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[ 博士論文概要 ] 平成 25 年度 金多賢 筑波大学大学院人間総合科学研究科 感性認知脳科学専攻 1. 背景と目的映像メディアは, 情報伝達における効果的なメディアの一つでありながら, 容易に感情喚起が可能な媒体である. 誰でも簡単に映像を配信できるメディア社会への変化にともない, 見る人の状態が配慮されていない映像が氾濫することで見る人の不快な感情を生起させる問題が生じている. したがって,

Title マルチメディア コーパスの 構 築 と 活 用 : 表 現 行 動 の 計 量 的 研 究 のために Author(s) 孫, 栄 奭 Citation 阪 大 日 本 語 研 究. 22 P.65-P.90 Issue 2010-02 Date Text Version publisher URL http://hdl.handle.net/11094/10048 DOI Rights

Rの基本操作

Microsoft Azure 高校生のための Azure Machine Learning By M. Takezawa 機械学習 (Machine Learning) とは 機械学習とは 機械にデータを学習させ データに潜むパターンや特性を発見し予測させることです Microsoft Azure Machine Learning とは Microsoft 社が提供する Azure の機能の一つであり

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

平成 27 年度 ICT とくしま創造戦略 重点戦略の推進に向けた調査 研究事業 アクティブラーニングを支援する ユーザインターフェースシステムの開発 ( 報告書 ) 平成 28 年 1 月 国立高等専門学校機構阿南工業高等専門学校

平成 27 年度 ICT とくしま創造戦略 重点戦略の推進に向けた調査 研究事業 アクティブラーニングを支援する ユーザインターフェースシステムの開発 ( 報告書 ) 平成 28 年 1 月 国立高等専門学校機構阿南工業高等専門学校 1 はじめに ICTとくしま創造戦略の人材育成 教育分野の重点戦略のひとつに教育環境のICT 化があげられており, また平成 27 年に閣議決定された世界最先端 IT

新旧対照表

外国株式取引に関する説明書 ( インターネット取引 ) 新旧対照表 ( 平成 23 年 3 月 7 日 ) ( 下線部分変更箇所 ) 新旧 P6 Ⅲ 中国株式取引 (3) 取引方法取引種類インターネットを通じた現物取引のみ価格指値のみ有効期限当日中のみ取引単位各銘柄に定められた売買単位売買単位は当社ウェブサイトにてご確認ください 1 注文の上限数量 :3,000 単位呼値株価によって異なります 当社ウェブサイトをご覧ください決済方法香港ドル

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ハンズオン受講の為の準備講座 これから始める人の為の ディープラーニング基礎講座 村上真奈 NVIDIA CUDA & Deep Learning Solution Architect NVIDIA Corporation 1 機械学習とディープラーニングの関係 AGENDA ディープラーニングとは? ニューラルネットワークの構造 ディープラーニングの学習とは 畳み込みニューラルネットワーク 午後に予定しているハンズオンの為の基礎講座ディープラーニングをこれから始める方を対象に基礎概念や用語の解説を行います

1. はじめに 2

点予測と能動学習を用いた効率的なコーパス構築 形態素解析における実証実験 京都大学情報学研究科 Graham NEUBIG 1 1. はじめに 2 形態素解析 べた書きの文字列を意味のある単位に分割し 様々な情報を付与 品詞 基本形 読み 発音等を推定 農産物価格安定法を施行した 価格 / 名詞 / 価格 / かかく / かかく安定 / 名詞 / 安定 / あんてい / あんてー法 / 接尾辞 /

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Monthly Research 静的情報に基づいたマルウェア判定指標の検討 Fourteenforty Research Institute, Inc. 株式会社 FFRI http://www.ffri.jp Ver2.00.01 Agenda 背景と目的 実験概要 実験結果 評価及び考察 まとめ 2 背景と目的 マルウェアの急増に伴い 従来のパターンマッチングによる検知が困難になっている そのため

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NOMURA 原油インデックスインデックス構成ルールブック EQUITY RESEARCH 金融工学研究センター NOMURA 原油インデックスの特徴 NOMURA 原油インデックスは 原油価格の値動きに連動することを目的とするインデックスである この目的を達成するために 世界の原油先物取引の中から 取引量が多く流動性が十分あるものを構成銘柄として採用する インデックス プロダクツ 野村證券金融工学研究センターインデックス

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アメリカン アジアンオプションの 価格の近似に対する 計算幾何的アプローチ 渋谷彰信, 塩浦昭義, 徳山豪 ( 東北大学大学院情報科学研究科 ) 発表の概要 アメリカン アジアンオプション金融派生商品の一つ価格付け ( 価格の計算 ) は重要な問題 二項モデルにおける価格付けは計算困難な問題 目的 : 近似精度保証をもつ近似アルゴリズムの提案 アイディア : 区分線形関数を計算幾何手法により近似 問題の説明

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NTT Information Sharing Platform Laboratories NTT 情報流通プラットフォーム研究所 セマンティック Web 技術を用いた社内情報の連携 森田大翼 飯塚京士 ( 日本電信電話株式会社 NTT 情報流通プラットフォーム研究所 ) セマンティック Web コンファレンス 2012 2012 年 3 月 8 日 ( 木 ) 2012 NTT Information

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こだわり を簡単に実現できるアニメーション作成システムの作成 こだわり物理エンジン の開発 1. 背景アニメーションが個性的で魅力的であるための条件として それを制作するアーティストが細かい部分まで こだわり すなわち ここはこのような表現にしたい という欲求を実現していくことが重要である 以下に こだわり の一例を示す ( 図 1) まず アーティストが自身で制作したアニメーションを見たときに 前髪の一部によって目が隠れてしまっていたこと

PowerPoint プレゼンテーション

1 ファイナンス応用研究 第 7 回 2014 年 8 月 16 日 畠田 2 資本支出予算における実 際の問題 文献 BMA 第 10 章 Berk J., and DeMarzo, P., Cororae Finance, Ch 8,Pearson, 2013, ( 久保田, 芹田, 竹原, 徳永, 山内訳, コーポレートファイナンス : 入門編, 第 7 章, 丸善,2014 年 ) 砂川,

人工知能学会研究会資料 SIG-FIN-021 為替情報の幾何的特徴を用いた売買アルゴリズムの検討 Examination of trading algorithm applying geometry characteristics for foreign exchange data 河合継 1,

為替情報の幾何的特徴を用いた売買アルゴリズムの検討 Examination of trading algorithm applying geometry characteristics for foreign exchange data 河合継 1, 新田翔 1,2, 山口航 1,3, 木村祐輔 1, 西山昇 4 Kei Kawai 1, Sho Nitta 1,2, Wataru Yamaguchi

<30323334333697A796BD8AD991E58A77976C2D8CBE8CEA837083938374838C83628367945B956983665B835E2E706466>

2Graduate School of Language Education and Information Science (LEIS) 3 4Graduate School of Language Education and Information Science (LEIS) 5 6Graduate School of Language Education and Information Science

次元圧縮法を導入したクエリに基づくバイクラスタリング 情報推薦への応用 武内充三浦功輝岡田吉史 ( 室蘭工業大学 ) 概要以前, 我々はクエリに基づくバイクラスタリングを用いた情報推薦手法を提案した. 本研究では, 新たに推薦スコアが非常に良く似たユーザまたはアイテムを融合する次元圧縮法を導入した. 実験として, 縮減前と縮減後のデータセットのサイズとバイクラスタ計算時間の比較を行う. キーワード

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

再生可能エネルギー発電と二次電池を導入した地域電力システムのシミュレーションによる設計

Copyright 2005-2010 Miyata / Akimoto / Tanaka Lab. All rights reserved. 二次電池による社会システムイノベーション第 10 回分科会 2012/2/23 リアルタイムの地域電力経営法と充放電アルゴリズムの選択 東京大学大学院工学系研究科 システム創成学専攻 宮田秀明研究室 M2 今西佑希 M1 柴田一樹 目次 1. 本研究の趣旨

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社 概要 NEC は ビッグデータの分析を高速化する分散処理技術を開発しました 本技術により レコメンド 価格予測 需要予測などに必要な機械学習処理を従来の 10 倍以上高速に行い 分析結果の迅速な活用に貢献します ビッグデータの分散処理で一般的なオープンソース Hadoop を利用 これにより レコメンド 価格予測 需要予測などの分析において

isai indd

24 2009.4 1 2 3 4 Stereo camera Robot Inspection 5 6 7 8 研究動向紹介 修士論文概要 限られた視聴時間内における動画の効果的な時間短縮手法 中京大学大学院 情報科学研究科 情報科学専攻 伊藤 秀和 本研究は 動画共有サイトにおいて限られた時間の下で動画を効率良く視聴するための手法について 考察する 現在の配信されている動画は 最終的に視聴者に提供される段階でその再生時間は固定となっ

4 月 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プロ

4 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プログラミング技術 工業 333 実教出版 ) 共通 : 科目 プログラミング技術 のオリエンテーション プログラミング技術は

( 削除 ) 値変更 注文取消しができる 取引所の定めるアルゴリズムによって IEP が常に更新され表示される 16:08~16:10 プレオーダーマッチングピリオド At Auction Order のみ入力可能 ( 注 ) 取引所の定めるアルゴリズムによって IEP が更新され表示される しかし

外国株式取引に関する説明書 ( インターネット取引 ) 新旧対照表 ( 平成 24 年 3 月 5 日 ) 新 P1 1 SBI 証券の外国株式取引の特徴当社では 米国ニューヨーク証券取引所 (NYSE 及び NYSE Arca) ナスダック(NASDAQ) アメリカン証券取引所 (AMEX) 香港証券取引所メインボード及び GEM 韓国証券取引所 KSE 及び KOSDAQ ロシア MICEX-RTS

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スペクトル変化量のピーク間隔 F0 MFCC を用いた歌声と朗読音声の自動識別システム 阿曽慎平 ( 京大 ), 齋藤毅 ( 金沢大 ), 後藤真孝 ( 産総研 ), 糸山克寿, 高橋徹, 尾形哲也, 奥乃博 ( 京大 ) サウンドテスト 人 : 歌声 話声 ( 朗読音声含む ) 聞き分け応答 奥乃研 音楽情報処理グループの日常 天気悪いなぁ 雨降るらしいで アイウォンチュ ~ アイウォンチュ ~

T KALS T - 2 -

2003 5 8 3 CONTENTS Page. 9 4 5 Page.11-1 - T KALS 4 1 1 3 5 4 80 2 8 10 1 2 T - 2 - KALS 2 6 7 1 TA 1 M 90 M1 ( ) - 3 - - 4 - TAT 5 M 90 10 MBA 3 MBA 11 MBA MBA 34 MBA 4 GSIM Graduate School of International

IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CE-126 No /10/11 1,a) Kinect Support System for Romaji Learning through Exercise Abstract: Educatio

1,a) 1 1 1 1 2 Kinect Support System for Romaji Learning through Exercise Abstract: Education with information devices has been increasing over the years. We propose support system for Romaji learning

コーパスを用いた中国語ネット語の判定システム 竇梓瑜 ( 東京農工大学工学府情報工学専攻 ) 古宮嘉那子 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) 小谷善行 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) A Detection System of Chinese Netspeak Using

コーパスを用いた中国語ネット語の判定システム 竇梓瑜 ( 東京農工大学工学府情報工学専攻 ) 古宮嘉那子 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) 小谷善行 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) A Detection System of Chinese Netspeak Using Text Corpus Ziyu Dou(Graduate School of Engineering,

WISS 2006 2 PowerPoint [3] [16] Mehrabian [10] 7% 93% [10] [19][18] Hindus [7] Lyons [9] [8] [14] TalkMan [4] [5] [6] 3 [19][18] [19] [19] 1 F0 [11] 7

WISS2006 A Presentation Training System using Speech and Image Processing. Web 1 [19] Copyright is held by the author(s). Kazutaka Kurihara and Takeo Igarashi,, Masataka Goto and Jun Ogata and Yosuke Matsusaka,,

したがって 今回 遅行スパンアタッカー を用いたトレード方法を解説しますが 敢え て スパンモデル は一切利用せず スーパーボリンジャー のみを使ったトレード方法を取り上げます 理由は 極力 判断をシンプルにすることで 初心者の方でも 比較的楽にトレード出来ることを目的とし 遅行スパンアタッカー を

> 遅行スパンアタッカー とは まず 遅行スパンアタッカー とは スーパーボリンジャー の基本活用方法の1つを抽出し トレンド発生時のサインを表示させるツールのことです 具体的には トレンド発生時に トレンド方向にポジションを持つという トレンドフォロー型 のトレードを行う際のエントリーのタイミングを知る為のツールです 具体例として 以下のチャート ( ドル円

IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-HCI-160 No.8 Vol.2014-UBI-44 No /10/14 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) kyok

1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) kyoko@hit.is.kit.ac.jp b) kei@kit.ac.jp c) kuramoto@hit.is.kit.ac.jp d) tsujino@kit.ac.jp [2] [2][3][4][5][6][7][8] [3][4][5][6][7][8]

Basic descriptive statistics

データ 情報基盤の活用事例 Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブルの活用事例 ( その 1) 2013 年 7 月 1 日 科学技術 学術政策研究所 科学技術 学術基盤調査研究室 1 < はじめに > はじめに 本資料には Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブルの活用事例をまとめています 本資料と併せて Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブル説明書

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Google Goggles [1] Google Goggles Android iphone web Google Goggles Lee [2] Lee iphone () [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] :

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE.,, 182-8585 1-5-1 E-mail: {maruya-t,akiyama-m}@mm.inf.uec.ac.jp, yanai@cs.uec.ac.jp SURF Bag-of-Features

確定拠出年金（DC）における継続投資教育の効果

確定拠出年金 (DC) における 継続投資教育の効果 退職給付ビッグバン研究会 2008 年度年次総会 2008 年 9 月 5 日 ( 金 ) 北村智紀 中嶋邦夫ニッセイ基礎研究所金融研究部門 北村 中嶋 (2008) 1 論文の概要 実験を用いて確定拠出年金 (DC) の継続教育に効果があるか検証 DC 加入者を対象に, 投資の基礎知識を内容とする継続教育を実施 継続教育は, パンフレット配布とセミナーの

Limedio 書誌を登録 コンテンツ関連付け制御システム 収録スケジュールを登録 カメラで収録 自動収録手動収録 授業 映像変換用端末 編集システムに映像取込 AIC に変換 ハイビジョン (H.264) に変換 RealMedia に変換 スライドを登録 (MPMeisterRocket) コン

NAIST 電子図書館学講座 電子化作業実習 資料 No.3 実習 2 授業アーカイブ実習 作業手順 本学授業アーカイブシステムでは RealMedia の画像にパワーポイントのスライドを同期させた形式で授業映像を提供しています 授業アーカイブの収録には 1. 教室の後方に設置した HD カメラから自動的に収録する方法 2. フルハイビジョンカメラで撮影した映像を変換し 手動登録する方法の 2 つの方法を採用しています

第 79 回 2017 年 5 月投資家アンケート調査結果 アンケート調査にご協力下さりました皆様 今年 5 月に実施致しましたアンケート調査にご回答下さり誠にありがとうございます このたび調査結果をまとめましたのでお送りさせていただきます ご笑覧賜れましたら幸 いです 今後もアンケート調査にご協力

第 79 回 2017 年 5 月投資家アンケート調査結果 アンケート調査にご協力下さりました皆様 今年 5 月に実施致しましたアンケート調査にご回答下さり誠にありがとうございます このたび調査結果をまとめましたのでお送りさせていただきます ご笑覧賜れましたら幸 いです 今後もアンケート調査にご協力いただけるようお願い申し上げます 2017 年 7 月 3 日 青山学院大学経営学部教授 亀坂安紀子

日大_新聞学研究科パンフ.indd

これらのご要望などを踏まえ 本技術を開発しました 本技術により渋滞予知の精度は大幅に向上し 渋滞があると予測した時間帯において 所要時間の誤差が30 分以上となる時間帯の割合が 従来の渋滞予報カレンダー 7 の8.2% に対して0.8% 20 分以上となる割合が26% に対して6.7% となり また

2018 年 12 月 21 日東日本高速道路株式会社株式会社 N T T ドコモ 東京湾アクアラインの AI 渋滞予知 が 30 分ごとの通過所要時間提供へ ~ 当日の人出から交通需要を予測する世界初の技術により新たな実証実験開始 ~ 東日本高速道路株式会社 ( 以下 NEXCO 東日本 ) と株式会社 NTTドコモ ( 以下 ドコモ ) は 東京湾アクアライン ( 以下 アクアライン ) で実証実験中の

Statistical inference for one-sample proportion

RAND 関数による擬似乱数の生成 魚住龍史 * 浜田知久馬東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻 Generating pseudo-random numbers using RAND function Ryuji Uozumi * and Chikuma Hamada Department of Management Science, Graduate School of Engineering,

バイノーラルマイクを用いたライフログ映像のショット識別 Life-log Video Shot Discrimination using Binaural Microphone 山野貴一郎 伊藤克亘 法政大学大学院情報科学研究科 法政大学情報科学部 Kiichiro YAMANO Katunobu

バイノーラルマイクを用いたライフログ映像のショット識別 Life-log Video Shot Discrimination using Binaural Microphone 山野貴一郎 伊藤克亘 法政大学大学院情報科学研究科 法政大学情報科学部 Kiichiro YAMANO Katunobu ITOU Graduate School of Computer and Information Sciences,

IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-ICS-183 No /3/16 1,a) 2,b) 2,c) 1,d) e- Maeda Kaoru 1,a) Yoshida Naoto 2,b) Fujiwara Kunihiko 2,c) Yonezawa T

1,a) 2,b) 2,c) 1,d) e- Maeda Kaoru 1,a) Yoshida Naoto 2,b) Fujiwara Kunihiko 2,c) Yonezawa Tomoko 1,d) 1. e- [1] e- [2] e- e- 1 [4] [5] 1 Kansai University 2 Graduate School of Informatics Kansai University

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1 章 C# の学習を始める前に プログラムの 01 基本 Keyword プログラムプログラミング言語 プログラムとは プログラムとは コンピューターへの命令の集まりです 学校の先生が プリントを持ってきて と生徒に指示した場合を考えてみましょう 先生をプログラマー ( プログラムの作成者 ) 生徒をコンピューターとしたとき プリントを持ってきて という指示がプログラムです 人間とは違い コンピューターは曖昧な指示を理解できません

NLP プログラミング勉強会 5 HMM による品詞推定 自然言語処理プログラミング勉強会 5 隠れマルコフモデルによる品詞推定 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1

自然言語処理プログラミング勉強会 5 隠れマルコフモデルによる品詞推定 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 品詞推定 文 X が与えられた時の品詞列 Y を予測する Natural language processing ( NLP ) is a field of computer science JJ -LRB- -RRB- VBZ DT IN 予測をどうやって行うか

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m u. 固有値とその応用 8/7/( 水 ). 固有値とその応用 固有値と固有ベクトル 行列による写像から固有ベクトルへ m m 行列 によって線形写像 f : R R が表せることを見てきた ここでは 次元平面の行列による写像を調べる とし 写像 f : を考える R R まず 単位ベクトルの像 u y y f : R R u u, u この事から 線形写像の性質を用いると 次の格子上の点全ての写像先が求まる

Microsoft PowerPoint - ●SWIM_ _INET掲載用.pptx

シーケンスに基づく検索モデルの検索精度について 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科宇田川佳久 (1/3) (2/3) 要員数 情報システム開発のイメージソースコード検索機能 他人が作ったプログラムを保守する必要がある 実務面での応用 1 バグあるいは脆弱なコードを探す ( 品質の高いシステムを開発する ) 2 プログラム理解を支援する ( 第 3 者が書いたコードを保守する ) 要件定義外部設計内部設計

JIS X :2016 附属書 JB に基づく試験結果表示 ( ウェブページ単位 ) 規格の規格番号及び改正年 JIS X :2016 対象範囲 以下のウェブページ ただし 外の以

JIS X 8341-3:2016 附属書 JB に基づく試験結果表示 ( ウェブページ単位 ) 規格の規格番号及び改正年 JIS X 8341-3:2016 対象範囲 https://www.amed.go.jp/ 以下のウェブページ ただし https://www.amed.go.jp/ 外の以下のウェブページ 外部サービスを利用したお問い合わせフォーム及び Ustream.tv で公開しているコンテンツは対象範囲外とします

レバレッジETF・インバースETFについて

レバレッジ ETF インバース ETF について 野村アセットマネジメント株式会社 商品企画部 田畑邦一 1. はじめに 2012 年 4 月に日本で レバレッジ ETF インバース ETF が上場してから 約半年が経過し 10 月 18 日には 4 銘柄合計の立会内の売買代金が約 77 億円を記録するなど その存在感を増してきている ETF とは Exchange Traded Fund の略であり

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データ解析特論第 5 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 10 月 30 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 をもっとやります 2 第 2 回 3 データマイニングの分野ではマクロ ( 巨視的 ) な視点で全体を捉える能力が求められる 1. コンピュータは数値の集合として全体を把握していますので 意味ある情報として全体を見ることが不得意 2. 逆に人間には もともと空間的に全体像を捉える能力が得意

音響モデル triphone 入力音声 音声分析 デコーダ 言語モデル N-gram bigram HMM の状態確率として利用 出力層 triphone: 3003 ノード リスコア trigram 隠れ層 2048 ノード X7 層 1 Structure of recognition syst

1,a) 1 1 1 deep neural netowrk(dnn) (HMM) () GMM-HMM 2 3 (CSJ) 1. DNN [6]. GPGPU HMM DNN HMM () [7]. [8] [1][2][3] GMM-HMM Gaussian mixture HMM(GMM- HMM) MAP MLLR [4] [3] DNN 1 1 triphone bigram [5]. 2

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HAI シンポジウム 204 Human-Agent Interaction Symposium 204 P- 音声に含まれる感情を考慮した自然言語対話システム Natural Language Dialogue System considering Emotion Tang Ba Nhat Guessed from Acoustic Features 目良和也 黒澤義明 竹澤寿幸 Tang Ba

IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-NL-216 No.6 Vol.2014-SLP-101 No /5/ MMDAgent 1. [1] Wikipedia[2] YouTube[3] [4] [5] [6] [7] 1 Graduate

1 1 MMDAgent 1. [1] Wikipedia[2] YouTube[3] [4] [5] [6] [7] 1 Graduate School of Engineering Nagoya Institute of Technology. [7] 1 2. 2.1 2 1 [8] c 214 Information Processing Society of Japan 1 1 音声対話コンテンツ

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2009 年度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 テキストマイニングツールを 利用した視線データの分析 東京大学大学院工学系研究科 白山研究室 江川陽 樋渡哲郎 1 目次 背景 目的 手法 実験 結果 考察 結論 2 背景 : 視線分析とは 視線分析とは 人間の視線の移動軌跡や分布 ( 視線データ ) を計測 分析することにより 人の認知処理を観察 解明するための手法 近年,

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

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平成 14 年 2 月期 中間決算短信 ( 連結 ) ) 13 10 15 13 10 15 46.7 13 8 13 3 1 13 8 31 13 13 8 14 2 12 8 13 2 1 13 8 78,658 14,956 14,571 12 8 13 2 1 ( ) 1 13 8 7,734 107 70 12 8 13 2 13 8 12 8 13 2 13 8 71,818,201 12

慶應義塾大学大学院経営管理研究科修士課程 学位論文 2011 年度 論文題名 美人投票の経済学 - 外国為替変動メカニズムの再考 - 主査 小幡績准教授 副査 渡辺直登教授 副査 井上光太郎准教授 副査 2012 年 3 月 1 日提出 学籍番号 氏名徐佳銘

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Title 美人投票の経済学 : 外国為替変動メカニズムの再考 Author 徐, 佳銘 (Jo, Kamei) 小幡, 績 (Obata, Seki) Publisher 慶應義塾大学大学院経営管理研究科 Jtitle 修士論文 (2012. 3) Abstract これまで通貨の価値に関する研究は主にマクロ経済学の理論によるファンダメンタル分析が主流であった

兵庫県立大学学報vol.17

THE UNIVERSITY OF HYOGO NEWS 2014 VOL.17 THE UNIVERSITY OF HYOGO NEWS 2014 VOL.17 THE UNIVERSITY OF HYOGO NEWS 2014 VOL.17 THE UNIVERSITY OF HYOGO NEWS 2014 VOL.17 School of Human Science and Environment

改訂履歴 更新日ページ内容 2013 年 12 月 10 日初版作成 2013 年 12 月 11 日訂正 P3 約常時 約定時 に訂正 2013 年 12 月 11 日 訂正 P11 投信注文時に 現物買注文中またはIPO 購入申込済みの場合のエラーメッセージ訂正 NISA 預りが存在しています

Connecting Markets East & West 2013 年 12 月 11 日 改訂履歴 更新日ページ内容 2013 年 12 月 10 日初版作成 2013 年 12 月 11 日訂正 P3 約常時 約定時 に訂正 2013 年 12 月 11 日 訂正 P11 投信注文時に 現物買注文中またはIPO 購入申込済みの場合のエラーメッセージ訂正 NISA 預りが存在しています 他商品にNISA

a223_imai

自動採点スピーキングテスト :SJ-CAT AUTOMATIC SCORING SPEAKING TEST: SJ-CAT 今井新悟 ( 筑波大学 ) Shingo Imai, University of Tsukuba 概要 :SJ-CAT(Speaking Japanese Computerized Test) は日本語学習者のための日本語スピーキング能力をコンピュータ上で自動採点するテストシステムである

店頭FXの情報サービスを活用しよう！

店頭 FX の情報サービスを活用しよう! 店頭 FX 関連の豊富な情報サービスは 店頭 FX 取引はもとより株式投資やその他の資産運用の参考にもなる有益な情報が満載です 店頭 FX 口座をご開設いただくと利用料は無料でご利用いただけます ぜひ ご活用ください! 最後のページで店頭 FX 口座開設のご案内をしています 作成 :2012 年 4 月 1 日 ご注意 ご案内 当資料は 資産運用の参考となる情報提供や

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ

Prog1_10th

2012 年 6 月 20 日 ( 木 ) 実施ポインタ変数と文字列前回は, ポインタ演算が用いられる典型的な例として, ポインタ変数が 1 次元配列を指す場合を挙げたが, 特に,char 型の配列に格納された文字列に対し, ポインタ変数に配列の 0 番の要素の先頭アドレスを代入して文字列を指すことで, 配列そのものを操作するよりも便利な利用法が存在する なお, 文字列リテラルは, その文字列が格納されている領域の先頭アドレスを表すので,

(fnirs: Functional Near-Infrared Spectroscopy) [3] fnirs (oxyhb) Bulling [4] Kunze [5] [6] 2. 2 [7] [8] fnirs 3. 1 fnirs fnirs fnirs 1

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. fnirs Kai Kunze 599 8531 1 1 223 8526 4 1 1 E-mail: yoshimura@m.cs.osakafu-u.ac.jp, kai@kmd.keio.ac.jp,

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0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値

マネックス証券トレードステーションセミナー

機能別トレステまるわかりセミナー ( チャート分析 ) マネックス証券株式会社トレードステーション推進室山田真一郎 2017 年 1 月 11 日 ( 水 ) 2017/1/11 1 1 セミナーに関するご留意事項 本セミナーでは セミナーでご紹介する商品等の勧誘を行うことがあります マネックス証券株式会社及び説明者は セミナー及び関連資料等の内容につき その正確性や完全性について意見を表明し 保証するものではございません

パワーポイントの品質と生産性を向上させるデザイン・テンプレート

著作権法改正が AI 開発に与える 衝撃 2019.3.06 STORIA 法律事務所弁護士柿沼太一 自己紹介 2000 年 4 月に弁護士登録 2015 年 3 月に神戸三宮に STORIA 法律事務所設立 AI IT 知的財産 ベンチャーを主として取り扱う 2016 年 10 月からAIに関して積極的な情報発信を始め 現在自動車系 医療系 工場系 WEB 系など多様なAI 企業からの相談 顧問契約を締結

てっぺん柳橋の日経 225 先物セミナー < 基礎編 > エンジュク株式会社 てっぺん柳橋 1 (C)2010 エンジュク株式会社

てっぺん柳橋の日経 225 先物セミナー < 基礎編 > エンジュク株式会社 てっぺん柳橋 1 講師紹介 てっぺん柳橋 エンジュクのセミナー講師を担当 株式ディーラーや証券会社の営業 企画などを経て現職 また 証券セミナーの講師やマーケット情報の配信なども行う 証券セミナーでは株式から日経 225 先物 日経 225 オプションなどのデリバティブ取引をテーマにした相場展望や独自に考案したトレード方法の講演を行う

研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x HandRi

高次元の時系列列データの潜在意味 解析に基づく 言語化 手法の開発 小林林 一郎郎 お茶茶の 水 女女 子 大学 研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x

2 / 5 ファンドマネージャーのコメント 現時点での投資判断を示したものであり 将来の市況環境の変動等を保証するものではありません < 運用経過 > ダイワ マネーアセット マザーファンドを組み入れることで 安定運用を行いました < 今後の運用方針 > 今後につきましても 安定運用を継続して行って

1 / 5 投資者の皆さまへ ダイワ日本株式インデックス ファンド - シフト 11 Ver6- ご購入の申し込みはできません Monthly Fund Report 基準価額 純資産の推移 2018 年 11 月 30 日現在 基準価額 10,995 円 純資産総額 41 億円 日経平均 22,351.06 期間別騰落率期間 1カ月間 3カ月間 6カ月間 1 年間 3 年間 5 年間年初来 ファンド

コンピュータ工学講義プリント (7 月 17 日 ) 今回の講義では フローチャートについて学ぶ フローチャートとはフローチャートは コンピュータプログラムの処理の流れを視覚的に表し 処理の全体像を把握しやすくするために書く図である 日本語では流れ図という 図 1 は ユーザーに 0 以上の整数 n

コンピュータ工学講義プリント (7 月 17 日 ) 今回の講義では フローチャートについて学ぶ フローチャートとはフローチャートは コンピュータプログラムの処理の流れを視覚的に表し 処理の全体像を把握しやすくするために書く図である 日本語では流れ図という 図 1 は ユーザーに 0 以上の整数 n を入力してもらい その後 1 から n までの全ての整数の合計 sum を計算し 最後にその sum

言語モデルの基礎 2

自然言語処理プログラミング勉強会 1 1-gram 言語モデル Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 言語モデルの基礎 2 言語モデル 英語の音声認識を行いたい時に どれが正解 英語音声 W1 = speech recognition system W2 = speech cognition system W3 = speck podcast histamine

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第 3 章さまざまな情報を取り込むテキストファイル形式の住所録や写真や GPS ログ等を取り込みます 3-1 テキスト情報の取込み テキスト情報の取り込みとは CSV 形式 またはテキスト形式で顧客管理 販売管理 年賀状ソフトなど他のアプリケーションから出力された情報をスーパーマップル デジタル上にカスタム情報として取り込むことができます 参考 一度に取り込めるデータは データ内容の容量と機種の能力によりますが

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DEIM Forum 2010 A2-2 305 8550 1 2 305 8550 1 2 E-mail: s0813158@u.tsukuba.ac.jp, satoh@slis.tsukuba.ac.jp Web Abstract Classification Method for Reviews using Degree of Mentioning each Viewpoint Tomoya

Microsoft Word - 卒業論文.doc

006 年度卒業研究 画像補間法を用いた拡大画像の比較 岡山理科大学総合情報学部情報科学科 澤見研究室 I03I04 兼安俊治 I03I050 境永 目次 はじめに ラスタ画像 3 画像補間法 3. ニアレストネイバー法 3. バイリニア法 3.3 バイキュービック法 4 DCT を用いた拡大画像手法 5 FIR 法 6 評価 6. SNR 6. PSNR 7 実験 7. 主観評価 7. 客観評価

１３章　回帰分析

単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

( ), ( ) Patrol Mobile Robot To Greet Passing People Takemi KIMURA(Univ. of Tsukuba), and Akihisa OHYA(Univ. of Tsukuba) Abstract This research aims a

( ), ( ) Patrol Mobile Robot To Greet Passing People Takemi KIMURA(Univ. of Tsukuba), and Akihisa OHYA(Univ. of Tsukuba) Abstract This research aims at the development of a mobile robot to perform greetings

Microsoft Word - 卒論レジュメ_最終_.doc

指紋認証のマニューシャ抽出について 澤見研究室 I02I036 兼信雄一 I02I093 柳楽和信 I02I142 吉田寛孝 1. はじめに近年, キャッシュカードや暗証番号が盗用され, 現金が引き出されるような事件が相次いでいる. これらの対向策として人間の体の一部を認証の鍵として利用する生体認証に注目が集まっている. そこで我々は, 生体認証で最も歴史がある指紋認証技術に着目した. 指紋認証方式は,2

マネックス証券トレードステーションセミナー

1 からのトレードステーション マネックス証券株式会社トレードステーション推進室山田真一郎 2017 年 3 月 14 日 ( 火 ) 2017/3/14 1 1 セミナーに関するご留意事項 本セミナーでは セミナーでご紹介する商品等の勧誘を行うことがあります マネックス証券株式会社及び説明者は セミナー及び関連資料等の内容につき その正確性や完全性について意見を表明し 保証するものではございません

ドリルダウン棒グラフを右クリックすると ドリルダウン が選択でき ドリルダウンすることで更に細かな視点で構成比を確認できます 例えば グラフの出力値を 品種 にしてドリルダウンで メーカー を設定すると 選択された品種の中でどのメーカーが売上に貢献しているかを確認することが可能です 該当商品の確認棒

7-3 分析結果をグラフで確認する ( 構成比率表 ) メーカーや品種などの商品分類 / 階層分類単位で 陳列スペースや売上数量 売上金額 粗利益の構成比を棒グラフで表示します 陳列構成比と売上構成比を見比べて 構成比のバランスが適正かを確認します 活用例 メーカーごとの売上構成比を見比べて メーカー別シェアを確認する 構成比のバランスが悪い分類を特定して 次回棚割での陳列修正を検討する グラフの表示

－Web会議のスタンダード－

平成 23 年 15 月改訂版 目次 目次 2 1 はじめに 3 1-1 e-ラーニング 3 1-2 e-ラーニング受講に必要な機器 3 1-3 e-ラーニングの種類 5 2 ライブ講義の受講方法 6 2-1 講義室へのログイン 6 標準 player 画面の説明 7 Silverlight player 画面の説明 9 3 過去の講義の視聴 13 3-1 視聴 A 講義の視聴 13 3-1-1 視聴

V-CUBE One

V-CUBE One コンテンツ配信機能システム管理マニュアル ブイキューブ 2016/12/22 この文書は V-CUBE One コンテンツ配信機能のシステム管理マニュアルです 更新履歴 更新日 内容 2015/04/28 新規作成 2015/07/24 グループ管理のユーザーインタフェース変更に伴う修正 ユーザー管理のユーザーインタフェース変更に伴う修正 2015/09/30 連携サービス追加に伴う

『学校法人会計の目的と企業会計との違い』

学校法人会計の目的と企業会計との違い ( 平成 27 年度以降 ) 平成 27 年度より 学校法人会計基準が一部改正されました 社会 経済状況の大きな変化 会計のグローバル化等を踏まえた様々な企業会計基準の改正等を受け 学校法人の経営状態を社会に分かりやすく説明する仕組みが求められていることが背景にあります これにより 主に以下の変更がありました (1) 資金収支計算書に加えて 新たに活動区分ごとの資金の流れがわかる

講義「○○○○」

講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数

はじめに マーケティング を学習する背景 マーケティング を学習する目的 1. マーケティングの基本的な手法を学習する 2. 競争戦略の基礎を学習する 3. マーケティングの手法を実務で活用できるものとする 4. ケース メソッドを通じて 現状分析 戦略立案 意思決定 の能力を向上させる 4 本講座

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3. ワークシート 入力データの検証 の完成 ワークシート 入力データの検証 には 入力データの検証表 があります セル範囲は セル A2 からセル G22 までで 2 行目が項目見出しとなっており A 列が入力データ B 列が点検値無し C 列が入力された点検値 D 列が分類コード E 列が製品コ

課題 視覚障害者対象 パソコン操作競技課題説明 競技課題 Microsoft Excelによるデータ処理とインターネットによる検索を行います 対象者 スクリーンリーダー または画面の文字を拡大する必要のある方を対象とします 制限時間 90 分です 問題は Excelデータで用意しています 課題概容 アウトドア商品をインターネットで販売する企業に関する問題です 年末年始の特売 による売り上げ記録を元に集計処理をします

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機械翻訳 話し言葉翻訳 前処理技術 多様な利用シーンに対応する話し言葉翻訳サービスの開発 訪日外国人旅行者数は増加し続け 2020年には4,000万 人になると言われており 多くの外国人のお客様が快適に コミュニケーションを図れることが期待されている ま た 企業のグローバル化も進み 多言語でのコミュニケー ションが行われる機会も増えている 本稿では ドコモが開発に取り組んでいる翻訳サービス のうち

コンピュータ応用・演習 情報処理システム

2010 年 12 月 15 日 データエンジニアリング 演習 情報処理システム データマイニング ~ データからの自動知識獲得手法 ~ 1. 演習の目的 (1) 多種多様な膨大な量のデータを解析し, 企業の経営活動などに活用することが望まれている. 大規模データベースを有効に活用する, データマイニング技術の研究が脚光を浴びている 1 1. 演習の目的 (2) POS データを用いて顧客の購買パターンを分析する.

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memo

計数工学プログラミング演習 ( 第 4 回 ) 2016/05/10 DEPARTMENT OF MATHEMATICA INFORMATICS 1 内容 リスト 疎行列 2 連結リスト (inked ists) オブジェクトをある線形順序に並べて格納するデータ構造 単方向連結リスト (signly linked list) の要素 x キーフィールド key ポインタフィールド next x->next:

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ホームページ管理について 01 ホームページ管理とは? ホームページ管理画面は 定型ホームページを作成したり 在庫情報の表示項目をコントロールする機能です オリジナルホームページをご利用の方も こちらの画面にて 会社基本情報やメール転送先 在庫表示項目を設定する必要があります 02 各設定項目について < 各項目について > ホームページ情報 : 設定するホームページを選択します ( 複数契約の場合

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平成 29 年 7 月 24 日 ( 発行者コード :20314) 上場 ETN( 発行者 : ノムラ ヨーロッパ ファイナンス エヌ ブイ ) に関する日々の開示事項 ノムラ ヨーロッパ ファイナンス エヌ ブイを発行者として上場する以下の ETN 銘柄について 日々の開示事項の状況をご報告します 上場 ETN 銘柄 (24 銘柄 ) 掲載番号 銘柄 銘柄コード 上場取引所 1 NEXT NOTES

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