平成27年7月3日 ミャンマーの女性が輝くファッション・物産展示会「GRACE」 | 平成27年 | 総理の一日 | 総理大臣 | 首相官邸ホームページ
【野田総理冒頭発言】 本日、社会保障一体改革の関連法案が参議院本会議におきまして可決・成立をいたしました。 まず、この一体改革について、その意義を語る前に、２つのことから私は、お詫びしなければいけないと考えています。 消費税を引き上げるということ、国民の皆様に御負担をお願いするということは、2009年の総選挙で私ども民主党は勝利をさせていただきましたけれども、そのときのマニフェストには明記してございません。記載しておりませんでした。このことについては、深く国民の皆様にこの機会を利用してお詫びをさせていただきたいと思います。 ２つ目は、中小零細企業の皆様など、日々の資金繰りに大変御苦労されている皆様がいらっしゃいます。家計のやりくりで厳しい生活の中で大変御苦労されている皆様がいらっしゃいます。そういう皆様にも等しく御負担をお願いする、そういう法案でございます。 国民の皆様に御負担をお願いする
福島第１原発:吉田前所長 ビデオでの発言全文－ 毎日ｊｐ(毎日新聞)
吉田昌郎・福島第１原発前所長のビデオでの発言全文は次の通り。 −−第１原発の現場の声を伝えてほしい。 ◆昨年の大震災、それから私たちの発電所の事故で福島県の地元の方々に本当にご迷惑をおかけしている。この場で深くおわび申し上げる。まだしばらくこういう状況が続くが、我々も全力を挙げて復旧しており、ご理解をお願いする。本来ならこの講演会に自分で出てきたいと思っていたが、昨年末から病気でずっと入院していてまだ体力が回復していない。そういう中でこういうビデオレターということで失礼する。政府などの事故調査委員会が開催されている中で、なかなか一般のマスコミの方に我々の生の声を届けるわけにはいかないと思っていた。事故調査委員会が一段落するまでは変な形でお話しをすることはルール違反になると私は思っていた。そういう中で（今回）話を聞いていただけるということは大変ありがたいと思っている。 −−発電所からの全面撤
中３作業死、日当隠し「職場体験」とウソ…学校 : 社会 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
栃木県足利市の市立西中３年の男子生徒が群馬県桐生市で工事作業中にけがを負い死亡した問題で、同中が足利市教委から「日当をもらうのは職場体験としては不適切」と注意されていたにもかかわらず、これを聞かずに働かせ続けていたことが１１日、分かった。 同中や市教委などによると、工事をしていた群馬県の解体業者の下では、死亡した石井誠人君（１４）の同級生の少年（１５）が５月下旬から働き始めた。同中は６月に少年が日当を得ていることを知ったが、７月上旬に市教委に対し、日当の存在を隠して「５月から解体業者で職場体験しているが、今後も水曜日から土曜日まで体験させる」と報告。市教委は、平日に学校を長期間休み、工業的な業務に従事することを把握したが、日当がないため職場体験と判断した。
【英文mail】使い回しができる超便利な英語の8つの定型文
Tweet Pocket ビジネス英文メールは、まさに今後に向けて需要が高まるスキルです。英会話スキルも重要視されますが、文章の場合、英語ネイティブではなく日本人の独壇場と言えます。 英語ネイティブ同士のメールのやり取りであれば外国人従業員でも対応できますが、日本人の上司やチームメンバーと打ち合わせをする必要がある場合などは、やはり日本人による英文メールが必要になってくるのです。 しかし、そう簡単に書けるほど甘い世界ではありません。ありとあらゆる状況に対応しなければいけませんので、「いかにも高い英語力が必要ですね…」と感じるでしょう。 もちろん、高い英語力はビジネスマナーを守ったメールを書くのに必須です。一方、「決まった言いまわし（定型文）」が多く存在するのも事実であり、それを上手く組み合わせることで「短時間でメールを書く」ということが可能になります。 そこで、「よく使う8つの定型文」を覚
Node.jsによるPusherクローン「Keima」をリリースしました #codefirst - みずぴー日記
http://keima.herokuapp.com/ 「えーpolling!? pollingが許されるのは小学生までだよねー、キャハハハ」というわけでpush通知にWebSocketをお使いのみなさま、こんにちは。 しかし、毎回、WebSocketを扱う機能を実装するのは、いくつかの理由で面倒ですよね! WebSocketは様々なバージョンがあるので、すべてに対応するのは面倒。 同様の理由で、個別のアプリで作り込んでしまうと、WebSocketのバージョンアップに追従するのが面倒。 WebSocketは大抵別サーバになっているので、設定が面倒。 Heroku等のPaaSではWebSocketを使えないことが多い。 (2015/1/23追記: HerokuはWebSocketをサポートするようになりました) そこで、WebSocketによるpush通知に特化したWebサービス Keima
Saibara's drawing circle program page (Japanese)
円の高速描画についてのページ Counter : 77537 とある経緯から、簡単に円を描画する必要が出てきまして、その時にいろいろと いじってみたのでここにまとめます。 最初にググるのはもう普通ですね。円については数学の世界ではかなり昔から 考察されていたようで、実数計算を使わない高速な描画方法も 「ブレゼンハム」「ミッチェナー」などの名称でいくつか存在するようです。 個別の手法の詳細な説明については他の方にお任せするとして、今回使ったのは 英語版Wikiの中にあった 「Midpoint circle algorithm」の項目。 最初は上半分にある普通のアルゴリズムで見ていたのですが、 下半分にある「Optimization」のプログラムを見て驚愕。ほとんど計算してない！ でも円が描ける！ってのに感動しちゃって、 これまでにいろいろ試していたのを全て放棄しちゃって組み込んでみました(汗
tips : tips/02.プログラミングなど/C言語/Linuxドライバめも.txt
Linuxドライバめも 書籍 Linuxデバイスドライバプログラミング サンプルコード http://www.sbcr.jp/books/img/LDP.zip Linuxデバイスドライバ Linuxカーネル2.6解読室 Linuxデバイスドライバプログラミング を読んだ時のメモ 3章 デバイスドライバ開発手法 ・ビルド gcc のオプションは「最適化あり(-O2)」にする リンク作業はない。insmod コマンドでカーネルに組み込む。 ・デバッグ printf() は使えない。printk() を使う。 標準出力ではなく dmesg で見れる。 /var/log/messages にも出る ・ JTAG : ハードウェアデバッガ ブレークポイントをしかけ、メモリダンプやレジスタの状態を参照できる Flash ROM への焼きこみも出来る機能があった
農学部図書館と共起している本のリスト - christopherの日記
General:中右記 En1B Architecture:中右記 Law:中右記 HS Japanese Literature:中右記 HS Ethics:中右記 HS Japanese History:中右記 Economics:中右記 Asia:中右記 Social Science Institute:中右記 Historical Institute:中右記 General:森林サイエンス General:基礎高分子科学 En2:基礎高分子科学 En5 Chemistry:基礎高分子科学 En6 Physics:基礎高分子科学 General:愛と戦いのイギリス文化史 Law:愛と戦いのイギリス文化史 Social Science Institute:愛と戦いのイギリス文化史 General:全所的共同研究の40年 Law:全所的共同研究の40年 Social Science Ins
東大図書館対応表 - christopherの日記
ネットワーク分析につかった英語表記 図書館名の英語表記は勝手につけた非公式のもの（最大限もとの図書館のページを調べて適切な訳を考えたが、不適切なものも含まれている可能性があるので右の正式名を参照のこと） 右側の日本語表記は公式のもの 同じ図書館は同じ英語表記とした（例えば、駒場図書館の開架図書と集密図書は同じKOMABAという表記にし、そのもとで処理を行なっている） 例えば農学部の国際植物材料科学図書館は名前がどこで区切れて何を扱っているのかが調べてもよくわからなかったのでInternationalとしか振っていない。 多くの図書館を持つ学部学科については、右側にヘッダーをつけた。AG=農学部、En=工学部など。 AG Agriculture :農図・シラバスコーナー AG Agriculture :農図・一般図書 AG Agriculture :農図・参考図書 AG Forest :農・
CiNiiのAPIを叩くコードのめも - christopherの日記
CiNii APIを使うためのコード 結局東大図書館について詳しい情報が取得できないことがわかったのでつかわなかった # -*- coding: utf-8 -*- require "open-uri" require "rubygems" require "pp" require "nokogiri" include Math class Booklist < Array def initialize() super end end class Book attr_reader :book_data attr_accessor :library def initialize(*init) default = { :title => nil, :author => [], :date => nil, } @book_data = default if init[0].is_a?(Hash)
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了法寺（りょうほうじ）八王子のホームページ » ゲーム「お経の達人」-メイン
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CPPLapack Tutorial
CPPLapack Tutorial 東京工業大学 情報理工学研究科 情報環境学専攻 上島 正史 e-mail:ueshima@a.mei.titech.ac.jp CPPLapackを用いたプログラミングをこのチュートリアルにて解説していきます． このチュートリアルでCPPLapackの全ての機能を網羅しているわけではありませんが， 見てもらえればCPPLapackの主たる部分は使えるようになると思います． 1 CPPLapackが使えるようになるまで 2 (基本演算)連立一次方程式の解法 3 (基本演算)線形最小二乗問題 4 (基本演算)固有値問題 5 (基本演算)特異値分解 6 (応用例)観測点の多項式近似 7 (応用例)離散複素フーリエ変換 8 (応用例)ポアソン方程式 直接法 9 (応用例)ポアソン方程式 緩和法 About this document ... Masashi U
Shadow Academy
Shadow Academy ―蝙蝠山卿の暗黒學問塾― 衒學（げんがく）趣味的な、 物理数学と情報処理のサイトのトップページ。 2009年頃、勉強会の記事寄稿用にHTMLタグ打ちでゼロから作成。 2019年3月末、Yahoo!ジオシティーズのサービスが終了した為、 以降は、こちらのFC2版を本家サイトとして運用する予定。 最近、同業者？と思われる学術記事が乱立し、検索上位に出ない。 その場合、検索用語の後に半角スペースを空けて、 「fc2」、「-pdf」、「-blog」等を入力すると、 当サイトの記事を探しやすいかも。 更新情報 「点字（あ行、か行、さ行、た行、な行、は行、ま行、ら行）」 を「多言語アルファベット一覧」に追記して更新(2024/01/11)。 「流体力学の応用」を「流体力学の運動方程式」 の記事から分離・独立する形で作成(2023/04/10)。 「流体力学の運動方程式」に
最小二乗法による線形回帰
最小二乗法とは何か? 今、物理量として2つの変数x, yがあり、 例えば、両者の間に成り立つ関係式が直線： y＝ax＋b で表されると仮定すると、 xとyの関係をプロットした点は一般にはこの直線上にはなく、 残差というズレが生じる。（※より正確には、「誤差」は回帰直線を求める前のもので、 「残差」は回帰直線を求める後のものとして区別しているテキストもある。 その場合、「残差」は「誤差」の推定値であるといえるだろう。） これらのズレが最も小さくなるような直線が最適な直線であると考えられるが、 この「最適な直線」を目測で引くのではなく、計算で求められないだろうか。 その計算方法が「最小二乗法(least squares method; mothod of least squares)」である。 i番目の測定値と最適な直線との間に生じる残差は、 yi－axi－b で与えられるから、これらの総和が
連立一次方程式の解法 - SHIMIZUS (メソ気象学 , Linux情報 by 清水慎吾 <shimizu shingo>)
目的 Ax = b (AはN次の係数正方行列,xはN次未知ベクトル,bはN次係数ベクトル)の連立方程式で、未知数xを求める。 Aは固定された行列だが、外力としてbが変わったときに未知数xを求めたい Aの逆行列を知りたい 目的1が大抵の問題の主な目的であるが、場合によっては目的2のように、入力bだけが変わる場合、決まっているAを変形しておいて計算の効率を上げたり(例: LU分解, LDU分解)、解自体に興味はなく逆行列に興味がある場合もある(目的3)。目的2や3の場合には、専用の方法をとる。 大きく分けて解xの求め方は2通りある。行列Aに対して四則演算を繰り返し、単位行列（または上三角行列）に変更させる方法で、これを直説法と呼ぶ。もう一つは、適当なxを仮定し、xを反復修正させて収束したxを解とする方法で、これを間接法と呼ぶ。 応用 Ax = bに帰着する問題は極めて多い。最小二乗法などの多変
akita-nct.jp - このウェブサイトは販売用です！ - 高専 秋田 ロボコン 機械 電気情報 リソースおよび情報
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パソコンで数値計算
数値計算とは、手計算やコンピューターを使って数値的に数学や物理の問題を解く分野です。理系の大学では特に数学学科、物理学科では必修科目となることが多く、多くは家庭用向けパソコンを用いて勉強します。大学のパソコンでは既に数値計算を学ぶための環境が用意されている場合が多いですが、もちろん自宅のパソコンでも数値計算が学ぶ事ができます。そのためにはプログラムソースを書くためのエディタ、プログラムソースをパソコンで動かすために必要なコンパイラー等が必要です。 プログラムソースの編集に必要なエディタですが、Windows付属アプリケーションのメモ帳でも使うことが可能です。専用のエディタがあるとグッと編集作業が楽になり効率的なるので、できれば専用エディタを用意したいです。 今では、無料で使えるエディタソフトが豊富に存在し、インターネットで「Ｃ言語 エディタ」等と検索すれば、様々なフリーソフトが見つかるはず
最小2乗法(1次式)
最小2乗法により、1次多項式で近似を行うプログラムです。プログラム中で近似を行ったデータは、適当に決めたものです。ここではデータを直接プログラムソースコード内に記載しています。実際に近似を行うデータは膨大な量になる事が多いですから、その場合はファイルに書き込まれたデータを読み込んで処理するようにプログラムを変更すると良いでしょう。 #include <stdio.h> #define N 5 //データの個数 void sai1(double x[],double y[]) { int i; double a0,a1,p,q; double A00,A01,A02,A11,A12; FILE *output1; FILE *output2; output1=fopen("output1.data","w"); output2=fopen("output2.data","w"); A00=A
データ学習アルゴリズム＋続
データ学習アルゴリズム 渡辺ホームにもどる データ学習アルゴリズム ★思い出 この本は，最初書き上げたのは1999年の夏頃だったと思います，その後，編集者である 柴田里程先生と神保雅一先生から,多くのコメントを頂き訂正するということを数回繰り返して書き直しました。 情報科学や計算論的知能における学習理論の基礎的な内容を，できる限りわかりやすく 解説したつもりです。また,両先生からの 「具体的な例を使って,神経回路網の学習の特徴をわかりやすく例解すると よいと思います」というコメントに基づいて,多くの実世界応用例をあげました。 ◎ 書評 を下さった方、暖かいコメント、厳しいコメント、ともにありがとうございました。 ◎ 表紙にある「Learning Machines and Algorithms」は、副題として扱われていることが 多いようですが、これは、本の装丁をしてくださった方によるデザイン
確率と統計 - 情報学への架橋 - | コロナ社
近年，社会や産業において必要とされる確率と統計の知識は高度化している。本書は情報学への架橋になるよう，確率と統計の基礎的な概念を平易に解説し，それらの概念が将来どのように変貌を遂げるかについても解説している。 第I部 確率 1. 確率空間 1.1 有限集合と可算集合の確率空間 1.2 実数上の確率空間 1.3 一般化された確率密度関数 1.4 一般の確率空間 2. 確率変数 2.1 確率変数の定義と概念 2.2 確率変数の関係 2.3 独立性 2.4 確率変数の収束 3. 平均と分散 3.1 平均と分散の定義 3.2 チェビシェフの不等式 3.3 イェンセンの不等式 4. 特性関数 4.1 特性関数の定義 4.2 特性関数とモーメント 4.3 特性関数と独立性 5. 条件つき確率とベイズの定理 5.1 同時確率と条件つき確率 5.2 ベイズの定理と逆推論 6. 中心極限定理 6.1 大数の
代数幾何と学習理論｜森北出版株式会社
代数幾何や学習理論に関連する数学的な概念を，できるだけ具体的に説明し，代数幾何における基礎的な概念が，超関数論と経験過程を通して学習システムの数理と緊密な繋がりをもつことを明らかにする．
学習の状態方程式
もどる １．概略 サンプルと学習モデルが与えられたとき、真の確率分布（サンプルを発生している分布）を推測する ことを統計的学習といいます。 推測された確率分布を用いて未知のデータを予言したときの 誤差が予測誤差であり、推測された確率分布を用いて既知のサンプルを予言したときの誤差が 学習誤差です。 予測誤差を小さくすることが学習の本当の目的ですが、予測誤差は真の確率分布がわからなければ 計算できません。学習誤差はサンプルだけから計算できますが、予測誤差とは一致しません。 もしも学習誤差から予測誤差を推測できれば、サンプルだけから未知のデータに対する予言の良さが わかるので、非常にありがたいということができます。しかしながら、予測誤差の平均値を知ることは、 統計的正則モデルでは実現されていましたが、統計的に正則ではないモデルでは 実現する方法がありませんでした。統計的に正則でないモデルはパラメ
特異点の解消
多項式 x^4-x^2y+y^3=0 で表される集合 V の特異点を解消して みましょう。原点Ｏは，この集合の特異点です。 「原点を中心とした V のブローアップ」のことを B_O(V)と書きます。 特異点を解消すると次のようになります。 このように、ある部分を引き伸ばして二つ以上の座標を作る ことをブローアップといいます。 特異点のところを中心にしてブローアップすることで特異点を解消することができます。 もともとひとつだったものが二つになるのは数学的に自然でないと感じる人は、 「二つの座標が実はひとつのものの異なる側面をみたものである」という気持ちになって、 二つの座標のもともと同じだった点を貼り合わせると次の図のようになります。 これがブローアップを用いた特異点の解消です。 ブローアップでできる集合は向きづけ可能であるとは限りません。 下の図のように「メビウスの帯」のような形をしている
広く使える情報量規準(WAIC)
このページをご覧いただき、ありがとうございます。 ここでは、情報量規準 WAIC を紹介しています。 ベイズ推測のための情報量規準(WAIC)が導出されました。 WAIC は（真の分布、確率モデル、事前分布）がどのような場合でも使う ことができます。他の規準と異なり理論的な基盤を持っています。 (0) モデル選択やハイパーパラメータの最適化に使えます。 (1) 漸近的に汎化損失と同じ平均値と同じ分散を持ちます。 (2) WAIC は簡単に計算できます。 (3) 真の分布が確率モデルで実現可能でなくても使えます。事前分布が真の事前分布でなくても使えます。 (4) 平均対数損失を最小にするパラメータがユニークでなくても使えます。 平均対数損失を最小にするパラメータが特異点を含む解析的集合であっても 使えます（注１）。 (5) フィッシャー情報行列が正則でなくても使えます。 (6) 事後分布が正
Author's page : Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Welcome to Author's Page Sumio Watanabe, ``Algebraic geometry and statistical learning theory," Cambridge University Press, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2009. Cambridge University Press in Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics Google Search : Algebraic geometry and statistical learning theory Google Search : I
目でみる尤度関数
本当の尤度関数を見てみましょう。 事前分布として場所に よらず一定値のものを考えた場合には、 事後分布も尤度関数と同じ形をしていますから「目で見る事後分布」でもあります。 MATLAB プログラム： 尤度関数 , メトロポリス法 . 尤度関数は、サンプルの出方に依存して確率的に変動します。 ここで示しているのは、あるサンプルに対するものです。 参考として最尤推定量の位置も記入してありますが、 最尤推定量は真の分布が同じでもサンプルが変われば、まったく違った 位置になりますので、ここに書かれている位置は偶然のものです。 この例を見れば、「統計学はフィッシャーの漸近理論だけで十分」とは言えないことが 一目瞭然ですね。 統計学の専門家のかたでも、しばしば次のように間違えます。 サンプルを X1, X2, ..., Xn としましょう。 「真の分布が統計モデルの特異点とぴったりと一致する ことは現
最尤推定はいつなら大丈夫？
問い： 混合正規分布や神経回路網などの構造を持つ学習モデルでは 最尤推定は漸近的にも有効性を持たず、非常に大きな汎化誤差や 符号長を持つと聞いたのですが、最尤推定はいつなら大丈夫でしょうか。 答え： パラメータの集合と確率分布の集合が一対一に 対応していて、かつ、フィッシャー情報行列が逆行列を 持つ場合であれば、最尤推定は漸近正規性を持ち、 漸近有効です。このとき、非常に多くのサンプルがあれば、 具体的には、フィッシャー情報行列の最も 小さい固有値までが、はっきりと見えるくらい多くの 学習データがあれば、最尤推定量を使っても安全といえるでしょう。 尤度関数が正規分布で近似できるということが最尤推定量が安全に 使える条件です。次のことに十分に注意してください。「最尤推定が 安全に使えるかどうかは、最尤推定量を計算しただけではわからない」。 以上の条件を満たさない場合には 最尤推定量は統計的推
統計学的画像再構成法であるOSEMアルゴリズムの基礎論
最終更新年月日：平成14年07月23日 まだ工事中に付き適時更新訂正されます （pdfファイルをUPしました）
統計的信号処理 - 共立出版
統計的信号処理は科学技術の多くの分野で用いられているが、初学者がノイズの取り扱いや推定問題などを学ぼうとする場合、適切な和文の入門書や教科書が存在していなかった。 本書は理工学部の3-4年生から大学院の修士課程の学生を対象に、ノイズの重畳した観測データから関心対象の信号を推定するために必要な知識を体系的に解説している。 確率の基礎や正規分布を学習の後、最尤推定方とその応用である最小二乗法について解説してあり、後半ではベイズ推定についても基礎的な事柄を解説してある。 ほとんどの数式は導出を省略せずに記載しており、読者が基礎的な事柄から応用まで体系的に理解できるよう解説されている。 第1章 確率の基礎 1.1 確率と確率分布 1.2 確率変数の変換 1.3 確率変数の期待値と分散 1.4 多変数の確率分布 1.5 共分散と確率変数の独立 1.6 ベクトル型確率変数 問題 第2章 正規分布 2.
統計学入門−第9章
この章では判別分析の原理と結果の解釈方法、診断率との関係、そして各種の変数選択手法とロジスティック曲線について解説します。 9.1 判別分析の原理 (1) 群の判別 判別分析(discriminant analysis)は重回帰分析と並んで利用頻度の高い多変量解析手法です。 この手法は各種のデータに基いて人や物などを特定の群に判別したり、判別に影響を及ぼすデータを探索したりする時に用いられます。 例えば虚血性心疾患患者群と正常群について各種のデータが測定されている時、そのデータに基いてある人が虚血性心疾患であるかどうか診断したり、虚血性心疾患の診断に影響を与える検査項目を探索したりする時がこれに相当します。 そのため病気の診断を必要とする医学分野では、重回帰分析よりもむしろ有用性の高い手法と言えるでしょう。 第6章 表6.1.1の脂質異常症患者についてのTCとTGのデータを動脈硬化症患者に
尤度とは何者なのか？ - MyEnigma
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から， "それは最尤推定法を用いています" とか， "その行は，尤度計算の部分ですね” とか，まるで尤度というものを知っていて， 使いこなしているかのような発言をしてきました． しかし，そう言いながらも， 自分的には，尤度というものがかなり漠然としていました． そもそも，尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので， 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します．」 っていうのは， 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気
最尤推定法による直線近似 - MyEnigma
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 前回のメモの続きです． 尤度とは何者なのか？ - MY ENIGMA では，尤度の正体がわかったので， 尤度を使用した最もポピュラーな方法である最尤推定法で 直線近似パラメータを推定してみたいと思います． ちなみに前回と同様に参考書はこちら． これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで 平面上の同一直線上にない(つまり誤差を含む) N個の点(x_1,y_1),(x_2,y_2),....,(x_N,y_N)がある時， これらの点を直線近似してみます． この問題は，各点(x_i,y_i)は直線上の真の位置(x_true-i,y_true-i)から 誤差によってズレてしまっていると考えることができます
テキストアノテーションの未来について語る会 - 武蔵野日記
今日と明日はテキストアノテーションワークショップ・コンテスト参加のために東京へ。新幹線の中で今日〆切の原稿を書いたり赤を入れたりする。 このワークショップ、もっとこぢんまりしたものかと思ったら、総勢60名が参加する (企業から9名) ワークショップで、大盛況。NL研より遥かに人が集まっているような……。 発表は全部で18件で、前半の12件がコンテストとなっていて、予稿以外に研究計画書も提出し、優れた計画には最大250万円の予算をつけて、NIIと共同研究をする、というような形だったので、もう既に終わった研究ではなく、これからこういう研究をしたいという話を12件も聞けるというのは珍しいことで、けっこうおもしろかった。 懇親会に行くとなぜか[twitter:@oxy]くんがいたので近況報告 (?) など。今年も入力メソッド飲み会 (毎年年末に関西で開催されている飲み会) やれるかな。第2回入力メ
Google、Nexus 7を注文したけど、Google wallet 今すぐ注文ボタンが何故か押せない、、 | 京都のレゲエサウンドROCKERSTRAIN
日本ではまだ未発売ですが、アメリカでは出荷開始したそうです、 Google、Nexus 7 タブレットを予約購入者に出荷開始 アメリカでは買えるのでORDERしてたので、その支払通知がきて早速支払いの処理をしたんですが、、 Google Walletでの支払いでなぜか今すぐ注文ボタンが、押せない、、 Google Walletを使用するのが初めてだったので、え、、とおもったんですが、カード情報が間違えているのかとおもい、再編集してみても押せない、、初めてWalletを使用するからかとおもって、いろいろ調べたんですが、やっぱりわからない、、なぜだとう、、ちょっと様子見よう 日本でもそのうち発売するし、無理する必要ないんですが、、
韓国大統領 竹島に到着 NHKニュース
韓国のイ・ミョンバク大統領は、午後２時前、韓国の大統領としては初めて日本海にある島根県の竹島を訪問しました。 日本政府が強く反発するのは必至で、日韓関係のさらなる悪化は避けられない情勢です。 イ・ミョンバク大統領は、１０日、ソウルからまず竹島に近いウルルン島を訪れ、ウルルン島の関係者によりますと、午後２時前、ヘリコプターで島根県の竹島に到着し、現在、現地を視察しています。 韓国の大統領が竹島を訪れるのは初めてのことです。 今回の訪問について、大統領府は、イ・ミョンバク大統領がウルルン島の環境を保護する必要性を現地で確認することを挙げており、訪問には環境相と文化体育観光相が同行しているということです。 イ・ミョンバク大統領としては、日本側の反発を見越して、竹島訪問を強調するのではなく、環境保護問題を背景にしたウルルン島の訪問をアピールしたものとみられます。 しかし、日本政府は、竹島は日本の固
時事ドットコム：「最高責任者」権限明確に＝情報システム会議が提言−政府
「最高責任者」権限明確に＝情報システム会議が提言−政府 「最高責任者」権限明確に＝情報システム会議が提言−政府 政府の情報システムの効率化策などを検討してきた有識者会議（座長・森田朗学習院大教授）は９日の会合で、各省庁の取り組みを統括する「政府ＣＩＯ」（最高情報責任者）を早期に設置した後、役割や権限を明確にする法案を次期通常国会に提出するよう求める提言をまとめた。提言は現状を「縦割り構造で改革が十分にできていない」と指摘した。 政府ＣＩＯの設置方針は、昨年８月のＩＴ戦略本部で決定しており、閣僚級の任命が想定されている。提言は「電子行政推進の司令塔」と位置付け、社会保障と税の共通番号を新設するマイナンバー制度の基盤整備や業務改革などを担うとした。 また、提言は年間５０００億円に上る政府の情報システム関連予算の削減目標を盛り込んだ「実行計画」の策定も求めた。約１５００あるシステムの統廃合な
【画像あり】 大仏の腹部が崩れ剥落 → 腹の中から別の仏像が顔を出す : 暇人＼(^o^)／速報 - ライブドアブログ
【画像あり】 大仏の腹部が崩れ剥落 → 腹の中から別の仏像が顔を出す Tweet 1： 黒(埼玉県)：2012/08/09(木) 23:55:20.85 ID:ClkhSKqIP 仏像の腹から仏像の顔が タイ北部の寺 【タイ】４日、タイ北部ウタラディット県トロン郡タムボン（郡の下位、村の上位である地方行政組織） バーンゲーンの仏教寺院、ワットバーンゲーンタイ寺で、 本尊の高さ５メートルの仏像の腹から胸にかけての部分が剥落し、中から別の仏像の頭部が現れた。 言い伝えによると、タイのアユタヤ王朝と隣国ビルマの戦争の際に、 ワットバーンゲーンタイ寺では仏像を作り、その中に貴重な金の仏像を隠した。 １９５０年、その仏像をさらに覆い隠す形で現在の本尊がレンガなどで作られたとされる。 http://www.newsclip.be/news/2012809_035362.html 3： エジプシャン・マ
Amazon流の開発術では、まずプレスリリースを作る | fladdict
Amazonでは製品開発をするとき、まず最初にプレスリリースを書くらしい。これは”Working-Backwards“と言うデザイン手法。面白げなので色々と調べてみた。 Working-Backwards法の商品開発では、お客様の視点をスタート地点にするため、開発前にプレスリリースを作成する。プレス内容は、既存プロダクトの問題点と、それを新製品がどう解決するかが中心になる。 プレスがユーザーに響かなかった時点でプロジェクトはボツ。そもそもその商品は作らない。これにより見当違いな商品を作るリスクを、一番最初の段階で低コストに回避できる。 このWorking-Backwards法で書くプレス内容は主に以下のとおり。 見出し 顧客が商品を理解できるタイトル 副題 ターゲット層と、彼らのメリットを1行で。 概要 商品の特徴と利点をまとめる。この段落で全てを理解できるように。 課題 このプロダクトが
print_oで複雑な構成のオブジェクトグラフをビジュアライズする
PHPにはvar_dump()という関数があり、階層構造を持つオブジェクト（オブジェクトグラフ）をテキスト表現にできます。この情報を、グラフィカルで直感的に分かりやすい形式で出力するためのユーティリティがprint_oです。@koriymさんが開発されています。 koriym/print_o An object graph visualizer for PHPprint_oのインストール方法print_oはPHPのライブラリとしては単独で利用可能です。Webブラウザへの描画用に外部のJavaScript/CSSを利用していますが、これらはGoogleやGitHubにホストされたファイルを読み込むようになっています。したがってインターネットに接続された環境であれば、print_o本体のインストール以外に特別な手順は不要です。 たとえばcomposerを利用する場合は、composer.jso
FutureHomeController
声だけで家電を操作する フューチャーホームコントローラーは、音声で家中の家電を操作できるようになるガジェットです。 今のお持ちのエアコンやテレビを声だけで操作できるようになります。
長風呂のお供に...スピーカー内蔵の大型防水スマホケース | ライフハッカー・ジャパン
お風呂の中にスマートフォンを持ち込んで、ネットを見たりメールをしたりするという人もいると思います。 「何もお風呂に入ってまでガジェットをいじらなくても...」と思う人もいるかもしれませんが、ゆったりとした気分になれるお風呂の中だからこそ、一人の時間を過ごすことができるのです。 一日一度の大切な時間をより豊かに過ごすのにオススメのスマホケースを見つけました。音楽やラジオを聴くのに最適なアイテムです。 紹介していたのは、スマートフォンの情報サイト「TABROID」です。その名も「iPhone防水スピーカー 400-SP036BK」、名前にiPhoneとついていますが、寸法さえ合致すれば様々な機種で使えるようです。おフロでのリラックスタイムを演出してくれるのはもちろん、ふと思いついたアイデアをスマホにメモしておくのにも便利ですね。 長風呂のお供に。とっても頼りになりそうな、スピーカー内蔵の大型防
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Atom-Alarm Sirene [Nuclear Alarm]![Atom-Alarm Sirene [Nuclear Alarm]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/95fd2c989be7fdf7abeec891e52a866c553914ee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FOTlwbCVvbFY%2Fhqdefault.jpg)
Doogdesign（ドーグデザイン) Work お仕
Doogdesign. | Kazuya Koike
安価な2,560×1,440ドット液晶が予約開始、39,980円
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