャシステムにより収録された人間の 動作データから学習することで,多様で自然な動作を生成することができるモデルを構築し,このモデルによりキャラクタアニメーションの制作を容易にしようとしています. 深層生成モデルによる動作生成例 私たちは,深層ニューラルネットワークを使用した生成モデルであるVariational Autoencoderと動作における時間方向の関係性を表現することができるLSTM-RNNを組み合わせたモデルを構築しました.構築した深層生成モデルを使用すると多様で自然な動作データが生成できることを確認しています. 深層ニューラルネットワークを用いたシーンラベリングに適した訓練データの生成 深層ニューラルネットワークによる画像認識の問題を解決するための研究を行っています. ニューラルネットワークを用いたシーンラベリングの課題 シーンラベリングとは画像認識のタスクの1つで,様々な物体が写っている画像を入力すると,各画素にクラスラベルを出力するタスクです.深層ニューラルネットワークを用いてシーンラベリングを行っている研究では,訓練データにあまり含まれないクラスに対する正解率が低くなる傾向があります.正解率を向上させるには,各クラスの訓練データのバリエーションを増やすことと,クラスごとの訓練データの頻度の差をなくすことが必要になります.しかし,シーンラベリングで使用される訓練データは各画素に正解クラスラベルが付与されたデータであるため,訓練データを作るには膨大な手間がかかります. 大塚 佳臣 (総合情報学部総合情報学科) | 東洋大学 研究者情報データベース. SceneNetを使用した訓練データの生成 私たちは,3次元コンピュータグラフィックスで合成したクラスラベル付き画像を訓練データとすることで,この問題を解決しようとしています.SceneNet[1]により生成したデータを用いて訓練とテストを繰り返し,正解率の低いクラスオブジェクトの出現確率を上げて訓練データを生成し学習した結果,正解率が向上することを確認しています.
3. 16) 受賞者: 大塚 佳臣 日本水環境学会 博士研究奨励賞(2009. 9. 14) 受賞者: 大塚 佳臣 クリタ水・環境科学研究優秀賞(2010. 8.