姿勢推定アルゴリズム（７）
MCMCアルゴリズムによるロジットモデルのベイズ推定に関する若干の考察
... ルゴリズムを詳しく説明した後に，4 節では生成されたサンプル系列の平均がターゲット分布， 従って事後分布の期待値，すなわちベイズ推定値に収束する事を，2 値のマルコフ連鎖に置き 換えて詳しく証明した。さらに 5 節ではパラメータを推定する際のチューニングについて，と くにパラメータ更新のステップ幅を規定する標準偏差がアルゴリズムのパフォーマンスに与え ...
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文字列照合アルゴリズム
... O(|∑|𝑚𝑚)時間・領域の前処理の後、O(𝑛𝑛) 時間で照合（ここで、𝑚𝑚はパターン長の総和） Shift-And/Orアルゴリズム（ビットパラレル手法） 非決定性の KMPオートマトンを基にした考え方 文字クラスへの拡張が容易 ...
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貪欲アルゴリズム
... Shift JIS (sjis) 2バイト固定長 8 bit 2byte コード PC (Windows， MacOS) EUC (Extended Unix Code) 2バイト固定長 8 bit 2 byteコード (2バイト目に制 約） Linuxなど Unicode (UTF-16) 2バイト固定長 多国語（日中韓の 漢字を同一コード で統一） Javaの内部[r] ...
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カーネルベンチマークコード 開発の目的 エクサスケール規模のシミュレーションの核となる数値計算アルゴリズムの中で 特に重要なものについて 数値計算ライブラリ等を用いてそのコストを推定するためにカーネルベンチマークを作成し 評価に使用する 対象計算アルゴリズム 固有値計算 ( 実数密行列 標準固有値計
... EigenExaについて • 理化学研究所ホームページ 2013年12月5日 60 秒でわかるプレスリリース 」より • 「京」を使い世界最高速の固有値計算に成功 • 行列の固有値計算では行列を簡単な形式（形状）に変換し、それを中間形式と して取り扱います。理研の研究チームは、帯行列（ゼロでない要素が対角線上 に帯状に分布する行列）を中間形式に採用することによって、前処理の時間の ...
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データ構造とアルゴリズム論
... るデータに依存することになりますが、一般には、部分的に整列したデータが含まれるこ とが多いので、挿入ソートが最も効率が良くなることが多いようです。 ここで、 「どれを用いても正しくソートできるのなら、どうして効率などにこだわるの？」 と疑問に思う人がいるかもしれません。もっともな疑問ですが、ソートプログラムが使わ れている現場では、数万個程度のデータを扱うことが少なくありません。例えば、センタ ...
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暗号アルゴリズムの動向
... 暗号アルゴリズムSHA-1及びRSA1024に係る移行指針」に従った取組みを推進する。 総務省及び経済産業省は、現在使用されているSHA-1及びRSA1024並びに新たに使用す るSHA-256及びRSA2048の安全性について引き続き監視し、必要な情報を速やかに各府 省庁に提供する。 ...
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データ構造とアルゴリズム論
... クラス名 オブジェクト名 = new クラスのコンストラクタ と記述します。クラスの定義やオブジェクトの生成については、前期テキストの第７章で 学習しました。忘れてしまった人はテキストを読み返して下さい。さて、FileWriter クラ スの場合、右辺のコンストラクタ FileWriter()のカッコ内に引数として出力ファイル名 を指定します。この文によって、ここで扱うストリーム fw ...
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アルゴリズム入門
... 応用例: 系統樹の作成 旧来の系統樹: 見た目や 行動様式から近さを推定 DNAを用いた系統樹: 塩基配列の似てる度を計算 → 分化した年代を推定 似てる度: 塩基の欠落や 置き換えを考慮した一致数. Kerstin Lindblad-Toh, et al., Genome sequence, comparative analysis and.[r] ...
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データ構造とアルゴリズム論
... http:// localhost : 8080 / entry / hello.txt サーバ名 使用しているサーバ名を指定します。localhost は自身の PC をサーバとして用いて いる時の名称です。なお、このサーバ名は本来 IP アドレスで指定するものです。 localhost の IP アドレスは「127.0.0.1」と決められていま[r] ...
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目次 H9 アルゴリズムマニュアル... H9のアルゴリズムとパラメータ... 1 Spaceアルゴリズム... 2 パフォーマンススイッチ HOTSWITCH... 2 Hall = HALL... 2 Room = ROOM... 2 Plate = PLATE... 4 Spring = SP
... Delay B = DLY-B :Pitch Bのディレイタイムを設定します。Delay AとDelay Bコントロールは、TempoがOFFの時、ディレイはmSecで 表示されます。TempoがONの時、テンポのBPMに合わせたリズミックサブディビジョンの設定となります。 Splice Type = TYPE :再現するハーモナイザーを選択します。H910、H949-1、H949-2、MODERNから選択できます。H949には2 ...
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アルゴリズム論（担当 石井秀則）
... この図はＪＲ西日本のいくつかの駅とその間の所要時間（分）である。例えば、南草津駅から和歌山へ 行くにはいくつかの経路があるが、どの経路が一番速いか。電車に乗るのが好きな場合は、どの経路が 一番遅いかという問題設定もありうる。 都市や駅の数が多くなると、このような問題を計算機で解決する必要が出来てくる。そのときに如何に 早く解決を得るかというところが、アルゴリズムの腕のみせどころ。本講義の最終目的はこのようなネ ...
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データ構造とアルゴリズム論
... ② ３つのソートアルゴリズムの効率について考察する。 ③ ソートアルゴリズムを応用したプログラムを学習する。 幾つかのデータを、値の大きい順や小さい順などのように、一定の基準に従って並べ替 える操作を整列（ソート）と言います。ソートは応用範囲の広い処理であることから様々 なアルゴリズムが考案されており、アルゴリズムの宝庫とも呼ばれていいます。本章では、 ...
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データ構造とアルゴリズム論
... ② 連結リストに関する基本操作（挿入、削除）のプログラミングを学習する。 第５章（p.84∼85）で、オブジェクト名（第５章で用いた Meibo1 など）は、通常の変数 と違って、当該オブジェクトのメモリ上の記憶場所を保管する”参照型変数”であること を説明しました。本章では、この”参照”という概念（機能）を用いて、連結リストとい うデータ構造を学習します。参照を利用すると問題に応じて様々なデータ構造を定義する ...
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データ構造とアルゴリズム論
... クラス名 オブジェクト名 = new クラスのコンストラクタ と記述します。クラスの定義やオブジェクトの生成については、「プログラミング」テキ ストの第７章で学習しました。忘れてしまった人はテキストを読み返して下さい。さて、 FileWriter クラスの場合、右辺のコンストラクタ FileWriter()のカッコ内に引数とし て出力ファイル名を指定します。この文によって、ここで扱うストリーム fw が、ファイ ...
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第 2 章 治療アルゴリズム
... ● はじめに 本ガイドラインで最も多く引用され，臨床的に汎用されてきたのが「エビデンスに 基づく治療アルゴリズム」である。2005 年版（初版）で肝障害度，腫瘍数，腫瘍径の 3 因子を基に設定され，最新のエビデンスを採用し治療方法が決められてきた。幕内 雅敏初代班長の統括の下，治療法は最大 2 個までの方針が示され，本邦における肝癌 治療の実情に即したものが採択された。初版の基となったエビデンスはわずか 3 篇 ...
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データ構造とアルゴリズム論
... http:// localhost : 8080 / entry / hello.txt サーバ名 使用しているサーバ名を指定します。localhost は自身の PC をサーバとして用いて いる時の名称です。なお、このサーバ名は本来 IP アドレスで指定するものです。 localhost の IP アドレスは「127.0.0.1」と決められていま[r] ...
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技術論文 GPS と慣性センサを利用した車両姿勢角推定 * 平野 麻衣子 ) 天野 真輝 ) 服部 義和 小野 英一 ) 福田 光雄 ) 廣瀬 太郎 Estimation of Vehicle Attitude Integrating Inertial Sensors
... NPK まで，横加速度，減速度は PV の範囲で変化する通 常走行である． 図 は，*36 ドップラーから推定した車体ヨー角と，*36 信 号の合計受信時間の推移である．*36 のサンプリング時間は PV である．図 の走行条件下では，衛星を常時捕捉できず， *36 信号の連続受信時間は最大 V 程度となる．また，全走行 区間での受信時間の合計は V 程度となる．*36 ドップラー ...
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( 前半 ) 目次 1. 辞書学習の導入と先行研究の紹介. 辞書学習の応用事例 3. 辞書学習のサンプル複雑度とは ( 後半 ) 4. 既存の辞書学習のアルゴリズム 5.Bayes 推定を用いた辞書学習のアルゴリズム /53
... ベイズ最適な学習則の解析 真の値と推定値の重なり m D ，m X を定義する MSE D = 2(1 – m D ) , MSE X = 2( ρ – m X ) となるので m D = 1, m X = ρ : D 0 と X 0 の学習に成功。 m D = 0, m X = 0 : 学習失敗。 ...
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ウェアラブル拡張現実感のための不可視マーカと赤外線カメラを用いた位置・姿勢推定システム
... 位置・姿勢推定精度に与える影響を検証するために実験を行った．本実験では， 前述の実験において各カメラで撮影したマーカ画像に対し，図 48 のように特定 のマーカを間引いて塗りつぶし，マーカの密度が異なるマーカ撮影画像を作成し た．これらの画像に対しカメラ位置・姿勢推定を行うことで，マーカの密度に関 ...
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課題ア -1 fmri と超多チャンネル MEG による脳活動計測のオンラインアルゴリズム技術 ダイナミクスモデルに基づく階層変分ベイズ推定の有効性の検証 オンライン階層変分ベイズ推定の日をまたがる汎化性能の向上 ダイナミクスモデルに基づく階層変分ベイズ推定 ダイナミクスモデルに基づく階層変分ベイズ
... 本研究開発では、複数モダリティー統合による高時間・高空間分解能を持つ脳活動推定手法開発を目指し、以下の研究開発を推進する。①課題ア では、fMRIとMEGを組み合わせたオンライン脳活動推定法の研究開発を行い、NIRSとEEGを組み合わせた可搬型システムの検証用として用いる。 ...
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