忙しくなるとわかりやすく日記の更新が滞る。coling-2008の締切りが目前なので、ひーひー言っている。 この段階に来ていまだに実験やり直したりしているので、もう大変ですよ。 精度でbaselineに一見勝っているようでもそれがsignificantかどうかが微妙なラインだったり、実験セットの作り方がちょっとまずってたりと、ぎりぎりのところでバタバタしている。論文自体はACLのshortpaperに出したのがあるので、あとは実験結果をちゃんと載せて前回スペースの都合で省いた内容を書けば良いので、今はひたすらに実験。でもそれもようやく収束しつつある。 一時はどうなることかと思ったが、なんとかなりそうで良かった。colingの会場のマンチェスターと言えばマンU。スタジアムとか見に行きたいので通したい。サッカー好きな観点から言うと、ACLのオハイオよりcolingのマンチェスターですよ。別にマ

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アルゴリズム社の「SEO塾の公式ブログ」 検索エンジン最新情報の「新 SEOブログ」。検索上位表示対策と順位変動、インデックス更新、その他の話題など。 SEOの最新情報は、『Yahoo!やGoogleの順位と変動をリサーチする「SEO塾の公式ブログ」』をご利用ください。 独自の検証と実験を続けるSEO塾が、検索エンジンのアルゴリズムとペナルティの謎に接近。 順位変動に迷わない、回復リカバリーを成功させたい。そう思った方は、順位変動対策のSEOセミナーをご覧ください。 さて、Yahoo!ログールは公開アクセス解析である。 SEOブログ from SEO塾のサイトサマリー - Yahoo!ログール を見ると、次のように表示される。 ブックマーク数やRSSリーダー登録数の欄が、Yahoo!のものでないことが笑ってしまうのだが、気になるのは「ライブドア」の件数。 Yahoo!ログール、live

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資料 ``列挙の基本と基礎的なアルゴリズム'' 岡本 吉央 (東京工業大学) [ Slides PDF (5.3 MB) ] / [ Handout PDF (1.8 MB) ] / [ Exercises PDF (46 KB) ] C プログラム等 (岡本さんの列挙のページ) ``グラフ列挙の手法'' 中野 眞一 (群馬大学) [ Powerpoint (568 KB) ] ``パターンマイニングにおける列挙アルゴリズム'' 有村 博紀 (北海道大学) [ PDF (1.2 MB) ] ``複雑な構造の簡潔な列挙法と実装法'' 宇野 毅明 (情報学研究所) [ Powerpoint (2.0 MB) ] © The Copyrights for the PowerPoint / PDF files are owned by their authors.

覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム 2008年3月26日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Bryan Gardiner Allen Yang氏の顔認識アルゴリズムを使うと、たとえ画像が破損していたり、部分的にさえぎられていても、該当する人物を的確に見つけ出すことが可能だ。Photo: Allen Yang 忍者の覆面はもう意味がない。カリフォルニア大学バークレー校とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)の研究者たちが開発した新しい顔認識アルゴリズムは、たとえ目、鼻、口の部分が不明瞭でも、90％から95％の正確さで個人の顔を認識できるのだ。 「多くのアルゴリズムでは、目、鼻、口といったいわゆる重要な顔の特徴を使って個人を確認している」と、新しいアルゴリズムを開発したバークレー校工学部の研究者Allen Yang氏は述べる。 「しかし、それだと

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If you hadn't heard via Twitter (and why would you?), I just returned from over two weeks of quality time in Japan. A lot of business and business planning, but also a whole lot of fun. The truly watershed event: this time, I had Steve along. Japan is a place that Steve and I have literally talked about since we were kids, and although I've since been to Japan many times (including a couple trips

ベイズ推定 (Bayesian inference)† データ \(X\) が与えられたときのパラメータの事後確率 \[\Pr[\theta|X]=\frac{\Pr[X|\theta]\Pr[\theta]}{\int\Pr[X|\theta]\Pr[\theta]d\theta}\] を考える点ではMAP推定と似ている． 新たなデータ \(x\) が生じる予測分布 \(\Pr[x|X]\) は，MAP推定では，事後確率を最大にするパラメータ値 \(\hat{\theta}\) を求め，\(\Pr[x|X]=\Pr[x|\hat{\theta}]\) とする． しかし，Bayes推定では，次のように予測分布の形で推定をする． \[\Pr[x|X]=\int\Pr[x|\theta]\Pr[\theta|X]d\theta\] パラメータの推定値は分布の形で扱われるが，一つに定めたいときに

東北大学/大学院情報科学研究科/システム情報科学専攻 出口・嵯峨研/岡谷研 所在:機械系2号館 〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉6-6-01 TEL:022-795-7017 コンピュータサイエンス系会議のランキング http://www.cs-conference-ranking.org/conferencerankings/topicsii.html 人工知能・機械学習系のトップ１０： AAAI: American Association for AI National Conference (0.99) NIPS: Neural Information Processing Systems (0.98) IJCAI: Intl Joint Conf on AI (0.96) ICCV: Intl Conf on Computer Vision (0.

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お知らせ：「Windows Mobileの標準アプリケーション」の項を掲載しました。(2008/05/25) Windows Mobile搭載スマートフォンのひとつ「Advanced/W-ZERO3 [es]」(ウィルコム/シャープ) 2005年12月、ウィルコムから「W-ZERO3」が発売されて以来、日本でもWindows Mobile搭載スマートフォンが10機種以上発売され、携帯電話・PHS市場全体の中でも次第にその存在感が高まってきた。 国内の一般的な携帯電話は、通信事業者の仕様に沿ったサービスやアプリケーションの利用を想定しているため、自然発生的に次々登場する多様なインターネットサービスや、フリーソフト・シェアウェアといったツールを使うには、PCと比べるとまだまだ制限が多い。それに対してWindows Mobileスマートフォンは、PCのような自由度・柔軟性と、持ち運びのしやすさや