記号工学研究室：研究成果
記号論の山脈 記号論を体系的に学べる、非常に優れた教科書です。記号論を学びたいと思っている人、記号論を勉強したが挫折した人、是非挑戦してみてください。 翻訳： 初心者のための記号論 『初心者のための記号論』を読んでみて、ハードルが高いと感じた人またエンジニアで記号論に興味を引かれた人は、まずここから勉強を始めてみませんか。 報告： エンジニアのための記号論入門ノート 記号と情報 情報化社会、個人情報など広範に使われているにしては、明確に定義されていず、あいまいな印象がぬぐえない情報へ接近する道は二つに分かれているように思われます。一つは情報科学や情報工学のように、意味にはあまり重きをおかず、データとしての情報を対象する学問分野です。もう一つは、意味を重視して情報を検討するもので、その意味がどのように生まれ、それを受け取った人にどのように影響を与えるかを明らかにしようとする学問分野です。両者
電子工作室
USB通信プログラミングテクニック 最近のパソコンには必須の周辺となったUSB（Universal Serial Bus)をPICで 使うときのプログラミングの仕方について説明します。 USBの基本についても少し解説していきます。 ここでの解説は主にUSB Ver1.1の仕様をベースにしています。 １．USBとは、情報源 ２．USBの基本アーキテクチャ ３．USBの通信プロトコル ４．USBのプラグ＆プレイとDescriptor ５．デバイスのハードウェア構成 ６．デバイスのソフトウェア構成 ７．USBN960xの使い方 ８．USBN960ｘ用 基本デバイスプログラム（アセンブラ） ９．USBN960ｘ用 基本デバイスプログラム（C言語） １０．デバイスドライバ（汎用USBドライバ）の使い方 １１．USBの応用例（計測ロガ- アセンブラベース） １２．USBの応用例（計測ロガ－ C言語ベー
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
yasuhisa's blog
2024-08-13 Data Contractに向けたProtocol Buffersの調査 Data Contract データ基盤 Protocol Buffers 背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 データソースの品質を担保する手段としてのData Contract Data Contractの表現方法の一つとしてのProtocol Buffers Data ContractとしてProtocol Buffersを使う データの入出力を一箇所に集約、Prot… 2024-08-03 クエリを書くときは確率的な挙動にならないように注意しよう SQL BigQuery 自分用のメモです。以下のエントリで便利なスクリプトを作りました。 不可解な現象に遭遇 このスクリプトを使って、いくつかのデータを調べていましたが、ぱっと見不思議な現象に遭遇しました。 比較対象のテーブ
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データ閲覧・ダウンロードサービス 国土数値情報ダウンロードサービス 国土数値情報は、国土計画の策定や実施の支援のために整備されたものです。 行政区域、鉄道、道路、河川、地価公示、土地利用メッシュ、公共施設など、国土に関する様々な情報を整備しています。 ページ上部に戻る 位置参照情報（街区レベル、大字・町丁目レベル）ダウンロードサービス 街区レベル位置参照情報とは、全国の都市計画区域相当範囲を対象に、街区単位(「○○町△丁目□番」)の位置座標(代表点の緯度・経度、平面直角座標)を整備したデータです。 大字・町丁目レベル位置参照情報とは、日本における住所体系のうち、市、町、村、区、特別区の直下に属す行政区である「大字」、「町丁目」、 自治体によっては「町字」を示す住所代表点と、その住所代表点が示す位置座標を対応づけた情報のことです。 このデータを利用することで、住所などを含む表や台帳データに位
Introduction to Neural Networks
CS-449: Neural Networks Fall 99 Instructor: Genevieve Orr Willamette University Lecture Notes prepared by Genevieve Orr, Nici Schraudolph, and Fred Cummins Course content Summary Our goal is to introduce students to a powerful class of model, the Neural Network. In fact, this is a broad term which includes many diverse models and approaches. We will first motivate networks by analogy to the brain.
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