Mです。 データの一時保存と移動に重宝しているUSBメモリー。ポートに差し込むだけで簡単に使えるツールだけに、頻繁に使っている。でも、ハードディスクへのデータ書き込みとは根本的に異なる技術で、絶縁膜で仕切られた半導体に高電圧をかけて電子の移動を起こさせるために、絶縁膜の寿命がデータ保持の限界になるという性質がある。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ※興味のある方は、Logitecさんが解説ページを設けているのでごらんいただきたい。かなり解りやすく説明してくれている。 https://www.logitec.co.jp/data_recovery/column/vol_002 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ハードディスクや磁気テープのデジタルデータは、磁気ヘッドを用いた磁性体の磁気状態の変更で行われるので、エネルギーが小さくて済み劣化しにくい。それに
2023年10月3日、スズキは2023年10月26日から11月5日まで東京ビッグサイトで開催されるジャパンモビリティショー2023の出展内容を発表した。二輪車は参考出品車3台と二輪技術展示車1台の合計4台を出展する。 【画像】スズキ二輪出展車両の写真を見る ■折り畳み電動モペッド「e-PO(イーポ)」 電動アシスト自転車のバッテリーと駆動ユニットを使用し、パナソニック サイクルテックとスズキが共同で開発した原付一種相当のeバイクの参考出品車。コンセプトは「自転車+アシスト自転車+EVバイクの新しいコミューター」。アシスト自転車よりも軽快で、EVバイクよりも気軽なカーボンニュートラル時代の新しいモビリティの提案である。 ハンドルにはバイク同様のスロットルを装備し、こがなくても進めるモデルとなっている。また、ペダルのアシスト性能は通常のアシスト自転車よりアシスト力を強化、より軽快に走行すること
スズキのラブに原付のバリエーションが登場か スズキが現在自転車をラインナップしているのはあまり知られていないだろう。ラブSNA26/24は、パナソニックサイクルテックのOEM販売で、イーポはパナソニックの「OFF TIME(オフタイム)」という電動アシスト自転車をベースにした原付1種の電動バイクとなる。 メインフレームが折り畳める構造で展開時の半分ほどの長さにすると自動車のトランクにも収まりそうなので、スズキの4輪に積載して6輪生活も可能だろう。6輪生活とはホンダがシティ&モトコンポなどで提唱したレジャーのスタイルで出先でもバイクを楽しむ様式だ。 他にもイーポは、フル電動/アシスト走行/ペダル走行の3通りが設定されているので、バッテリーが切れた際も走行可能だ。フル電動時には原付1種として十分な走行性が確保されているので、24km/h未満までの電動アシスト車よりもパワーを発揮しているだろう。
Version 3.6 released (1/11/2023) Picat won a gold medal in XCSP'23 Picat won two silver medals in MiniZinc Challenge 2023 Picat team won the 2021 LP/CP programming contest News group Users' Manual (pdf | html) Tutorial at CP'19 Tutorial at AAAI'17 Editors for Picat: Emacs, VSC, and Geany WebIDE for Picat Picat team won Grand Prize at NYC Media Lab Summit Hakan's Picat Page 99 Problems GCJ in Picat
I'm teaching a TLA+ workshop in two weeks! Register here, use the code C0MPUT3RTHINGS for 15% off. I always like to find new "toolbox languages". These are languages that can quickly be used to quickly solve a set of problems with just the base language and without a whole lot of typing. That's what drove me to learn Raku, so I could quickly do things like "generate 5 random 10-character strings":
This project includes some tools by the Google Graph Mining team, namely in-memory clustering. Our tools can be used for solving data mining and machine learning problems that either inherently have a graph structure or can be formalized as graph problems. For more information, see our NeurIPS'20 workshop. Among others, this repository contains shared memory parallel clustering algorithms which sc
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