ブレイク寸前？ 新しい習慣づくりを支援してくれるサービス、Lift
習慣を身につけるためには根性や、やる気よりもまずは記録です。 続けられているか？ 実践回数を増やせているか？ そもそもハードルが高すぎるから調整の必要がないか？ こういったことは記録から明らかになってきます。三日坊主になる自分を責めることはありません。 こうした習慣の形成を助けてくれる新しいサービス Lift が最近アクティブに開発が行われていてブレイクしつつあります。 習慣の管理と毎日の記録、そしてソーシャルな機能まで含めたワンストップ・ソリューションになりそうな予感です。 記録・ソーシャルの習慣プラットフォーム Liftは現在のところ iPhone アプリからしか意味のある操作はできません。iPhoneアプリをダウンロードして会員登録をすると、次のように習慣を選ぶメニューが表示されます。 英語のものがほとんどですが、自分で日本語の習慣を登録することも可能です。ただ、すでに存在する英語の
朝日新聞デジタル：ケータイでの入試不正、電波で特定 東工大准教授ら開発 - 社会
印刷 入試会場で携帯電話を使って外部に答えを聞いたらすぐに座席を特定――。こうした不正を探知できるシステムを、東京工業大の阪口啓准教授や産業用電子機器メーカーの光電製作所（東京都大田区）のグループが開発した。 このシステムは、試験会場の四隅と中央部にアンテナを設置。事前に各席で携帯電話を使った際に出る電波が５カ所のアンテナに届くまでの時間や電波の強さなどをコンピューターに「学習」させておく。本番では、受信した電波と学習しておいたデータを比較し、誤差４０センチ程度で座席の位置を割り出す。 研究グループによると、入試や試験では座席間が８０センチ程度は離れていると考えられるため、誤差４０センチ程度の精度があれば受験生の特定が可能という。 阪口准教授は「事前の機械学習を自動化できるように研究を進めたい」と話している。（松尾一郎） 関連リンク入試、カンニングさせない 見回り強化の大学も 山梨
携帯端末でカンニングしている人間を座席単位で特定可能に
by Mr_Stein 入試試験中に通信している携帯電話やスマートフォン、その他通信機器を座席レベルの精度で検出するシステムが、東京工業大学と光電製作所によって共同開発されました。その誤差はわずか0.5m以下で、座席単位での特定が可能となっています。 東京工業大学 | 最近の研究成果 | 研究成果詳細 ちょうど1年前の入試の時期、試験内容がリアルタイムでウェブ上に出回るという事件が発生しました。これは受験生が携帯端末を用いて行ったということが特定されましたが、不正行為を完全に防ぐことは難しく、試験監督を増やすなどして対応が行われてきました。しかし、1月に行われたセンター試験で、携帯端末を用いた不正行為の防止については有効な対策はないということも明らかになりました。 今回、東京工業大学の研究グループは光電製作所と共同で、マルチセンサー型の位置推移システムと機械学習により、端末の通信電波から位
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