プリントアウトした方が間違いに気づきやすいワケ - A Successful Failure
2012年09月24日 プリントアウトした方が間違いに気づきやすいワケ Tweet もう随分前の話になるが、モニタ上で見るよりも、紙で確認したほうが間違いに気づきやすいのはなぜかという議論が盛り上がった。 どうして紙にプリントアウトした方が圧倒的に間違いに気付きやすいのか なぜ｢画面｣より｢紙｣のほうが間違いに気づきやすいのか? 考えうる理由についてはおおよそ挙げられているようだ。既出の論点の中では、身体性に関する指摘が重要であるように思われる。身体性とは、認知科学において近年注目されている概念で、身体という物理的存在が周囲の環境とインタラクションすることによって、学習や知識構築を行うことを指す。物理的な紙にプリントアウトされた情報を読むときには、本を持つ、ページをめくる、文字をなぞるなどの物理的なインタラクションを行なっており、ページの厚みや重さといった電子情報には無い要素が間違い発見の
MIT研究者Dr. Josef Oehmenによる福島第一原発事故解説 - A Successful Failure
2011年03月14日 MIT研究者Dr. Josef Oehmenによる福島第一原発事故解説 Tweet 本エントリの内容は現時点では古く、誤りを含んでいます。 追記内容を確認ください。 3月16日追記 こちらの告知によれば、MITのDr. Josef Oehmenのポストがもたらした関心に対して応え、タイムリーで正確な情報を提供する必要性（彼は原子力の専門家ではなく、元ポスト（本エントリ内容）にはいくつかの重大な誤りが含まれていることが指摘されている）から、MITのチームが活動を開始している。オリジナルのblogはMIT原子力理工学科(Department of Nuclear Science and Engineering (NSE))のスタッフからなるチームによって運営されているMITサイトにマージされ、誤りを修正した改訂版が提供されている。最新の状況に沿った専門家によるより正確な
Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション - A Successful Failure
2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した（図1）。 図1：Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 本エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像
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