大岡山地区の建物 大学正門より,桜並木のウッドデッキを通り,右手の芝生をつっきる小径が西8号館,西7号館に続くみちです. 大岡山西8号館(E棟,W棟): キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります.本館の西隣りに位置しています.正面玄関をはいったところは3階です. E棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい. W棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい.E棟とW棟を繋いでいる通路は3階と10階にしかありません.E棟のエレベータを利用すると迷子になります.正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり,奥の右手にあるエレベータをご利用下さい. 西7号館:キャンパスマップの17番の建物にあたります.西8号館から,建物を二つ挟んだ並びにあります.芝生から向う場合,左手に本館を見ながら進み,本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です.橋を渡ってはいったと
6. 画像特徴量の変遷 第一世代 第二世代 第三世代 対象物全体 局所情報 局所情報のつな 輝度分布 SIFT がり wavelet SURF Haar-like Joint Haar-like HOG Joint HOG Shapelet 1990年代 2000 - 2005 2006 - 現在 7. 局所特徴量 SIFT 1999 •Google の論文で言及http://www.esprockets. com/papers/www2008-jing-baluja.pdf。ただし、アルゴリズムが著作 権で守られている。C#ライブラリ libsift, OpenCV SURF 2006 SIFT の処理速度改良版。OpenCV haar-like特徴 2001 近接する2 つの矩形領域の明度差 Haar- 顔認識に用いられ(OpenCVの顔検出) like HOG(Histogram o
2011.34号の「バクマン。」にて、少年ジャンプにおける作者の年齢について言及されました。 描写を見る限り、編集サイドは作者の高年齢化を問題視しているようです。 それでは、現状の連載陣は一体どうなっているのか、そのデータを集計してみました。 上記の表は、2011.34号時の連載陣と2011/8/1付の年齢等を纏めたものです。 意外と生年月日を公式に公表していない人がいましたが、その場合は誕生日をお正月に設定。 唯一、「奇怪噺 花咲一休」の河田悠冶先生だけまったくデータがありませんでした。 お分かりの方いましたらご連絡ください。 さて、まずは年齢に関してですが、現在最も高齢なのが「こちら葛飾区亀有公園前派出所」の秋本先生。 ついで大場つぐみ先生、冨樫義博と続きます。 逆に最年少は「magico」の岩本直輝先生、次いで榊健滋先生、ミヨカワ将先生となっています。 現在の平均年齢は35歳、中央値
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
「THE BIG QUESTION!」は4人のデータ分析者がバトル形式でプレゼンテーショ ンするロジカルエンターテイメントです。あらかじめ発表された3つのテーマについて登壇者が事前に分析し、プレゼンテーションを用意します。会場では4人が3分間ずつ発表を行い、「最も説得力があるものはどれか?」をニコ生アンケートで勝敗を決めます。それを3ラウンド行い、最終的に勝った数の多い登壇者が勝利します。今回はボーカロイド現象を主題に以下の3つのテーマで競います。 第一試合 ボーカロイド曲の視聴者は現在何万人いるのか? 第二試合 ボーカロイドはなぜ流行ったか? 第三試合 ボーカロイド現象はどこまで広がるか?Read less
映画「ミスティック・リバー」や「インビジブル」などに出演している俳優のケヴィン・ベーコンは、共演経験のある人物を辿っていくと世界中のほとんどの俳優が6人目までに出てくることから「ハリウッドの中心」と表現されることがあるのですが、新たな研究により、ベーコンよりもデニス・ホッパーの方が中心に近いことがわかりました。 Who is the Center of the Hollywood Universe? - The Oracle of Bacon http://oracleofbacon.org/center.php これは、ケヴィン・ベーコンと共演したことのある人物Aを「1」、Aさんと共演したことのある人物を「2」というように、ベーコンから遠ざかるほど数値が大きくなっていく「ベーコン指数」を調べられるサイト「The Oracle of Bacon」の管理者パトリック・レイノルズさんが明らかに
エロマンガに登場する「登場人物の身体パーツ出現率」を分析したところ、「序盤では顔を出していた男性が、中盤以降は性器と交代する」という法則が明らかになったそうです。な、なんだってー! これは「ニコニコ学会」ブース内のポスターセッションコーナーで発表されたもの。グラフを見ると、序盤から終盤へ進むにつれて性器の出現頻度は高まり、それと反比例するように男性の顔の出現頻度は下がっていきます。面白いのは、女性の場合最後まで顔の出現頻度は高いままということ。発表者の牧田翠さんはこの興味深いデータについて、「性器があれば男性キャラの顔など必要ないということでしょうか」「表情などの人間らしさよりも『性器である』ことが求められる寂しさが男性にはあるのでは」と分析しています。 「ここに病院を建てよう」ばっかりじゃねーか! 牧田さんはほかにも、物語前後で男女の関係がどう変化したか、男視点か、女視点かという「視点」
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学(様相論理)へと語る流れ(ここのスライド前半参照)になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準(ここのスライド後半参照)の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが(予告)、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
SEOツール > SEO&コンテンツマーケティング Blog > イーブック・調査レポート > 33の業界別、集客関連KPI(平均直帰率/平均検索流入(SEO+PPC)割合/平均ソーシャル流入割合/訪問あたりPV数など)まとめ 先日投稿した記事「競合他社のウェブサイトはどうなってるんだ? を簡単に調べる無料ツール3選+α」で紹介したSimilarWebが便利だと思い、33の業界別に「平均直帰率」「検索流入割合」「ソーシャル流入割合」「訪問あたりPV」数などをまとめてみました。 (特に前職時代)何度となく「うちの業界平均と比べて、当社の直帰率は悪いのでしょうか?」「検索エンジンからの流入比率は30%くらいですがこれは当社平均と比べて多いでしょうか、少ないでしょうか?」聞かれましたが、このデータがあれば解消できそうです。 調査方法と調査対象の33業界 ■調査ツール SimilarWebを使いま
自殺者数のレベルは本当に増えたと判断してよいのかというのがこの図録作成のテーマである。この図録で言いたかったことは年齢別自殺率の長期推移でも表現されているので参照されたい(図録2760)。 1998年以降2010年ごろまで自殺者数がかつてない規模の毎年3万人水準という異常事態が続いていた。図録を作成した2013年当時と異なり、タイトルは「自殺は本当に増えていたのか」に変えた方が適切であるが、作成当時そのままにしている。と考えていたら、コロナ禍による自殺増の状況となり、再度、当初の表題が少し当てはまってきている。 自殺者数が3万人レベルと増加した理由は、同時期に深刻化した社会環境の変化に求められるというのが一般の理解だった。自殺対策もこうした理解から導かれている場合が多い。 以下は「自殺3万人切る 社会全体で取り組みを」と題された毎日新聞の社説(2013年1月27日)であるが、こうした一般的
アクセンチュア株式会社 テクノロジー コンサルティング本部 アナリティクス インテリジェンス グループ統括 シニア・プリンシパル 工藤卓哉氏 慶應義塾大学を卒業しアクセンチュアに入社。コンサルタントとして活躍後、コロンビア大学国際公共政策大学院で学ぶため退職。同大学院で修士号を取得後は、ブルームバーグ市長政権下のニューヨーク市で統計ディレクター職を歴任。在任中、カーネギーメロン工科大学情報技術科学大学院で修士号の取得も果たす。2011年に帰国し現職に。Accenture SAS Analytics Group数理統計アーキテクト顧問委員会でアジア太平洋地区代表顧問も務める データ・サイエンティストは統計データを分析するだけの仕事ではない データ・サイエンティスト。日本ではおそらく1000人に満たないであろう、この職に就くのはどのようなタイプの人間なのだろうか? 外界との接触を好まない象牙の
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか!ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ!」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて1千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
「はじめまして」「ご趣味は?」。自己紹介し合う男女の胸元には“センサー”が――和歌山県紀美野町でこのほど、センサーデータの活用を通じてカップル成立の可能性アップを目指す“ビッグデータ婚活イベント”こと「きみのめぐり愛 春」が開かれた。 名札に付けられたセンサーで参加者の行動データを取得し、分析によって男女のコミュニケーションを可視化する取り組み。分析結果は後日スタッフ内で共有し、カップルが成立しやすいイベント運営のあり方を探るという。 「データの活用を通じてカップルが1組でも多く生まれてほしい」と話すのは、紀美野町の寺本光嘉町長。人口約1万人の同町では若年層の未婚率の高さが課題となっており、2009年から婚活イベントを定期的に開いてきた。これまで4回のイベントをきっかけに2組の夫婦が生まれたものの、寺本町長は「運営の仕方によってはもっと多くの出会いを提供できると考えていた」という。 未来の
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