[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

タグ

研究に関するglcsのブックマーク (36)

  • alarming description 違法 犯罪情報 検知

    127 | 126 | 125 | 124 | 123 | 122 | 121 | 120 | 119 | 118 | 117 | 116 | 115 | 114 | 113 | 112 | 111 | 110 | 109 | 108 | 107 | 106 | 105 | 104 | 103 | 102 | 101 | 100 | 99 | 98 | 97 | 96 | 95 | 94 | 93 | 92 | 91 | 90 | 89 | 88 | 87 | 86 | 85 | 84 | 83 | 82 | 81 | 80 | 79 | 78 | 77 | 76 | 75 | 74 | 73 | 72 | 71 | 70 | 69 | 68 | 67 | 66 | 65 | 64 | 63 | 62 | 61 | 60 | 59 | 58 | 57 | 56 | 55 | 54 | 53

    glcs
    glcs 2008/11/08
    真面目な予告.in.基本的に精神が病んでいる人の文章と小学生のような罵倒(これも前者の一種か)が大目.ガチの犯行予告なんてそんなにたくさんあるもんじゃないのかな.
  • ブラウザオーバーレイ技術「Nayuta」、試験サービスを開始

    IPA未踏ソフトウェア創造事業の支援を受けて開発したブラウザ拡張技術「Nayuta」を、株式会社ぽんこつが試験的に運営開始した。Internet Explorerのページとユーザーのデスクトップスクリーンとの間に仮想的な中間レイヤーを生成し、そのレイヤー上にオブジェクトを挿入することでウェブページ上でさまざまな操作を行えるようになるという。 Nayutaで行える操作は、ウェブクリップの作成、ウェブページへのメモ貼り付けの2つ。 ウェブクリップは、ユーザーがウェブページ上で直接指定した部分を切り出し、内部のリンクなどを自動的に抽出して作成できる。クリップはブックマークとしてオンラインで保存したり他のユーザーと共有することが可能だ。画像やリンクを手軽に抽出できるため、通常のブックマークに比べて内容がわかりやすくなるという。 ウェブページへのメモは、ユーザーが任意のウェブページの任意の場所に貼り

    ブラウザオーバーレイ技術「Nayuta」、試験サービスを開始
    glcs
    glcs 2008/03/14
    Firefoxの拡張をより一般化しようみたいな感じ?本当に便利なら海外に普及させないと規格が乱立するか負けるかすると思う。/現状出ているサンプルに魅力はあんまり……/うーん……どうなるんだこれ
  • Evernoteで自分の脳を拡張する(プライベートベータご招待)

    Evernoteで自分の脳を拡張する(プライベートベータご招待)
  • AMN、ブログで注目の話題を自動で抽出する「ブログレーダー」

    アジャイルメディア・ネットワーク(AMN)は、ブログで注目の話題を自動で抽出するニュースサイト「ブログレーダー」を2月21日に開始した。 ブログレーダーは、AMNとさくらインターネットが開設した「ブログラボ」によるサービス第1弾。「ついったーランキング」や「話題の.jp」といったサービスを開発に携わった「bambino.jp」の福田氏が協力し、ブログで注目の話題を自動で抽出する仕組みを構築した。 注目度の測定は、単純な被リンク数ではスパム記事などの影響が大きくなるとの考えから、AMN独自の調査による有名ブログのホワイトリストを作成。このリストに登録されたブログからのリンクに基づいて注目の記事を作成することで、スパムによる影響を受けにくいとしている。 ブログレーダーでは注目の記事に加え、その記事にリンクしているブログの記事一覧も表示が可能。AMNによれば米国でも同様の仕組みで運営しているTe

    glcs
    glcs 2008/02/21
    あらかじめ決めた大手Blogサイトからの被リンク数で話題を抽出。あんまり面白い仕組みじゃない。
  • M・ケイパー氏:3Dカメラが仮想世界のインターフェースを変革する

    カリフォルニア州スタンフォード発--多くの人たちと同様、Mitchell Kapor氏も、仮想世界が非常に使いづらいことを十分認識している。 Kapor氏は「Lotus 1-2-3」の開発者で、「Second Life」を運営するLinden Labに投資した最初の人物となり、同社の役員も務めている。そのKapor氏が米国時間2月15日、当地で開催された「Metaverse Roadmap」会議に出席し、仮想世界を利用することをよりよい体験にするには何ができるか、という話題について語った。 「何が仮想世界を使いやすくするだろうかと、そのことばかり考えている。私は、あるハードウェアがかかわってくると思う」と、Kapor氏は興奮した面持ちで語った。 Kapor氏は、3Dカメラが新種の入力方法を提供できるかもしれないという考えを示した。3Dカメラにより、ユーザーが行うことを随時入力できるというの

    M・ケイパー氏:3Dカメラが仮想世界のインターフェースを変革する
  • DO++ : 線形識別器チュートリアル

    ワークショップ中の夕で話したのですが、今のところ日で(素性関数ベース&線形識別器)機械学習のいろいろな手法をまとめて体系的に教えてる資料などがあまりないなぁという話をしていました。 で、探すと、このあたりの大部分をまとめて説明しているいいチュートリアル(英語)がありました。 夏の学校資料[pdf] その他のコードやリンク ちょっとだけ解説 現在自然言語処理の多くで使われている学習器は線形識別器です。 入力x(例:単語、文、文書)から出力y(例:品詞、品詞列、文書のトピック)を予測したいという場合は、(x,y)のペアからいろいろな値を取り出し(x,yのペアから値を取り出す関数を素性関数と呼ぶ)、その値を並べたベクトルを素性ベクトルと呼び、f(x,y)とかきます。そして、その素性ベクトルf(x,y)と同じ次元数を持つ重みベクトルwとの内積を測って、その値が正か負か、または大きいか小さいかを

    DO++ : 線形識別器チュートリアル
  • blogWatcher開発日誌: お詫び サービス停止のお知らせ

    2004年8月にサービスを開始し,これまで続けてまいりましたblogWatcher(現在Ver.3.0β)ですが,この2月末(29日)を持ちまして停止させていただくことになりました.長い間ご利用ありがとうございました.また,温かく見守ってくださりありがとうございました.現在もご利用くださっている皆様にはご迷惑をおかけすることになりますが,どうかご容赦ください. 停止にはいくつか理由があります. 1. 保守管理をする人員も必要であり負担になってきた. 2. 実際の研究開発にもう少し注力したい. 3. 多くのブログ検索,分析サービスが他にも出てきており,また, blogWatcherをベースとしたサービスSHOOTIもあり,必要性が薄れてきていると感じている. 等です.1.等の理由により,昨年からブログの収集は停止してしまっており,すでに昨年から皆様にはご不便をおかけしていたことと思いま

    glcs
    glcs 2008/02/07
    というか今までのあれは稼働していたのか。残骸が放置されているのかと思ってた。/昨年まではデータの収集してたのか。。
  • ソーシャルネットワークを加味したウェブ検索サービス | スラド IT

    家/.の記事より。ユーザのソーシャルネットワークから得られる情報を加味したウェブ検索を提供する企業が登場したそうだ(Technology Reviewの記事)。この企業、DelverのCEOであるLiad Agmon氏によると、このサービスではあらかじめある人に関してソーシャルネットワークウェブサイトから広く一般に利用可能なデータ(例えばLinkedInの公開プロフィール)をクロールして集め、その人が関係する団体や個人を調べてソーシャルネットワークを構成しておく。のちにその人が、例えば自分の名前で検索をかけた場合、先に用意しておいたその人のソーシャルネットワークに属する人々と関係があったり、彼らが検索したことがあったり、彼らによってタグづけされた結果に対してはより高いプライオリティを与えるという仕組みのようだ。果たしてこれによって検索精度は目に見えて向上するのだろうか?

  • タグに頼らない画像検索に挑む北海道発のプロジェクト「Viewサーチ北海道」

    北海道の風景画像を直感的なインターフェイスで検索できる「Viewサーチ北海道」が1月31日、実証実験サイトを公開した。 Viewサーチ北海道は、経済産業省が次世代検索技術の開発・実用化を目指して2007年度から開始した「情報大航海プロジェクト」の採択事業として、北海道大学と札幌に社を構える5社(ソフトフロント、データクラフト、JR北海道北海道新聞社、インテリジェント・リンク)がコンソーシアムを構成。文字に頼らない次世代画像検索技術「ビジュアル・コンテクスト・サーチ」を応用したサービスの開発・実用化を目指している。 今回の実証実験の目的について、コンソーシアムに参加する、ソフトフロントの村田利文氏とデータクラフトの鵜川久氏に話を伺った。 ● 類似画像をうまく並べれば、人間は瞬時に大量の画像を一覧できる Viewサーチ北海道で利用しているビジュアル・コンテクスト・サーチという技術は、北海道

  • Google、Web上の人間関係を把握する「Social Graph API」公開

    Googleは2月1日、Webサイトやブログ、ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)上のリンクや友だち関係を見つけ、SNSやブログでそのまま活用できる「Social Graph API」をリリースした。 Social Graph APIは、検索エンジンがページ間のリンクを探すように、XFN(XHTML Friends Network)やFOAF(Friend of a Friend)といったmicroformatで公開されている友だち関係を示すデータを集める。このAPIに対応したサービスでは、参加ユーザーはすでにほかのSNSやブログで構築している友だち関係を、相手の許可を得た上でそのまま持ってくることができる。 APIが集約するのは公開されているつながりのみで、非公開のプロフィールページやアクセス制限のあるページのデータは集めないとしている。 このプロジェクトを公式ブログで紹介して

    Google、Web上の人間関係を把握する「Social Graph API」公開
  • MySVM に関する Tips

    MySVM に関する Tips [戻る] ちょっとサポートベクターマシンというのに興味が沸いてきました. サポートベクターマシンって何かというと パターン x があるクラスに属するか属さないかを 知るためのアルゴリズムのようで あらかじめ学習用サンプル x1, x2, x3... xn を 用意しておきそれぞれクラス A に属するか属さないかを y1, y2, y3,...yn に 1, -1 で入れておく. すると f(x)=Σαi yi, K(x, xi) + b という式をかませばf の正負によって新しいパターン x がクラス A に属するか属さないかが判別できる. というものらしい. ここで K(x, x') はカーネルと呼ばれるものでいろんなやり方が ありまた学習時に αi がどういう数値なのかめんどうくさい計算で求めなくては いけない. このへんがややこしいとともにサポートベク

  • 「周りを見ればそのサイトが分かる」、東大とトレンドマイクロが共同研究 − @IT

    2008/01/28 東京大学とトレンドマイクロは1月28日、情報セキュリティに関する共同研究「Webリンク構造の解析」の成果を発表した。これによると、アダルトサイトどうしの結び付きは強く、3クリックで危険なサイトにたどり着く可能性も高いことが判明したという。 この研究は、東京大学の産学連携創出スキーム「Proprius21」の一環として実施されたもの。Webページ間のリンク状況を解析することにより、どこにどのような危険なサイトが存在し、どのようなサイトと結びついているかを把握することを狙っている。目視やデータマイニングでは対応が困難になっている悪意あるWebサイトの検知、危険予測などへの応用を見込んでいる。 背景には、Webを介した脅威が広がったうえ、複雑化している現状がある。トレンドマイクロの上席執行役員日本代表、大三川彰彦氏によると、全世界で1日に更新されているWebページの数は30

    glcs
    glcs 2008/01/29
    リンク構造解析
  • 研究テーマを探している学生のときに考えた事 | Lifehacking.jp

    「どうしたら研究ができるようになるのか?」 身近な話で恐縮ですが、大学には研究者の卵である学生もおおぜいいて、数多くの悩みや、疑問や、文句を日々いろんなところから聞きますが、突き詰めればそれはこの質問に集約されます。 「研究」「リサーチ」を始めるときは、どこか小説を書く作業に似ていて、いつ終わるともしれない千里の旅の一歩を踏み出すような当ての無さがあります。わくわくもしますが、間違いやすく、不安な一瞬でもあります。 なので、「何を研究すればいいのかわからない」「どこから始めればいいのかわからない」「すべてが手を付けられている気がする」 という怨嗟の声がよく聞こえてくる訳です。自分も普通の人の倍近い時間をかけて博士号をとったので、これはよく自問自答していました。 いまでは自分なりの研究テーマの探し方が確立できましたが、こうした戦略は身に付く前は地道ですが次のような方法で興味の対象を絞るという

    研究テーマを探している学生のときに考えた事 | Lifehacking.jp
    glcs
    glcs 2008/01/23
  • 米HP、ソースコードからFOSSライセンスを抽出するツールをリリース | スラド オープンソース

    ITproの記事によれば、米HPがソースコード内で使用されているオープンソース・ライセンスを集計できるツールを FOSSology Project で公開したそうだ。 ライセンス情報レポートの他、メタデータの展開やMIMEタイプの識別といった機能も備えるということで、コード再利用、セキュリティ・ホール、バグなどの情報もソースコードから取り出せるようにしていく予定とのことである。

    glcs
    glcs 2008/01/23
    ソースコード単位での検出じゃなかった
  • マピオン、「PlaceEngine」を利用した位置情報取得に対応

    サイバーマップ・ジャパンが運営する地図サービス「マピオン」は、無線LAN位置特定サービス「PlaceEngine」に1月23日より対応する。 PlaceEngineは、クウジットによる無線LANを利用して位置情報を取得するサービス。近隣の無線LANアクセスポイントから発生する電波を観測し、MACアドレスや電界強度などの情報から現在位置を取得することができる。今回、マピオンにおいてPlaceEngineを利用した位置特定の取得に対応する。 PlaceEngineによる位置取得には、あらかじめPlaceEngineのクライアントソフトをダウンロードする必要があり、PlaceEngineで位置取得後にマピオンで現在地を表示する。また、PlaceEngineによる位置取得が不可能な場合などでは、現在地を登録することも可能だ。

  • サイボウズのネット視聴率サイト、「今」注目のページを検索する新機能

    Windows SQL Server 2005サポート終了の4月12日が迫る、報告済み脆弱性の深刻度も高く、早急な移行を

  • http://www.center.nitech.ac.jp/~nakano/%BE%F0%CA%F3%CD%F8%C6%C0.html

  • ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか? [POPFile Documentation Project]

    ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか? ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) という言葉は、POPFile や類似のメールフィルターの議論においてよく使われます。これらはたいていの場合、数学の公式のことを言っています。 Thomas Bayes は 1700 年代に確率論を研究した人で、彼の業績は ベイズ統計(Bayesian Statistics)として知られています。そして、この方法は、最近メールフィルタリングの分野でよくとりあげられるようになってきました。それはグループの異なるメッセージを分類するのに非常によい成績を発揮するからです。 POPFile はベイズの定理を用いて、あるメールが work、personal、spam のどのバケツに分

    ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか? [POPFile Documentation Project]
    glcs
    glcs 2008/01/06
    ナイーブベイズ
  • ナイーブベイズとは? - PukiWikiBayesFun

    ベイズウィキのURLが変わります.http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php?FrontPage 編集用ユーザー名: bayes パスワード:bayes コメントを書くときには、お名前欄に bayes を書き加えてください。 しゃべり場5:議論・雑談はこちら QandA:質問はこちら 情報提供板その一:情報提供 BookReview/ 和書, 洋書 リンク集:お外の様子を伺う (旧) 併設会議場 (旧)テーマ別会議場 ( 確率とは何か? / ベイズ的とはどういうことか? / 機械は意味を理解できるか? / 画像の事前分布とは? / ベイズ的モデルの先端 / 生物はベイズ推定しているか? ) 最新の20件 ナイーブベイズとは? † ベイズ初心者 (2005-12-05 (月) 17:14:00) ナイーブ

    glcs
    glcs 2008/01/06
    ナイーブベイズ
  • MySQLでTF-IDFの計算、あと2つのベクトルの内積の計算 (2006-12-19)

    文を形態素分解し、必要な品詞をtfテーブルとdfテーブルに入れる。分析対象となる文書群すべてについてこの処理を行い、各形態素のTF-IDF値を求めて文書をベクトル化する。他の文書ベクトルと内積を比較し、小さい順に「似ている記事」を求めたい (クラスタリングとかは別途)。 HarmanによるTF値の正規化とSparok JonesによるDF値の正規化をする場合のTF-IDF値の計算式は以下のようになる (参考文献): tfidf(i,j) = log2(freq(i,j) + 1) / log2(NoT) * (log2(N / Dfreq(i)) + 1)