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尾道イーハトーヴ猫祭り2017入賞作品
パナソニック株式会社が運営する「LUMIX CLUB PicMate」では、「尾道イーハトーヴ猫祭り2018フォトコンテスト」を開催中。2018年8月1日(水)まで、作品の募集を受け付けている。5月3日(木・祝)と5月4日(金・祝)に尾道イーハトーヴ全館(広島県尾道市東土堂町19-27)で開催される「尾道イーハトーヴ 猫祭り2018」(http://ihatov.in/kattenstoet/)との連動企画。広島県尾道市の魅力が伝わる写真を募集している。
本フォトコンテストは、「尾道イーハトーヴ」とのコラボレーションに加え、尾道市と一般社団法人尾道観光協会の後援によって開催が実現した。「尾道イーハトーヴ」は広島県尾道市の複数の古民家で構成されており、独自の感性で創造されたアートと町と人をつなぐ空間となっている。「尾道イーハトーヴ 猫祭り2018」の開催中には、同社がイベント会場内のラング・ド・シャ(招き猫美術館)屋上に「ほっと一息、フォト体験」と題したカフェをオープン。ミラーレス一眼カメラ「LUMIX」の体験コーナーも設置予定だ。
フォトコンテストへは、日本国内在住のLUMIX CLUB PicMate会員が参加でき、撮影機種や機材などは不問。1人につき5作品まで応募できる。2018年10月以降に、東京都の丸の内「LUMIX CLUB Pic
...moreMate PHOTO GALLERY」や尾道市にて、本フォトコンテストの入賞作品による写真展の開催も予定。
尾道イーハトーヴ猫祭り2017入賞作品
尾道イーハトーヴ猫祭り2017入賞作品
■応募締切:2018年8月1日(水)■応募資格:日本国内在住のLUMIX CLUB PicMate会員■賞:尾道イーハトーヴ 園山春二 特別賞(LUMIX GF90W)※上記の賞は「尾道イーハトーヴ 猫祭り2018」の様子を撮影した作品の中から選定ほか■問い合わせ先:「LUMIX CLUB PicMate」url. https://lumixclub.panasonic.net/smart/contest/ihatov.in_18/
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3月末をもって『オフィス北野』を退社したお笑いタレント・なべやかんが24日、都内で行われた『ベストボディ・ジャパンプロレス』の設立記者会見に出席。同大会に参戦し、本格的に“プロレスデビュー”を飾ることを表明した。
同大会は、健康美コンテスト『ベストボディジャパン』と、『DDTプロレスリング』がタッグを組んで開催。なべやかん、グラビアタレント・白川未奈のほか、『ベストボディジャパン』経験者を中心とした出場者たちで試合が組まれる。8月5日に東京・品川プリンスホテル ステラボールで開催され、健康美コンテスト『ベストボディ』も同日に行われる。
これまで番組内でリングに上がることはあったが「本格的なものには初めて参戦する」とやかん。試合用のコスチュームに身を包み「リングに上げて頂いて、昭和の良い頃のプロレスをみせたい。しっかりと体を作って臨みたい」と気合十分に語った。
新天地で再スタートを切る。事務所退社と同時に挑戦することとなったが「因果関係はない。でも新しいことをやるというのが、今回の機会になった」といい、今後はタレント活動と平行する形で、レスラーとしても活動すると説明。「『二足のわらじ』と書いていいです。両方、本気でやっていくつもりです」と言葉に力を込めた。
「先月と今月、いろいろありまして練習どころではなかった…」と自虐的に明かしつつ「余裕が出来はじめたので、これか
...moreら練習を明るくスタートします」。かつての事務所仲間たちとも交流は続いているようで「義太夫さんや浅草キッドさんにも声をかけてみたい」とほほ笑んでいた。
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空の雲を見て、“犬”や“綿毛”を連想する人もいる。あるいは、“あれは衰退中の積雲で、羽毛のようなエッジは北からの高気圧が上昇気流によって終わりつつあることを示唆しているが、そのためにたぶん乱気流が生じるだろう。それに、ちょっと犬にも似ているな”、と思う人もいる。天候データの複雑で美しい視覚化は、後者の人びとが作っているのだ。
ETH Zürich(スイス連邦工科大学チューリッヒ校, ETHZ)のMarkus Grossが率いるプロジェクトは、天候データの視覚化はその利用目的や利用分野によって多様であるべき、と考えている。そこで彼のチームは、大量の天候データと格闘しながら、テレビ局や各種の研究所など、いろんなところにいるいろんな気象学者たちのための、それらのデータの正しい表現方法を模索してきた。
“われわれの視覚化の科学的価値は、既存のツールでは見ることができなかったものを見えるようにできるところにある”、とチームの一人、学部学生のNoël RimensbergerがETHZのニューズリリースで述べている。天候を、“比較的シンプルなわかりやすい方法で表現できる”、とも言っている。
問題のデータはすべて、2013年4月26日の夜のものだ。そのときは、ある大規模な気象学
...moreのプロジェクトにより、複数の研究機関が協力して大量のデータを集めたのだ。チームはそのデータを視覚化するためのさまざまな方法を作り出した。
たとえば、ひとつの郡全体を見るときには、雲に生じる小さな波動に注目することに意味があるだろうか? 必要なのはもっと大きな傾向であり、寒冷前線の生成や雨になりそうな領域など、重要なデータポイントを見つける方法だ。
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しかし、局所的な雲の生成について知りたいときは、そんなマクロなデータは役に立たない。たとえばそこだけは、台風の風雨が異様に激しいかもしれない。
あるいは、あなたが小型飛行機のパイロットだったらどうか。ちょっとした雨や雲は気にならないかもしれないが、どこかに乱気流が起きそうなパターンがあって、それが今後どっち方向へどれぐらいの速さで動いていくのか知りたいときはどうする? または、先日墜落事故起きた、その場所の今の気象状況を知りたいときは?。
視覚化のこれら複数の例は、大量のデータ集合を解釈し表示する方法が、いろんな目的によってさまざまであることを、示している。
このプロジェクトにおけるRimensbergerの指導教官Tobias Güntherによると、膨大なデータを解釈してシミュレーションを作りだすために今使っているアルゴリズムが、とても遅すぎる。今は、その改良に取り組んでいるところだ。でも、時間条件がゆるい利用目的なら、現状でも十分使える、と。
彼らがETH Zürichの視覚化コンテストのために作成したペーパーの全文が、同大学のWebサイトにある。
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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa)