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概要 オプション一覧Area Of Effect Range Cooldown Time Damage Damage Cooldown Time Defense Drones Speed Energy Capacity Energy Cost Energy Recharge Rate Engine Power Hit Points Projectile Speed Projectile Speed Damage Projectile Weight Range Weight 概要 敵機撃破からのルートや、Marchantからの購入で 入手できるモジュールには、確率でオプション(追加効果)が付与される。 敵ドロップモジュールに付くオプションにはマイナス効果もあるが スキルツリーからMore Loot From Enemies(ドロップ向上)を解放する事で ドロップ量、付随オプションのクオリティ 更には、大型モジュールのドロップ率を上げることができる。 オプション一覧 Area Of Effect Range 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +25% +60% +100% Cooldown Time 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 +100% +50% +20% -10% -25% -50% Damage 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +20% +50% +100% Damage Cooldown Time 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -60% -30% -30% -20% -15% -10% +40% +10% +100% +25% +200% +50% Defense 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +20% +50% +100% Drones Speed 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 +20% +50% +80% Energy Capacity 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +20% +50% +100% Energy Cost 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 +100% +50% +20% -10% -25% -50% Energy Recharge Rate 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +10% +25% +50% Engine Power 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +10% +25% +50% Hit Points 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -5 -3 -1 +1 +3 +5 Projectile Speed 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +10% +25% +50% Projectile Speed Damage 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -30% -20% -20% -15% -10% -10% +20% -10% +50% -20% +100% -25% Projectile Weight 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 +150% +100% +50% -20% -50% -80% Range 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 -50% -30% -20% +10% +50% +80% Weight 赤-2 赤-1 赤 緑 紫 金 +100% +50% +20% -20% -40% -50%
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Motion Capture and Face Tracking SynthEyes offers the exciting capability to do full body and facial motion capture using conventional video or film cameras. STOP! Unless you know how to do supervised tracking and understand moving-object tracking, you will not be able to do motion tracking. The material here builds upon that earlier material; it is not repeated here because it would be exactly that, a repetition. First, why and when is motion capture necessary? The moving-object tracking discussed previously is very effective for tracking a head, when the face is not doing all that much, or when trackable points have been added in places that don’t move with respect to one another (forehead, jaws, nose). The moving-object mode is good for making animals talk, for example. By contrast, motion capture is used when the motion of the moving features is to be determined, and will then be applied to an animated character. For example, use motion capture of an actor reading a script to apply the same expressions to an animated character. Moving-object tracking requires only one camera, while motion capture requires several calibrated cameras. Second, we need to establish a few very important points this is not the kind of capability that you can learn on the fly as you do that important shoot, with the client breathing down your neck. This is not the kind of thing for which you can expect to glance at this manual for a few minutes, and be a pro. Your head will explode. This is not the sort of thing you can expect to apply to some musty old archival footage, or using that old VHS camera at night in front of a flickering fireplace. This is not something where you can set up a shoot for a couple of days, leave it around with small children or animals climbing on it, and get anything usable whatsoever. This is not the sort of thing where you can take a SynthEyes export into your animation software, and expect all your work to be done, with just a quick render to come. And this is not the sort of thing that is going to produce the results of a $250,000 custom full body motion capture studio with 25 cameras. With all those dire warnings out of the way, what is the good news? If you do your homework, do your experimentation ahead of time, set up technically solid cameras and lighting, read the SynthEyes manual so you have a fair understanding what the SynthEyes software is doing, and understand your 3-D package well enough to set up your character or face rigging, you should be able to get excellent results. In this manual, we’ll work through a sample facial capture session. The techniques and issues are the same for full body capture, though of course the tracking marks and overall camera setup for body capture must be larger and more complex. Introduction To perform motion capture of faces or bodies, you will need at least two cameras trained on the performer from different angles. Since the performer s head or limbs are rotating, the tracking features may rotate out of view of the first two cameras, so you may need additional cameras to shoot more views from behind the actor. The fields of view of the cameras must be large enough to encompass the entire motion that the actor will perform, without the cameras tracking the performer (OK, experts can use SynthEyes for motion capture even when the cameras move, but only with care). You will need to perform a calibration process ahead of time, to determine the exact position and orientation of the cameras with respect to one another (assuming they are not moving). We’ll show you one way to achieve this, using some specialized but inexpensive gear. Very Important You’ll have to ensure that nobody knocks the cameras out of calibration while you shoot calibration or live action footage, or between takes. You’ll need to be able to resynchronize the footage of all the cameras in post. We’ll tell you one way to do that. Generally the performer will have tracker markers attached, to ensure the best possible and most reliable data capture. The exception to this would be if one of the camera views must also be used as part of the final shot, for example, a talking head that will have an extreme helmet added. In this case, markers can be used where they will be hidden by the added effect, and in locations not permitting trackers, either natural facial features can be used (HD or film source!), or markers can be used and removed as an additional effect. After you solve the calibration and tracking in SynthEyes, you will wind up with a collection of trajectories showing the path through space of each individual feature. When you do moving-object tracking, the trackers are all rigidly connected to one another, but in motion capture, each tracker follows its own individual path. You will bring all these individual paths into your animation package, and will need to set up a rigging system that makes your character move in response to the tracker paths. That rigging might consist of expressions, Look At controllers, etc; it s up to you and your animation package. Camera Types Since eachcamera s fields of view must encompass the entire performance (unless there are many overlapping cameras), at any time the actor is usually a small portion of the frame. This makes progressive DV, HD, or film source material strongly suggested. Progressive-scan cameras are strongly recommended, to avoid the factor of two loss of vertical resolution due to interlacing. This is especially important since the tracking markers are typically small and can slip between scan lines. While it may make operations simpler, the cameras do not have to be the same kind, have the same aspect ratio, or have the same frame rate. Resist the urge to use that old consumer-grade analog videotape camera as one of the cameras—the recording process will not be stable enough for good results. Lens distortion will substantially complicate calibration and processing. To minimize distortion, use high-quality lenses, and do not operate them near their maximum field of view, where distortion is largest. Do not try to squeeze into the a small studio space. Camera Placement The camera placements must address two opposing factors one, that the cameras should be far apart, to produce a large parallax disparity with good depth perception, and that the cameras should be close together, so that they can simultaneously observe as many trackers as possible. You’ll probably need to experiment with placement to gain experience, keeping in mind the performance to be delivered. Cameras do not have to be placed in any discernable pattern. If the performance warrants it, you might want coverage from up above, or down below. If any cameras will move during the performance, they will need a visible set of stationary tracking markers, to recover their trajectory in the usual fashion. This will reduce accuracy compared to a carefully calibrated stationary camera. Lighting Lighting should be sufficient to keep the markers well illuminated, avoiding shadowing. The lighting should be enough to be able to keep the shutter time of the cameras as low as possible, consistent with good image quality. Calibration Requirements and Fixturing In order for motion tracking footage to be solved, the camera positions, orientations, and fields of view must be determined, independent of the “live” footage, as accurately as possible. To do this, we will use a process based on moving-object tracking. A calibration object is moved in the field of view of all the cameras, and tracked simultaneously. To get the most data fastest and easiest, we constructed a prop we call a “porcupine” out of a 4” Styrofoam ball, 20-gauge plant stem wires, and small 7 mm colored pom-pom balls, all obtained from a local craft shop for under $5. Lengths of wire were cut to varying lengths, stuck into the ball, and a pom-pom glued to the end using a hot glue gun. Retrospectively, it would have been cleverer to space two balls along the support wire as well, to help set up a coordinate system. The porcupine is hung by a support wire in the location of the performer s head, then rotated as it is recorded simultaneously from each camera. The porcupine s colored pom-poms can be viewed virtually all the time, even as they spin around to the back, except for the occasional occlusion. Similar fixtures can be built for larger motion capture scenarios, perhaps using dolly track to carry a wire frame. It is important that the individual trackable features on the fixture not move with respect to one another their rigidity is required for the standard object tracking. The path of the calibration fixture does not particularly matter. Camera Synchronization The timing relationship between the different cameras must be established. Ideally, all the cameras would all be gen-locked together, snapping each image at exactly the same time. Instead, there are a variety of possibilities which can be arranged and communicated to SynthEyes during the setup process. Motion capture has a special solver mode on the Solver Panel individual mocap. In this mode, the second dropdown list changes from a directional hint to control camera synchronization. If the cameras are all video cameras, they can be gen-locked together to all take pictures identically. This situation is called “Sync Locked.” If you have a collection of video cameras, they will all take pictures at exactly the same (crystal-controlled) rate. However, one camera may always be taking pictures a bit before the other, and a third camera may always be taking pictures at yet a different time than the other two. The option is “Crystal Sync.” If you have a film camera, it might run a little more or a little less that 24 fps, not particularly synchronized to anything. This will be referred to as “Loose Sync.” In a capture setup with multiple cameras, one can always be considered to be Sync Locked, and serve as a reference. If it is a video camera, other video cameras are in Crystal Sync, and any film camera would be Loose Sync. If you have a film camera that will be used in the final shot, it should be considered to be the sync reference, with Sync Locked, and any other cameras are in Loose Sync. The beginning and end of each camera s view of the calibration sequence and the performance sequence must be identified to the nearest frame. This can be achieved with a clapper board or electronic slate. The low-budget approach is to use a flashlight or laser pointer flash to mark the beginning and end of the shot. Camera Calibration Process We’re ready to start the camera calibration process, using the two shot sequences LeftCalibSeq and RightCalibSeq. You can start SynthEyes and do a File/New for the left shot, and then Add Shot to bring in the second. Open both with Interlace=Yes, as unfortunately both shots are interlaced. Even though these are moving-object shots, for calibration they will be solved as moving-camera shots. You can see from these shots how the timing calibration was carried out. The shots were cropped right before the beginning of the starting flash, and right after the ending flash, to make it obvious what had been done. Normally, you should crop after the starting flash, and before the ending flash. On your own shots, you can use the Image Preprocessing panel s Region-of-interest capability to reduce memory consumption to help handle long shots from multiple cameras. You should supervise-track a substantial fraction of the pom-poms in each camera view; you can then solve each camera to obtain a path of the camera appearing to orbit the stationary pom-pom. Next, we will need to set up a set of links between corresponding trackers in the two shots. The links must always be on the Camera02 trackers, to a Camera01 tracker. This can be achieved at least three different ways. Matching Plan A Temporary Alignment This is probably easiest, and we may offer a script to do the grunt work in the future. Begin by assigning a temporary coordinate system for each camera, using the same pom-poms and ordering for each camera. It is most useful to keep the porcupine axis upright (which is where pom-poms along the support wire would come in useful, if available); in this shot three at the very bottom of the porcupine were suitable. With matching constraints for each camera, when you re-solve, you will obtain matching pairs of tracker points, one from each camera, located very close to one another. Now, with the Coordinate System panel open, Camera02 active, and the Top view selected, you can click on each of Camera02 s tracker points, and then alt-click (or command-click) on the corresponding Camera01 point, setting up all the links. As you complete the linking, you should remove the initial temporary constraints from Camera02. Matching Plan B Side by Side In this plan, you can the Camera Perspective viewport configuration. Make Camera01 active, and in the perspective window, right-click and Lock to current camera with Camera01 s imagery, then make Camera02 active for the camera view. Now camera and perspective views show the two shots simultaneously (Experts you can open multiple perspective windows and configure each for a different shot.). You can now click the trackers in the camera(02) view, and alt-click the matching (01) tracker in the perspective window, establishing the links. Reminder The coordinate system control panel must be open for linking. This will take a little mental rotation to establish the right correspondences; the colors of the various pom-poms will help. Matching Plan C Cross Link by Name This plan is probably more trouble than it worth for calibration, but can be an excellent choice for the actual shots. You assign names to each of the pom-poms, so that the names differ only by the first character, then use the Track/Cross-Link by Name menu item to establish links. It is a bit of pain to come up with different names for the pom-poms, and do it identically for the two views, but this might be more reasonable for other calibration scenarios where it is more obvious which point is which. Completing the Calibration We’re now ready to complete the calibration process. Change Camera02 to Indirectly solving mode on the Solver panel . Note the initial position of Camera01 is going to stay fixed, controlling the overall positions of all the cameras. If you want it in some particular location, you can remove the constraints from it, reset its path from the 3-D panel, then move it around to a desired location Solve the shot, and you have two orbiting cameras remaining at a fixed relative orientation as they orbit. Run the Motion Capture Camera Calibration script from the Script menu, and the orbits will be squished down to single locations. Camera01 will be stationary at its initial location, and Camera02 will be jittering around another location, showing the stability of the offset between the two. The first frame of Camera02 s position is actually an average relative position over the entire shot; it is this location we will later use. You should save this calibration scene file (porcupine.sni); it will be the starting point for tracking the real footage. The calibration script also produces a script_output.txt file in a user-specific folder that lists the calibration data. Body and Facial Tracking Marks Markers will make tracking faster, easier, and more accurate. On the face, markers might be little Avery dots from an office supply store, “magic marker” spots, pom-poms with rubber cement(?), mascara, or grease paint. Note that small colored dots tend to lose their coloration in video images, especially with motion blur. Make sure there is a luminance difference. Single-pixel-sized spots are less accurate than those that are several pixels across. Markers should be placed on the face in locations that reflect the underlying musculature and the facial rigging they must drive. Be sure to include markers on comparatively stationary parts of the head. For body tracking, a typical approach is to put the performer in a black outfit (such as UnderArmour), and attach table-tennis balls as tracking features onto the joints. To achieve enough visibility, placing balls on both the top and bottom of the elbow may be necessary. Because the markers must be placed on the outside of the body, away from the true joint locations, character rigging will have to take this into account. Preparation for Two-Dimensional Tracking We’re ready to begin tracking the actual performance footage. Open the final calibration scene file. Open the 3-D panel . For each camera, select the camera in the select-by-name dropdown list. Then hit Blast and answer yes to store the field of view data as well. Then, hit Reset twice, answering yes to remove keys from the field of view track also. The result of this little dance is to take the solved camera paths (as modified by the script), and make them the initial position and orientation for each camera, with no animation (since they aren’t actually moving). Next, replace the shot for each camera with LeftFaceSeq and RightFaceSeq. Again, these shots have been cropped based on the light flashes, which would normally be removed completely. Set the End Frame for each shot to its maximum possible. If necessary, use an animated ROI on the Imaging Preprocessing panel so that you can keep both shots in RAM simultaneously. Hit Control-A and delete to delete all the old trackers. Set each Lens to Known to lock the field of view, and set the solving mode of each camera to Disabled, since the cameras are fixed at their calibrated locations. We need a placeholder object to hold all the individual trackers. Create a moving object, Object01, for Camera01, then a moving object, Object02, for Camera02. On the Solving Panel, set Object01 and Object02 to the Individual mocap solving mode, and set the synchronization mode right below that. Two-Dimensional Tracking You can now track both shots, creating the trackers into Object01 and Object02 for the respective shots. If you don’t track all the markers, at least be sure to track a given marker either in both shots, or none, as a half-tracked marker will not help. The Hand-Held Use Others mode may be helpful here for the rapid facial motions. Frequent keying will be necessary when the motion causes motion blur to appear and disappear (a lot of uniform light and short shutter time will minimize this). Linking the Shots After completing the tracking, you must set up links. The easiest approach will probably be to set up side-by-side camera and perspective views. Again, you should link the Object02 trackers to the Object01 trackers, not the other way around. Doing the linking by name can also be helpful, since the trackers should have fairly obvious names such as Nose or Left Inner Eyebrow, etc. Solving You’re ready to solve, and the Solve step should be very routine, producing paths for each of the linked trackers. The final file is facetrk.sni. Afterwards, you can start checking on the trackers. You can scrub through the shot in the perspective window, orbiting around the face. You can check the error curves and XYZ paths in the graph editor . By switching to Sort by Error mode , you can sequence through the trackers starting from those with the highest error. Exports Rigging When you export a scene with individual trackers, each of them will have a key frame on each frame of the shot, animating the tracker path. It is up to you to determine a method of rigging your character to take advantage of the animated tracker paths. The method chosen will depend on your character and animation software package. It is likely you will need some expressions (formulas) and some Look-At controls. For full-body motion capture, you will need to take into account the offsets from the tracking markers (ie balls) to the actual joint locations. Modeling You can use the calculated point locations to build models. However, the animation of the vertices will not be carried forward into the meshes you build. Instead, when you do a Convert to Mesh operation in the perspective window, the current tracker locations are frozen on that frame. If desired, you can repeat the object-building process on different frames to build up a collection of morph-target meshes.
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【検索用 CorruptionGarden 登録タグ 2010年 C CD CDC Caz CazCD VOCALOID 全国配信 巡音ルカ 曲 曲英 殿堂入り】 + 目次 目次 曲紹介 KarenT配信曲目 歌詞 代表的なPV紹介 コメント 作詞：Caz 作曲：Caz 編曲：Caz 唄：巡音ルカ 曲紹介 曲名：『Corruption Garden』 Caz氏の6作目。そして、初のルカオリジナル曲。 なんと言うか、、、何事も『気付くのが遅い時』ってありますよね、、、後は個々の解釈に委ねます。（作者コメ転載） コンピCD『VOCAROCK collection 2 feat. 初音ミク』に収録。 この曲が、Caz氏 初の殿堂入り作となる。 KarenTレーベルよりダウンロード販売が行われている。巡音ルカ2周年記念企画で配信された作品の1つ。 KarenT配信 前作 今作 次作 白銀のアエリア Corruption Garden CORRUPTION GARDEN featuring 巡音ルカ 流通：配信 発売：2011年1月30日 価格：￥150 レーベル：KarenT ジャケットイラスト：夏野 式 AmazonMP3で購入 曲目 Corruption Garden （feat. 巡音ルカ） 歌詞 灰と化す栄光 舞い降りる闇に 染まり落ちる 赤色のカルマ 憂いを抱いて また立ち上がるの 相剋（そうこく）の果てに 何も見えなくても I am always alone... 退廃のフラワー 血塗れのメモリーズ 永遠に巡り巡る様に 慟哭（どうこく）のフラワー 刻まれたミザリー 二度とは帰らない静寂 繰り返す敗走 最後に見た夢は 終わりの無い モノクロのビジョン 答えも無く 薄れ行く誓い 理性さえも 最果てに沈む 漆黒のフラワー 忘却のメモリーズ 咲いては散る未曾有（みぞう）の花 混沌のフラワー 繰り返すミザリー 光の消えたこの庭で 退廃のフラワー 血塗れのメモリーズ 永遠に巡り巡る様に 慟哭（どうこく）のフラワー 刻まれたミザリー 二度とは帰らない静寂 終わらせて この腐敗した世界の過ちを Before this world is over now... この手に残った物は Ash of a flower... 代表的なPV紹介 コメント 良曲だと思います！色々考えさせられました(とくに解釈して)。最後が好みですね、私的には。 -- kiku (2010-03-06 20 16 00) かっこよくて好きです＾＾* -- 名無しさん (2010-03-16 12 04 50) ギターサウンドが最高すぎる -- 名無しさん (2010-03-16 16 40 15) 良曲だと思う。かっこよすぎる。 -- iti (2010-08-24 14 48 49) これはもっと評価されるべきだと思う -- ru (2010-10-22 16 51 43) 素敵すぐる(´∀`*) -- 名無しさん (2010-11-02 15 50 17) 先生、何やってんすか？ -- inoppe (2010-11-21 18 16 47) プロの犯行。 -- 名無しさん (2010-11-23 11 13 10) イイ -- 名無しさん (2010-12-06 01 25 26) たたえられるべき -- 伊怖巫 (2010-12-06 07 48 06) 最初が｢先輩レディ｣にしか聞こえないww -- 名無しさん (2010-12-08 00 43 52) 3DPVが神すぎる………！！！ -- 空音 (2010-12-12 15 56 16) ↑同じく。ショートのルカ姐綺麗だ…。銀髪の子もふつくしい… -- 佳奈 (2010-12-30 16 00 16) 曲の良さとルカの英語の素晴らしい発音が混ざり合って凄いモノが出来たと思う。 -- Seeda (2011-01-16 16 47 47) ショートの子はルカ姐とは違うんじゃない？ -- まをん (2011-01-20 06 16 11) 素敵すぐるwwwwwwいいぞもっとやれーwww＼(^p^)／ -- 名無しさん (2011-01-21 07 07 54) 3DPVの登場人物設定でショートルカとショートの銀髪の子は兄弟らしいですよ PVでの戦闘シーン等は兄弟喧嘩みたいなものらしいです -- ぁ樣 (2011-01-22 19 02 06) 兄弟ゲンカの粋越えてない？でも、チョーカッコいい(*^▽^)/★*☆♪ -- デビルメイクライ (2011-02-26 14 06 26) 歌詞の最後 Ash of flower じゃなくて Ash of a flower じゃなかったっけ。 -- ん (2011-03-03 11 13 59) めちゃカッコいい！！聴いた瞬間joysoundにリアルタイムリクエストしてきた。 -- か～ (2011-03-07 00 20 46) ↑Ash of a flowerに直しました。この曲はもっと知られるべき -- ぽんぽん (2011-03-10 12 20 15) かっこよくていいと思います。っていうかめちゃくちゃはまってます。 -- 柿 (2011-03-25 17 48 59) diva化したらPVそのままにしてほしいね -- 774 (2011-03-28 21 50 32) ↑おいよせ、処理落ちして死ぬぞｗ -- 名無しさん (2011-05-10 02 13 35) ↑Arcadeに無茶な期待 -- ナ梨 (2011-06-07 17 23 55) この動画をみてshadeを買ってしまった！！ -- 名無しさん (2011-06-23 22 33 14) 最初Ｖｉｎ氏の聞いてこの曲知ったんだがルカのも負けじと素晴らしい(^ω^) かっこよすぎる -- まあ (2011-07-05 21 45 40) いや、これは凄すぎる… -- 名無しさん (2011-07-30 15 15 04) 一定のリズムしか叩かないドラムにはまった。ルカラブ -- フニャコカッツェ (2011-08-11 21 44 30) ふおおお…ルカさんかっこいいです…!! -- 名無しさん (2011-08-25 20 45 11) 歌詞が漢字ばっかりですごいと思います・・・ -- コココモリ (2011-09-29 16 14 50) かっこよすぐる -- 名無しさん (2011-12-18 15 35 03) カラオケに是非３ＤPVを希望！！！ -- 縫い子 (2012-01-18 19 01 36) 神すぎる！曲もＰＶも＞＜ ルカ姉大好き！ -- 悠 (2012-01-25 10 43 49) なにこれすごい!! -- センデン (2012-03-29 00 42 31) カッコイイ曲です！英語の発音とか神ですね！ルカさぁぁぁぁぁん← -- 梔子 (2012-07-03 13 29 17) クオリティ高っ！すごすぎる。。。 -- なの (2012-07-16 14 06 23) kami -- 名無しさん (2012-07-20 23 20 52) 兄弟喧嘩と言うよりはルカと違う軍に銀髪の人は違う軍に入って戦う羽目に…みたいな感じじゃないかな。何にせよ良曲！ -- 名無しさん (2012-07-24 16 25 29) この歌大好き！ -- ムヒコ (2013-01-21 22 06 31) かっこいい！！英語苦手だからルカ姉見習いたいぃぃ -- 閃光の舞姫 アカツキ (2015-08-11 16 49 38) 小説おめでとう！ -- 名無しさん (2015-08-13 18 53 23) 結構上。「先輩Lady」はマジw -- 名無しさん (2017-11-28 17 15 49) ギターがかっこよくて好きです！ -- 暇人# (2020-11-26 21 32 22) 名前 コメント
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Entertainment and Special at "DDR-nation" 1st rave / regulation DanceDanceRevolution X 新筐体を使用します score attack 予選部門 -1st heat- music Flyght of the phoenix / Chalenge pass スコア上位６名が予選通過 sudden death DANCE CELEBLATION / Chalenge 準決勝 -semifinal- music (your favorite) battle 上位より対戦相手を指名 pass 対戦者に勝利 sudden death (random) 決勝 -final- secret performance 1曲設定、難易度設定は1です(途中終了あり) １２名(組)トーナメントでの勝ち抜け方式 ユニット参加は可能ですが、メンバー重複での登録は不可とさせて頂きます。 トーナメント方式での開催となる為、ご理解とご協力をお願い致します。 トーナメント表は抽選で決定 EDIT使用可能 通常プレイ１曲目で選択可能な曲が使用可能曲です(プレイ結果、一定条件で出現する曲は選択できません) 観客にどちらがいいか判定をしてもらい、支持が多かった方に2ポイント(紅白用紙使用予定) 審査員3人が1人1ポイントで合計ポイントの多い方が勝ち 決勝は3名で争います。 まず3名プレイしてもらい、その後に判定。 まず観客判定 司会がプレイヤーを順に紹介していきます。 「○○が良かった人」と聞きます。 そのときに色は何色でもいいので、3名のうち一番良かった人の時に紙を上げてもらう。 上がっている枚数をカウント後集計。 一番多く上がっている人に３ポイント 二番目に上がっている人に２ポイント 以降は１ポイントとなります。 審査員は持ち点1ポイントで、一番良かったプレイヤーにポイントを与えます。 一番多くポイントを獲得した人が優勝です。 パフォーマンス部門で同点になった場合は、同点課題曲「will」難易度プレイスタイル自由にて再度判定となります。
https://w.atwiki.jp/dominions3/pages/23.html
Alteration Lv0 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Air Shield 0 戦闘 1 0 術者を飛び道具から守る空気の盾を張ります Twist Fate 0 戦闘 1 0 水中可 術者は1回のみダメージを無効にします Hand of Dust 0 戦闘 1 0 水中可 接触したユニット1体にダメージを与えます Lv1 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Fire Resistance 1 戦闘 1 0 水中可 術者は火への耐性を得ます Aim 1 戦闘 1 0 水中可 狭い範囲のユニットの命中を上げます Charge Body 1 戦闘 1 0 水中可 使用した後、1回だけ術者を攻撃した敵と術者自身に電撃で大ダメージを与えます Resist Lightning 1 戦闘 1 0 水中可 術者は雷への耐性を得ます False Fetters 1 戦闘 2 0 水中可 狭い範囲のユニットの移動を封じようと試みます Cold Resistance 1 戦闘 1 0 水中可 術者は氷への耐性を得ます Resist Fire 1 戦闘 1 1 0 水中可 術者は火への耐性を得ます Earth Grip 1 戦闘 1 0 水中可 1ユニットの移動を封じます Fists of Iron 1 戦闘 1 0 水中可 接触したユニット1+α体にダメージを与えます Earth Might 1 戦闘 2 0 水中可 狭い範囲のユニットのStrengthを上げます Personal Luck 1 戦闘 1 0 水中可 術者は50%の確率でダメージを回避します Hand of Death 1 戦闘 2 0 水中可 接触したユニット1体に大ダメージを与えます Barkskin 1 戦闘 1 0 水中可 術者の防御力は10(元々10以上なら+1)になり、火に弱くなります Eagle Eyes 1 戦闘 1 0 水中可 術者の呪文と弓の命中が上がります Poison Touch 1 戦闘 1 0 水中可 接触したユニット1体に毒を与えます Resist Poison 1 戦闘 1 0 水中可 術者は毒への耐性を得ます Lv2 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Combustion 2 戦闘 1 0 敵ユニット1体を燃え上がらせます雨が降っている場合はすぐに消えてしまいます Mirror Image 2 戦闘 1 0 水中可 2*風魔法レベル数の幻影を作り出し攻撃を当たりにくくしますダメージを受けると解除されます Phantasmal Warrior 2 戦闘 1 0 水中可 戦闘中Phantasmal Warriorを作成します Quicken self 2 戦闘 1 0 水中可 術者は攻撃回数が2回になり攻撃、防御スキルが+3されます Armor of Achilles 2 戦闘 1 0 水中可 狭い範囲のユニットの通常の鎧を破壊します Stoneskin 2 戦闘 1 0 水中可 術者の防御力は15(元々14以上なら+2)になり、冷気に弱くなります Earth Meld 2 戦闘 2 0 水中可 範囲内のユニットの移動を封じます Lv3 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Immolation 3 戦闘 2 0 術者を中心とした範囲を炎で攻撃します耐性がなければ術者自身にもダメージを与えます Mistform 3 戦闘 2 0 水中可 術者の体を霧状に変え、全てのダメージを1にします魔法攻撃や大きなダメージを受けると解除されます Ghost Wolves 3 戦闘 3 0 水中可 戦闘中Phantasmal Wolf2体を作成します Numbness 3 戦闘 2 0 水中可 狭い範囲のユニットを凍りつかせ、速度を奪い徐々に疲労させます Ironskin 3 戦闘 1 0 水中可 術者の防御力は20(元々18以上なら+3)になり、雷に弱くなります Body Ethereal 3 戦闘 1 0 水中可 狭い範囲のユニットを霊体にし通常の攻撃を75%無効化させます Protection 3 戦闘 1 0 水中可 狭い範囲のユニットにBarkskinをかけます Mossbody 3 戦闘 1 1 0 水中可 狭い範囲のユニットを苔で覆い防御を10～20上げます無効化できずにダメージを受けると毒霧を発し効果が消えます Inner Sun 3 儀式 1 1 1 水中可 術者の体内に魔力を込め、死亡時に聖なる光を放出します光は周囲のアンデッドとデーモンにダメージを与えます Lv4 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Wind Guide 4 戦闘 2 1 味方全ての射撃の正確さを上げます Quickness 4 戦闘 2 0 水中可 狭い範囲のユニットの攻撃回数を2回にし、攻撃・防御スキルを+3します Encase in Ice 4 戦闘 3 0 水中限定 敵の周囲の水を凍らせ敵を閉じ込めます脱出するまで徐々に疲労ダメージを受けます Curse of Stones 4 戦闘 3 3 水中可 敵ユニットが行動に余分な疲労を受けるよう試みます Destruction 4 戦闘 3 0 水中可 一定範囲のユニットの通常の鎧を破壊します Luck 4 戦闘 1 0 水中可 50%の確率でダメージを回避するLuckを狭い範囲のユニットに与えます Elemental Fortitude 4 戦闘 1 0 水中可 術者は50%の火、氷、雷への耐性を得ます Swarm 4 戦闘 1 1 戦闘中ほとんど戦闘能力のないDragonflyを20+α体召喚します Wolven Winter 4 儀式 3 5 水中可 指定した州の人口を5%減らしCold scalesを上げます Blight 4 儀式 2 1 5 水中可 人口を5%、税収を80減らし、反乱を15上げます Arouse Hunger 4 儀式 3 5 指定した州に毒の爪を持つGhoul9+α体と指揮官を召喚します Lv5 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Incinerate 5 戦闘 3 0 水中可 敵一体を体内から燃やし鎧無視のダメージを与えます水中でも使用できます Phantasmal Army 5 戦闘 4 2 水中可 戦闘中Phantasmal Warriorを25+α体作成します Bone Melter 5 戦闘 3 2 0 水中可 狭い範囲のユニットに溶解による死を与えようと試みます Iron Warriors 5 戦闘 2 0 水中可 一定範囲のユニットにIronskinの効果を与えます Invulnerability 5 戦闘 3 0 水中可 術者の防御力は25になり、毒に弱くなります Shatter 5 戦闘 3 0 水中可 無生物一体に大きな鎧無視のダメージを与えます Drain Life 5 戦闘 4 0 水中可 敵一体に鎧無視のダメージを与え、その分術者は回復します Wooden Warriors 5 戦闘 2 0 水中可 一定範囲のユニットにBarkskinの効果を与えます Baleful Star 5 儀式 3 7 指定した州をMisfortune scalesに2傾け反乱を30上げ、5%の確率で駐留ユニットにCurseをかけます Mother Oak 5 儀式 5 50 術者の国は毎ターン10のNature Gemを得ます Iron Marionettes 5 戦闘 3 1 水中可 味方のアンデッドを加速させ攻撃技能と行動力にボーナスを与えます LA Agartha Internal Alchemy 5 儀式 2 1 10 水中可 術者は15歳若返り、若干ながら発狂します EA T ien Ch iMA T ien Ch iLA T ien Ch i Lv6 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Blindness 6 戦闘 1 0 水中可 敵一体に盲目を与えようと試みます Boil 6 戦闘 3 1 0 水中限定 周囲の水を沸騰させ狭い範囲のユニットに鎧無視のダメージを与えます False Horror 6 戦闘 3 0 水中可 戦闘中一撃で倒せるが恐怖を撒き散らすHorrorの幻影False Horrorを作成します Frozen Heart 6 戦闘 1 0 水中可 敵一体に鎧無視の氷ダメージを与えます Iron Bane 6 戦闘 3 1 水中可 敵味方全員の通常の鎧を腐食させます Petrify 6 戦闘 5 0 水中可 狭い範囲のユニットに石化による死を与えようと試み、抵抗に成功しても麻痺させます Battle Fortune 6 戦闘 3 1 水中可 50%の確率でダメージを回避するLuckを一定範囲のユニットに与えます Control 6 戦闘 3 1 水中可 敵の魔法生物一体を支配下にしようと試みます Soul Vortex 6 戦闘 3 0 水中可 術者は周囲のユニットから体力を奪い取り自分の体力や疲労を回復するようになります Darkness 6 戦闘 4 4 戦場を闇で包み暗視の出来ないユニットに大きなペナルティを与えます Manifest Vitriol 6 儀式 2 1 2 金属を腐敗させるブレスを吐くGreen Lionを作成します Iron Pigs 6 儀式 3 1 10 Trample能力を持つIron Pigを7体作成します End of Weakness 6 戦闘 2 1 全ての味方デーモンにBarkskinの効果を与えます EA Yomi Lv7 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Phoenix Pyre 7 戦闘 2 0 術者は死んでも何度でも炎の爆発と共に復活します復活時に大きく疲労し、疲労が100を超えていると復活しません Fog Warriors 7 戦闘 5 3 水中可 味方ユニット全員にMistformをかけます Prison of Sedna 7 戦闘 5 1 水中限定 より広範囲にEncase in Iceをかけます Marble Warriors 7 戦闘 3 1 水中可 一定範囲のユニットにStoneskinの効果を与えます Doom 7 戦闘 4 1 水中可 敵ユニット全てにCurseをかけます Bone Grinding 7 戦闘 7 1 水中可 敵味方全てのユニットに小さいダメージとAfflictionを与えます Creeping Doom 7 戦闘 3 2 戦闘中Giant Antを70+α体召喚します Mass Protection 7 戦闘 3 1 水中可 味方ユニット全てにBarkskinをかけます Phantasmal Attack 7 儀式 4 8 水中可 25+α体のPhantasmal Warriorが指定した州を攻撃します Sea of Ice 7 儀式 6 80 水中可 海を凍らせ、テレポート以外での陸から海、海から陸への移動を不可能にします航海による沿岸から沿岸の移動も禁止します Iron Walls 7 儀式 5 10 水中可 城の壁を鉄に変え、耐久度を200追加します余分に費やしたGemの分持続ターンが伸びます Transformation 7 儀式 3 8 水中可 術者は自身を何らかのモンスターに変化させます低確率で失敗し死亡します Lv8 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Conflagration 8 戦闘 2 0 広い範囲のユニットを燃え上がらせます Quickening 8 戦闘 2 1 水中可 より広範囲にQuicknessをかけます Will of the Fates 8 戦闘 4 4 水中可 50%の確率でダメージを回避するLuckを全味方ユニットに与えます Disintegrate 8 戦闘 2 0 水中可 1ユニットを即座に破壊しようと試みます Polymorph 8 戦闘 3 2 水中可 一定範囲の敵ユニットを猪に変えようと試みます Fata Morgana 8 儀式 7 90 水中可 術者の国は毎ターン反乱度が低下し、防衛時に30体のPhantasmal Warriorが参加します Wizard s Tower 8 儀式 4 50 水中可 選択した陸上の自国の州に城を建てます Crumble 8 儀式 5 20 水中可 城の耐久度にダメージを与えます Lv9 名称 Lv 使用 主属性 副属性 ジェム 水中判定 概要 専用 Army of Gold 9 戦闘 4 3 水中可 味方全ユニットにIronskinと50%の火耐性を与えます Army of Lead 9 戦闘 5 3 水中可 味方全ユニットにIronskinと魔法抵抗+4を与えます Arcane Domination 9 戦闘 7 7 水中可 敵の魔法生物全てを自分の支配下にするよう試みます Wish 9 儀式 9 100 水中可 何か一つの願いを叶えます Utterdark 9 儀式 9 100 水中可 収入を90%減少させ、戦闘に常にDarknessの効果を及ぼしますまた、術者の国以外に影の魔物がランダムに攻撃を仕掛けます
https://w.atwiki.jp/ddrreplay/pages/246.html
「Inspiration」スコア＆ムービーボード 1ページ目 「Inspiration」スコア＆ムービーボード 2ページ目
https://w.atwiki.jp/mediasenterenglish/pages/16.html
Adoption of various media Although various media exist in a school library and it is mainly divided into three, a "pencil press", "audiovisual media", and "electronic media", the old school library has been managed mainly in case of a pencil press. However, it is also necessary for investigating hours of comprehensive learning etc. oneself and understanding to take in elements other than character media, such as audiovisual media and electronic media, in the education called for. Since it complains of audiovisual media and electronic media to vision or hearing, they can understand the contents for a short time. The contents which read a character over several times and can occasionally understand it at last may be able to understand by once. It is what is called "seeing is believing." In this media center, I am preparing three media abundantly so that a user may learn and it can use for amusement. Although there is the purpose, when there is no telling which media should be used, please speak to a nearby teacher-librarian. A teacher-librarian s role A teacher-librarian s work is mainly choosing media according to a student s needs, and teaching a student the method of use of media. Since judgment of information of corrigenda, choice, etc. are needed, a student enables it to use information by his judgment in the present information society by guiding the method of media use. In this center, at least one person always stations the teacher-librarian. Information gathering using media In the old school library, pencil presses, such as a newspaper currently kept in books or a library, were in the mainstream. When development and development of information machines and equipment in recent years produced various media, a school library will take in various media. However, in the conventional school library, the needs of the user who asks for collection of various information and dispatch cannot be met in the society computerized by the present altitude. On the present Internet, always new information is disseminated regardless of truth, and by a future information society, use of the Internet will become indispensable, when collecting information. In this media center, I have introduced the computer as a communication tool for performing collection of information, integration, and dispatch. The student can use a computer for favorite time fundamentally, and if there is a question, a teacher-librarian corresponds. This media center is aiming at a student s study and assistance of collection of information by introducing a computer. Moreover, since the power which makes judgment of the information which is needed in an information society of corrigenda, and choice is learned, a teacher-librarian teaches about the usage of media.
https://w.atwiki.jp/reflec_beat/pages/320.html
concon jubeat knit APPENDからの移植 2012/03/14のアップデート時にライムアップ解禁曲(新たにjubeatグラスが出現)として登場し，同日にREFLEC BEAT plusでも配信された GuitarFreaks XG3 DrumMania XG3にもアレンジ移植されている BASIC MEDIUM HARD Level 3 7 9 Objects 190 396 519 BPM 190 TIME 1 47 Artist S-C-U Version limelight 動画 ニコニコ動画 【MEDIUM】 譜面確認用(0 00～) 【HARD】 青サイド SC1745 AAA+ FC (PLAYER KWANG82) 攻略 [HARD]青サイドの序盤、LO押しながらの8分トリルがある。トリルがLOを跨ぐ形になることもあるので運指注意 -- 名無しさん (2012-03-15 14 06 18) [HARD]中盤のLO押しながらTOP8分3連トリル押すところで2つ目のTOP(真ん中)に誤反応ままあり。 -- 名無しさん (2012-03-15 19 14 14) ↑それギリギリでやればLO離してからでも大丈夫だったような -- 名無しさん (2012-03-16 02 01 44) [HARD]終盤2箇所の3TOP全押し後のトリルがFCカッター。 -- 名無しさん (2012-03-18 03 12 54) 3topが見づらいところがあるので注意したほうがいいぞ！ -- 名無しさん (2012-03-21 04 51 09) [MEDIUM]物量があり全体的に忙しい、16分トリル二回 終端LOがコンボカッター -- 名無しさん (2012-04-03 05 54 51) [HARD]TOPの左中右中左、TOP3つ同時の8分後の8分トリル、LO+8分トリル…状況によっては8分トリルは全部同じ指で叩いてしまうのも手。ごちゃごちゃした譜面だが曲を理解していれば譜面把握はやや簡単になる -- 名無しさん (2013-02-07 00 48 44) 名前 コメント ※攻略の際は、文頭に[BASIC] [MEDIUM] [HARD] [SPECIAL] のいずれかを置くと、どの譜面に関する情報かが分かりやすいです。 コメント(感想など) やった人、ラストはどうだった？ -- 名無しさん (2012-03-14 11 45 31) ↑指のような発狂はない。9の中でも上位に入ると思う。 -- 名無しさん (2012-03-14 12 21 03) 結構歯抜け譜面だった -- 名無しさん (2012-03-14 12 40 21) 赤は要パターン暗記 -- 名無しさん (2012-03-14 13 30 17) 要注意ﾚﾍﾞﾙはある(-_-;) -- 名無しさん (2012-03-14 14 16 39) さり気にフルコンボが物凄い難しいと思うこの曲。3topに振り回されないように。 -- 名無しさん (2012-03-14 15 59 47) 9だと思ってなめてかかると歯抜けリズムに落とされる。注意。 -- 名無しさん (2012-03-14 22 23 46) ラストの通常2連打→TOPの繰り返しが中毒性の高い脳汁譜面。個人的に難易度もそこまでではないものの接続難易度はなかなかのモノ。9中位、サンライズと同じくらいかな -- 名無しさん (2012-03-14 23 09 13) 初見難易度はかなりのもの。覚えても鳥プラ狙いなら9上位は間違いないと思う。 -- 名無しさん (2012-03-15 00 55 36) 曲知らずにやったけど初見はlv9で初のFailedだわ。これは初見殺し。要注意には入る -- 名無しさん (2012-03-16 16 53 46) 指と同じリズム感覚でいくとやりずらく感じる譜面、ただ一部に気をつければ鳥は余裕( ´ ▽ ` )ﾉ -- 名無しさん (2012-03-21 04 49 44) HARDなんだけど普通のロング押しながらTOPの三連叩くとこで誤反応起きて二つ目がグドるんだが俺だけか？ -- 名無しさん (2012-03-21 07 46 35) 何個目かはともかく、そこは誤反応しまくる -- 名無しさん (2012-03-21 21 52 47) 全譜面で悪意しか感じられない曲もこれくらいだなぁ -- 名無しさん (2012-04-03 04 48 31) とりあえず赤はﾏﾃﾘｱﾙ同様9ではかなりきついですね…多少慣れても伸び悩む(泣) -- 名無しさん (2012-04-03 11 36 38) 赤は10でいいと思う。 -- 名無しさん (2012-04-29 17 05 30) ↑同意。少なくともサマー、テトリス、ルエリ、サクリフより難しい -- 名無しさん (2012-04-30 08 01 50) サビ直前の16分7連トリル→16分トリルLOをどのタイミングで叩けばJUST取れるのかわからない -- 名無しさん (2012-05-20 23 12 59) 9クリアが着物、しおん、トゥーリだけだったがクリアできた。指の緑と黄を混ぜたようにも感じた。 -- 名無しさん (2012-07-16 22 17 41) 指で曲知っていればクリアは簡単。AAA+とフルコンは要対策 -- 名無しさん (2012-07-17 13 50 56) なんかリズムに乗れなくてつまらん譜面だな、曲はいいのに -- 名無しさん (2012-09-24 16 17 01) 総合的に高速トリルゲー -- 名無しさん (2012-09-24 22 35 00) こいつ青サイドは馴れてきたんだけど赤サイドがなかなかできない…この曲むっちゃ好きなだけにスコア安定しないの悔しいわ -- 名無しさん (2013-02-09 22 27 03) 10+まではいかないけど詐称気味だよね。 -- 名無しさん (2013-04-18 11 12 14) jubeatと違って桁が外れている -- 名無しさん (2013-10-13 11 22 52) この曲にはきっとSP譜面追加されるだろうけど是非難易度的に暴れて欲しいなぁ -- 名無しさん (2015-01-27 06 20 48) 名前 コメント ↑攻略と無関係の曲に対するコメントはこちらでお願いします。あまりにもかけ離れた内容は削除される場合があります。
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Tags Data Management Data Types Collections リファレンス 未完 Cocoa トップ リファレンス データ管理：データ型とコレクション NSDictionary クラスリファレンス NSDictionary クラスリファレンス 翻訳元 このページの最終更新：2010-02-24 ADCの最終更新：2009-08-28 継承するクラス NSObject 準拠しているプロトコル NSCodingNSCopyingNSMutableCopyingNSFastEnumeration?NSObject (NSObject) フレームワーク /System/Library/Frameworks/Foundation.framework? 使用可能な環境 Mac OS X v10.0以降 宣言ファイル NSDictionary.hNSFileManager.hNSKeyValueCoding.h コンパニオンガイド Collections Programming Topics for Cocoa?Property List Programming Guide? サンプルコード From A View to A Movie?From A View to A Picture?People?QTCoreVideo301?Quartz Composer WWDC 2005 TextEdit? 概観(Overview) NSDictionaryクラスはオブジェクトをキーと値の対で管理する変更不能なプログラマティックインターフェースを宣言しています。このクラス、また必要によりサブクラスのNSMutableDictionaruクラスを使うことによって、任意のキーに関連づけられたデータを効率的に取得することができます。(ここでは便宜的に、辞書という単語を実際のクラスに関係なくこれらのサブクラスのうちの一つのクラスのインスタンスをさす言葉として使います。) 辞書中のキーと値のペアはエントリと呼ばれます。それぞれのエントリはキーを表す一つ目のオブジェクトと、そのキーに対応する値である二つ目のオブジェクトから成り立ちます。辞書では、キーは一意的なものです。つまり、一つの辞書中に、等しい(link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。メソッドによって決定される)二つのキーは存在しません。通常、どんな(NSCopyingプロトコルに準拠している——以下を参照)オブジェクトでもキーになり得ます。しかし、キー値コーディングを使用する時はキーは文字列でなければならない(Key-Value Coding Fundaentals?を参照してください)ことに注意してください。nilはキーや値になりえません。辞書中で空の値を表現したい時は、NSNullオブジェクトを使用してください。 NSDictionaryのインスタンスは変更不能な辞書です。そのインスタンスのエントリは生成時に決定し、それ以後は変更できません。NSMutableDictionary?のインスタンスは変更可能な辞書です。このインスタンスではいつでもエントリを追加したり削除したりでき、メモリも必要に応じて自動的に確保されます。辞書クラスはNSCopyingとNSMutableCopyingプロトコルに準拠し、辞書間での型変換を容易にしています。 NSDictionaryとNSMutableDictionaryはクラスクラスタの一部です。つまり、このインターフェースから生成したオブジェクトは正確にはこれら二つのクラスのインスタンスではありません。もっと適切に言えば、これらのインスタンスはこれらの非公開なサブクラスのインスタンスです。辞書のクラスは非公開ですが、そのインターフェースは公開されています。なぜなら、インターフェースは抽象スーパークラスであるNSDictionaryとNSMutableDictionaryで宣言されているからです。 内部的には、辞書はストレージの構成と与えられたキーに対応する値に素早くアクセスする為にハッシュテーブルを使っています。しかし、このクラス群で定義されているメソッドはハッシュテーブルやハッシュ関数、ハッシュされたキーの複雑な働きを隠蔽しています。以下で定義されているメソッドではキーを直接用い、ハッシュされた形では用いません。 辞書にエントリを追加するメソッドは、(全ての辞書の)初期化の過程や(変更可能な辞書の)変更の過程であるかにかかわらず引数のキーをコピーし(キーはNSCopyingプロトコルに準拠しなければなりません)、その複製を辞書に加えます。それぞれに対応する値には辞書の使用中に解放されないことを保証する為にlink_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。メッセージが送られます。 列挙(Enumeration) 辞書のコンテンツはlink_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。やlink_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。によって返されるNSEnumeratorを使ってそれぞれキー、値を列挙することができます。Mac OS X v10.5以降上では、NSDictionaryはNSFastEnumeration?プロトコルをサポートしていますので、for...in構文を使って辞書中のキーを列挙することができます。以下の例で説明します。 NSArray *keys = [NSArray arrayWithObjects @"key1", @"key2", @"key3", nil];NSArray *objects = [NSArray arrayWithObjects @"value1", @"value2", @"value3", nil];NSDictionary *dictionary = [NSDictionary dictionaryWithObjects objects forKeys keys];for (id key in dictionary) {NSLog(@"key %@, value %@", key, [dictionary objectForKey key]);} Mac OS X v10.6以降では、NSDictionaryはブロックオブジェクトを使用した列挙をサポートしています。 プリミィティブメソッド(Primitive Methods) NSDictionaryの3つのプリミィティブメソッドである、link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。、link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。、link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。はこのインターフェース中の他のメソッドの基礎を提供しています。link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。メソッドは辞書中のエントリの数を返します。link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。は与えられたキーに関連づけられた値を返します。link_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。は辞書中のキーを順番に参照する為のオブジェクトを返します。ここで宣言されているその他のメソッドはこれらのメソッドを一回、またはそれ以上呼び出して動作しています。プリミティブメソッド以外のメソッドは、一度に複数のエントリにアクセスする便利な手段を提供します。 記述と永続性(Desctiptions and Persistance) プロパティリスト形式で文字列やファイルに書き出すには、それぞれdescription...やlink_anchor plugin error idが指定されていないか、存在しないページを指定しています。メソッドが使用できます。これらをカスタムデータオブジェクトのストレージの永続化に使用するのは一般的には推奨されません。代替手段としてはArchives and Serializations Programming Guide for Cocoa?を参照してください。 Toll-Freeブリッジ(Toll-Free Bridging) NSDictionaryは対応するCore FoundationのCFDictionary Reference?と「toll-freeブリッジ」です。つまり、関数やメソッド中のCore Foundation型はブリッジしているFoundationオブジェクトと相互に交換可能だということです。したがって、メソッド中のNSDictionary *パラメータにCFDictionaryRefを渡すことも、CFDictionaryRefパラメータにNSDicationaryインスタンスを渡すこともできます(コンパイル時の警告を押さえるにはその型にキャストします)。このブリッジはNSDictionaryの具体サブクラスにも適用されます。toll-freeブリッジについての詳細はInterchangeable Data Typesを参照してください。 採用しているプロトコル(Adopted Protocols) NSCoding – encodeWithCoder – initWithCoder NSCopying – copyWithZone NSMutableCopying – mutableCopyWithZone NSFastEnumeration? – countByEnumeratingWithState objects count このクラスでできること(Tasks) 辞書の生成(Creating a Dictionary) + dictionary + dictionaryWithContentsOfFile + dictionaryWithContentsOfURL + dictionaryWithDictionary + dictionaryWithObject forKey + dictionaryWithObjects forKeys + dictionaryWithObjects forKeys count + dictionaryWithObjectsAndKeys NSDictionaryインスタンスの初期化(Initializing an NSDictionary Instance) – initWithContentsOfFile – initWithContentsOfURL – initWithDictionary – initWithDictionary copyItems – initWithObjects forKeys – initWithObjects forKeys count – initWithObjectsAndKeys エントリの数え上げ(Counting Entries) – count 辞書の比較(Comparing Dictionaries) – isEqualToDictionary キーや値へのアクセス(Accessing Keys and Values) – allKeys – allKeysForObject – allValues – getObjects andKeys – objectForKey – objectsForKeys notFoundMarker – valueForKey 辞書の列挙(Enumerating Dictionaries) – keyEnumerator – objectEnumerator – enumerateKeysAndObjectsUsingBlock – enumerateKeysAndObjectsWithOptions usingBlock 辞書の整理(Sorting Dictionaries) – keysSortedByValueUsingSelector – keysSortedByValueUsingComparator – keysSortedByValueWithOptions usingComparator 辞書の濾過(Filtering Dictionaries) – keysOfEntriesPassingTest – keysOfEntriesWithOptions passingTest 辞書のストア(Storing Dictionaries) – writeToFile atomically – writeToURL atomically ファイル属性へのアクセス(Accessing File Attributes) – fileCreationDate – fileExtensionHidden – fileGroupOwnerAccountID – fileGroupOwnerAccountName – fileHFSCreatorCode – fileHFSTypeCode – fileIsAppendOnly – fileIsImmutable – fileModificationDate – fileOwnerAccountID – fileOwnerAccountName – filePosixPermissions – fileSize – fileSystemFileNumber – fileSystemNumber – fileType 記述の生成(Creating a Description) – description – descriptionInStringsFileFormat – descriptionWithLocale – descriptionWithLocale indent クラスメソッド dictionary dictionaryWithContentsOfFile dictionaryWithContentsOfURL dictionaryWithDictionary dictionaryWithObject forKey dictionaryWithObjects forKeys dictionaryWithObjects forKeys count dictionaryWithObjectsAndKeys インスタンスメソッド allKeys allKeysForObject allValues count description descriptionInStringsFileFormat descriptionWithLocale descriptionWithLocale indent enumerateKeysAndObjectsUsingBlock enumerateKeysAndObjectsWithOptions usingBlock fileCreationDate fileExtensionHidden fileGroupOwnerAccountID fileGroupOwnerAccountName fileHFSCreatorCode fileHFSTypeCode fileIsAppendOnly fileIsImmutable fileModificationDate fileOwnerAccountID fileOwnerAccountName filePosixPermissions fileSize fileSystemFileNumber fileSystemNumber fileType getObjects andKeys initWithContentsOfFile initWithContentsOfURL initWithDictionary initWithDictionary copyItems initWithObjects forKeys initWithObjects forKeys count initWithObjectsAndKeys isEqualToDictionary keyEnumerator keysOfEntriesPassingTest } keysOfEntriesWithOptions passingTest keysSortedByValueUsingComparator keysSortedByValueUsingSelector keysSortedByValueWithOptions usingComparator objectEnumerator objectForKey objectsForKeys notFoundMarker valueForKey writeToFile atomically writeToURL atomically
https://w.atwiki.jp/mrfrtech/pages/53.html
Market Scenario In its research report, Market Research Future (MRFR), asserts that the AI in Construction Market Research 2020 is slated to grow exponentially over the review period, securing a considerable market valuation of USD 2.01 billion, and a healthy 35% CAGR over the review period. Novel coronavirus has actually AI in Construction Market Research to open new avenues for those firms that are on the lookout for solutions that are reliable, efficiently managed, scalable, and are subscription-based, to remain more focused on the core business. The AI in Construction Market is bearing lesser impact of the COVID-19 outbreak compared to most other segments of the tech world. In a nutshell, COVID-19 impact on managed services has been fruitful, with the market growth enhanced than before. Given the prevalent lockdown situation, managed services vendors are now investing heavily in remote-centric worker solutions, which can make the market highly resilient in the coming years, even as the world is currently rushing to achieve a COVID-19 breakthrough. Request a Free Sample @ https //www.marketresearchfuture.com/sample_request/6035 Segmentation The AI in construction market is differentiated by component, technology, organization size, deployment, stage, and application. On the basis of stage, the market is segmented into construction stage, pre-construction, and post-construction. Based on the component, the AI in construction market is bifurcated as solutions and services. The solution segment is categorized as demand forecasting, virtual assistant, revenue estimation, design planning, predictive maintenance, and others. The service sub-segment comprised implementation services, training consulting, and other support services. In terms of technology, the market is segregated into machine learning deep learning, neural networks, and natural learning programming (NLP). Based on the deployment, the market is divided into on-cloud and on-premises. Based on the organization size, the market is bifurcated into large enterprises, and small medium enterprise (SMEs). On the basis of application, the market is categorized as, project management, schedule management, risk management, equipment management, building information management, and supply chain management. Competitive Outlook The major market players operating in the global market as identified by MRFR are Oracle Corporation (U.S), IBM Corporation (U.S.), SAP SE (Germany), Alice Technologies.(U.S.), Microsoft Corporation (U.S.), Autodesk (U.S.), Aurora Computer Services(U.K), eSUB (U.S.), Smartvid.io(U.S.),and Building System Planning (U.S.). Some other market players who are involved in AI construction market are Jaroop, Deepomatic, Lili.Ai, Predii, Assignar, Coins Global, Beyond Limits, Doxel Askporter, Bentley Systems, Plangrid, and Renoworks Software Regional Analysis The geographical overview of the global market has been analyzed in four major regions, comprising the Asia Pacific, North America, Europe, and the rest of the world. On the building industry, North America is believed to have substantial growth in the AI, with the U.S. and Canada being the sector leading countries. Regional domination is due to increased investment by companies such as IBM Corporation, Oracle Corporation and many others, which invest directly in the advancement of technologies such as neural networks and machine learning in research and development. However, Asia Pacific is also expected to experience a strong market growth rate. The leading countries in this field are China, Japan, South Korea and India. The market growth is due to rise in demand by the region to improve smart city projects which require better facilities that boost the real estate sector. Table of Contents 1Executive Summary 2Scope of the Report 2.1Market Definition 2.2Scope of the Study 2.2.1Research objectives 2.2.2Assumptions Limitations 2.3Markets Structure Continued…. Browse Full Report Details @ https //www.marketresearchfuture.com/reports/ai-in-construction-market-6035 List of Tables Table1 Global AI In Construction Market By Region, 2020-2027 Table2 North America AI In Construction Market By Country, 2020-2027 Table3 Europe AI In Construction Market By Country, 2020-2027 Continued… List of Figures FIGURE 1 Global AI In Construction Software Market Segmentation FIGURE 2 Forecast Methodology FIGURE 3 Porter’s Five Forces Analysis of Global AI In Construction Software Market Continued… Trending #MRFR Report** https //ictmrfr.blogspot.com/2022/04/geofencing-market-companies-growth-with.html https //blogfreely.net/pranali004/telecom-expense-management-market-size-impressive-cagr-changing-business-scope https //postheaven.net/pranali004/financial-app-industry-impressive-cagr-changing-business-needs-scope-of https //market-research-future.tribe.so/post/openstack-service-market-research-impressive-cagr-changing-scope-of-current--6263de46791566c10c79891e https //www.scutify.com/articles/2022-04-24-infrastructure-as-a-service-industry-cagr-changing-business-scope-of-current-and-future-industry- About Market Research Future Market Research Future (MRFR) has created a niche in the world of market research. It is counted among the top market research companies that offer well-researched and updated market research reports and insights to businesses of all sizes. What sets us apart is our super-responsive team that offers quality work keeping clients abridged of the prospective challenges and opportunities in various markets. Our team is adept in their space as well as patiently listens to every client. The best part is they know their work inside out and possess the expertise to guide the client in the right direction and achieve results on a tight deadline. We are a one-stop solution for all your data research needs. Our team does not believe in the “one size fits all” approach to creating a report that is detailed and concise. We handle 13 industry verticals including Healthcare, Chemicals and Materials, Information and Communications Technology, Semiconductor and Electronics, Energy and Power, Food, Beverages Nutrition, Automobile, Consumer and Retail, Aerospace and Defense, Industrial Automation and Equipment, Packaging Transport, Construction, and Agriculture. With our unique approach for every market report, we aim to reach the zenith in qualitative business intelligence and syndicated market research. Contact Market Research Future (Part of Wantstats Research and Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5Th Floor New York, NY 10013 United States of America 1 628 258 0071 (US) 44 2035 002 764 (UK) Email sales@marketresearchfuture.com Website https //www.marketresearchfuture.com