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A-Z A-ZA B C DDGPS Eedia FFAT(FAT16、FAT32) GGPS A B C D DGPS Diffrential GPS(相対測位方式)。衛星からの電波に加え、地上のGPS基準局(固定局)から補正値を地上波により受信し、その値により測位計算。誤差数m。 E edia 韓国ヒュンダイオートネットとの共同開発で 日本初のメモリカードナビPONTUSを開発、販売する会社 http //www.edia.co.jp/ F FAT(FAT16、FAT32) ファイルアロケーションテーブルの略。 媒体に保管されたデータを小さな私書箱や引き出しに見立てた箱(クラスタ)に 収め、どのデータはどこの引き出しに収めてあると言う情報を取り扱う。 通常はFATのみの記載の場合FAT16を指し、2の16乗(=65536)個の 小さな単位(クラスタ)に分割して管理していた。 通常のSDカードでは開発当初の技術も有り規格上2Gまでの 制限なのでFAT16で十分管理されていたが、 昨今2GBを超えるサイズのSDカードが開発され、FATのみでの管理では 有効に使えなくなってきた為、FAT32(2の32乗)での管理を余儀なくされる。 現在確認されているものでは、PONTASシリーズはFATのみの対応の為、 接続できるSDカードの上限は2G、迷WANシリーズはFAT32対応なので 2G以上のSDカードの使用が出来る。 通常、FATのみにしか対応されてない機器に2G以上のSDカードを挿しても 認識されないか、2Gまでしか使用出来ない。 G GPS 米国が軍事用に打ち上げた29個のGPS衛星から衛星の軌道と時刻のデータを含む電波信号をGPS受信機で受け取り、その電波の時間差により位置を特定する。20数個で地球上の全域をカバーできる。また、地上局を利用するロラン-Cと異なり、受信機の上部を遮られない限り、地形の影響を受けて受信不能に陥る事が少ない。 GPS衛星からのL1電波(1.575GHz)にはC/Aコードと暗号化されたP(Y)コードの二種類の信号が載せられている。P(Y)コードは軍事目的のため精度は非常に高い(一説には16cm)といわれ、ミサイルや誘導爆弾の誘導に用いられている。民生用に利用が許されている暗号化されていないC/Aコードのデータを用いると10m程度の精度の測量となる(95%以上の確率で正確な緯度経度から10m以内の座標が得られる。これは瞬間的な精度であり、長期間受信し続けることにより精密な測量も可能である)。正確な時計を持ち、座標のわかっている固定局でのGPS受信データと移動GPS受信機のデータとを使いその差で位置を特定し、精度を上げるなどの仕組み(ディファレンシャルGPS、Differential GPS、DGPS)も確立されている。また、米国以外で開発されたGPSと同様の目的のシステムとしてGLONASS(ロシア)、Galileo(ヨーロッパ諸国ほか 計画中)がある。 1990年から2000年までは、米国の軍事上の理由(敵軍に利用されることを防止する)で、民生GPS向けのデータに故意に誤差データを加える操作(Selective Availability、SA)が行われ、精度が100m程度に落とされていた。2004年現在、民生GPSでも元の精度が得られるようになっているが、米国の政策上の必要に応じて精度低下の措置がとられるとされている。 民生用GPS受信機は当初航空機、船舶、測量機器、個人携帯(登山等)用に利用されてきたが近年は自動車(カー・ナビゲーション・システム)や携帯電話などにも搭載し利用されている。カーナビでは地図上の道路情報と照らし合わせることで更に誤差を修正しているものが大半である。 2002年4月1日、日本の緯度、経度の座標系が日本測地系(Tokyo)から世界測地系に変更され、米国独自の測地系であるWGS-84と大きな座標のずれはなくなった。GPSでは米国測地系が標準だが、既存の機器では座標系を変換し、WGS-84と日本測地系の両方で位置情報を表示できる事が多い。
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ソファラ どこかと同盟 言語 座標(測量値) 地図画像 #ref error :ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (添付ファイル名) 交易所 需要 買得品 街の特産品 投資時交易品 取り扱い交易品 大麦 毛皮 綿花 オレンジオイル 金 木材 象牙 道具屋 工房職人 塗装職人 彫刻家 製材職人 造船所親方 武器職人 特殊兵装 製帆職人 酒場 酒場のマスター 交易商 船乗り 教会 邸宅1 発見(優位報告物) スキル(習得スキル1 習得スキル2) 地図の足りない情報 (図に書ききれなかった時などのホロー) 街の所感、他 (出身別に気楽に加えてください) ロンドン発信 リスボン発信 セビリア発信 アムステルダム発信 マルセイユ発信 ヴェネツィア発信
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ひゅどら 南方世界の海に棲息する、巨大なウミヘビ型の魔物。体長は最大で100mに達する。泳ぐ速度は25ノットに達し、主に大型の魚や他の海棲の魔物を捕食する。 人間の船は食べられないと理解しているらしく人間は襲わない。ただし後述の通り猛毒で海が汚染されるので無害ではないとのこと。 またデュロ空襲直前の定例会議会で、基地司令のストリームが日本国のことをヒュドラに例えて侮らないよう部下に注意喚起している。 9つの頭を持つこと、猛毒を振りまくことが、ギリシャ神話のヒュドラと共通している。 書籍版外伝Ⅰに登場、魔王軍の魔物たちやワイバーンを背に乗せ渡海侵攻させるのに用いられている。 名称の由来はギリシャ神話の物語の一つ、「ヘラクレスの十二の難行」に登場する怪物ヒュドラであると思われる。 関連項目 新世界生物|南方世界|魔物 ※既存のコメントに返信する場合、返信したいコメントの左側にチェックを入れて下さい。 過去のコメント 食べられるのでしょうか? -- 名無しさん (2018-01-07 00 06 26)某蛇「美味そうだな」 - 名無しさん (2018-10-03 22 29 57) 逆に食われるわ。大型捕鯨船でも捕まえるのは、難しいそうだ(南方にしかいないからア皇の生物兵器なのかもしれない) -- SIG 516 (2018-01-07 01 38 58) めっさ強そうだが外伝では太陽神の使いにボコられる - 名無しさん (2018-10-03 21 33 05) 日本人「毒がある?2~3年糠漬けや塩漬けにしたら食えるんじゃね?」 - 名無しさん (2018-11-09 00 11 50) 蛇っぽいからハブ酒みたいにしたらいいんじゃね?(テキトー) - 名無しさん (2019-08-13 18 10 12) 名前 ここを編集 〔最終更新日:2022年03月16日〕
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岳南Fモスペリオは静岡県富士市、富士宮市をホームとするサッカークラブである 基本情報 名前 がくなんえふもすぺりお クラブカラー 紺色 創設年 1987年 所属リーグ 東海社会人サッカーリーグ1部(5部) ホームタウン 静岡県岳南地区(富士市、富士宮市) ホームスタジアム 富士市総合運動公園陸上競技場 収容人員 5,000 代表 深澤祐介 監督 公式HP https //mosuperio.jp/ 沿革 シーズン成績 シーズン ディビジョン 勝点 試合 勝利 引分 敗戦 得点 失点 差 順位 監督 天皇杯 備考 移籍情報(2023-2024) in out 鈴木大勢?(静岡産業大学→)佐野楓?(沖縄国際大学→)原科勇我(東京23FC→)中濱颯斗(FC.ISE-SHIMA→)松井拓海?(新潟経営大学→)中澤峻哉(ベルガロッソいわみ→)菱田大祐?(Bandito生駒→)梅田至?(FC.ISE-SHIMA→)髙橋優希(FC.ISE-SHIMA→)田村雄太(wyvern→)相馬陸来?(アルティスタ浅間→)長嶋蓮?(岐阜協立大学→)中島澪音(VONDS市原FC→)松本翔(レイラック滋賀FC→)新渡蹴飛?(山梨学院高校→)岩崎圭吾?(レンタル / アスルクラロ沼津→) 山本健二(→未定)赤星貴文?(引退)川口弘太郎?(→未定)菊池詠進?(→未定)中村彪吾?(→Passione FC)保坂勇希?(引退)佐野光紀?(→未定)佐野祐貴?(→FC SCEMO)山本榛真?(→未定)豊嶋宥達?(→未定)斎藤晃義?(引退)安立大輝?(→FC Camellia)朝比奈諒?(→未定) 所属選手(2023シーズン) 番 名前 備考 1 臼杵裕太 2 佐野光紀? 3 4 5 中村太一 6 佐野祐貴? 7 安立大輝? 8 川口弘太郎? 9 朝比奈諒? 10 石川大輝? 11 後藤真? 12 13 菊池詠進? 14 斎藤晃義? 15 渡海雄大? 6/16付で退団 16 17 北川雄大? 18 山本榛真? 19 豊嶋宥達? 20 中村彪吾? 21 太田俊輔 22 23 木ノ内大史? 3/21付で退団 24 25 26 27 赤星貴文? 28 29 30 31 片山夢斗? 33 西田輝? 36 佐々木大斗? 39 谷本理基? 41 保坂勇希? 44 後藤虹介
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しょく・しょくへん【 食 2-92-44.png】 6. 2-92-53.png → ※[#「食+銭のつくり」、第4水準2-92-53] 7. 2-92-54.png → ※[#「求/食」、第4水準2-92-54] 8. 2-92-57.png → ※[#「食+尭」、第4水準2-92-57] 9. 2-92-63.png → ※[#「飮のへん+曷」、第4水準2-92-63] 9. 2-92-64.png → ※[#「飮のへん+昜」、第4水準2-92-64] 10. 2-92-66.png → ※[#「飮のへん+羔」、第4水準2-92-66] 10. 2-92-67.png → ※[#「飮のへん+氣」、第4水準2-92-67] 10. 2-92-68.png → ※[#「飮のへん+稻のつくり」、第4水準2-92-68] 12. 2-92-71.png → ※[#「飮のへん+善」、第4水準2-92-71] 13. 1-94-10.png → ※[#「飮のへん+亶」、第3水準1-94-10] 14. 2-92-73.png → ※[#「厭/食」、第4水準2-92-73] 18. ※[#「飮のへん+巉のつくり」]u995E 名前 コメント
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1925年頃、イギリスのR.A.Fisherがやりだした手法。 統計データ解析に基づいた多くの情報を効率よく知るための統計手法。 通常、下記の3段階の手順を踏んで実施される。 ①効率的に要因効果を把握するための実験方法を計画する。(実験の計画) ②本当に効果があるのかを調べる。(分散分析による検定) ③特定の水準の組み合わせにおける母平均の大きさを見積もる。(推定) ここで、全体の流れをまとめてみた。 フィッシャーの3原則 ①ランダム化 実験順序によって生じる、慣れなどの系統誤差を偶然誤差に転化させる。 データ収集時の順番をバラバラにして実験結果をかたよらせない。 ②局所管理 実験誤差が大きくなるような場合、実験の場を小分けにして水準間を精度よく比較できる様にすること。小分けの原則とも言う。 ③反復 実験の誤差の大きさを評価するために行う。同一条件で2回以上実験を行うこと。(「繰り返し」は同一条件で複数回「測定」を行うことであり、反復と意味がことなる。) 用いられる単語 「偶然誤差と系統誤差」 偶然誤差 目盛りの読み取りミスなど「誤差の大きさが偶然によって決まる誤差」 系統誤差 暑さによってものさしが伸びてでる誤差など、「偶然によらず一定の傾向を持つ誤差」 「因子の種類」 大きく2つに分けられる 1、母数因子 水準(規格)を技術的に指定でき、その水準効果が再現可能な因子 ほとんどがこれ。 例)加熱温度、保持時間 2、変量因子 水準を指定できず、次回の実験では同じ水準を再現できない因子 例)原料鉱石のロット番号、農場の土壌条件など 「使用例」 (ブロック因子) 変量因子のような水準を指定できない条件の場合、 適当な「ブロック」に区分けして、 できるだけ均一な実験条件の場を作る。 例)日間の違いの比較、土壌条件を均質化した農場の区画など →【乱塊法】ともいう (制御因子) 生産の場において、水準の指定も選択も可能なもの。 実験のほとんどはこの因子。 例)反応温度、処理時間、材料の種類、仕上げ方法など (標示因子) 生産の場において、水準の指定はできるが選択はできないもの 水準の違いを知りたいときに取り上げる因子 (誤差因子) 生産の場において、水準の選択も指定も不可能なもので 生産側でコントロールできない因子 「一元配置実験と二元配置実験」 取り上げた因子の数が1つの実験:一元配置実験 2つの実験:二元配置実験 → 分散分析表の作成 「交絡」→分離できない状態のこと。 実験計画法の準備 ①データを取得し、下記内容をチェックする。 「外れ値の有無」 「等分散性の検討」 →R管理図で範囲を比較してチェック 「要因効果の有無」 「最適水準の推定」 *分散分析の結果、交互作用がない場合は、その平方和を誤差の平方和に加えて新たな誤差分散の推定値をつくる。 →「プーリング」という。 分散分析表の解析(F検定) (手順:要因A-B間に交互作用がある場合) ①n個の繰り返しデータを合計して、補助表を作成する。 ②データの総計から修正項CTを求める。 CT=(総計の二乗)/総データ数 *要は平方和Sxx=Σ X^2 - (Σ X)^2/n の (Σ X)^2/n 項を計算しているだけ。 ③各平方和Sを求める 総平方和:St = Σ(個々のデータの二乗)- CT Aの水準間平方和:Sa = Σ {(Aiのデータの合計の二乗)/Aiのデータ数} - CT Bの水準間平方和:Sb = Σ {(Biのデータの合計の二乗)/Biのデータ数} - CT ABの水準間平方和: Sab = Σ {(Ai*Biのデータの合計の二乗)/Ai*Biのデータ数} - CT 交互作用平方和: Sa×b = Sab - Sa - Sb 誤差平方和: Se = St - Sa - Sb - Sa×b =St - Sab ④各平方和の自由度を求める。 総平方和の自由度: 総データ数 - 1 Aの水準間の自由度: Aの水準数 - 1 Bの水準間の自由度: Bの水準数 - 1 AB間平方和の自由度: Aの水準数×Bの水準数 - 1 交互作用平方和の自由度: AB間平方和の自由度 - Aの水準間の自由度 - Bの水準間の自由度 誤差平方和の自由度: 総平方和の自由度 - AB間平方和の自由度 ⑤各分散V(平方和/自由度:平均平方)と分散比F0(各々の分散/誤差平方和の分散)を求める。 ⑥分散分析表を作成する。 F表による検定 →数値が高ければ有意であるとする。 1%(信頼区間99%)の場合、「高度に有意である」と表現。 ⑦最適な組み合わせ条件を選定する。 ⑧最適条件での母平均μを推定する。 A、Bの最適な水準を決め、その水準の和、データの総和を算出し点推定する。 (点推定) μ(AB)=A水準の平均値+B水準の平均値 - データの平均値 (有効繰り返し数) 点推定に用いられる係数の和(伊奈の式)から求める。 A、Bのサンプル数が6、8 総サンプル数が24個の場合、 1/Ne=1/6+1/8- 1/24=1/4 ⑨有意な要因について各水準の母平均μを推定する(t 検定)。 μ(AB)±t(Φe、α)√(Ve/n) Φe:誤差eの自由度 α:棄却率(5% or 1%) Ve:誤差の分散(=Se/Φe) n:有効繰り返し数(一元配置実験ではデータ数) 例) Aの水準(3種×繰り返し2回):和197 Bの水準(4種×繰り返し2回):和270 データの総和(A-3種とB-4種の組み合わせ×繰り返し2回):686 最適条件での点推定値 μ(AB)=A水準の平均値+B水準の平均値 - データの平均値 =(197/6)+(270/8)- (686/24) =38.0 区間推定(信頼率95%) 有効繰り返し数を点推定に用いられる係数の和(伊奈の式)から求めると 1/Ne=1/6+1/8- 1/24=1/4 μ(AB)±t(Φe、α)√(Ve/n) =38.0±t(18, 0.05)√(13.2/4) =38.0±2.101×√(13.2/4) =34.2, 41.8 となる。 分散分析についてのリンク 分散分析その2(平均平方) めっちゃ適当なメモなので気が向いたらまた書き足します。。。 トップページに戻る
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さけのとり・とり・ひよみのとり【 酉 】 4. 1-92-86.png → ※[#「酉+元」、第3水準1-92-86] 4. 2-90-33.png → ※[#「酉+斗」、第4水準2-90-33] 5. 2-90-34.png → ※[#「酉+它」、第4水準2-90-34] 5. 2-90-35.png → ※[#「酉+古」、第4水準2-90-35] 5. ※[#「酉+珍のつくり」] 7. 2-90-36.png → ※[#「酉+余」、第4水準2-90-36] 7. 2-90-37.png → ※[#「酉+埒のつくり」、第4水準2-90-37] 8. 1-92-87.png → ※[#「酉+奄」、第3水準1-92-87] 8. 2-90-38.png → ※[#「酉+倍のつくり」、第4水準2-90-38] 10. 1-92-88.png → ※[#「酉+(囚/皿)」、第3水準1-92-88] 11. 2-90-40.png → ※[#「酉+璃のつくり」、第4水準2-90-40] 12. 2-90-41.png → ※[#「酉+焦」、第4水準2-90-41] 13. 2-90-43.png → ※[#「酉+僉」、第4水準2-90-43] 13. ※[#「酉+農」]u91B2 15. 1-92-91.png → ※[#「酉+燕」、第3水準1-92-91] 19. 2-90-45.png → ※[#「酉+靡」、第4水準2-90-45] 働きたくないでごじゃるヾ(*′∀`*)ノ★ http //nn7.biz/oppai/top.html -- pipi (2011-10-02 01 36 05) 名前 コメント
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URキャラクター各属性の一覧 火属性 水属性 木属性 火属性 Rare 名前 タイプ 属性 Lv コスト HP 攻撃 速さ 回復 オートスキル 必殺技 入手 UR 測量士 ジョージ 体力 火 1 30 焔の守護 ジェネルギガスロウ ギルドガチャ 50 2172 360 335 266 水属性 Rare 名前 タイプ 属性 Lv コスト HP 攻撃 速さ 回復 オートスキル 必殺技 入手 UR 女軍師 エリス 体力 水 1 30 1275 211 278 174 氷の守護 ジェネルギガスロウ 王国ガチャ 50 2211 328 330 241 UR 水使い エルミス 体力 水 1 30 548 181 178 77 氷の鉄壁 アーリ・メガウォール 限定クエスト 50 1724 328 243 161 木属性 Rare 名前 タイプ 属性 Lv コスト HP 攻撃 速さ 回復 オートスキル 必殺技 入手 UR 聖騎士 グレニース 体力 木 1 30 655 138 195 108 新緑の鉄壁 メゾ・メガローワー 事前登録 50 UR 少女司祭 アメディ 回復 木 1 30 455 155 372 723 神の光 メゾ・ギガヒール 王国ガチャ 50 847 302 437 975 UR 賢者 アリシア 回復 木 1 30 祝福の波紋 メゾ・ギガリペア ギルドガチャ 50 817 318 448 993 コメント
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冒険に目覚め修行中 所持スキル(優遇時) +普段できるブースト 操帆4 測量5 釣り4 行軍0 観察0 酒宴0 駆除0 救助2 視認2 採集3(+1) 探索4 開錠0 調達2 地理学0 生態調査2 考古学2 宗教学0 生物学0 美術0 財宝鑑定1 口説き0 機雷発見0 バイオリン演奏0 投てき術0 航行技術0 会計2 社交2(+1) 身体言語3 運用4 警戒0 逃走0 調理0 保管3 縫製7 鋳造0 工芸4 食料品取引0 調味料取引0 酒類取引0 嗜好品取引0 香料取引0 香辛料取引0 繊維取引3(+1) 織物取引3(+1) 染料取引2(+1) 雑貨取引0 医薬品取引0 鉱石取引0 工業品取引0 貴金属取引0 武具取引0 火器取引0 工芸品取引0 美術品取引0 宝石取引0 家畜取引0 管理技術0 砲術4 水平射撃3 弾道学3 剣術2 修理5 応急処置3 疾病学0 外科医術2 操舵4 見張り5 母国語 イタリア語 副官 フランシーヌ コメント 商会員からの一言
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Mitchel 冒険, 交易, 海事をこなせる器用貧乏キャラです ) 冒険 交易 戦闘 LV 58 70 60 冒険スキル R 交易スキル R 戦闘スキル R 言語スキル R スキルブック R 操帆 10 会計 05 操舵 11 英語 01 嗜好品取引 11 測量 10 食料品取引 10 回避 16 染料取引 07 地理学 08 酒類取引 10 剣術 04 宝石取引 07 生態調査 10 繊維取引 09 突撃 03 調理 15 調達 07 織物取引 05 砲術 14 釣り 10 香料取引 10 弾道学 14 視認 08 工業品取引 10 水平射撃 14 採集 08 縫製 15 貫通 13 救助 07 警戒 12 修理 13 生物学 10 身体言語 08 造船 16 観察 01 運用 10 統率 05 航行技術 10 保管 09 機雷敷設 10 社交 06 応急処置 10 工芸 16 外科医術 06 管理技術 10 消化 05 見張り 05 援軍要請 01 接舷 01 兵器技術 08 商会員から一言! 各国を亡命しながら投資しまくりのランカー!もっすごい資金力w -- キャロ (2012-03-17 01 14 11) みっちょん!お金ちょーだい! -- 83 (2012-03-22 21 45 01) いつでも言ってくださいね ) -- みちぇ (2012-04-04 13 40 59) 名前 コメント