サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数！
トップへ戻る
衆院選
www.is.doshisha.ac.jp
Abstract 本稿では，パッケージソフトのひとつであるRを用いた時系列解析について説明する．時系列解析の中でもFFT（高速フーリエ変換）及びAR（自己回帰）モデルを用いた周波数解析手法を取り上げる． 生体信号計測により得られるデータは，生体に起こる現象の時間的な変化を連続的に観測した時系列データである．こうして得られた時系列データに対し，特徴量抽出やより高度な解析を行うには統計的手法を用いることが望まれる．そこで，本稿ではフリーソフトウェア「R」を用いた時系列解析について説明する．Rはフリーソフトウェアであり，Rを用いることで高度な統計解析を行うことができる．また，Rにインストールされていない新しい分析手法（e.g. fastICA）などもパッケージを組み込むことで拡張が可能となる．Rはインタプリタ型のプログラム言語で記述される[1] ．本稿ではR及びRstudioがインストールされて
socket : TCPとアプリケーションとの通信路を作成し，ソケットの種類を指定 bind : IPアドレス（ホスト名）とポート番号を指定 listen : クライアントからの接続要求を準備 accept : クライアントからの接続要求を待機 connect : サーバへの接続要求を実行 send/recv : オブジェクトを送受信 close : ソケットの接続を切断 現実にはサーバとクライアントが1対1ということはほとんどなく，1対nといったマルチクライアントの構成をとることが大半である．マルチクライアントにするにはサーバ側は接続してきたクライアントに対しての処理を行うだけでなく，新たなクライアントが接続してくるのを待機する必要があり，この2つの処理を並列に行う方法としてマルチスレッドが用いられる． 2.2 ServerSocket，Socketの実装 2.1 節のソケット通信に基
凝集法とk-means法 千田 智治 , 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20081014002 2008年 7月 5日 Abstract クラスタリング手法は大きく, 階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングの2つに分類される. 有名なクラスタリング手法として, 階層型クラスタリングでは凝集法, 非階層型クラスタリングではk-means法がある. 本報告では, この2つのクラスタリングに注目して, アルゴリズムの説明と, 各クラスタリングにどのような違いがあるのか様々なデータを用いて比較した. 1 はじめに クラスタリング手法は大きく, 階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングの2つに分類される. 有名なクラスタリング手法として, 階層型クラスタリングでは凝集法, 非階層型クラスタリングではk-means法がある. 本報告では, この2つのクラスタリン
ネットワークを対象としたクラスタリング 水野 珠季, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20081202003 2008年 9月 26日 Abstract クラスタリングとは, 一つの多様な集団をいくつかのより同質的なサブグループやクラスタに分類していく ことである. 本報告では, 近年注目されているネットワークを対象としたクラスタリング手法として, GN法, Newman法, CNM法という三つの手法について述べる. 1 はじめに インターネットやソーシャルネットワーク, 引用ネットワーク, 食物網など, 現在科学界で研究対象となっている 多くのものはネットワークという形で表現することができる. これらネットワークの特徴の一つとして, コミュニティ構造というものが近年重要視されている. コミュニティ構造とは, ネットワーク内のノードをいくつかのグループに分割した
GPU(Graphics Processing Unit)の演算資源を画像処理以外の目的に活用することが研究されている．GPU は単純なデータの処理ではCPUより演算が速いため，この利点を活かした膨大な計算量を処理する分野での活躍が期待されている．この技術は，GPGPU (General Purpose computing on GPU)と呼ばれている．近年，この技術はパソコンだけでなく，スマートフォンにも対応されはじめ，アプリケーションの開発も徐々に進められている． GPU とは，一般的に画像処理を専門とする演算装置であり，シェーダと呼ばれる多数の演算ユニットを持つ．1 回の命令で複数データに対する処理を同時に行う SIMD（Single Instruction Multiple Data） 演算機として主に用いられる．近年，グラフィックチップはしだいにプログラム可能になり，演算の自由度
Abstract 光トポグラフィでは大量のデータを扱う．それらのデータから直感的に理解しやすいグラフを作成することは，聴講者に実験の結果を明確に伝え，また実験者本人にとってもデータ解析の手助けとなる点で重要である．本ゼミでは，Pythonの描画ライブラリであるMatplotlibを用いたグラフの作成について学ぶ． Matplotlib[1]はプログラミング言語のPython，およびその数学用拡張ライブラリであるNumPyで用いられる描画ライブラリである．このライブラリはwxPythonやQtといった汎用的なGUIツールキットを使用しているアプリケーションに，オブジェクト指向のAPIを提供することができる．本ゼミでは，Matplotlibを用いた図の描画方法について解説する．
Abstract 本稿では，統計解析を目的としたインタプリタ言語，およびその開発実行環境であるRの基礎的な使用法について述べる． Rは，統計解析を目的としたインタプリタ形式のプログラミング言語 R言語 のことであり，またその開発実行環境であるフリーソフトウェアのことである．ニュージーランドのオークランド大学統計学科のRoss Iahakaと，アメリカのハーバード大学生物統計学科のRobert Gentlemanにより1990年代半ばに開発された． R言語は，1980年代にAT&T研究所において開発されたS言語（S-PLUS）を参考としている．見かけ上はS言語との差違が少ないことからS言語のクローンと言われている．Rが開発されるまでは，このS言語やSAS，SPSSのパッケージがデータマイニング機能を備えた主なデータ処理・解析ソフトとして用いられてきたが，非常に高価であり，個人ユーザには入手し
Abstract ここでは，バイオインフォマティクスの分野で広く用いられている文字列検索アルゴリズムであるSmith Waterman アルゴリズム(SW法)について説明する．特徴としては，GPUを用いたライブラリが豊富であり非常に高速な探索が可能であることが挙げられる． Smith Waterman法は，バイオインフォマティクスの分野で広く用いられている文字列検索アルゴリズムである．DNAや塩基配列の探索によく用いられる相同性検索の一手法である． Smith Waterman法は，２種類の異なる文字列から，最適な類似部分を抽出することができる． 長さがmとnの文字列から類似部分を抽出する場合，アルゴリズムのオーダーはO(mn)である． SW法を用いて抽出された部分文字列の例その１
IS Report No. 2018042114 20181127_ksahara 光コンピューティングとは，光を回路素子として用いたコンピュータで数値計算された情報処理で ある．光コンピューティングには多次元情報処理という広義での意味を持ち合わせており，光学的現 象を用いた情報処理から，情報を扱った演算処理までを指す．光を使うことで従来の技術では作り出 せなかった情報機器の小型化や処理速度の向上が期待されており，電子と掛け合わせたハイブリッド な回路素子や光のみを用いたハードウェア開発が行われている． キーワード: 光コンピューティング, Electro-optic(EO)コンピューティング，全光コンピューティング 20181125mhamaoka IS Report No. 2018042112 近年，大手コンビニをはじめとして，従業員の負担を減らし，会計時の待ち時間をできる限りなくす
第49回 超並列計算研究会 第７回ＡＮＳ研究会 第49回の超並列計算研究会が下記の通り開催される予定です．第７回ＡＮＳ研究会と協催です． 京都から発信するHPC 日時：2008年12月26日（金） 13:00 - 16:00 場所：京都・京都大学（学術情報メディアセンター北館３階講習室，南館ではないことに注意のこと） 参加費： 無料 定員： 70名 概要 最近，HPCやICT関連の分野で，京都が騒がしくなってきました． 京都を中心に活躍される研究者，開発者をお招きしてお話をうかがいます．また，京都大学のT2Kの見学も行います． 年末の忙しい時期ですがふるってご参加ください． プログラム
日本機械学会 第20回計算力学講演会 CMD2007 JSME 20th Computational Mechanics Conference 2007年11月26日(月)〜28日(水) 会 場：同志社大学京田辺キャンパス（京都府京田辺市）
www.is.doshisha.ac.jp/~tomo
/ / Vol. 47, No. 2, pp. 1–8, 2003 1 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| PC * * ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SMPP:Society for Massively Parallel Processing 本ページは2008年10月09日に更新しました 次回研究会の予告 第49超並列計算研究会 日時：2008年12月後半 場所：京都・京都大学 特集：「京都から発信するHPC」 次回講習会の予告 計画中です．少々おまちください． 超並列計算研究会とは 超並列計算研究会は、HPCや並列処理に関連したあらゆる事項に関して議 論、研究などを行う研究会です。 年に３〜５回の研究会の開催、見学会、講習会、その他を行っています。 最近は並列関係だけでなく、 High Performance Computing High Availability Processing Parallel and distributed Computing Programming, message passings, Open
SMPP:Society for Massively Parallel Processing 本ページは2008年08月09日に更新しました 次回研究会の予告 第48超並列計算研究会 日時：2008年09月04日 13:00- 16:00 場所：東京・田町 キャンパス・イノベーションセンター東京 http://cic-hp.zam.go.jp/tokyo/access.php 特集：「ペタ・スケール・コンピューティングと並列処理の新たな展開」 詳しくはこちらをごらんください． 次回講習会の予告 Windows HPC講習会（協賛） 詳しくはこちらをごらんください． 超並列計算研究会とは 超並列計算研究会は、HPCや並列処理に関連したあらゆる事項に関して議 論、研究などを行う研究会です。 年に３〜５回の研究会の開催、見学会、講習会、その他を行っています。 最近は並列関係だけでなく、
このページを最初にブックマークしてみませんか？
『同志社大学 生命医科学部 ヒューマンインフォマティクス研究室』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
