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"We need to transcend the de facto dichotomy of empiricism and rationalism that is immanent in embedded and embodied entities. Hybrid media is one trajectory to make a rapture for becoming or to draw a line of flight that breaks the mold of the preconceived hylomorphic notion of existentialism, but there are still uncharted territories and new areas for creative exploration, particularly in terms of the affect-driven epistemology of perception." Ryota Matsumoto As an artist, designer, and architect, Ryota Matsumoto is internationally recognized as one of the progenitors of the postdigital art movement. Born in Tokyo, he was raised in Hong Kong and Japan. He received a Master of Architecture degree from University of Pennsylvania in 2007 after his studies at Architectural Association in London and Mackintosh School of Architecture, Glasgow School of Art in early 90’s. Over the years, he has studied with Manuel DeLanda, Vincent Joseph Scully Jr., Cecil Balmond, and Giancarlo De Carlo, among others. Matsumoto has previously collaborated with a cofounder of the Metabolist Movement, Kisho Kurokawa, and with Arata Isozaki, Peter Christopherson, and MIT Media Lab. Matsumoto's multidisciplinary projects have been exhibited recently at Meadows Gallery University of Texas at Tyler, S. Tucker Cooke Gallery University of North Carolina Asheville, Sebastopol Center for the Arts, National Museum of Korea, Czong Institute for Contemporary Art, Van Der Plas Gallery, ArtHelix Gallery, Caelum Gallery, Limner Gallery, the Cello Factory, University of the District of Columbia, Lux Art Gallery, Studio Montclair, Manifest Gallery, Tenerife Espacio de las Artes, Art Basel Miami, ISEA International, FILE Sao Paulo, Nook Gallery, and Arts and Heritage Centre Altrincham. He had solo exhibitions at BYTE Gallery Transylvania University (2015), Los Angeles Center of Digital Art (2016) and Alviani ArtSpace, Pescara (2017). https //www.ryotamatsumotostudio.com 美術 デザイン アーバニズム
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browserbot プロパティ・関数一覧 abortXhr allowNativeXpath altKeyDown baseUrl browserbot buttonWindow controlKeyDown currentWindow currentWindowName ignoreResponseCode isSubFrameSelected isXhrDone isXhrSent locationStrategies metaKeyDown modalDialogTest newPageLoaded nextConfirmResult nextPromptResult openedWindows pageLoadError permDeniedCount pollingForLoad proxyInjectionMode recordedAlerts recordedConfirmations recordedPrompts shiftKeyDown shouldHighlightLocatedElement topFrame topWindow uniqueId windowPollers xhr xhrOpenLocation xhrResponseCode xhrStatusText xpathEvaluator XXXreschedulePoller _fireEventOnElement _getFrameElement _getFrameElementByName _getFrameFromGlobal _getTargetWindow _handleClickingImagesInsideLinks _handleClosedSubFrame _isHTASubFrame _isSameDocument _isSamePage _maybeDeleteCookie _modifyElementTarget _modifyWindow _namespaceResolver _recursivelyDeleteCookie _recursivelyDeleteCookieDomains _registerAllLocatorFunctions _selectFirstNonTopWindow _selectTopWindow _selectWindowByName _selectWindowByTitle _selectWindowByWindowId _windowClosed abortXhrRequest addSelection bodyText cancelNextConfirmation checkMultiselect checkedOpen clickElement close contextMenuOnElement deleteCookie doModalDialogTest doesThisFrameMatchFrameExpression doubleClickElement evaluateXPathCount findAttribute findElement findElementBy findElementOrNull findElementRecursive getAllButtons getAllCookieNames getAllFields getAllLinks getCookieByName getCurrentPage getCurrentWindow getDocument getNextAlert getNextConfirmation getNextPrompt getNonTopWindowNames getReadyState getTitle getUserWindow getWindowByName getWindowNameByTitle getXPathEngine goBack goForward hasAlerts hasConfirmations hasPrompts highlight isNewPageLoaded isPollingForLoad locateElementByAlt locateElementByClass locateElementByCss locateElementByDomTraversal locateElementById locateElementByIdentifier locateElementByLinkText locateElementByName locateElementByUIElement locateElementByXPath modifySeparateTestWindowToDetectPageLoads modifyWindowToRecordPopUpDialogs onXhrStateChange openLocation openWindow pollForLoad recordPageLoad recursivelyDeleteCookie refresh relayBotToRC relayToRC removeSelection replaceText reschedulePoller resetPopups runScheduledPollers selectElements selectElementsBy selectFrame selectOption selectPopUp selectWindow setAllowNativeXPath setIFrameLocation setIgnoreAttributesWithoutValue setNextPromptResult setOpenLocation setShouldHighlightElement setXPathEngine submit triggerMouseEvent
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Decoration 名前 Population Range Cost 必要条件 サイズ WelomeSign 10 2 S1000 最初から 1x1 Billboard 15 2 S1200 最初から 2x1 WhiteFlowerbed 6 2 S600 最初から 1x1 RelayTower 6 2 M150 最初から 1x1 GreenTree 6 2 S650 最初から 1x1 BeachVolleyballCout 9 2 S2500 最初から 3X2 Treehouse 30 2 D14 最初から 1x1 HotDogStand 10 2 S1200 最初から 1x1 OrangeTree 8 2 S800 最初から 1x1 CobblestonePatch 2 5 S500 最初から 1x1 ATM 18 2 S1600 最初から 2x1 GiantTrampoline 18 3 S5000 最初から 2x2 PinkTree 33 3 D16 最初から 1x1 "Capitalism" 150 5 D299 最初から 2x1 PinkFlowerbed 33 3 D16 最初から 1x1 SuperHighDive 36 4 D16 最初から 2x2 BlueFlowerbed 10 2 S1200 最初から 1x1 WeightliftingArena 25 3 S9000 最初から 1x1 TacoTruck 18 2 M600 最初から 1x2 Playground 24 2 S2500 最初から 2x2 RockClimbingTerrace 36 4 D22 最初から ? FoodTruckCorner 33 3 S18 最初から 1x2 CherryBlossomTree 30 3 D17 最初から 1x1 martialArtsTatami 30 4 S1500 最初から 3x2 OrangeFlowerbed 14 2 人口400 1x1 PineTree 15 2 人口500 1x1 FerrisWheel 38 3 人口650 ? ConstructionCrane 20 2 人口700 1x1 Clotheslines 18 2 人口800 2x1 PizzaTruck 25 2 人口1500 1x2 Gazebo 33 2 人口900 1x1 Grove 24 2 人口1000 2x2 LampholderStatue 25 2 人口1100 2x1 yellowFlowerbed 16 2 人口1200 1x1 OldShippingCrane 45 3 人口1300 ? GiantRedwood 23 2 人口1450 1x1 GraffitiWall 26 2 人口1600 2x1 Plaza 24 2 人口1800 1x1 BellTower 36 2 人口2000 1 AtlasStatue 25 2 人口2100 1 Graveyard 18 3 人口2200 4 BigGraveyard 20 3 人口2500 ? PalmTree 26 2 人口2750 1x1 Promenade 20 3 人口3000 1x1 GiantScreen 30 2 人口3500 1x2 CampingArea 22 3 人口4000 3x2 Statue 15 3 人口4200 1x1 WaterTower 27 2 人口4800 1x1 BasketballCourt 45 2 人口5400 ? PublicPool 32 2 人口6000 2x2 CylinderGarage 53 3 人口7000 ? Orchard 32 2 人口8000 2x2 Amphitheater 35 2 人口9000 2x2 TheArch 38 3 人口10000 ? TennisCourt 32 2 人口11000 1x2 "MeritsofIndustry" 36 2 人口11500 ? SoccerPitch 36 3 人口12000 ? StreetFair 35 2 人口13000 ? ExoticFruitorchard 36 2 人口14000 ? DoggyPark 36 2 人口15000 ? HedgeMaze 25 3 人口16000 ? BikeRack 18 3 人口17000 ? HotAirBalloonRide 30 4 人口18000 ? DrivingRange 30 4 人口19000 ? WarMonument 22 3 人口20000 ? PEgyptianStatue 68 3 人口21000 ? DinoSkeleton 45 4 人口22000 ? CityLake 32 3 人口23000 ? SatelliteDish 22 3 人口24000 ? FroyoHut 28 3 人口25000 ? ArcheryRange 53 4 人口26000 ? HeartStatue 28 3 人口27000 ? PerpetualWaterfallMill 54 4 人口28000 ? TickerBillboard 30 3 人口29000 ? LargeFountain 32 3 人口30000 ? BoogiePlaza 44 3 人口31000 ? CherryOrchard 44 3 人口33000 ? LemonadeStand 20 3 人口34000 ? MakeoutPoint 48 4 人口35000 ? ChampionshipTorch 27 3 D15 最初から 1x1
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チョンプー(C) 基本情報 名前 チョンプー 種族 不死 ジョブ マジシャン 召喚コスト 10 ＜タイプ＞ 怪異 タイプ チョンチョン HP 300 ATK 5 DEF 10 覚醒 不可 超覚醒 不可 アーツ 有 CV 永峰 遥 アビリティ 召喚 オートスプレッド ファイタースタイル時の攻撃が常にスプレッドショットになる。 TRANCE 超覚醒時、範囲内にいる最も近くのトランスを持つ自使い魔1体に憑依し、自身のアビリティを付与、さらに攻撃力と防御力を30ずつ上げる。ただし、同じ使い魔には1体しか憑依できない。憑依した対象の自ユニットが死滅すると、トランスは解除され自身も死滅する。 消費マナ 20 ステータス 状態 HP ATK/DEF 召喚 300 5/10 DATA・フレーバーテキスト +Ver3.3 Ver3.3 身長 0.5[meter] 今日も私は花を売る。寒空の下、花を売る度、人々が私に声をかける。「あんたも可哀そうだねぇ…あんな親父でさ」――そんなこと、ありません。「どうしたんだいその痣、またやられたのかい？…」――いえ、良くしてくれてます。今日も私は花を売る。星空の下、花を売る度、人々が私に声をかける。「こんなに夜遅く… あんたも大変だね」――そんなこと、ありません。「どうしてあんたばかり… 親父は飲んだくれてるだけじゃないか」――いえ、良くしてくれてます。そんなある日の帰り道、私は不思議な生き物に出会った。それは大きな耳でふわふわと飛び、くりくりした目でこちらを見ていた。「キシシ、なるほどなのん。ぽっくん み～んなわかったのん♪」そう言うと、ばたばたと羽ばたいてどこかへ飛んで行った。家に帰ると、父親がこと切れていた。父親の亡骸の上には、先ほどの生き物がいた。それはくりくりした目でこちらを見ていた。「キシシ、いっぱいチュ～チュ～してやったのん♪美味しかったのん♪ びっくりしてるのん？ぽっくんのお耳はぜ～んぶきこえてるのんよ」そう言って、ケラケラと笑いながら闇夜の空へと消えていった。今日も私は花を売る。寒空の下、花を売る度、人々が私に声をかける。「あら、何かいいことでもあったのかい？ なんだか嬉しそうだねぇ」――そんなこと、ありません。私は笑顔でそう言った。 体重 10[kg] 生息域 南アメリカ 生態 吸血して死に至らしめる 移動方法 大きな耳で羽ばたく 特徴 超地獄耳 イラストレーター 村上 ヒサシ +Ver3.4（VerRe 3.0） Ver3.4（VerRe 3.0） 身長 0.5[meter] 体重 10[kg] 特徴 超地獄耳 主食 人間の生き血 性格 味にうるさい こだわり あくどい奴程味が良い イラストレーター 創-taro フレーバーテキスト 私が病を患ってから半年。妻と弟が献身的に看病をしてくれているが、病状は悪くなる一方だった。最近では、パタパタと周囲を何かが飛び回る幻聴まで聞こえてくる始末だ。しかし私は、幻聴と思いつつもその音が気になって仕方なくなり、妻に頼んで持ってきてもらった書物で調べてみた。すると、ここいらの伝奇に登場する『チョンチョン』という悪魔の話が目についた。なんでも、そいつらは病人の生き血を吸うらしい。普段なら笑って済ませるそんなことが、病で弱気になっていたせいだろう、どうにも気になって仕方がなかった。そんなある日の深夜、部屋の外からふたつの悲鳴が聞こえてきた。私がままならない体をひきずり妻の寝室に辿り着くと、そこには全身の血を吸いつくされ、からからに乾いた妻と弟の無残な亡骸が転がっていた。そしてそのすぐそばには、奇妙な生き物が大きな耳をパタパタと羽ばたかせて浮いていた。「…お前は…チョンチョンなのか？」恐怖に擦れる声で問いかけると、そいつはにやりと笑い、コクリとうなずいた。「なぜ…病人の私ではなくこの２人を…」するとチョンチョンは、にやにやしたままこう答えた。「チョンプーさんはグルメなのん、病気は病気でも、心が病気のやつの血しか吸わないのん♪」その生き物の、なんともありえぬ言い草に、私は声を荒げた。「そんなわけあるか！ この二人が、私をどれだけ親身に看病してくれていたことか…！」するとチョンチョンは、奇妙な笑い声をあげながらグルグルと飛び回った。「親身♪ 親身♪ おまえ面白いこと言うのん♪ そいつらは心が病気♪ おまえの弟はな～んで嫁の寝室にいるのんか～？ そいつらはおまえが死ぬのをず～っと待ってたのんよ～♪」「…！？ そんな…そんなわけ…！」「キシシ 本当のことなのん♪ ぽっくんの大きなお耳はな～んでも聞こえるのんよ～♪ ちなみに おまえが薬だと思ってたのは毒のん♪ ど～りで治らないわけなの～ん♪」「…そんな…わけ…」「キシシ よかったのん♪ おまえ命拾いしたの～ん♪」 そう言うと、チョンチョンは笑いながら闇夜に飛び去っていった。こうして、薄暗い部屋には、私とふたつの亡骸だけが取り残された。私は震える手で戸棚を開けると、いつも妻が用意してくれていた薬を取り出し――ありったけ飲みこんでみた。 考察 トランスを持つコスト10使い魔だが、トランス先はマジシャン専用。 仮にアタッカーやディフェンダーにトランスしても、複数攻撃になるわけではないので、意味が無い。 自動スプレッドショットはカード操作が不要なため便利ではあるが、 スプレッドショットによるダメージ減少や、攻撃発動までの遅さである程度は回避可能、などのデメリットもある。 因みにオートスプレッドによる攻撃はスマッシュと同等の扱いになる。 つまりミキストリのハイスマッシュが適応されるので、相性を考えるとチョンプーにとっては最有力なトランス先だろう。 しかしミキストリの長所である殲滅力を活かすと考えると、火車に出番を取られてしまうか。 キャラクター説明 チョンチョンとは、チリやアルゼンチンのマプチェ族に伝わる飛頭蛮の一種。 奇怪な鳴き声を上げ、病人や老人など弱った者を襲い、血を吸って殺してしまう。 カルクーと呼ばれる呪術師が秘薬を首に塗ることで首が胴から離れ、耳が翼となって飛行する。 場合によっては完全にフクロウの姿となることもできるという。 この秘薬が隠されたり、捨てられてしまうと元の体に戻れないことに耐え切れず、 地面に身を打ち付けて死んでしまうとされる。 関連カード コメント *編集が苦手な方はこちらへ情報提供お願いします 名前 コメント すべてのコメントを見る
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Timとは何なのか？ これは人類が未解決の問題である。 その正体については諸説ある。 しかし、ATGはTimくんにカ、キャフェテリアで知り合ったということ、ATGに対して唯一攻め側の人間であることはほぼ確かであると言われている。 ATG曰く、電話で彼と話す時は、日本人と間違えるほど日本語が流暢である。 大学時代にはATGとカ、キャフェテリアで一緒にバイトしていた。 Timくんには顔文字があるのでみんな使ってあげよう (TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM)(TiM) Tim君に関する学説 ATGの濃厚白濁ミルク説 最初に提唱された説である。ATGに対して何故攻める側になることが出来るのか？ という疑問を解消するためこのような説が提唱された。 これなら、授業中にも一緒にいれるということで当初は多数の賛成支持を得られていた。 概念説 Timくんは形而下の実態を持った存在などでなく、形而上の概念的存在であるとする説。 現在最も有力な説である。 八百万の神々説 古来、日本人がまだ狩猟生活をしていた時代 賢者Timは嘆いていた 我にふさわしき猛者はおらんものか、と 人間は未だに獣を犯すことしか脳にない実に愚かなことだ 早く我を見てくれんものかと、我を犯そうとするものはおらんのかと日々懊悩していた そんな時だ、彼を見たのはーー 一目惚れだった 一目見たその時から彼の虜になってしまった 雪の降る夜、雄雄しく猛々しく猛威をふるっていた彼 その気高き、優艶とした腰の振り ああ、なんと美しきことか 我も混ぜてくれえええええええ 慟哭する だが彼に届くことはない なぜなら我は八百万の神々 決して人間と交わることは許されぬ そうだ、種をさづけよう その種が芽吹いた時、彼は神にも等しき力を手にするだろう だから、その種がどうか空の向こうで咲きますように ‘ ’
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URBAN A-ban 衣食住と娯楽、ワーキングを一つの区画に纏めようとした政府企画(西遠市メガンティプロジェクト)の象徴である巨大建造物。 建築作業が内装を残すのみという段階で、プロジェクト責任者と建築業者の間で癒着問題が発覚し、作業がストップしてしまっている。 ふゆほたるを巡る怜治とかなたの戦闘や、漁夫の利を狙った茶深とオゥルの策謀のせいで全面炎上・一部半壊してしまった。
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S. Ioffe and C. Szegedy, “Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift,” arXiv preprint arXiv 1502.03167, 2015. https //arxiv.org/abs/1502.03167 Abstract Training Deep Neural Networks is complicated by the fact thatthe distribution of each layer s inputs changes during training, as the parameters of the previous layers change. This slows down the training by requiring lower learning rates and careful parameter initialization, and makes it notoriously hard to train models with saturating nonlinearities. We refer to this phenomenon asinternal covariate shift, and address the problem by normalizing layer inputs. Our method draws its strength from making normalization a part of the model architecture and performing the normalization for each training mini-batch.Batch Normalization allows us to use much higher learning rates and be less careful about initialization. It also acts as a regularizer, in some caseseliminating the need for Dropout. Applied to a state-of-the-art image classification model, Batch Normalization achieves the same accuracy with 14 times fewer training steps, and beats the original model by a significant margin. Using an ensemble of batch-normalized networks, we improve upon the best published result on ImageNet classification reaching 4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error), exceeding the accuracy of human raters. まとめ 1. どんなもの DNNの学習では，浅い層のパラメータ変化によって深い層への入力が変化してしまう。このような現象を内部共変量シフトという。内部共変量シフトが生じると学習が難しくなったり不安定化したりする。その影響は層が深いほど深刻になる。 この問題は，各層に入力されるデータの分布を揃えることで低減できる。提案手法のBatch Normalization（以下，BN）では，ミニバッチ単位でデータの分布（平均と分散）を揃えることで，内部共変量シフトを低減する。 2. 先行研究と比べてどこがすごい 従来は学習率を低くしたりDropoutを適用したりして学習させてきたが，いずれの手法も学習速度を低下させてしまう。それに対してBNでは，学習速度を低下させる要素が存在しない。 他にも以下のような利点がある： BNは内部共変量シフトの影響を低減するので，学習率を大きくできる。実験では既存モデルの30倍まで学習率を大きくしても学習できた。 データの分布を活性関数の非飽和領域に揃えれば，勾配消失問題が起こらない。ReLUのような非飽和の活性関数じゃなくても学習できる。実験ではシグモイド関数を使ってDNNの学習に成功した。 正規化処理によって非線形変換のヤコビ行列の特異値が1に近づくので，損失勾配が効率的に伝播するようになる。 ミニバッチ集合を毎回シャッフルすることで正規化処理も微妙に変化する。これは正則化に近い役割を果たすので，BNがあればDropoutやL2正則化などがなくても過学習しにくい。 DropoutもReLUも深層学習の黎明期を拓いた重要な技術である。Batch Normalizationはその双方を置き換えうる手法ということで，深層学習の分野に大きなインパクトを与えた。 3. 技術や手法の肝はどこ？ 各次元ごとにミニバッチを正規化（平均0，分散1に変換）した後に，バイアスとスケーリング処理を加える。バイアスベクトルとスケーリングベクトルは学習によって最適化する。 計算を各次元で独立に行うことで，少ない計算量で白色化の近似を行う。 バイアスとスケーリングによって，所望の平均と分散に変換できる。 バイアスとスケーリングが学習データセットの平均と分散に一致すれば，正規化処理を打ち消すこともできる。 データセット全体の平均・分散の近似として，ミニバッチの平均・分散を用いる。 分布の平均と分散を計算するための計算量が削減できる。 ミニバッチの分布にわずかな偏りが生じることで，正則化の効果も期待できる。 4. どうやって有効だと検証した？ BNを適用したCNNを使って，ImageNet（画像認識タスク）を学習させた。既存モデルの1/14の学習ステップ数で同等の正解率に到達し，“4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error)”で当時のSoTA。 5. 議論はある？ NIPS 15の時点で“If you aren t using batch normalization you should [http //codinginparadise.org/ebooks/html/blog/ten_deep_learning_trends_at_nips_2015.html]”と言われるくらいには広く使われている。 RNNに適用するとメモリ消費が大きくなる。各時刻の処理に対して別個にBNを学習させる必要があるようだ。 これに対処する手法がLayer Normalization。 6. 次に読むべき論文は？ [Shimodaira 00] covariate shift（共変量シフト）を定義した論文。 [杉山 06] 共変量シフトに関する日本語の資料。「共変量シフトとは，与えられた入力に対する出力の生成規則は訓練時とテスト時で変わらないが，入力（共変量）の分布が訓練時とテスト時で異なるという状況である．」とのこと。 [Ba+ 16] Layer Normalization; RNNに適用可能な正規化手法。 7. その他 序論にて，ミニバッチ学習の利点が紹介されている： ミニバッチに対する損失の平均はデータセット全体に対する損失の平均の推定値となる。よって，ミニバッチサイズが増えるほど学習の質が上がる。 ミニバッチ内の各計算は並列化できるので，ミニバッチサイズが大きいほど並列化処理の恩恵が受けられる。
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【検索用 morbidmorsel 登録タグ PV師 作M 作MM-P 作り手 作詞家 絵師】 + 目次 目次 特徴 リンク 曲 CD コメント 特徴 作り手名：『morbid-morsel』(もーびっと もーぜる) フィリピン人の作詞家・絵師・PV師。 「TravelBySheep」とも名乗る。 リンク DeviantArt Newgrounds 曲 100年の暗闇の中で In Verbatim The Logical Pink Gizmo and The Gingerbread Man 万華鏡の霧 CD まだCDが登録されていません。 コメント 名前 コメント
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【検索用 Vertical 登録タグ 2019年 UTAU V VOCALOID ____natural 初音ミク 曲 曲英 重音テト】 + 目次 目次 曲紹介 歌詞 コメント 作詞：____natural 作曲：____natural 編曲：____natural 絵：群青狼 唄：初音ミク・重音テト(UTAU) 曲紹介 直交するねじれの位置 曲名：『Vertical』 歌詞 （動画より書き起こし、一部修正） 曖昧なままで 終わりかけるその日 夢は醒めかけ 気付かされる末路 妙に冴えない うまくはいかない 思考はぬかるむ 不本意な結語 願ったままの君を 思いがけない形で 前にしても 言葉が見つからない そういうものだと そういう仕様だと 言い聞かせるたび 苛まれるよ Verticalに交差した 君と僕は 各々に歩み始めたから Terminate 流れのままに 穏やかな時は その使命を終えた 曖昧なままで 終わりかけるその日 夢は醒めかけ 気付かされる末路 妙に冴えない うまくはいかない 思考はぬかるむ 不本意な結語 願ったままの君を 思いがけない形で 前にしても 言葉が見つからない そういうものだと そういう仕様だと 言い聞かせるたび 苛まれてるよ Verticalに交差した 君と僕は 各々に歩み始めたから Terminate 流れのままに 穏やかな時は その使命を終えた Skew lines 飲み下した思い 繰り返し見た光景 同じ世界にはいない Verticalに相違した 君と僕と ただ互いを 抱きしめられたら 長い人生 だから と君は 慰めるように 言ってさ Verticalに交差した 君と僕は 各々に歩み始めたから Terminate 流れのままに 穏やかな時は その使命を終えた Skew lines 飲み下した思い 繰り返し見た光景 同じ世界にはいない Verticalに相違した 君と僕と ただ互いを 抱きしめられたら コメント 名前 コメント コメントを書き込む際の注意 コメント欄は匿名で使用できる性質上、荒れやすいので、 以下の条件に該当するようなコメントは削除されることがあります。 コメントする際は、絶対に目を通してください。 暴力的、または卑猥な表現・差別用語（Wiki利用者に著しく不快感を与えるような表現） 特定の個人・団体の宣伝または批判 （曲紹介ページにおいて）歌詞の独自解釈を展開するコメント、いわゆる“解釈コメ” 長すぎるコメント 『歌ってみた』系動画や、歌い手に関する話題 「カラオケで歌えた」「学校で流れた」などの曲に直接関係しない、本来日記に書くようなコメント カラオケ化、カラオケ配信等の話題 同一人物によると判断される連続・大量コメント Wikiの保守管理は有志によって行われています。 Wikiを気持ちよく利用するためにも、上記の注意事項は守って頂くようにお願いします。
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BATLLE FRONTIER バトルフロンティア 新マクロス級では第25次、通算では第55次の超長距離移民船団の旗艦「マクロス・フロンティア」の前部に位置するバトル級可変ステルス攻撃宇宙空母。 巡航時は居住艦である「アイランド1」の先端にドッキングしている。船体各所に25のマーキングがあり、 司令室の球形のホログラムスクリーンには「バトル25」と表示されている。ただ作中では船団名同様「バトル・フロンティア」と呼ばれている。 バトル7と同形艦と思いきや全長が200mほど伸び、重量は2倍以上に増していたりする。 艦体は6隻の戦闘艦が組み合わさる構造で（指揮空母1隻（胴体）・空母2隻（両腕）・突撃戦艦2隻（両脚）・重砲撃艦1隻（主砲）となっている）、 分離後も各個が独立展開・フォールド航行可能という高性能艦。従来艦のバトル級同様にトランスフォーメーション機能を持つ。 強攻型（人型形態）に変形した時は右肩に主砲マクロスキャノンが接続されるが、空母形態のままでも主砲の使用が可能。 （劇中ではバトル・ギャラクシーの攻撃で主砲を破壊されたため、強攻型での発射シーンは無いが） 強攻型に変形後は、マクロスのダイダロスアタックと同様のマクロスアタックで攻撃をすることができる。 カスタムカラーの元ネタ カスタムカラー1 カスタムカラー2 カスタムカラー3 性能 通常装備 チューンpt 30925 HP 8900/9500 射撃防御 85/94 格闘防御 76/96 スピード 65/85 ブースト 82/99 バランサー 21/41 旋回 16/36 レーダー性能 87/99 兵装 名称 威力 命中 連射数 有効範囲 弾速 リロード 弾数 連装誘導対艦重ビーム砲 553/625 - 1 42/62 22/42 20/40 21/27 接近防御用マイクロミサイルファランクス 48/52 34/54 1 32/52 41/61 52/72 5/6 対艦用反応弾 801/903 - 1 14/34 09/29 18/38 32/48 マクロスキャノン 1520/1724 30/50 1 52/72 46/66 18/38 1 格闘 252/301 45/65 - - - - - ※兵装のパラメータは連射数、弾数のみ実際の値 SPA：マクロスキャノン 機体特徴 ファイター ガウォーク バトロイド 機体テンプレート Ver.1.03