人間能力の三分類モデル よく言われる 「なぜ、日本ではgoogleみたいな企業が力を持つことは出来ないか。」 「日本企業はGoogleに対抗／競争することは可能か。」 という話。 そのあたりの議論について、 人間の能力の特性には「コザカシイ」・「キグルイ」・「バカ」の三通りのスタイルがある、 というモデル化でキレイに説明できるかもね・・・というネタのメモがこのエントリ。 例によって私、俺理論をしゃべりだすと長いです。すんません。 * おことわりと略語定義 以下の内容は、とある中華料理屋で晩飯を食いながらＫ氏と話したネタです。 「キグルイ」とか「バカ」とか、調子こいて延々としゃべっていたら、Ｋ氏に 「おまえ、聞いていると説得力あるが、用語だけちらちらと聞くと、すげえ危険な差別主義論ぽいぞ」 とか指摘された。 なるほど。 私は　「自分を含めた全人類」　を平等に差別しようと

日時: 1995年6月22日(木)　17:30-18:30 担当者: 林 哲也 0. 前口上 1. 生物分類 2. 「客観的」分類の不可能性 3. 言葉と物 4. 民話の分類 5. 「分ける」こと「わかる」こと 参照文献 0. 前口上 『日本十進分類法』新訂９版の刊行が待ち遠しい今日この頃です。 標準分類表の新しい版が刊行されたら、筑大図も、直ちに速やかに切り替えるのが良い、と私は思うのですが、事はそれほど単純ではないのだよ、という声も聞かれます。 純粋に「客観的」な分類の、原理的な不可能性が、「みにくいアヒルの子の定理」によって論理的に証明されてしまっている以上、あらゆる利用者の要求を満足させるような理想的な分類法を目指すよりも、便宜的な符号、レッテル貼りと割り切って、標準分類表を、（気に入らない箇所が多少あっても、）採用するのが得策ではないか、と思うのですが。

北海道の風景画像を直感的なインターフェイスで検索できる「Viewサーチ北海道」が1月31日、実証実験サイトを公開した。 Viewサーチ北海道は、経済産業省が次世代検索技術の開発・実用化を目指して2007年度から開始した「情報大航海プロジェクト」の採択事業として、北海道大学と札幌に本社を構える5社（ソフトフロント、データクラフト、JR北海道、北海道新聞社、インテリジェント・リンク）がコンソーシアムを構成。文字に頼らない次世代画像検索技術「ビジュアル・コンテクスト・サーチ」を応用したサービスの開発・実用化を目指している。 今回の実証実験の目的について、コンソーシアムに参加する、ソフトフロントの村田利文氏とデータクラフトの鵜川久氏に話を伺った。 ● 類似画像をうまく並べれば、人間は瞬時に大量の画像を一覧できる Viewサーチ北海道で利用しているビジュアル・コンテクスト・サーチという技術は、北海道

■ 続・昔話31の機能分類 - Updated: 2001/5/22 ∇ Attention 非常に本格的な記事ですが、内容もその分難しいものになっています。記事は分量がありますが、ローカルで使うことを想定して、一つのファイルに留めました。 [※１] - 「メルヘンの深層（森義信／講談社現代新書）」などを参考のこと。 [※２] - 余談。採集、という表現を使い、それをメジャーにしたのは柳田国男と言われていますが、口承文芸の語り手から話を聞く作業を採集と呼ぶのはその人達に失礼であり相応しくない等と小澤俊夫らは主張していたりします。「日本の昔話（柳田国男／新潮文庫）」のあとがき参考。 - 続・昔話31の機能分類 1999/9/5に掲載した「昔話３１の機能分類」は、有用な資料と言う事で好評を戴きました。あれから１年半余、私自身も昔話の検討を行ったり、また色んな資料を集めたりしまして、件の記事をも

日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。

■ 構造分析的物語分類 「続・昔話の機能分類」以来ひさしぶりの高クオリティな記事だと思っています。ただ、初稿ということもあり言葉の誤用が見られるかもしれません（例：カテゴリ、グループ、ジャンル、タイプの混同）が、そこらへんはなにとぞ容赦くださいな(^^;)。 ■ 構造分析的物語分類 物語と呼ばれるものについて、いくつかの観点を用いて一通り分類することを試みたものです。各分類項目についても若干の解説を付けています。プロの方にとっても資料として活用できるように努めました。 Written: 2002/3/13 世の中には色んなタイプ・カテゴリの物語が存在することはご存知の通りですが、具体的にどういう型・種類があるのかについては、物書きすらも全容を把握していない事がままあります。また、こうした一覧を解説した本を見るに、大雑把な解説に留まったり、全く抜けが存在していたり、ジャンルの混同が成されてい

＊お断り＝このページは調整中です。 乱歩による探偵小説の分類 （Ａ）作品の分量と性質 １．長編（ノベル） ２．中編（ノヴェレット） ３．短編（ストーリー） ４．掌編（ショート・ショート） （Ｂ）作風 １．正統派　ドイル　クリスティ　ヴァン・ダイン ２．ロマン派　恋愛の要素を多分に取り入れたもの　例えば「トレント最後の事件」 ３．写実派　フレッチャー　クロフツ　凡人探偵を主人公にする ４．ユーモア派　マーク・トウェン　クレイグ・ライス （Ｃ）探偵方法 １．論理的天才探偵　ポー　ドイル　クリスティ　ヴァン・ダイン ２．直覚的探偵　チェスタトン　ベイリー ３．科学的探偵　フリーマンのソーンダイク博士　アーサー・リーヴのケネディ探偵 ４．現実的探偵　フレチャー　クロフツ （Ｄ）手法 １．純然たるセンセーションの探偵小説 ２．純然たる分析の探偵小説 ３．１と２の

以上が、データであるが、一体なぜこのような形での指示対象のバラツキが起こっているのだろうか。 さしあたっては、今までに提出されている遊び論、ゲームデザイン論などの論考を参照・整理して次に紹介することを試みる。その上で、あらためてA～Gまでのグループをどのように解釈しなおすことができるのかを考えていくこととする。 第二節　「ゲーム」と「遊び」の区分 まずは、遊び論の中のいくつかに共通する要素として、「ゲーム」と「遊び」という区分を見ていきたい。 ではまず、G・H・ミード『精神・自我・社会』の議論を引用しよう 「自我の発生における背景的要素の別の組み合わせは、遊戯やゲームの活動のなかに示されている。」（186頁） 「もしわれわれが、遊戯と組織化されたゲームにおける状況を比べてみると、われわれは、ゲームをしている子供は、そのゲームに参加している他のすべての子供の態度を取得する準備ができていなけれ

ムンクのマドンナ。　絵画系と分割アルゴリズムの相性はいい感じ。 ご存知MADONNA。写真はハイキーな色調のものほどいい感じに分割される。 マッド女。 イラスト系とアルゴリズムの相性が劇悪い。イラストだと輪郭線を追いかけてしまうので結果がダサい。 というわけで、面の色の比が大きいものに有効っぽい。線はオーソドックスな輪郭抽出系アルゴリズムのほうがよさそうだね。

劇場で鑑賞した新作映画を率直に100点満点でレビュー。をメインに、TV、漫画、玩具など他の趣味も時折。 「心に棚を」「文句があるから自分で書く」「自分の言葉で具体的に」「デマとパクリはみっともない」 ご意見ご感想はコメントでどうぞ。その他ご連絡はまで。 TBはご自由に。送られたら返します。原則として、当方より先に、言及リンクなしにTB送信する事はありません。 コメント・TBは承認制です。反映に時間がかかりますが、仕様です。