SlideShare a Scribd company logo
第15回 データマイニング+WEB @東京



 2chのイカ娘スレッドを
  時系列分析してみた

                 @gepuro
自己紹介
自己紹介
  早川 敦士
 電気通信大学
システム工学科三年
テキストマイニング
データマイニング
   興味
   統計学
  品質管理
ブログ
http://d.hatena.ne.jp/gepuro/
      自己紹介
        Twitter
        @gepuro
目次
●   2chのスレッドからデータ取得とパース
●   自然言語を数値化する
●   Rを使って、分析する。
    ●   スレッドの盛り上がり具合いを見る
    ●   相互相関関数でみてみる
    ●   主成分分析でみてみる
2chのスレッド
   から
  データの
取得とパース
イカ娘のスレッドから
  データを取得

  2010/3/26 ~
2011/10/18のレス
2ちゃんねる過去ログDAT変換
  http://app.xrea.jp/dat/
を利用して、過去ログをhtmlで
       入手しました
HTML?
DATじゃ無いの?
htmlはこんな感じ
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Shift_JIS">
<base href="http://kamome.2ch.net/study/">
<title>TokyoWebmining part15</title>
…
<dt>2 :<a href="mailto:sage"><b>名無しさん</b></a>:2011/11/06(日) 01:23:45.67
ID:nJVDPiU9O<dd> TokyoWebmining楽しみだなあ。<br>遅れないようにしないと
<br><br>
<dt>3 :<a href="mailto:sage"><b>名無しさん</b></a>:2011/10/06(木) 21:33:40.79
ID:xJNKLfU4R dd> <a href="../test/read.cgi/study/1234567890/2"
target="_blank">&gt;&gt;2</a>お待ちしております。<br><br>
...
datはこんな感じ
名無しさん<>sage<>2011/11/6(日) 01:23:45.67
ID:nJVDPiU9O <> TokyoWebmining楽しみだなあ。
<br> 遅れないようにしないと<>
名無しさん<>sage<>2011/11/6(日) 01:24:45.67
ID:xJNKLfU4R <> <a
href="../test/read.cgi/study/1234567890/2"
target="_blank">&gt;&gt;2</a> お待ちしております。
<>
…
htmlを直接に利用すれば、
  タイトルやレスの番号、
     広告などが
    記述されている。
スレッドのタイトルを
  予め取得しておけば、
DATの方がパースするのが
      簡単!
2ch DAT落ちスレ ミラー変換機 ver.12
 http://mirrorhenkan.g.ribbon.to/
                や
             htmltodat
    http://mukiyu.g.ribbon.to/
      を利用すれば楽に出来そう
儀式のような
クリーニング
1.URLを取り除く
2.AAのようなものを取り除く
 1.1レスに記号が含まれる割合が50%以上
 2.何%の精度か確認してないが、ほぼ全て取れたみ
   たい

      ハウツー
3. >>2 などを取り除く
4.mecabで名詞、形容詞を取り出す
 1.今回は、ipadicの辞書にある単語のみ使った
 2.基本形を利用する < 表記のぶれを少なく

ネットスラングを考慮して、未知語も利用するべきだった
かもしれない・・・
あとから、使いやすいように
2  名無しさん    2011/11/6   楽しみ 遅れる
ない
3   名無しさん   2011/11/6   お待ち する お
る
…
自然言語を
数値化する
まずは、
 全てのデータの
語の頻度を数えた
語が
27623種類
 あった。
種類が多すぎて、
  分析するのが
 大変になるので、
  上位100語を
分析対象にしました。
次に、
月毎に語の頻度を数えた。
また、
 それぞれの語が
   月毎に
どれくらいの割合で
含まれるか調べた。
Rを使って、
分析する。
スレッドの
盛り上がり具合いを
   見てみる
テンションが上がると
 語の出現頻度が
 変わるのでは?
こんな記事を
 見つけた
どうしてこんな事に?
『侵略!イカ娘』セーブオンオリジナルくじ、7月18日
             (海の日)より発売!
http://jin115.com/archives/51793457.html



    景品を見る限りでは、可愛かったのに・・・
            なぜ?
相互相関関数を
  見てみる
相互相関関数って?
相互相関関数は、ふたつの信号、
配列(ベクトル)の類似性を確認するために使われる。

     相関と略されることがあり、
 相関係数と似ているために混同することがある。



                Wikipedia 相互相関関数より
離散な時は、こんな式で求める。
試しに、
「イカ」と「可愛い」で
  求めてみる。
頻度情報で見ると、
 ほとんどの語と語で
    相互相関が
 あると出てきてしまう。
      ↓
頻度の分布が似ている。
頻度情報で見ると、
 ほとんどの語と語で
    相互相関が
 あると出てきてしまう。
      ↓
頻度の分布が似ている。
頻度ではなく、
  相対度数を
見れば良いのでは?
相互相関が0.8以上or-0.8以下
       (lagが-1〜1で,一部抜粋)
●   ネタ & キャラ      ●   差 & 違い
●   作品 & 声        ●   発売 & 年月日
●   絵&化           ●   反省 & 点
●   日 & 発売        ●   特典 & 年月日
●   平成 & 年月日
                  ●   特典 & 発売
●   チャンピオン & 漫画
                  ●   原作 & 発売
●   漫画 & チャンピオン
                  ●   原作 & 特典
●   悪い & 違い
●   悪い & 反省
                  ●   発売 & 原作
●   違い & 反省       ●   イカ & 人
●   差 & 悪い        ●   原作 & 特典
主成分分析を
 してみる
PC1      PC2     PC3
Standard     603.34 237.65 65.25
deviation    0      7      5

Proportion of 0.855   0.133   0.008
Variance                      81

Cumulative   0.0.855 0.987    0.996
Proportion
2期放送や
ミニイカ娘の回が
 強く現れている
相対度数を
使ってみると・・・
PC1    PC2    PC3
Standard     0.0525 0.0345 0.017
deviation                  3

Proportion of 0.5507 0.2374 0.060
Variance                    1

Cumulative   0.5507 0.7881 0.848
Proportion                 2
第1主成分では、
オリジナルくじの月が
主成分得点が高い。

 第2主成分では、
 月を経るごとに
評価が下がってる?
標準化もやってみると・・・
PC1      PC2     PC3   PC4
Standard 4.971   4.603   3.420 3.088
deviation                      9

Proporti 0.247   0.212   0.117 0.095
on of                          4
Variance
Cumulati 0.247   0.459   0.576 0.671
ve                             3
Proporti
on
累積寄与率も低いし、
 もう少し見てみよう
2chのスレッドを
    時系列に
 分析をしてみると、
     感想
それぞれの月の特徴を
 掴む事が出来た。
参考


        JIN'S PAGE
http://mjin.doshisha.ac.jp/R/
ご清聴
ありがとうございました。

More Related Content

Viewers also liked

Rデバッグあれこれ
RデバッグあれこれRデバッグあれこれ
Rデバッグあれこれ
Takeshi Arabiki
 
近似ベイズ計算によるベイズ推定
近似ベイズ計算によるベイズ推定近似ベイズ計算によるベイズ推定
近似ベイズ計算によるベイズ推定
Kosei ABE
 
Tokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニング
Tokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニングTokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニング
Tokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニング
Hiroko Onari
 
Tokyo r18
Tokyo r18Tokyo r18
Tokyo r18
Takashi Minoda
 
Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18
Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18
Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18horihorio
 
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvqパターン認識 08 09 k-近傍法 lvq
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvqsleipnir002
 
異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –
異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –
異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –Yohei Sato
 
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Yohei Sato
 
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」Takeshi Mikami
 
Rて計量経済学入門#tokyo.r.17
Rて計量経済学入門#tokyo.r.17Rて計量経済学入門#tokyo.r.17
Rて計量経済学入門#tokyo.r.17
yuuukioii
 

Viewers also liked (10)

Rデバッグあれこれ
RデバッグあれこれRデバッグあれこれ
Rデバッグあれこれ
 
近似ベイズ計算によるベイズ推定
近似ベイズ計算によるベイズ推定近似ベイズ計算によるベイズ推定
近似ベイズ計算によるベイズ推定
 
Tokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニング
Tokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニングTokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニング
Tokyo webmining 複雑ネットワークとデータマイニング
 
Tokyo r18
Tokyo r18Tokyo r18
Tokyo r18
 
Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18
Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18
Rで学ぶ現代ポートフォリオ理論入門 - TokyoR #18
 
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvqパターン認識 08 09 k-近傍法 lvq
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq
 
異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –
異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –
異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –
 
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
 
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」
 
Rて計量経済学入門#tokyo.r.17
Rて計量経済学入門#tokyo.r.17Rて計量経済学入門#tokyo.r.17
Rて計量経済学入門#tokyo.r.17
 

More from Atsushi Hayakawa

tidyverse.orgの翻訳
tidyverse.orgの翻訳tidyverse.orgの翻訳
tidyverse.orgの翻訳
Atsushi Hayakawa
 
Zepp play soccerで測ってみた
Zepp play soccerで測ってみたZepp play soccerで測ってみた
Zepp play soccerで測ってみた
Atsushi Hayakawa
 
dataclassとtypehintを使ってますか?
dataclassとtypehintを使ってますか?dataclassとtypehintを使ってますか?
dataclassとtypehintを使ってますか?
Atsushi Hayakawa
 
トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018
トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018
トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018
Atsushi Hayakawa
 
バンクーバー旅行記
バンクーバー旅行記バンクーバー旅行記
バンクーバー旅行記
Atsushi Hayakawa
 
Analyze The Community Of Tokyo.R
Analyze The Community Of Tokyo.RAnalyze The Community Of Tokyo.R
Analyze The Community Of Tokyo.R
Atsushi Hayakawa
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
Atsushi Hayakawa
 
トライアスロンと僕 - Japan.R 2017
トライアスロンと僕 - Japan.R 2017トライアスロンと僕 - Japan.R 2017
トライアスロンと僕 - Japan.R 2017
Atsushi Hayakawa
 
simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65
simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65
simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65
Atsushi Hayakawa
 
useR!2017 in Brussels
useR!2017 in BrusselsuseR!2017 in Brussels
useR!2017 in Brussels
Atsushi Hayakawa
 
Japan.R 2016の運営
Japan.R 2016の運営Japan.R 2016の運営
Japan.R 2016の運営
Atsushi Hayakawa
 
Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall
Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstallRstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall
Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall
Atsushi Hayakawa
 
統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~
Atsushi Hayakawa
 
Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝
Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝
Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝
Atsushi Hayakawa
 
最近のクラウドストレージの事情と私情
最近のクラウドストレージの事情と私情最近のクラウドストレージの事情と私情
最近のクラウドストレージの事情と私情
Atsushi Hayakawa
 
gepuro task views
gepuro task viewsgepuro task views
gepuro task views
Atsushi Hayakawa
 
nginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積する
nginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積するnginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積する
nginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積する
Atsushi Hayakawa
 
implyを用いたアクセスログの可視化
implyを用いたアクセスログの可視化implyを用いたアクセスログの可視化
implyを用いたアクセスログの可視化
Atsushi Hayakawa
 
イケてる分析基盤をつくる
イケてる分析基盤をつくるイケてる分析基盤をつくる
イケてる分析基盤をつくる
Atsushi Hayakawa
 
らずぱいラジコン
らずぱいラジコンらずぱいラジコン
らずぱいラジコン
Atsushi Hayakawa
 

More from Atsushi Hayakawa (20)

tidyverse.orgの翻訳
tidyverse.orgの翻訳tidyverse.orgの翻訳
tidyverse.orgの翻訳
 
Zepp play soccerで測ってみた
Zepp play soccerで測ってみたZepp play soccerで測ってみた
Zepp play soccerで測ってみた
 
dataclassとtypehintを使ってますか?
dataclassとtypehintを使ってますか?dataclassとtypehintを使ってますか?
dataclassとtypehintを使ってますか?
 
トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018
トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018
トライアスロンとgepuro task views V2.0 Japan.R 2018
 
バンクーバー旅行記
バンクーバー旅行記バンクーバー旅行記
バンクーバー旅行記
 
Analyze The Community Of Tokyo.R
Analyze The Community Of Tokyo.RAnalyze The Community Of Tokyo.R
Analyze The Community Of Tokyo.R
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
 
トライアスロンと僕 - Japan.R 2017
トライアスロンと僕 - Japan.R 2017トライアスロンと僕 - Japan.R 2017
トライアスロンと僕 - Japan.R 2017
 
simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65
simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65
simputatoinで欠損値補完 - Tokyo.R #65
 
useR!2017 in Brussels
useR!2017 in BrusselsuseR!2017 in Brussels
useR!2017 in Brussels
 
Japan.R 2016の運営
Japan.R 2016の運営Japan.R 2016の運営
Japan.R 2016の運営
 
Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall
Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstallRstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall
Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall
 
統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~統計的学習の基礎 4.4~
統計的学習の基礎 4.4~
 
Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝
Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝
Splatoon界での壮絶な戦い&Japan.Rの宣伝
 
最近のクラウドストレージの事情と私情
最近のクラウドストレージの事情と私情最近のクラウドストレージの事情と私情
最近のクラウドストレージの事情と私情
 
gepuro task views
gepuro task viewsgepuro task views
gepuro task views
 
nginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積する
nginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積するnginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積する
nginxのログを非スケーラブルに省メモリな方法で蓄積する
 
implyを用いたアクセスログの可視化
implyを用いたアクセスログの可視化implyを用いたアクセスログの可視化
implyを用いたアクセスログの可視化
 
イケてる分析基盤をつくる
イケてる分析基盤をつくるイケてる分析基盤をつくる
イケてる分析基盤をつくる
 
らずぱいラジコン
らずぱいラジコンらずぱいラジコン
らずぱいラジコン
 

Recently uploaded

YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance
 
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
Fukuoka Institute of Technology
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
yassun7010
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
atsushi061452
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance
 
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
harmonylab
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
atsushi061452
 
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
Sony - Neural Network Libraries
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
Matsushita Laboratory
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance
 

Recently uploaded (15)

YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
 
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
 
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
 
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
 

2ch