論文の著者順に秘められた謎 - A Successful Failure
論文には多くの著者名が並んでいる場合が多い。素粒子系の論文となると共著者が何百人と並ぶものも珍しくないが、共著論文の特徴についての調査結果によれば、最大の共著者数は2006年には2,512人に達したという。次がその論文だ*1。 The ALEPH Collaboration, the DELPHI Collaboration, the L3 Collaboration, the OPAL Collaboration, the SLD Collaboration, the LEP Electroweak Working Group, the SLD electroweak, heavy flavour groups: Precision Electroweak Measurements on the Z Resonance,Phys.Rept.427:257,200 総302ページの論文でな
低出力レーザーによる脂肪溶解処理がダイエットを無用にする - A Successful Failure
老若男女を問わずダイエットに悩む人は多いだろう。しかし、まもなくそれも過去の事となるかも知れない。既存の方法よりもずっと安全で低コストな脂肪除去が、まもなく身近で（もしかすると家庭でも）受けられるようになるだろう。もはやダイエットのために食事制限も、運動も必要ないのだ。 その新たな方法の名をゼロア(Zerona)という。右図は紹介動画のスナップショットだが、簡単に言えば、レーザー光を外部から照射する事で体内の脂肪を溶解させてしまうものだ。この今までの常識を覆す方法の原理はどうなっているのだろう？安全なのだろうか？費用は？ その疑問に答えるのが本エントリの目的である。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 ゼロア（Zerona） ゼロア（Zerona）は既存の脂肪吸引とは大きく異なる。手で触れても安全なレベルの
仕事を振られたときの正しいステータスコードの返しかた、読みかた - A Successful Failure
告白されたときのステータスコードの返しかたに関するエントリが話題になっている。告白なんてそんな希有な事象には縁遠いが、仕事は良く振られるなあなんて思ったので便乗エントリ。思いついて即UPなのであまり練られてません。 100系レスポンス 100 Continue 「詳細について聞かせてください」 101 Switching Protocols 「聞くから、このメールだけ送らせて」いやここで割り込まれるとメールを送るのを忘れてしまうので。 102 Processing 「今やってます」なお、そば屋の出前の応答と同じく、本当にやっているかどうかは不明である。 200系レスポンス 200 OK 「了解しました」 201 Created 「タスクカードを新たに作ります」タスクカードはあまり長続きしないなあ。 202 Accepted 「あー、そのうちやっときます」とりあえず、新たな仕事が振られたこと
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure
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
英語話者に対する言語習得難易度表：日本語は最高難度 - A Successful Failure
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
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
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。
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