AndroidタブレットにおけるGPL遵守のかなり寒い状況 | スラド オープンソース
NetworkWorldのオープンソースコラムの記事によれば、Red Hatのエンジニアでありmjg59のアカウント名でLinuxコミュニティ内で知られるMatthew Garrett氏が、最近になって数多く発売されたAndroid搭載のタブレットのGPL遵守状況についてリスト化したページを公開したそうだ。 このリストを見ると、大小様々なベンダーからAndroid搭載タブレットが販売されていることに驚くが、その多くがソースコードの配布を行わず、GPLを遵守していないと考えられる状況となっていることに驚いてしまう。さすがに、Samsung Galaxy Tab、Toshiba Folioなどの大手の製品は問題がないようだが、Android端末は今後さらに出てくるだろうと考えられるため、影響は大きくなるのではないだろうか。
”今すぐ”停められる駐車場を探せるLayarアプリ「駐車場AR案内」 | juggly.cn
新年明けましておめでとうございます。 初詣やお買い物など車を使って外出される方は多いと思いますが、みんな考えることは同じで行った先で駐車場を見つけられなかったり、満車だったりとイライラすることも結構多いと思います。そんな状況を回避するために「駐車場AR案内」というLayarアプリを使ってみてはいかがでしょうか。 「駐車場AR案内」は、カメラに映した映像上に各種情報を表示できるAR（拡張現実）アプリ「Layar」プラグインで、カメラをかざすだけで『三井のリパーク』が保有する時間貸駐車場情報 (満車・空車情報等)から”今すぐ”停められる駐車場を検索できます。カメラ上に情報を表示することから「大体こっちの方だなぁ」と感覚的に把握できと思います。 Layarアプリなので駐車場情報をカメラをかざすだけではなく、地図上に表示することもできます。その他、検索範囲を100m～2kmの間で絞り込むこともでき
だいありー
大晦日なので，プロセッサを作ってみたい夢を語ってみる． メニーコア向け（100以上） 出来るだけ簡単・小さい できるだけテキスト（バイナリ）も小さい方がいい 同期の仕組みとかどうするかな GPGPU とか，どうなってるのかな？ よくしらない メモリ階層を意識させる設計 ローカルメモリをもつ 外部メモリとの通信はどうしようかな 割り込みとかどうしよう コンテキストの保存，復帰とか 保護とかどうするかな で，スタックマシン再びってのはどうなんだろうなぁ，とずっと考えてる． プロセッサはえらい簡単になる テキスト領域は小さい 「スタック」というローカルメモリがある．自然！ コンパイラは，出来るだけローカルメモリ内に納めるようにがんばる やっぱり，外部メモリとのインターフェースはよくわからん 他のプロセッサとの同期とかどうすんのかね スタックがあふれたらどうすんだろ 関数呼び出しのタイミングで，あ
Nexus S vs Galaxy S vs Nexus One vs Desire HD 001HTベンチマーク比較 | juggly.cn
Nexus Sにおいて、標準Android 2.3を搭載した状態で各種ベンチマークテストを走らせ、他の端末と比較してみました。 今回スコアの比較に使った端末は、 Nexus S：S5PC110 1GHz、PowerVR SGX540、Android 2.3 Galaxy S：S5PC110 1GHz、PowerVR SGX540、Android 2.2.1 Nexus One：QSD8250 1GHz、Adreno 200（第一世代Snapdragon）、Android 2.2.1 Desire HD 001HT：MSM8255 1GHz、Adreno 205（第二世代Snapdragon）、Android 2.2 それぞれベンチマークを比較して分かったのは、 Nexus SのメモリスコアはDesire HD、Galaxy Sの1.8倍、Nexus Oneの2.5倍高いこと。 Nexus
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮できるのは、未学習 データに対して高い識
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