Working Hour : 9 - Works to do 1. AI Education 관련 Related Research 찾기 2. Abstract 2개 작성(순서를 다르게 해서) 3. AR AI Education 관련 Related Research 찾기 4. Sandbox 관련 논문 찾기
Working Hour : 9- Works to Do 1. MR AI Education Journal - Related Research 찾기 https://docs.google.com/document/d/1PRFeMdwe9K18iV8AJ1OgoRtwAlRhlkA7U2dHdUBj06Y/edit# 1) AI Education 관련 2) AR Education 관련 3) AR AI Education 관련 - Background 작성 2. Digital Creativity 관련 Research 찾아서 읽어보기 - Sandbox 프로젝트 조사
Working Hour : 9:40 - 18:00 Works to do 1. Dibash's model changing script using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.XR.MagicLeap; public class test : MonoBehaviour { public List<GameObject> Models = new List<GameObject>(); private int i; private MLInput.Controller _controller; // Start is called before the first frame update void Start() { i = 0; MLInput.Start(); MLInput.OnControllerButtonDown += OnButtonDown; _controller = MLInput.GetController(MLInput.Hand.Right); for(int j=0; j<5; j++) { Models[j].SetActive(false); } } // Update is called once pe...
Working Hour : 10 - 13 / 17-18 / 21-22 Works to do 1. Fix CNN MagicLeap file 문제가 생긴 원인 : 프로젝트 파일을 생성한 후에 파일 위치를 구글 드라이브 폴더(바탕화면에 있음)으로 옮겼는데 구글 드라이브에 있는 파일은 import할 때 제대로 안 불러와진다고 한다. 그래서 각종 소스들을 찾을 수가 없다는 에러 메세지가 가득 떴었다. 새로운 파일을 C드라이브 내에 만들어서 기존의 자료를 옮겼더니 해결되었다. 해결은 간단했는데 이유를 찾는 데에 너무 많은 시간이 걸렸다,, 2. Re-Scale and combine all models
Working hour : 10:30-18:00 Works to do 1. single layer perceptron 모델 제작 및 마무리 10: 42 - 12 2. CNN 모델 magic leap로 변환 12: 30 - 18 => 이상한 오류가 발생. package assign에 거듭 실패하는 중이다. 3. Scaling 다시+ 모델들을 하나로 합칠 수 있으면 좋을 것 같은데. 4. 새로운 모델 제작 _ R_CNN
Working hour : 9-13 Works to do 1. convert to magic leap from unity 2. make powerpoint slides introducing Neural networks and our model *Completed Code
Working hour : 15:15- 16:30 / 19:00-23:30 Works to do 1. SNN Visualization model 2. Arrows on window a. check the plane finding function can recognize the window 1. SNN visualization model section을 구분해서 node 가 선택되도록 제작. line이 한번에 보여 모델이 초라해 보임. 깜박깜박 하는 이펙트가 들어가도록 수정할 것. works for tommorrow 섹션 3*3으로 구분하기 입력 node 개수에 따라 출력여부 결정하기 이펙트 추가 answerblock 구현