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2015年5月20日のブックマーク (11件)

  • 人身事故多発の新小岩駅、対策が怖すぎると話題!ただしホームドアは設置しない模様

    ドクロ軍曹 @dokurogunsou 自殺の名所と化した新小岩駅がいろいろ対策してて凄いことになってる。 屋根を青い透過プラにしてホームを青くする、ずっとモニターでイルカを映す、に続いて練習用に自由に押せる非常停止ボタンの模型が設置された。 2015-05-20 08:53:50

    人身事故多発の新小岩駅、対策が怖すぎると話題!ただしホームドアは設置しない模様
    todesking
    todesking 2015/05/20
    @VoQn 導入予定あるとのこと(ただし2018年)
  • トイレ探索日記 by 東府中の住人 : 大手私鉄のホームドア導入難易度を検証してみる(2009/04/22)

    2009年04月22日12:58 カテゴリ電車 大手私鉄のホームドア導入難易度を検証してみる(2009/04/22) 数日前に、国土交通省が「1日の乗降人員5000人以上の駅にはホーム柵(おそらくホームドアか)の設置を義務付ける」との方針を発表したようですが、そこで各大手私鉄(東京メトロは除く)で導入が簡単か難しいかを自分なりに考えてみました。 写真は京王線最新鋭の9045F。10日ほど前に営業を開始したばかりの編成です。 *報道機関のサイトにリンクしています。時間が経つと記事が削除される場合があります。おそらくこの「ホームドア設置義務化方針」は不況などによる自殺者の増加や、また泥酔などによるホームからの転落事故の発生、更には昨年3月にJR西日岡山駅で発生して利用者に不安をもたらしたホームで待っていた客を後ろから線路に突き落として殺害した事件など、ホームからの乗客の転落による人身事故が昨

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    todesking 2015/05/20
    @VoQn これなど参考になりそう
  • Project Tungsten: Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal

    Unified governance for all data, analytics and AI assets

    Project Tungsten: Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal
    todesking
    todesking 2015/05/20
  • 【まだ間に合う!】勝ち組になるための最終兵器を作ってみた | オモコロ

    お元気ですか、はじめです。 周りが第一次結婚ブームです。 SNSを開くたび、Topは入れ替わり立ち代わりで友達(?)のウェディングドレス姿やお色直し姿、友達が祝福する写真ばかり彩っています。 中には「一体どんな手を使ったんだ」と思うほどの快挙を成し遂げた友達(?)もおりました。 でもめでたい事はめでたい事。 そういう場合は素直にお祝いしたい わけが ない! 人生勝ち組に素直にお祝いメッセージを送る女などいません。 少なくとも私は1度たりとも送ったことはありません。 呼ばれてもいない結婚式の新婦のウェディングドレスなんて誰が見て喜ぶんでしょうね。 最近じゃ「いいね!」を「うざいいね!」に心の中で変換して押すようにしています。 しかも、お祝いだけでは済まないのが女性。 結婚式などがひと段落した後に行われる新婦が主催の「私は幸せ!」自慢会。 これほど虚しい会がありますでしょうか。 しかし、今後

    【まだ間に合う!】勝ち組になるための最終兵器を作ってみた | オモコロ
    todesking
    todesking 2015/05/20
    批評性がある
  • マスター郡司のカラーマネジメントの極意 - JAGAT

    連載に当たっての口上 (2007年7月号より抜粋) 今回から新連載をスタートいたしますのでよろしくお願いいたします。この連載でのターゲットはDTPを専門としていない方、例えば印刷機の機長などを想定しています。そのような方たちとデジタルについて一緒に考えていきたいのです。単なる用語や技術について表面的な解説するのではなく、一緒に考えていただけるための解説、つまり「何が問題なのか?」を分かりやすく解説するつもりです。私も一所懸命解説しますので、みなさんもぜひ「この連載を読む時」と「NテンドウDSをやる時」だけは、気でお付き合いいただきたくお願い申し上げます。DTPを専門としている方にも少しは役立つものと確信しております。取り上げたいテーマは山ほどあります。 例えば最近、高濃度広色域印刷とFMスクリーニングの組み合わせが話題になりますが、今までどおりのトラッピング(インキ転移特性の意味)や、ド

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    todesking 2015/05/20
  • Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator

    - はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記:2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと

    Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator
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    todesking 2015/05/20
  • Vortex: 羽のない風力発電風車を発表・風によって生じる共振をエネルギーに変換 - BusinessNewsline

    このウェブサイトは販売用です! businessnewsline.com は、あなたがお探しの情報の全ての最新かつ最適なソースです。一般トピックからここから検索できる内容は、businessnewsline.comが全てとなります。あなたがお探しの内容が見つかることを願っています!

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    todesking 2015/05/20
    クネクネする巨大な棒が地平線まで続いてる様子、ワクワクするな
  • Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

    We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a deep convolutional neural network (CNN) that takes the low-resolution image as the input and outputs the high-resolution one. We further show that traditional sparse-coding-based SR methods can also be vie

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    todesking 2015/05/20
    NNで超解像するやつ、入力が低解像度画像(をbicubicで拡大したもの)、出力が高解像度画像になるNNを構築するというダイレクトなやりかただった。学習は一気にSGD+BP、どこがDeepなのか理解してない。
  • 私は怒ってる!ヒドい写真盗用に遭ったので経緯と対策をまとめてみた!

    バイラルメディアの台頭(すでに衰退気味?)により著作物の無断使用が問題になる事が多い今日この頃ですが、この度私の撮影した写真についても悪質な盗用を2件ほど見つけてしまいました。。そこで今回は写真盗用事件の経緯やなるべく被害に遭わないための対策、自分の写真が盗用されていないかどうか見つける方法について紹介します。 写真の無断使用(盗用)に遭いました。。怒っている!というよりは呆れているとか、困惑しているという表現の方が正しいかも知れません。。 今に始まった事では無いですが、一部のバイラルメディアによる著作権を軽視(無視?)したパクり記事やパクツイ問題など、著作権の問題には何かと事欠かない今日この頃。 私のサイトでもいままで軽微な問題はいくつかあったのですが、今回かなり悪質な写真の盗用(無断使用)のケースが一気に2件も発見されたので、世の中への啓蒙、問題提起も含めて一度まとめてみようと思います

    私は怒ってる!ヒドい写真盗用に遭ったので経緯と対策をまとめてみた!
    todesking
    todesking 2015/05/20
    大物だ
  • [MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner

    はじめに この記事は Machine Learning Advent Calendar 2013 の 7日目の記事です. 2013年,Deep Learning もアカデミックレベルではさまざまな分野への浸透が進み,バズワードの域を脱したように思えます. これまでは,機械学習というと,応用分野においては(分類/回帰といった)タスクを決めてしまった上でブラックボックスとして 扱うもの,という空気がありましたが, Deep Learning に代表される柔軟な,いかようにも組み上げられるモデルは,問題の性質を積極的に(特徴量としてではなく,モデル自体に)組み込むことを容易にする,大きな武器になるのではないかと感じています. 素性エンジニアリング vs モデルパラメータエンジニアリング の不毛な戦いが幕を上げた,という見方もできちゃいそうですが・・・.. さて今回は, Torch7 という,Ne

    [MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner
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    todesking 2015/05/20
    Torch7しらなかった、時代はいつの間にかlua
  • Image scaling - Wikipedia

    An image scaled with nearest-neighbor scaling (left) and 2×SaI scaling (right) In computer graphics and digital imaging, image scaling refers to the resizing of a digital image. In video technology, the magnification of digital material is known as upscaling or resolution enhancement. When scaling a vector graphic image, the graphic primitives that make up the image can be scaled using geometric t

    Image scaling - Wikipedia
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    todesking 2015/05/20
    いにしえのドット絵スムージングアルゴリズム情報、Wikipediaに詳しかった