タグ

2009年6月30日のブックマーク (5件)

  • 介護保険制度とは?

    介護保険制度とは介護が必要な人に支給される保険です。 また介護保険には民間と公的があり民間の介護保険の場合加入対象や給付対象に年齢制限がなく保険金が支払われます。一方公的の介護保険は加入対象年齢が40歳以上、給付対象は65歳以上で給付は介護サービスで受けます。 わかりやすく言うと公的介護保険のサービスでは補えないものについて民間介護保険が現金によって補ってくれるということですね。 →2012年 介護保険制度改正について 介護保険制度の知りたい情報は? ◇介護保険の住宅改修について・・・住宅改修の内容から種類、流れ、注意点など。 ◇介護保険 訪問介護・・・訪問看護の申請方法から種類まで訪問看護にまつわる事柄。 ◇介護保険 申請・・・誰に申請するの?どこに、資格は、必要書類は? ◇介護保険 介護報酬・・・介護報酬の限度額、支給限度基準など。 ◇介護保険 健康保険・・・健康保険と介護保険の関係に

    gnw
    gnw 2009/06/30
  • FreeBSDの学習方法について 現在はCentOSにてソースコンパイルによるインストールやconfファイルの設定などを学習してきました。…

    FreeBSDの学習方法について 現在はCentOSにてソースコンパイルによるインストールやconfファイルの設定などを学習してきました。最終的に自社サーバーを運営するにあたり、さくらインターネットをはじめとするホスティングサービス会社や、大手インターネットサービスのサーバー環境に見習いFreeBSDやRedHatを導入したいと考えております。しかしRedHatは高価なため、やはりFreeBSDが着地点ではないかと考えました。 そこでFreeBSDの参考資料等を書店やインターネットで探しまわりましたが、代表的な書籍のほとんどが2002年などの書籍で参考にはならないように感じました。また周りにはサーバー関連の知識をもっている人も少なく、学習方法がほとんどないために行き詰まっております。 そこでご質問です。FreeBSDは大学で情報工学などを専攻した専門家が愛好するディストリビューションのよう

    gnw
    gnw 2009/06/30
  • What is FUD? 日本語訳

    以下の文章は、Roger Irwin による WHAT IS FUD? の日語訳である。 翻訳文書については、以下の方々にご教示を頂きました。ありがとうございました。 坂口哲郎さん:PSU (Power Supply Unit) に関する誤訳の指摘 武井伸光さん:誤記の指摘 小野剛さん:誤訳の訂正 FUD とは、不安(Fear)、不確実(Uncertainty)、不信(Doubt)を表す。 FUD は、競合相手が自分達のものより優れていて、しかも価格も安い、つまりは自分達の製品では太刀打ちできない製品が発売されるときに利用されるマーケティングのテクニックである。具体的な事実でもって応酬できない場合に、不安による扇動が「ゴシップ筋」を通して、競合相手の売り込みに対し疑惑の影を投げかけ、競合相手の製品を使うのを思いとどまらせるのに利用されるのだ。 一般に、FUD は市場で大きなシェアを握る

    gnw
    gnw 2009/06/30
  • 「モバゲータウン」のつくりかた − TechTargetジャパン システム開発

    低価格なPCサーバ1000台で1日6億PVをさばく 「モバゲータウン」(以下、モバゲー)といえば、誰しも「中高生に絶大な人気を誇る携帯サイト」という認識ぐらいはあるだろう。ゲーム、ニュースに小説占いなどのコンテンツ、アバター(仮想キャラクター)を装ったSNSコミュニケーション、ディー・エヌ・エー(以下、DeNA)が運営するショッピングやオークションサイトなどが利用できる、携帯電話向けの総合ポータルサイトだ。 DeNAのポータル事業部 システム部 部長、武部氏 モバゲーは2009年5月現在で会員数1419万人、月間ページビュー(PV)は約183億を誇る。つまり、1日当たり6億PVである。さぞかし大掛かりなシステムを運用しているのだろうと想像してしまうが、意外にそうではない。 DeNAポータル事業部 システム部の部長、武部雄一氏は「モバゲーのシステムは、比較的低価格なPCサーバ機1000

    「モバゲータウン」のつくりかた − TechTargetジャパン システム開発
    gnw
    gnw 2009/06/30
  • Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure

    画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。

    Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure