議論するならTwitterより２ちゃんねるのほうが向いている - A Successful Failure
最近のTwitter人気は衰えを知らず、今日も多くのTLで議論が交わされている。しかし、多くの人が感じているように、Twitterはあまり議論に適したサービスではない。むしろ、議論を積み重ねるという観点から見れば、便所の落書きとも揶揄される２ちゃんねるの方が適している部分も多い。本エントリでは、２ちゃんねるとTwitterのアーキテクチャの違いに着目し、その違いが有用な議論を行なう上でどのような効果をもたらすのかについて考えてみたい。 濱野氏は著書『アーキテクチャの生態系――情報環境はいかに設計されてきたか』において、ローレンス・レッシグの提唱した概念『アーキテクチャ』に依拠した上で、ソーシャルウェアを場とみなす立場をとっている。 ここで、アーキテクチャは次のような概念だ。 任意の行為の可能性を「物理的」に封じてしまうため、ルールや価値観を被規制者の側に内面化させるプロセスを必要としない。
論文の著者順に秘められた謎 - A Successful Failure
論文には多くの著者名が並んでいる場合が多い。素粒子系の論文となると共著者が何百人と並ぶものも珍しくないが、共著論文の特徴についての調査結果によれば、最大の共著者数は2006年には2,512人に達したという。次がその論文だ*1。 The ALEPH Collaboration, the DELPHI Collaboration, the L3 Collaboration, the OPAL Collaboration, the SLD Collaboration, the LEP Electroweak Working Group, the SLD electroweak, heavy flavour groups: Precision Electroweak Measurements on the Z Resonance,Phys.Rept.427:257,200 総302ページの論文でな
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
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。本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。
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