この青さ、気象台の観測でも裏付けられました。 澄み切った空の目安として…「視程」があります。 視程は、水平方向のどこまで遠くまで見えるかを距離で観測します。 水蒸気や塵が多く霞んだ空では視程が落ちますし、逆に空気が乾燥して、塵が少なければ視程が遠くなります。 今日の東京は、正午に視程50km以上を記録。 東京都心から千葉県の成田市や茨城県のつくば市、牛久市方面まで見渡せるほど空が澄みきりました。 茨城県稲敷郡からの定点リポート
【貴重な青さ！】１年に数回のクリアブルー
この青さ、気象台の観測でも裏付けられました。 澄み切った空の目安として…「視程」があります。 視程は、水平方向のどこまで遠くまで見えるかを距離で観測します。 水蒸気や塵が多く霞んだ空では視程が落ちますし、逆に空気が乾燥して、塵が少なければ視程が遠くなります。 今日の東京は、正午に視程50km以上を記録。 東京都心から千葉県の成田市や茨城県のつくば市、牛久市方面まで見渡せるほど空が澄みきりました。 茨城県稲敷郡からの定点リポート
WLAN deep learning - Google 検索
Deep Learning Toolbox™ をCommunications Toolbox、5G Toolbox、およびWLAN Toolboxと共に使用して、無線通信システムのシミュレーションに深層学習を適用します。
日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
プログラム意味論の分かりやすい紹介 - Ryusei’s Notes (a.k.a. M59のブログ)
巷に膾炙しているプログラム意味論の説明は、正直言って何を言っているのか、部外者にはよく分からないように感じられる。プログラムの意味を論じる「プログラム意味論」の意味がよくわからないというのは本末転倒だろう。ここでは、プログラム意味論を分かりやすく紹介したい。 プログラムの意味 プログラム意味論とは、プログラムの意味に関する理論だ。 そもそも「意味」とはなんだろうか。「意味」の意味を知るために、デジタル大辞泉で調べてみよう。 １ 言葉が示す内容。また、言葉がある物事を示すこと。「単語の―を調べる」「愛を―するギリシャ語」 ２ ある表現・行為によって示され、あるいはそこに含み隠されている内容。また、表現・行為がある内容を示すこと。「慰労の―で一席設ける」「―ありげな行動」「沈黙は賛成を―する」 ３ 価値。重要性。「―のある集会」「全員が参加しなければ―がない」 いみ【意味】の意味 - goo国
【世界美女探訪】これが科学が導き出した美女！ 黄金比の顔を持つフローレンス・コルゲートさん
【世界美女探訪】これが科学が導き出した美女！ 黄金比の顔を持つフローレンス・コルゲートさん 沢井メグ 2016年5月11日 「タデ食う虫も好き好き」という諺があるように、人の好みはそれぞれだ。では、誰もがぐうの音も出ないほど美しいという人は存在しないのだろうか？ もし、100人中100人が「美人だ！」と思う女性がいるとしたら、それは彼女かもしれない。なぜなら彼女は科学が導き出した完璧美女！ 黄金比率の顔を持つ女性だというのである。 ・黄金比率の顔の美女 その女性の名は、英国在住のフローレンス・コルゲートさん。 彼女が一躍注目を浴びたのは2012年のこと。18才のときに参加したミスコンでファイナリストとなり、一般投票で1位を獲得したのだ。 派手な美人……というわけではないが、ナチュラルでとても素敵なフローレンスさん。その人を惹きつけてやまない美しさは科学的に説明できるという。なんと彼女の顔は
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http://www.eecs.harvard.edu/~htk/publication/2014-icac-gwon-kung.pdf
Wi-Fi positioning based on deep learning
Non-parametric Bayesian Learning with Deep Learning Structure and Its Applications in Wireless Networks
https://cs229.stanford.edu/proj2012/ChinchaliTandon-DeepLearningforWirelessInterferenceSegmentationandPrediction.pdf