J.D. Powerが公開した2017年自動車耐久品質調査レポート。故障の少なさ＝耐久性は長らく国産車が誇る美点の1つだ。しかし「国産車の耐久品質が悪化傾向にある」という衝撃のレポートが10月、公表された。顧客満足度調査の専門機関として、50周年を迎えるJ.D. Powerの調査だ。国産車にいま、一体何が起こっているのか？ 不具合指摘件数が悪化した意外な理由J.D. Powerは、自動車に関する数多くの調査を実施し、一部の結果を公表している。「2017年日本車耐久品質調査（VDS=Vehicle Dependability Study）」は、実際自動車を所有するユーザーを対象に、毎年、世界各国で実施されている調査だ 日本では16ブランド118モデルの車種について、新車購入後約3年から5年（37〜54カ月）が経過したユーザーを対象に、過去1年の不具合経験を調査している。2017年の回答者数は

「さあ、実験を始めようか」。人気テレビドラマシリーズの最新作、『仮面ライダービルド』の主人公・桐生戦兎（きりゅう・せんと）は、こんな台詞（せりふ）とともに様々なタイプの仮面ライダーに変身する。戦兎は天才物理学者で、毎回、物理法則を駆使して新たな武器を開発している。決め技を繰り出すときにはしばしばCGの数式が乱れ飛び、秘密基地にある黒板にもびっしりと数式が書かれている。実はこれらの数式は、毎回、

永禄3年（1560年）5月19日昼頃、今川義元は桶狭間の戦いで戦死。織田方の武将の水野信元は、甥の松平元康（徳川家康）のもとへ、浅井道忠を使者として遣わした。同日夕方、道忠は、元康が守っていた大高城に到着し、今川義元戦死の報を伝えた。織田勢が来襲する前に退却するようとの勧めに対し、元康はいったん物見を出して桶狭間敗戦を確認した。同日夜半に退城。岡崎城内には今川の残兵がいたため、これを避けて翌20日、菩提寺の大樹寺に入った。ここまでは、各文献に記されているものであるが[5][6]、「厭離穢土欣求浄土」の纏が家康の馬印となった由来については、主に以下の2説がある。 (1) 大樹寺での登誉の説諭を由来とする説 大樹寺で代々言い伝えられているもの。言い伝えによれば、元康は敵の追撃をかわしながら、大樹寺に到着した。前途を悲観した元康は、大樹寺の松平家の墓前で自害を試みるが、その時13代住職の登誉天室

by rawpixel.com 自宅でインターネット回線を利用するにあたって、ちょうど間取りの中央あたりに無線LAN(Wi-Fi)ルーターを1台設置してうまく家のどこでも電波が届くように考えている人は多いと思いますが、間取りの都合上、ルーターがいい位置に設置できず、電波がうまく届かないということもあるはず。子機や中継器を使えばカバー可能ですが、それよりも低コストで無線LANの到達範囲を広げられる方法が、アイデアやニュースの共有プラットフォーム「Jiffchat」で公開されています。 How I amplified my home's Wi-Fi with aluminum foil. https://www.jiffchat.com/m/2ZUaCkOed9+sHn4FHOS+PC2TGvE_vfjTVtKvyYvWbAE= 電波は、障害物がなければ直進しますが、障害物にぶつかると反射・透

よく訓練されたアップル信者、都元です。 いきなりガン煽りのタイトルで申し訳ないんですが、これしか頭に浮かびませんでした。 ちなみに原作は見たことがありません。 弊社は本日を最終営業日として、これから冬季休業となります。 今年も一年、どうもありがとうございました。というわけで書き納めの一本、その2。 さて、「認証」という言葉がありますが、要するに 相手が誰（何）であるかを確認すること を表します。 正確には「ひとつのデジタルアイデンティティがある実体に対応することの確証を得ること」です。 が、まぁそれはまた別のお話。 この「認証」はなにもコンピュータに限定した話ではなく、人間同士のコミュニケーションでも 随時行っている話です。目の前で自分と会話している人物が、本当に自分が望んでいる相手かどうか、 というのは確信できていると思います。 結論 さていきなりの結論ですが。実は単要素なのに、二要素認

リヨン大学ら、直感的なスケッチ入力から現実的な仮想地形モデルを生成できる敵対的学習（cGAN）を用いたオーサリングツールを論文にて発表 2017-12-29 リヨン大学のLIRIS-CNRS、パデュー大学、Ubisoftの研究者らは、直感的なユーザ入力で現実的な仮想地形を作成できる機械学習を用いたサンプルベースのオーサリングツールを論文にて発表しました。 Interactive Example-Based Terrain Authoring with Conditional Generative Adversarial Networks 本稿は、簡単なスケッチ入力から地形をモデリングするための機械学習を用いたフレームワークを提案します。初心者でも短時間で広範囲の地形を設計することができます。 （初心者が数分で作成した仮想地形） 提案手法のパイプラインは、トレーニングステップとインタラクティ