マフェトン理論 - Wikipedia
マフェトン理論（マフェトンりろん）とは、フィリップ・マフェトンが提唱する、マラソンやトライアスロンなどの持久力スポーツのトレーニング方法である。 有酸素運動（ペース走）の運動強度を明確に示したのが最大の業績といわれる。 マフェトン理論では、有酸素運動の比重を、無酸素運動よりも大きくとる。 時間ベースで 有酸素運動 - 85%～90%以上 無酸素運動 - 10%～15%以下 の比重を理想とする。 マラソンにおいては、有酸素運動がペース走、無酸素運動がスピード練習にあたる。 マフェトン自身は、明確には、無酸素運動の導入の仕方を明記していないが、上記の配分に基づくと、一例としては 週7時間運動している人は、24～36分の無酸素運動を週2回 20分Up+20分Down+（80秒無酸素+2分40秒有酸素）×5のインターバルトレーニング という配分になる。 ただし、上記の比重は、エアロビックの基礎がで
Bearerトークン - Wikipedia
Bearerトークンは、セキュリティトークンのうちその利用可否が「トークンの所有」のみで決定されるものである[1]。持参人トークン・署名なしトークンとも呼ばれる。 セキュリティトークンとはある対象へのアクセス制御（利用可否など）を担うトークン・許可証であり、Bearerトークンはその一形態である。Bearerとは「持参人」すなわち「トークンを持ってきた存在」を意味する。BearerトークンはBearer（それを持ってきた存在）にアクセス権限を与える特性を持つ。 Bearerトークンはしばしば切符に例えられる。切符は乗り物への乗車=アクセスを制御するトークンである。切符の利用権利は単純に「切符を持ってきた人=Bearer」に付与される。誰が切符を購入し管理していたかは関係がない。極端な例では拾った切符であっても（切符の権利者でなくても）持ってきた人=Bearerに乗車権利が付与される。このよ
Web Server Gateway Interface - Wikipedia
Web Server Gateway Interface (WSGI; ウィスキー[1][2]) は、プログラミング言語Pythonにおいて、WebサーバとWebアプリケーション（あるいはWebアプリケーションフレームワーク）を接続するための、標準化されたインタフェース定義である。また、WSGIから着想を得て、他の言語でも同様のインタフェースが作られた。 過去において、Pythonに多種のWebアプリケーションフレームワークが存在することは、PythonでWebアプリケーションを開発しようとする者にとって問題になっていた。というのも、Webアプリケーションフレームワークを選択することによって、使用できるWebサーバが制限されてしまったり、その逆の制限が発生したりしたためである。Pythonで書かれたWebアプリケーションは、FastCGI, mod_python, CGI, さらにはWeb
Powerset - Wikipedia
Powerset（パワーセット）とは、アメリカ合衆国のシリコンバレーにあるIT企業であり、または会社が開発している検索エンジンのことである。 検索エンジンはまだ公開されていないが、現在では日本語版も開発中である。また、Powerset Labsというサービスがクローズドベータ版で公開された。 Powerset社が自然言語処理に基づいて開発中の検索エンジン「Powerset NATURAL LANGUAGE SEARCH」は、単語による検索だけではなく文章による質問形式で検索でき、文章の内容を人工知能が理解して、知りたい事柄だけが検索できる仕組みになっている。また一部の専門家の間では、この仕組みによる検索エンジンが未来のインターネットの世界の主流になるであろうと考えられている。このため将来は、世界で一番のシェアを誇るGoogleをもしのぐ存在になりうるとも言われている。 2008年7月マイク
kd木 - Wikipedia
3次元のkd木。根セル（白）をまず2つの部分セルに分割（赤）し、それぞれをさらに2つに分割（緑）している。最後に4つのセルそれぞれを2つに分割（青）している。それ以上の分割はされていないので、最終的にできた8つのセルを葉セルと呼ぶ。黄色の球は木の頂点を表している。 kd木（英: kd-tree, k-dimensional tree）は、k次元のユークリッド空間にある点を分類する空間分割データ構造である。kd木は、多次元探索鍵を使った探索（例えば、範囲探索や最近傍探索）などの用途に使われるデータ構造である。kd木はBSP木の特殊ケースである。 kd木は、座標軸の1つに垂直な平面だけを使って分割を行う。BSP木では分割平面の角度は任意である。さらに一般的には、kd木の根ノードから葉ノードまでの各ノードには1つの点が格納される[1]。この点もBSP木とは異なり、BSP木では葉ノードのみが点（ま
低密度パリティ検査符号 - Wikipedia
低密度パリティ検査符号（ていみつどパリティけんさふごう、英語: low-density parity-check code、LDPC code）は、誤り訂正符号の1つで、ノイズのある通信チャンネルを通してメッセージを通信する手法のひとつである。 LDPCは、情報伝送レートの理論上の上限値であるシャノン限界に極めて近いレートを達成した最初の符号であった。 1963年に開発されたときは実装が実用的ではなかったので、LDPC符号は忘れ去られてしまった。 その後50年あまりにわたる符号理論の歴史のなかで様々な誤り訂正符号が提案されてきたが、 LDPCは今日においても最も効率的な符号であり続けている。 情報技術が爆発的に成長し、高効率な伝送符号の開発に商業的関心が高まっている。 LDPC符号の実装はターボ符号などに比べて遅れていたが、ソフトウェア特許による妨害のないことがLDPCへの興味をひきつけた
正規言語の反復補題 - Wikipedia
正規言語の反復補題（英: pumping lemma for regular languages）とは、全ての正規言語が持つ属性を与える補題である。反復補題一般の具体例の一つである。その主たる用法は、ある言語が正規言語でないことを証明することである。 この反復補題は1961年に Y. Bar-Hillel、M. Perles、E. Shamir によって最初に示された[1]。 を正規言語とすると、 のみに依存する次のような反復長 が存在する。 に属する長さ 以上の任意の文字列 は と書ける（つまり、 は3つの部分文字列に分けられる）。ここで、 、、 は次の条件を満たす。 全ての について、 y は反復される部分文字列（0回を含む任意の回数繰り返され、結果として生成される文字列も L に属する）。|y| は文字列 y の長さを意味し、(1)の条件は y が少なくとも長さを持つ空でない文字列で
完全加法族 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Σ-algebra|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。
十分統計量 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "十分統計量" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2015年9月) 十分統計量（じゅうぶんとうけいりょう）とは、十分性を持つ統計量を指す。統計量が十分性を持つ、また十分であるとは、その統計量が下記の性質を満たすことを指す。 ある統計データに対し、それが従う確率分布を示す母数 θ に対応するその統計量の値が決められた条件下で、データが出現する条件付き確率分布が、もはやθ にはよらない。 直感的にいうと、「母数θ（直接は求められず、推定しかできない）に対する十分統計量は、θ の統計学的推定に関する限り、データから得られる情報を漏
データマイニング - Wikipedia
データマイニング（英語: data mining）は、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のこと。DMと略して呼ばれる事もある。 通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。 データマイニングの定義としては、「明示されておらず今まで知られていなかったが、役立つ可能性があり、かつ、自明でない情報をデータから
コンビニエンスストア - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2017年5月） 古い情報を更新する必要があります。（2019年2月） 独自研究が含まれているおそれがあります。（2017年5月） 雑多な内容を羅列した節があります。（2017年5月） あまり重要でない事項が過剰に含まれているおそれがあり、整理が求められています。（2021年3月） 出典検索?: "コンビニエンスストア" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 日本で店舗数1位のコンビニチェーン、セブン-イレブンの店舗 日本で店舗数2位のコンビニチェーン、ファミリーマートの店舗 日本で店舗数3位のコンビニチェーン、ローソンの店舗 コンビ
ページランク - Wikipedia
ページランク (PageRank) は、ウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズムであり、検索エンジンのGoogleにおいて、検索語に対する適切な結果を得るために用いられている中心的な技術。Googleの創設者のうちラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンによって1998年に発明された[1][2]。名称の由来は、ウェブページの"ページ"とラリー・ペイジの姓をかけたものである。 PageRankはGoogleの商標であり、またPageRankの処理は特許が取得されている[3]。ただし、特許はGoogleではなくスタンフォード大学に帰属しており、Googleはスタンフォード大学から同特許の権利を独占的にライセンスされている。なお、同大学は特許の使用権と交換にGoogleから180万株を譲渡されているが、その株式は2005年に3億3,600万ドルで売却された[4][5]。 PageRankの動作概
ユーザーエクスペリエンス - Wikipedia
ユーザーエクスペリエンス（英: user experience、UX）はシステムとの出会いに由来してユーザーが得る経験である[1]。ユーザー経験、ユーザー体験とも。 人間は経験という概念を持っている[2]。この経験のうち、製品・サービス・人工物などの独立したシステムを対象として、人間がユーザーとしてそれらに出会い利用した経験をユーザーエクスペリエンスという[3]。例えばコンピュータゲームというシステムに対しAさんが「広告動画を見てワクワクし、友人の体験談で興奮し、ネットで購入し、夜通し遊んで熱中し、数年後にその思い出を振り返る」という体験はUXの1例である。 よいユーザーエクスペリエンスを達成するために、ユーザビリティ工学、インタラクションデザイン、ユーザー中心設計 (UCD) あるいは人間中心設計 (HCD) などが実践される。 日常用語としてのユーザーエクスペリエンスは「利用者の経験」
互換性：iPod - Wikipedia
この項目では、iPodファミリーの共通事項について説明しています。旧iPodシリーズについては「iPod classic」をご覧ください。 iPodは2001年10月24日、Appleの創業者の一人で当時のAppleのCEOでもあったスティーブ・ジョブズの陣頭指揮により開発され、同年からジョブズが推進していた「デジタル・ハブ構想」と呼ばれるMacを中心として様々なデジタル機器やデジタルメディアを連携させる戦略の一環として発表された[1]。Mac専用のMP3音楽ファイルの管理・再生ソフトとして公開されデジタル・ハブ構想の一角を担っていたiTunesはCD-Rの書き出し機能などによりCDプレイヤーと連携し、またMP3プレイヤーと呼ばれる製品も当時市場に現れ始めていたが、いずれもiTunesの長所を活かすものではなかった。iPodはこのiTunesの長所を最大限に活かすための専用ハードウェアとい
Apple - Wikipedia
Apple Inc.（アップル）は、アメリカ合衆国の多国籍テクノロジー企業である。カリフォルニア州クパチーノに本社を置く。デジタル家庭電化製品、ソフトウェア、オンラインサービスの開発・販売を行っている。 ハードウェア製品としては、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、HomePod、AirPods、Apple Vision Pro、AirTagなどの開発および販売を行なっている。 ソフトウェア製品としては各種OSやSiri、 Apple Intelligenceの開発・販売を行っている。 エンターテイメント製品としてはApple Music、Apple TV+、Apple Arcade、Apple Podcast、Apple Books、App Store、iTunesなど広範囲のデジタルコンテンツの販売などを行っている。また、iCloud、などのクラウドサービスも提供し
メトカーフの法則 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Metcalfe's law|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明が
親指シフト - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2018年9月） 出典は脚注などを用いて記述と関連付けてください。（2018年9月） 出典検索?: "親指シフト" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 2010年に登場した、NICOLA規格準拠のPC用コンパクト親指シフトキーボード。ホームポジションに両手を添えれば、親指は自然と2つのシフトキーを触る。これらは変換/無変換キーとしても動作する。 2001年に登場した、NICOLA規格準拠のPC用コンパクト親指シフトキーボード。ホームポジションに両手を添えれば、親指は自然と2つのシフトキーを触る。その下に変換/無変換キーが位置するもの
OLAP - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "OLAP" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2022年8月) OLAP（オーラップ[1]）は、複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法。ビジネスインテリジェンス[注釈 1]と呼ばれるより大きなカテゴリに属している。 OLAPの典型的な用途は売上報告、市場分析、経営報告、ビジネス業績管理（BPM）、予算作成、計画作成、財務諸表作成などである。OnLine Analytical Processingの頭文字を略した語[2]であり、日本語ではオンライン分析処理[1]もしくは多次元分析[2]とも呼ばれる。 OLAPの主な特
出版不況 - Wikipedia
この記事には独自研究が含まれているおそれがあります。 問題箇所を検証し出典を追加して、記事の改善にご協力ください。議論はノートを参照してください。（2009年2月） 出版不況（しゅっぱんふきょう）とは、1990年代末から言われるようになった日本の出版業界の不況について指す言葉。「活字離れ」も参照。 市場規模の観点から、出版産業は1996年をピークに年々縮小する傾向が見られる[1]。 1996年の2兆6563億円[2]をピークとして2017年現在の売上は1兆3701億円と約1兆3000億円減少[3][4]している。1970年代から雑誌が書籍の売上を上回る「雑高書低」が続いていたが2016年、41年ぶりに逆転する[1]。雑誌は19年連続、書籍は10年連続の前年比割れが続いている[4]。電子書籍の市場は好調で前年比16.0%増の2215億円であった。 2018年（1〜12月期累計）の紙と電子を合
ホーソン実験 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ホーソン実験" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2020年5月) ホーソン実験（ホーソンじっけん、英: Hawthorne experiments）とは、シカゴ郊外にあるウェスタン・エレクトリック社のホーソン工場[1]において、1924年から1932年まで行われた一連の実験と調査である。ホーソン研究[2]とも呼ばれる。 当初は物理的な作業条件と従業員の作業能率の関係を分析する目的で、社内的に照明実験が行われ、次いでリレー組み立て実験が開始された。この時期からハーバード大学のエルトン・メイヨー、フリッツ・レスリスバーガーら
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