趣味のインターネット地図ウォッチ 第28回：世界の雨量分布図速報を準リアルタイムで配信 ほか
宇宙航空研究開発機構（JAXA）の地球観測研究センター（EORC）は、世界の雨量分布図の準リアルタイム配信を開始した。これは、熱帯降雨観測衛星「TRMM」に搭載のTM1センサーや、米国の地球観測衛星「Aqua」に搭載のAMSR-Eセンサー、米国の軍事気象衛星「DMSP」に搭載のSSM/Iセンサーなどの観測データを使って作成する高分解能の分布図だ。観測後約4時間が経過したデータをもとに作成して1時間ごとに更新する。 「世界の雨分布速報」のトップページにアクセスすると、最新の世界の雨量分布図が表示される。地図をクリックすると、別ウィンドウが立ち上がって拡大図が表示されるが、国ごとの降雨状況をチェックできるような細かい縮尺は用意されていない。あくまでも、どの地域で降雨があるのかを大まかに知るためのものだと考えた方がいいだろう。地図のすぐ下に降雨強度の色分けが表示されており、降雨強度の強い地域が色
Developer's Guide - Google Chart API - Google Code
Discover the resources for adding interactive charts for browsers and mobile devices.
スケジュール管理ソフト「Sunbird」からGoogleカレンダーを更新する方法 - GIGAZINE
イマドキのスケジュール管理と言えば「Googleカレンダー」なわけですが、やはりオフラインのローカルで動作するソフトウェア上でトータルにサクサク管理したいという需要もあるわけです。 そんな要望に応えてくれるのが、「Sunbird」という無料の予定管理ソフト。Firefoxを作っているMozilla Foundationがオープンソースで開発しています。 で、個人的な感想で言うと、確かにGoogleカレンダーは便利なのですが、ログインするのが面倒で使わなくなり、対してSunbirdならクリックして起動するだけで済むため、「毎日予定を入力して確認する」となると、なぜかいつもブラウザが起動しているのに、Sunbirdに軍配が上がってしまったわけです。しかし、自分の予定を相手に公開できないのは不便。SunbirdからGoogleカレンダーに入力でき、なおかつ相互に同期してくれればいいのに……。 と
Final: OpenID Authentication 2.0 - Final
Abstract OpenID Authentication provides a way to prove that an end user controls an Identifier. It does this without the Relying Party needing access to end user credentials such as a password or to other sensitive information such as an email address. OpenID is decentralized. No central authority must approve or register Relying Parties or OpenID Providers. An end user can freely choose which Ope
「YouTubeは世界共通語」――角川会長の考える“次の著作権”
YouTubeが火付け役となり、米国でもDVDがヒットした「涼宮ハルヒの憂鬱」、「ニコニコ動画」で人気を集め、台湾や韓国にも人気が広がっている「らき☆すた」――それぞれ、角川グループが手がけてきた作品だ。 「YouTubeは今や、世界の映像の共通言語」――「電撃」ブランドを擁するメディアワークスの設立者で、角川グループホールディングスの角川歴彦会長は言う。「YouTubeには確かに、角川の作品を含め、著作権をクリアしていない動画がたくさん上がっている。日本の権利者はすぐに訴えてやめさせようとするが、日本の起業マインドを萎縮させるだけ。日本の競争力強化にもつながらない」 角川会長は新技術や著作権に明るく、文化庁文化審議会著作権分科会の委員も務める。12月6日、早稲田大学知的財産本部が主催した「知的財産セミナー」で「“著作権” 実効性確立への熱い思い －ネット社会のデジタルコンテンツ－」と題し
複素ニューラルネット
複素ニューラルネットワーク 複素ニューラルネットワークとは，入出力信号やパラメータ（重み，閾値）が複素数値であるようなニューラルネットワークです（活性化関数は必然的に複素関数になります）。 世の中の多くのシステムは複素数（波動：位相と振幅）で表現されることがよくあります。たとえば，通信，音声処理，画像処理などの分野ではフーリエ変換を通じて複素数が現れます。近年，これらの分野を中心に複素ニューラルネットワークの応用が広がりつつあります。 （１） 情報の表現 入力信号と出力信号が複素数（２次元）であるため，複素数で表現された信号はもとより，２次元情報を自然に表現することができます。 （２） 学習特性 階層型の複素ニューラルネットワークの学習速度は，実ニューラルネットワークに比べて ２～３倍速く，しかも必要とするパラメータ（重みと閾値）の総数が約半分で済みます（複素逆誤差伝播学習アルゴリズム（複
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
