Heads on: Apple’s Vision Pro delivers a glimpse of the future
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【レポート】近未来を感じさせる最先端デジタルサイネージ(1) - 潜在ニーズを引き出す"空気の読める"広告 | 経営 | マイコミジャーナル
千葉県千葉市の幕張メッセにて6月10日〜12日まで開催されている「DSJ (Digital Sinage Japan) 2009」。その展示会場では、最新技術を駆使した、近未来を感じさせるデモがいくつも行われている。本稿では、その中からNTTのブースをピックアップし、紹介していこう。 潜在ニーズを引き出す"空気の読める"広告 数あるブースの中で最も多くの関心を集めていたのがNTTのブースだ。特にNTTとNTTドコモが共同開発した「インタラクティブデジタルサイネージ」は、ソリューションとしての完成度が高く、高い導入効果が見込めそうなものだった。 インタラクティブデジタルサイネージは、ディスプレイ周辺に設置されたカメラセンサーや、携帯電話読み取り機によって、利用客の状況/趣味趣向を判断し、最適な広告表示を行うというもの。 インタラクティブデジタルサイネージの概要 まず、ディスプレイの広告に興味
クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
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asahi.com（朝日新聞社）：ガンダム、まもなく出動だ お台場で仕上げの時 - 社会