携帯電話は常に電源が入ったネットワーク接続デバイスであり、常時ユーザが持ち歩くと言う点において、ウェアラブルコンピューティング(Wearable Computing)で語られてきたユースケースを徐々に実現しつつある。特にiPhoneはGPS/コンパス/加速度などの各種センサに加え、アプリケーション開発自由度の高さから、現時点で最も開発アクティビティの高いデバイスであると言える。 本エントリではiPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。地図と連動して単純に現在位置から最寄りの施設やその施設のクーポン、イベント等を検索して提示するようなアプリ、単に音声を録音したり、音声コマンドを認識して動作するアプリは多く存在するが、本エントリでは扱わない。ここではiPhoneに搭載されているセンサを一工夫して実世界を認識し新たなサービスを提供するアプリに

少なからぬ日本人が日本語は難しい言語だと信じているようだ（日刊スレッドガイド : 日本人はなぜ日本語は世界一難しい言語と信じているのか？）。 言語の習得難易度は学ぶ対象とする言語と母語（第一言語）と間のあらゆる言語学的関係、および個々人の資質や学習環境に大きく作用されるため、一概に議論することはできない。学習者の生活する文化的背景、接触してきた言語（第二言語、etc.）によっても習得難易度は変わるため、世界中の人々に普遍的な世界一難しい言語というものは存在しない。ただ、英語を母語とする者にとっては、日本語は最も習得が難しい言語のひとつであることは確かなようだ。 外交官などの専門職を養成する米国務省機関である外務職員局（FSI: Foreign Service Institute）が英語を母語とする者が習得するのにかかる期間を元に各言語の習得難易度をまとめている（Language Learn

画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。

TABLOGにおいてTED.comが最高レベルの英語学習コンテンツとして紹介されており注目を集めている。確かに素晴らしい教材であることは確かだが、内容的にもレベルが高すぎてかなりモチベーションが高くないと続けるのはキツい。万人にとって適したコンテンツは存在しない。自分の能力、要求にあったコンテンツを選ぶ必要があるのだ。 今回、本エントリでお勧めするのは、NHKが英語と他の16カ国語で配信しているNHK WORLD RADIO JAPANだ。Podcast配信されており、iTunesで購読しておけば毎朝最新のニュースがiPodの中に入っている。15分の放送時間中に伝えられるニュースは多くても5つほど。短い時間で聞くことが出来るのは大きなメリットだ。もちろん購読は無料で、NHKに受信料を払う必要もない。 NHKの英語ニュースによる英語学習が効果的なのは次の条件に合う人だ。 技術者、研究者など、