2017年10月16日

花のm4/3 アクシバの実の赤い水滴

<眼福亭>

 


 ツツジ科アクシバの赤い実に水滴がついていた。その水滴は赤く縁どられている。水滴に写る背景も鮮明だ。このくらいの接近して写すと普通はピントの甘いところができる。深度合成のお陰でゆるみがない。F3.5なので背景はきれいにボケている。

 
 実をいうと、この水滴の赤い縁どりは写真仲間の撮影をまねたもの。その元写真はウメモドキの実2つで、ウメモドキは実のサイズが一回り小さいので相対的に水滴が実と同じくらい大きく、ユーモラスな写真になっていた。こちらは3つだと威張ってはみたものの面白さではかなわない。


p7004アクシバ28ds

OLYMPUSM1Mark60mm F2.8 Macro、深度合成、F3.5、三脚MF10月上旬、能勢町(クリックで拡大)。




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2017年10月13日

花のm4/3 M1 Mark兇離スタマイズ

<眼福亭>

 


 OLYNPUS M1 Mark兇鰐滅鬚ぅメラである。私が使っていたこれまでのカメラとは違っていろいろなことができる。普通のカメラの3台分くらい楽しめるカメラだ。毎秒60枚の連写、50Mピクセルのハイレゾリューションショット、深度合成、プロキャプチャー、ライブコンポジット、などなど。ここに挙げたものはすべて連射機能を用いている。毎秒60枚の連射は鏡を動かす一眼レフでは不可能だ。ミラーレスの電子シャッターによってはじめてできることだ。連射機能はこのカメラの最大の特徴である。


 今まで、SONY α65という中級機を使っていた。それと比べると、ボタンやダイヤルがやたらに多い。設定が必要なパラメーターも多く、メニューも入りくんでいて、このカメラを使いこなせるのはマニアアックな人だけではないかと思えるほどだ。慣れてくると、思いのほか使いやすく、ボタンやダイヤルの有効性も解ってくる。


 複雑さへの対策がいくつか用意されている。多様なカスタマイズやスーパーコンパネである。そのカスタマイズも「他人のOM-Dは使えない」[2]といわれるほど多様で自由である。ここでOM-Dというのは
M1 Mark兇魎泙牋賚△離メラのグループ名だ。

 
 この小文は、わずか半年のユーザーがどのようにカスタマイズしているかを自分なりに整理してみたものである。私と同じ程度の初心者にはいくらか役に立つかもしれない。

 

1 カメラ右上のボタンとダイヤル[1]
1jpg

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2017年10月10日

花のm4/3 ツルボの花の塔

<眼福亭>

 


 ツルボはユリ科の花で背丈は20僂曚鼻9月下旬の能勢町、農家の石垣の上に咲いていたもの。花は下から上へと開いていく。ちょうど一番下の数輪が開いたところで、最も初々しい時期だ。薄紫の花の美しさはもちろんのこと、蕾の色合いも柔らかく、下から上への色の移り行きが素晴らしい。


 この写真は手持ちで撮影している。F11まで絞って、シャッター速度は遅めなのだが、ピントはしっかり合っている。このカメラの手振れ補正が強力だから安心できる。

p7001ツルボ19

OLYMPUSM1Mark60mm F2.8 MacroF111/160秒、手持ちAF9月下旬、能勢町(クリックで拡大)。



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2017年10月07日

書籍紹介:逃げろツチノコ

<山本素石(山と渓谷社、20161200円)>  <水明子>

 


 ツチノコという蛇は想像上の生き物だろうと思っていた。この本を読んでその見方が覆された。この本は著者がツチノコに遭遇したところから始まり、目撃談の数は並大抵のものではない。私が生まれ育った関東地方はツチノコの空白地帯だったので、私にはツチノコの知識も実在感もなかったのだ。


 この本は1973年に二見書房から出版されたものの改定復刻版だ。したがって、著者たちのツチノコ探索はおもに1960年代のものだし、ここに集められた目撃談はその時代以前のものである。


 ツチノコ探索グループであるノータリンクラブは渓流釣りの仲間10人からなっている。渓流釣りは深い渓谷に分け入って、ときには人跡未踏の深山でアマゴやイワナの釣りを楽しむアドベンチャー要素の強い釣りなのだ。ツチノコの分布域もそういう山間部でもあるし、アドベンチャー精神がなければツチノコの探索などできるわけがない。

                    飛びかかろうとするときのツチノコのポーズ
20170922逃げろツチノコ20170922ツチノコとびかかる前

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nara_suimeishi at 00:01|PermalinkComments(0)書籍紹介 

2017年10月04日

花のm4/3 フヨウの雌蕊はたおやかにに天を向く

<眼福亭>

 

 フヨウの花は朝は白く、昼は桃色になって、夕にしぼむ一日花である。花言葉は「しとやかな恋人」。多数の雄蕊が同じ色の雌蕊を包み、5つに分かれた柱頭がたおやかに天を向く。気位の高さを示しているのかもしれない。



p7007フヨウ23ds4p

OLYMPUSM1Mark60mm F2.8 Macro、深度合成モード、F5.6、三脚MF9月中旬、交野市(クリックで拡大)。


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2017年10月01日

「世界最古の生命痕跡を発見 39億年前の岩石から」 

<水明子>

 

NHKによると、世界最古の生命の痕跡と思われる炭素を小宮剛東大准教授のグループが見つけた[1]カナダ北東部のラブラドル半島にあったおよそ395000万年前の岩石の中から、下の写真のように炭素の塊を発見した。


 この炭素には、自然界に存在する3種類の重さの炭素のうち、生物の体内に多い、最も軽い炭素C12の割合が高い塊が見つかり、研究グループは生物の死骸の痕跡だと考えている


 これまでに確認された世界最古の生命の痕跡はグリーンランドでみつかった38億年前のものだが、今回の発見はそれよりも1億年以上古いものである。

 

岩石断面の顕微鏡映像を指さす小宮剛准教授[1]
NHK

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nara_suimeishi at 00:30|PermalinkComments(0)掲示板 

2017年09月29日

花のm4/3 タンデム型ツユクサをツインで

<眼福亭>

 


 秋のシーズンになって再び花を探し求める日々が始まった。ツユクサの花は二枚貝のような緑の苞葉から伸びて咲く。普通は1つの苞葉から1つの花が出るが、まれに写真のように苞葉から2つの花が咲くことがある。上下に咲くので私はタンデム型とよんでいる。


 タンデム型はまれで、100個に1つも見つからないこともある。ところがこの草地にはタンデム型がいくつも咲いていて、下のように隣りあっているものもある。数冦イ譴討い燭里如⇔昭圓縫團鵐箸鮃腓錣擦襪砲録偲拗臉しかないと、F5.6とやや絞ったうえで深度合成で撮影した。童話に出てくる小人のようにいくらかユーモラスな表情である。


p7002ツユクサ20ds

OLYMPUSM1Mark60mm F2.8 Macro、深度合成モード、F5.6、三脚MF9月中旬、川西市(クリックで拡大)。





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2017年09月26日

花のm4/3 水面に草書体を描くのは?

<眼福亭>

 


 青い水面に白い草書体を描くのはなんだろうか? 港の中の水面は穏やかで直線は直線に映るほどである。ときどき、入船によるのだだろうか、さざ波が立つことがある。その一瞬を捉えたのがこの写真。白い草書体の答えはヨットのマスト。ところは西宮ヨットハーバーである。


p7004マスト35

OLYMPUSM1Mark60mm F2.8 MacroF8.0、手持ちAF9月上旬、西宮市(クリックで拡大)。 





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2017年09月24日

人工知能AIの本と解説へのリンク

<水明子>

 

 人工知能AIが将棋や囲碁が人間を超えました。この記事はAIの歴史や実体を知るための本・解説へのリンクです。5冊の書籍紹介、2つの解説、それに1本のビデオのURLをまとめたもの。AIを知りたい方のためのリンク集です。<入門編><中級向け><専門的>の3つに分けてあります。

 
青字のURLをクリックするとそのページを開くことができます。それぞれの記事の「出展」の中にここへの戻りを入れてあります。

 

<入門編>

[1] 書籍紹介 「人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか?」山本一成 (ダイヤモンド社、2017

   名人に勝った将棋AIポナンザの開発者の著書。

http://blog.livedoor.jp/nara_suimeishi/archives/51913511.html#more

[2] 書籍紹介 「グーグルに学ぶディープラーニング」日経ビッグデータ編(日経BP社、2017

   グーグル日本のエンジニアへのインタビューをまとめた本、AIの社会的動向がよく解る。

http://blog.livedoor.jp/nara_suimeishi/archives/51914242.html#more

[3] 解説 「将棋の機械学習――プログラマからの卒業」 

   ゲームAIの基本。

http://blog.livedoor.jp/nara_suimeishi/archives/51918931.html#more

[4] ビデオ 「人工知能 天使か悪魔か2017」 2017年6月25日放送のNHKスペシャル

   佐藤天彦将棋名人がAIポナンザに負けたシーンから始まる衝撃のビデオ。

   http://www.dailymotion.com/video/x5ryvtc

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nara_suimeishi at 22:08|PermalinkComments(0)観察と学習 

2017年09月21日

ニューラルネットワーク > ディープラーニング > アルファ碁

<地球セミナ112-2 山本一成著「人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか?」 解説> <水明子>

 


 前の記事[1]で人工知能(AI)の発展には3回のブームがあったことを述べた。その3回目である現在進行中のブームをけん引しているのがディープラーニング(深層学習)という技術である。ディープラーニングはアルファ碁という囲碁のAIにも用いられ、今年2017年には世界最強の棋士・阿潔にも3連勝した。開発したのはグーグルの子会社ディープディープマインド社のデビス・ハサビスである。


 ディープラーニングはニューラルネットワークの発展型なので、
この記事では、ニューラルネットワーク>ディープラーニング>アルファ碁の順で解説していく。

 

アルファ碁のデミス・ハサビス世界最強の阿潔9[2]
アルファ碁−デミスハサビス阿潔九段

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nara_suimeishi at 21:50|PermalinkComments(0)観察と学習