知られていると知られていることがある - Wikipedia
2002年2月にペンタゴンで記者会見に答えるラムズフェルド 知られていると知られていることがある（しられているとしられていることがある、There are known knowns）は、イラク政府がテロリスト集団に大量破壊兵器を提供している証拠がないことを記者会見でとがめられた、2002年2月当時のアメリカ国務長官ドナルド・ラムズフェルドによる返答ないし論法として知られる[1]。 「何かがなかったという報告は、いつ聞いても面白い。知ってのとおり、知られていると知られていること、つまり知っていると知っていることがあるからだ。知られていないと知られていることがあることも我々は知っている。言ってみれば、我々は知らない何かがあるということを知っている。しかし、知られていないと知られていないこと、つまり、我々が知らないと知らないこともある」 "Reports that say something h
ハッシュ木 - Wikipedia
バイナリハッシュ木の例 暗号理論および計算機科学において、ハッシュ木(Hash tree, ハッシュツリー)またはマークル木(Merkle tree)とは、全ての葉ノードにデータブロックのハッシュ値がラベル付けされ、内部ノードには、その子ノードのラベルのハッシュ値がラベル付けされている木構造である。ハッシュ木を使用すると、大規模なデータ構造の内容を、効率的かつ安全に検証することができる。このデータ構造はハッシュリストとハッシュチェインの組み合わせでできている。 特に、ハッシュ関数にTigerを使用したものはTiger TreeまたはTiger Treeハッシュとも呼ばれる。 ハッシュ木は、単独または複数のコンピュータで保存・処理・転送される任意のデータの検証処理に利用できる。現在の主な用途としては、Peer to Peerネットワークにおいて他のピアから受信したデータブロックが破損したり改
コルモゴロフ複雑性 - Wikipedia
コルモゴロフ複雑性（コルモゴロフふくざつせい、英語: Kolmogorov complexity）とは、計算機科学において有限長のデータ列の複雑さを表す指標のひとつで、出力結果がそのデータに一致するプログラムの長さの最小値として定義される。コルモゴロフ複雑度、コルモゴロフ＝チャイティン複雑性 (Kolmogorov-Chaitin complexity) とも呼ばれる。 この画像はフラクタル図形であるマンデルブロ集合の一部である。このJPEGファイルのサイズは17KB以上（約140,000ビット）ある。ところが、これと同じファイルは140,000ビットよりも遥かに小さいコンピュータ・プログラムによって作成することが出来る。従って、このJPEGファイルのコルモゴロフ複雑性は140,000よりも遥かに小さい。 コルモゴロフ複雑性の概念は一見すると単純なものであるが、チューリングの停止問題やゲー
ウィキペディアタウン - Wikipedia
世界初のウィキペディアタウンとされるモンマス。町の案内板にウィキペディアのロゴが付いている。 QRコードにて携帯端末に情報を得る ウィキペディアタウンとは、その地域にある文化財や観光名所などの情報をインターネット上の百科事典「ウィキペディア」に掲載し、さらに掲載記事へのアクセスの容易さを実現した街（町）のことである[1][2]。 また日本においては街（町）そのものを指す語句よりも、「ワークショップやイベント形式で地域の文化財や観光名所などの情報を調べて、その成果をウィキペディアの記事にまとめる[3]」エディタソンの取り組みを「ウィキペディアタウン」と呼ぶことがある。 町としてのウィキペディアタウン[編集] 世界初のウィキペディアタウンは、2012年のイギリス・ウェールズにある人口9,000人弱のモンマスという町とされ、町中に無料のWi-Fiを設置し、博物館や学校など1000カ所の建造物・展
Acid2 - Wikipedia
この記事は更新が必要とされています。 この記事には古い情報が掲載されています。編集の際に新しい情報を記事に反映させてください。反映後、このタグは除去してください。（2022年1月） Acid2（アシッドツー）はウェブブラウザやオーサリングツールにおけるウェブページのレンダリング上の問題点を特定するためにウェブスタンダードプロジェクト(WaSP)が作成したテストケースである。Acid2は同様のテストケース・Acid1（1998年開発）を後継したが、ほぼ主流ブラウザの対応完了およびさらなる後継版であるAcid3の公開（2008年3月）によって役目を終えつつある。 HTML や CSS 2.1などの W3C 勧告等に、どの程度準拠しているかを測るために用いられる。完全に準拠したレンダリングで描かれるはずの画像とそのソースがあり、レンダリングイメージと画像の相違によりどの程度準拠しているかを測る。
ホーコン・ウィウム・リー - Wikipedia
ホーコン・ウィウム・リー（2007年） ホーコン・ウィウム・リー（Håkon Wium Lie, 1965年 - ）は、オペラ・ソフトウェアの最高技術責任者 (CTO)。ノルウェー・ハルデン生まれ。 1986年にノルウェーの Østfold University College を卒業後、1987年に米 West Georgia College でコンピュータサイエンスの理学士号を取得。1991年にMITメディアラボで視覚研究の修士号を取得。 1991年から4年間 Norwegian Telecom Research にリサーチサイエンティストとして勤務したのち、1994年 WWW 生誕の地である CERN へ移籍。同年、Cascading Style Sheets (CSS) の概念を初めて提唱した。翌1995年からは W3C にも参画。1999年、オペラ・ソフトウェアの CTO に就任
動きベクトル - 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?: "動きベクトル" – 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11月) 動きベクトル（うごきベクトル、英: motion vector）は動画のデータの表現方法として、"基準となるフレーム（動画のある瞬間に相当する画像）"と、"基準となるフレームからの動き"をベクトル[要曖昧さ回避]として表現する方法。単純に全時間の全ピクセル情報を記述するよりも圧倒的にデータの記述量を削減することが可能であり、動画像圧縮や、動画内の移動物体認識等を行う場合に用いられる。 位置（通常は画素数で表現する）の次元であり、移動量を指す。
Feature Hashing - Wikipedia
機械学習において、Feature Hashing（フィーチャーハッシング）は、高速かつ省メモリな特徴量をベクトルに変換する手法であり、任意の特徴をベクトルあるいは行列のインデックスに変換する。kernel trick(カーネルトリック)に似せてHashing Trick（ハッシュトリック）とも呼ばれる[1]。連想配列を走査するのではなく、ハッシュ関数を特徴量に適用し、その値をインデックスとして直接使用する。 使用例[編集] 典型的な文書分類のタスクにおいて、機械学習アルゴリズムには(学習と分類の両方において)自由な形式のテキストが入力される。このテキストからBag of words（英語版）(BOW)表現が作られる。つまり、トークンが抽出・カウントされ、訓練データ中のそれぞれのトークンが、訓練データ・テストデータ両方におけるそれぞれの文書の特徴量(独立変数)として定義される。 ところが、ほ
Bluetooth - Wikipedia
Bluetooth（ブルートゥース、ブルーツース）は、デジタル機器用の近距離無線通信規格の1つである。Bluetooth Basic Rate/Enhanced Data Rate (BR/EDR) と Bluetooth Low Energy (LE) から構成される[3]。 数メートルから数十メートル程度の距離の情報機器間で、電波を使い簡易な情報のやりとりを行うのに使用される。 当初、エリクソン、インテル、IBM、ノキア、東芝の5社（プロモーター企業）によって策定された。その後マイクロソフト、モトローラ、3COM、ルーセント・テクノロジーの4社がプロモーター企業として加わった。現在[いつ?]は3COM、ルーセント・テクノロジーの2社が脱退し、Apple、およびノルディック・セミコンダクターが加わり、9社がプロモーター企業となっている。IEEEでの規格名は、IEEE 802.15.1であ
移動平均 - Wikipedia
移動平均（いどうへいきん）は、時系列データ（より一般的には時系列に限らず系列データ）を平滑化する手法である[1]。音声や画像等のデジタル信号処理に留まらず、金融（特にテクニカル分析）分野、気象、水象を含む計測分野等、広い技術分野で使われる。有限インパルス応答に対するローパスフィルタ（デジタルフィルタ）の一種であり、分野によっては移動積分とも呼ばれる。 主要なものは、単純移動平均と加重移動平均と指数移動平均の3種類である。普通、移動平均といえば、単純移動平均のことをいう。 単純移動平均 (英: Simple Moving Average; SMA) は、直近の n 個のデータの重み付けのない単純な平均である。例えば、10日間の終値の単純移動平均とは、直近の10日間の終値の平均である。それら終値を , , ..., とすると、単純移動平均 SMA(p,10) を求める式は次のようになる: 翌日
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
