SPARQL Endpoint | 東日本大震災アーカイブ FukushimaSPARQLでさがす このSPARQLエンドポイントには、東日本大震災アーカイブ FukushimaメタデータをRDFに変換したメタデータを蓄積しており、SPARQLを利用して検索することができます。 キーワードでさがす RDFで表現されている東日本大震災アーカイブ Fukushimaメタデータに対して全文テキスト検索を行うことができます。 検索結果は、メタデータ1件単位で表示されます。
ファクタリング 即日安心堂
【PR】 【PR】 ファクタリングとは ファクタリングは、企業が売掛金（未回収の売上債権）を金融機関やファクタリング会社に売却することで、即座に現金を得る手法です。通常、売掛金の支払い期限が到来するまでには数十日から数か月かかるため、ファクタリングは資金調達や資金繰りの手段として利用されます。 ファクタリングの仕組み 企業は、未回収の売掛金をファクタリング会社に売却する。 ファクタリング会社は、売掛金の一定割合（通常は80〜90％）を即座に企業に支払う。 支払期限が到来すると、顧客は売掛金をファクタリング会社に支払う。 ファクタリング会社は、未回収の売掛金から手数料や手数料を差し引いた残額を企業に支払う。 ファクタリングのメリット 即座に現金を得ることができるため、資金調達や資金繰りの手段として利用できる。 売掛金の回収リスクをファクタリング会社が負担するため、企業の財務リスクが軽減される
Linked Data Glossary
このドキュメントはW3CウェブサイトにあるLinked Data Glossaryの日本語訳版です。 翻訳はfacebookグループ「Lineked Open Data Japan」、NPOリンクト・オープン・データ・イニシアティブのメンバーを中心とするボランティアグループによって行われました。誤訳のご連絡やお問い合わせ等はNPOリンクト・オープン・データ・イニシアティブまでお寄せください。 Linked Data Glossary W3C Working Group Note 27 June 2013 This version: http://www.w3.org/TR/2013/NOTE-ld-glossary-20130627/ Latest published version: http://www.w3.org/TR/ld-glossary/ Previous version:
ACL 2013 1日目: 言語処理も巨大になり研究分野が分化してきた - 武蔵野日記
ACL本会議初日。今回どうせクロージングも聞けないし、ということで基調講演から参加。去年の心理言語学の話はとても刺激的でおもしろかったのだが、今回はいまいち。そういえば9月2日には東大本郷キャンパスで開催される ALAGIN・NLP 若手の会合同シンポジウムで、慶応大学の今井むつみ先生に「語彙習得における記号接地問題――子どもとＬ２学習者はどのように語彙システム を構築するのか」というお題で招待講演をお願いした ([twitter:@caesar_wanya]さん、ありがとう！) ので、興味のある方はお越しいただけるとよいかなと思う。参加費無料、入退場自由なので、言語処理に関係ある方もない方も、若手の方もそうでない方も、大歓迎である :) (写真は今回の会場となった The National Palace of Culture。中はとてつもなく巨大) さて、午前中、あまりセッションを動かな
ACL 2013 2日目: 意味解析と談話解析の融合 - 武蔵野日記
本会議は2日目だが、自分的には最終日。 朝は Industrial Lecture といって何かと思いきや、Facebook のグラフサーチの話である。けっこうおもしろい。個人的に興味深かったのは質疑応答で Ken Church が「どういう情報を集めているのか？どうやってユーザの意図を推測しているのか？」という質問をしていて、それに対して「検索クエリはもちろん、あらゆるログを集めている。ほとんどのクエリは単純なもので、複雑なものはロングテールなのだが、そういったロングテールのクエリログがあるからこそ高度な検索が可能になっているというのがおもしろいところ。あと、ユーザの意図を推定するのは難しくて、たとえばものすごい勢いで画像をスクロールしているのは、結果に満足して全部見たいと思ってスクロールしているのか、それとも満足いかないからスクロールしているのか分からなかったが、その後の行動を分析して
米空軍、過去の空爆情報データベースを公開 日本に対する攻撃情報も収録
米空軍が過去の空爆情報に関するデータベース“Theater History of Operations Reports”を公開していました。 同データベースは第一次世界大戦、第二次世界大戦、ベトナム戦争における空爆情報を対象とするもので、太平洋戦争中の日本に対する攻撃も含まれています。作戦日時や航空機の機種、標的等から検索することができ、検索結果はテキストや表形式で一覧できるほか、Google Earthに取り込んで表示する機能も実装されています。なお、米空軍のほか、英国やオーストラリア、ニュージーランド、南アフリカによる空爆のデータも一部含まれています。 Theater History of Operations Reports http://afri.au.af.mil/thor/ Historic airpower database now online（U. S. Air Forc
LIBSVM Data: Classification (Binary Class)
This page contains many classification, regression, multi-label and string data sets stored in LIBSVM format. For some sets raw materials (e.g., original texts) are also available. These data sets are from UCI, Statlog, StatLib and other collections. We thank their efforts. For most sets, we linearly scale each attribute to [-1,1] or [0,1]. The testing data (if provided) is adjusted accordingly. S
LIBSVM Tools
Last modified: This page provides some miscellaneous tools based on LIBSVM (and LIBLINEAR). Roughly they include Things not general enough to be included in LIBSVM Research codes used in some our past papers Some data sets in LIBSVM formats They will be less maintained comparing to the main LIBSVM package. However, comments are still welcome. Please properly cite our work if you find them useful.
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
Algorithm::LibLinear の紹介
Notice: This article is outdated. Please refer an updated English tutorial. 要旨かなり前になりますが、Algorithm::LibLinear という Perl モジュールを書きました。 CPAN Github これを使うと線形分類器などが高速に学習できます。テキストや画像の分類が応用として期待されます。 LIBLINEAR についてLIBLINEAR は LIBSVM と同じ台湾国立大学の Chih-Jen Lin 教授のチームが公開しているオープンソースの機械学習パッケージです。 関数のロジスティック回帰、サポートベクター回帰及び線形 SVM による多クラス分類を行うことができます。LIBSVM と違ってカーネル関数を使うことはできませんが、はるかに高速に動作します。 Algorithm::LibLinear
漢方、民俗学でも活用されるビッグデータ
今や「流行語」とも言えるビッグデータだが、「また、ITの何か？」程度の知識の人は少なくないはず。 ところが、実はビッグデータが流行する前から「ビッグデータ的なもの」は生活の中にいくつもあった。 ビッグデータの活用とは、「データマイニング（Mining＝採掘、鉱業）」と呼ばれるように、大量の情報の中から有用な事実を発見することだ。 データマイニングでは、結果のみが重視される。英・エコノミスト誌のケネス・クキエ記者、オックスフォード大学のビクター・マイヤー＝ショーンベルガー教授が著した『ビッグデータの正体』（講談社）によれば、「結果が分かれば理由はいらない」とある。つまり、因果関係ではなく、相関関係に注目するのがビッグデータ活用のポイントである。相関関係を導き出すには、統計学の手法が使われるが、身近な例から「文系でも分かる」ビッグデータ的なものを紹介する。 治療の個別化 その先にあった漢方 「
統計データAPI エクスプローラ
統計一覧 以下の統計を順番にクリックしていくと提供されている統計データの一覧が表示できます。 00020111 民間企業の勤務条件制度等調査 (人事院) 00020112 国家公務員死因調査 (人事院) 00020131 国家公務員災害補償統計 (人事院) 00020151 退職公務員生活状況調査 (人事院) 00020211 一般職の国家公務員の任用状況調査 (人事院) 00100001 景気ウォッチャー調査 (内閣府) 00100101 情報化社会と青少年に関する調査 (内閣府) 00100102 青少年の生活と意識に関する基本調査 (内閣府) 00100103 低年齢少年の価値観等に関する調査 (内閣府) 00100104 非行原因に関する総合的研究調査 (内閣府) 00100105 青少年のインターネット利用環境実態調査 (内閣府) 00100107 若者の生活に関する調査 (内閣
FluentdにPythonから日本語の文字列を投げてみる - 偏った言語信者の垂れ流し
Fluentdに対して、fluent-logger-pythonで日本語のデータを投げて正常に動作するか試してみる。 バージョンはUbuntu 12.04(precise)、Python 2.7、td-agent 0.10.35、fluent-logger-python 0.3.3。 fluent_test.py # coding: utf-8 from fluent import sender, event def main(): sender.setup('debug') event.Event('from_python', {u'日本語のキー': u'日本語のテスト(unicode)'}) event.Event('from_python', {'日本語のキー': '日本語のテスト(utf8)'}) if __name__ == '__main__': main() unicode型
Suica履歴、販売していた…乗客に説明せず : 社会 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
約４３００万人が利用するＩＣカード乗車券「Ｓｕｉｃａ（スイカ）」の乗降履歴が、今月からＪＲ東日本によって市場調査用データとして販売され始めた。 ＪＲ東は「名前などは匿名化している」として、利用者に販売の事実を説明していなかった。国土交通省は個人情報保護法に抵触する可能性がないかＪＲ東から事情を聞く一方、「事前に利用者に説明すべきだった」と注意した。企業の熱い視線がビッグデータに注がれる一方、プライバシー保護については明確なルールがない状態だ。 提供データは、私鉄を含む首都圏約１８００駅の利用者の性別、年齢、乗降日時。定期券として使う客の場合も氏名や住所は除き、ＩＤで個々のデータを識別する。日立製作所が購入し、駅ごとの集客力や客層を分析の上で販売。情報料は最低で年５００万円になるが、「企業のマーケティング戦略に役立ち、需要は大きい」と説明する。
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Historic airpower database now online
Big Data入門に見せかけたFluentd入門
GitHub - kentaro/fluent-plugin-flatten
GitHub - sonots/fluent-plugin-record-reformer: Fluentd plugin to add or replace fields of a event record
坂村健の目:社会支える「オープンデータ」－ 毎日ｊｐ(毎日新聞)
kintoneの「おすすめグラフ機能」の裏に「サイエンティスト」の活躍あり
