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The flat trend in web design has recently gained a lot of popularity and we started noticing lots of website and interface designs springing up with this design style. We’ve seen the use of solid colors increase through the adoption of the flat design trend, but these hues are becoming increasingly vibrant following the release of new iOS and new iPhone. Dazzling RGB colors are becoming more popul
Usabilia asked 100 web professionals for their opinion on the future of flat web design, and a huge 68% said that it is here to stay and not just another passing design trend. So despite our discussion previously about the then new flat design aesthetic, it appears that for the foreseeable future of web design is more than certainly going to be flat, or that the very least, almost flat. If you hav
こんにちは。ライターの内藤です。 恥ずかしながら、最近になって「フラットデザイン」を意識しはじめました。 装飾を最小限におさえることによって、特定のメッセージや製品、アイデアを直球勝負で伝えるデザイン。 フラットデザインは、もともとスマートフォンの小さな画面でシンプルに見せるものから派生したのだと思われますが、Windows8やGoogleの新デザインがきっかけとなって一躍注目を浴びるようになったようです。 もう知っている方も、まだ知らない方もいらっしゃると思いますので、目次のお好きなところから読んでください。 最初から全部読まなくても大丈夫です! フラットデザインとは まずはどんなものか、百聞は一見にしかず、サンプルを見てみましょう。 フラットデザインの例 http://builtbybuffalo.com/ http://www.squarespace.com/templates/ ※
はせがわようすけ氏のブログエントリ「機密情報を含むJSONには X-Content-Type-Options: nosniff をつけるべき」にて、巧妙な罠を仕掛けることにより、別ドメインのJSONデータをvbscriptとして読み込み、エラーハンドラ経由で機密情報を盗み出すという手法が紹介されました。これは、IEの脆弱性CVE-2013-1297を悪用したもので、MS13-037にて解消されていますが、MS13-037はIE6~IE8が対象であり、IE9以降では解消されていません。 また、MS13-037を適用いていないIE6~IE8の利用者もしばらく残ると考えられることから、この問題を詳しく説明致します。サイト側の対策の参考にして下さい。 問題の概要 JSON形式のデータは、通常はXMLHttpRequestオブジェクトにより読み出しますが、攻撃者が罠サイトを作成して、vbscript
スマートフォンより従来の携帯電話のほうが通話やメールなどは使いやすいという声も根強いことから、携帯電話各社は従来の端末と同じような操作で通話できるスマートフォンを相次いで投入しています。 NTTドコモは、画面のデザインをあえて従来の携帯電話に近づけ、電話やメールなどの基本的な機能を大きく表示するスマートフォンを来月から発売します。 この端末は、着信や発信の履歴もワンタッチで表示できるようになっていて、従来の携帯電話を使い慣れた人でも、違和感なく使えるように工夫されています。 ドコモの担当者は「操作性の違いからスマートフォンへの切り替えをためらう人でも使いやすいように開発した」と話しています。 KDDIも従来の携帯電話と似た感覚で操作できるスマートフォンを近く発売するほか、ソフトバンクモバイルは、高齢者でも簡単に操作できるよう工夫したスマートフォンを今月発売しました。 携帯電話各社は従来の携
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(猫認識として有名)[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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