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gcprojectのページです! ここでは、psp・wii・ps3・dsなどの、改造する方法を、 紹介しているページです。 実行は、自己責任で行ってください! それでは、良い改造ライフを! 改造に関する、質問はメールでお願いします。 pokemon_riku2009@yahoo.co.jp です。
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\documentclass[11pt,a4paper,fleqn]{jsarticle} \usepackage{amsmath,amssymb,amscd} \usepackage{bm} \usepackage{graphicx} \usepackage{ascmac} \usepackage{cases} \setlength{\textwidth}{\fullwidth} \setlength{\textheight}{40\baselineskip} \addtolength{\textheight}{\topskip} \setlength{\voffset}{-0.2in} \setlength{\topmargin}{0pt} \setlength{\headheight}{0pt} \setlength{\headsep}{0pt} %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 数式と図の連番 \makeatletter \renewcommand{\theequation}{ \thesection.\arabic{equation} } \@addtoreset{equation}{section} \renewcommand{\thefigure}{ \thesection.\arabic{figure} } \@addtoreset{figure}{section} \makeatother \DeclareMathOperator*{\maximize}{\mathrm{max}} \newcommand{\xx}{\mathbf{x}} \newcommand{\yy}{\mathbf{y}} \newcommand{\zz}{\mathbf{z}} \newcommand{\tht}{\mathbf{\theta}} \newcommand{\ps}{\mathbf{\psi}} %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 属性 \title{Pattern Recognition and Machine Learning 6.2.} \author{1G06Q117-5 園田 翔\thanks{早稲田大学理工学部電気・情報生命工学科 村田研究室4年}} \date{2009/6/8} %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ここから本文 \begin{document} \maketitle \section{Constructing Kernels} \begin{itembox}[l]{Kernel function} $ \begin{array}{c c c c c c c c c} k \mathcal{X} \times \mathcal{X} \to \mathbb{R}^N \times \mathbb{R}^N \to \mathbb{R} \\ \rotatebox[origin=c]{90}{$\in$} \rotatebox[origin=c]{90}{$\in$} \rotatebox[origin=c]{90}{$\in$} \\ (\xx,\xx ) \mapsto (\mathbf{\phi(x)}, \mathbf{\phi(x )}) \mapsto \sum_{i=1}^N \phi_i(\xx) \phi_i(\xx ) = \langle \mathbf{\phi(x)},\mathbf{\phi(x )}\rangle_f \end{array} $ \end{itembox} \subsection{how to construct valid kernel functions} \begin{itembox}[l]{to construct valid kernel functions} \begin{enumerate} \item to choose a feature space mapping $ \phi(\xx) $. \item to construct $k(\xx,\yy)$ and find certain $\phi(\xx)$ \item to see if the Gram Matrices $\mathbf{K}_{ij} = k(\xx_i, \xx_j)$ for all possible $ \{ \xx_n \} $ are positive semidefinite. (necessary and sufficient condition, Shawe-Taylor and Cristianini, 2004) \item to build a kernel out of simpler ones. \end{enumerate} \end{itembox} Rem. We require that a kernel $k(\xx,\xx )$ \begin{itemize} \item be symmetric and positive semidefinite \item expresses the appropriate form of similarity between $\xx$ and $\xx $ \end{itemize} \begin{figure}[h] \begin{minipage}{0.3\hsize} \begin{center} \includegraphics{Figure6_1a.eps} \end{center} \caption{Figure6.1a} \end{minipage} \begin{minipage}{0.3\hsize} \begin{center} \includegraphics{Figure6_1b.eps} \end{center} \caption{Figure6.1b} \end{minipage} \begin{minipage}{0.3\hsize} \begin{center} \includegraphics{Figure6_1c.eps} \end{center} \caption{Figure6.1c} \end{minipage} \end{figure} \begin{figure}[h] \begin{minipage}{0.3\hsize} \begin{center} \includegraphics{Figure6_1d.eps} \end{center} \caption{Figure6.1d} \end{minipage} \begin{minipage}{0.3\hsize} \begin{center} \includegraphics{Figure6_1e.eps} \end{center} \caption{Figure6.1e} \end{minipage} \begin{minipage}{0.3\hsize} \begin{center} \includegraphics{Figure6_1f.eps} \end{center} \caption{Figure6.1f} \end{minipage} \end{figure} \begin{figure}[h] \begin{minipage}{0.31\hsize} \begin{center} \includegraphics[width=5cm, trim=60 60 60 60]{kpoly.eps} \end{center} \caption{monomial kernel} \end{minipage} \begin{minipage}{0.31\hsize} \begin{center} \includegraphics[width=5cm, trim=60 60 50 60]{kgauss.eps} \end{center} \caption{gaussiann kernel} \end{minipage} \begin{minipage}{0.31\hsize} \begin{center} \includegraphics[width=5cm, trim=60 60 60 60]{ksig.eps} \end{center} \caption{logistic sigmoid kernel} \end{minipage} \end{figure} \begin{itembox}[l]{ the followings are valid kernels.} Given $k_1(\xx,\xx ),k_2(\xx,\xx )$ to be valid, \begin{align} k(\xx,\xx ) = f(\xx) k_1(\xx,\xx ) f(\xx ) \quad \mbox{( $f$ function )} \label{eq ff} \\ k(\xx,\xx ) = c k_1(\xx,\xx ) \quad \mbox{( c positive constant )} \\ k(\xx,\xx ) = k_1(\xx,\xx ) + k_2(\xx,\xx ) \\ k(\xx,\xx ) = k_1(\xx,\xx ) k_2(\xx,\xx ) \\ k(\xx,\xx ) = q(k_1(\xx,\xx )) \quad \mbox{( q polynomial with nonnegatibe coefficients )} \\ k(\xx,\xx ) = \exp(k_1(\xx,\xx )) \label{eq exp} \\ k(\xx,\xx ) = k_3(\mathbf{\phi}(\xx),\mathbf{\phi}(\xx )) \quad \mbox{( $\mathbf{\phi}(\xx) \in \mathbb{R}^N$, $k_3(\xx,\xx )$ is a valid kernel in $\mathbb{R}^N$)} \\ k(\xx,\xx ) = \xx^\mathrm{T} \mathbf{A} \xx \quad \mbox{( } \xx \in \mathbb{R}^M, \mathbf{A} \mbox{ sym. pos. semidef. )} \\ k(\xx,\xx ) = k_a(\xx_a,\xx_a ) + k_b(\xx_b,\xx_b ) \quad \mbox{( } \xx = (\xx_a,\xx_b) \mbox{ )} \\ k(\xx,\xx ) = k_a(\xx_a,\xx_a ) k_b(\xx_b,\xx_b ) \label{eq fl} \end{align} \end{itembox} \subsection*{Proofs} %ここに証明を書く(特にexp(k)) \begin{itemize} \item[\ref{eq exp}] \end{itemize} %%% polynomial %%% \subsection*{Ex1. Polynomial kernel} \begin{itembox}[l]{Polynomial kernel} $\xx,\xx \in \mathbb{R}^N$, $c 0$ \begin{eqnarray} k(\xx,\xx ) = (\xx^\mathrm{T} \xx )^M \label{eq hom} \\ % homogeneous polynomial k(\xx,\xx ) = (\xx^\mathrm{T} \xx +c)^M \label{eq all} \end{eqnarray} \end{itembox} \begin{itemize} \item (\ref{eq hom}) contains all monomials order M. \item Whereas (\ref{eq all}) contains all terms up to degree M. \item If $\xx$ and $\xx $ are two images, it represents a particular weighted sum of products of M pixels in the $\xx$ with M pixels in the $\xx $. \end{itemize} %(それぞれ同次式,多項式になっていることを確認) %(画像の例が本当に類似度を表しているのか確認) %%% Gaussian %%% \subsection*{Ex2. Gaussian kernel} \begin{itembox}[l]{Gaussian kernel} $\xx,\xx \in \mathbb{R}^N$ \begin{eqnarray} k(\xx,\xx ) = \exp \left( -\frac{\| \xx - \xx \|^2}{2 \sigma^2} \right) \\ = \exp \left( -\frac{\xx^\mathrm{T} \xx + (\xx )^\mathrm{T} \xx - 2 \xx^\mathrm{T} \xx }{2 \sigma^2} \right) \end{eqnarray} $\kappa(\xx,\xx )$ nonlinear kernel \begin{equation} k(\xx,\xx ) = \exp \left( -\frac{\kappa(\xx,\xx) + \kappa(\xx ,\xx )-2\kappa(\xx,\xx )}{2 \sigma^2} \right) \end{equation} \end{itembox} %演習問題(R^n上のガウスカーネルを無限次元の内積として表現する。) %(それでなんの類似度を表しているのか) %%% over sets %%% \subsection*{Ex3. Kernels over graphs, sets, strings and text documents.} \begin{itembox}[l]{The kernel defined over sets} $D$ fixed set \\ $A_1, A_2 \subset D$ \begin{equation} k(A_1,A_2) = 2^{|A_1 \cap A_2|} \end{equation} where $|A|$ denotes the number of elements in $A$ \end{itembox} \begin{itemize} \item Kernels can be defined over graphs, sets, strings and text documents. \end{itemize} %演習問題(カーネルの確認) %%% generative and discriminative %%% \subsection*{Ex4. Kernels from probabilistic generative models} \begin{itemize} \item Generative models can deal naturally with missing data, \par and in the case of HMMs it can handle sequences of varying length. \item Whereas Discriminative models generally give BETTER performance. \item In order to combine two approaches, we define a kernel using a generatibe model, and apply the kernel in a discriminative approach. \end{itemize} \begin{itembox}[l]{The kernel defined over sets} $p(\xx)$ generative model \begin{equation} k(\xx,\xx ) = p(\xx)p(\xx ) \label{eq pg1} \end{equation} $p(i)$ positive weighting coefficients, or latent variable (\S 9.2) \\ $p(\mathbf{z})$ weighting coefficients for continuous latent variable \begin{eqnarray} k(\xx,\xx ) = \sum_i p(\xx|i)p(\xx |i)p(i) \label{eq pg2} \\ \xrightarrow[i\to\infty]{} \int p(\xx|\mathbf{z})p(\xx |\mathbf{z})p(\mathbf{z}) d \mathbf{z} \label{eq pg3} \end{eqnarray} HMM (\S 13.2) \\ $\mathbf{X}=\{ \xx_1,\cdots,\xx_L \}$ input data consists of ordered sequences. \\ $\mathbf{Z}=\{\zz_1,\cdots,\zz_L \}$ corresponding sequence of hidden states. \begin{equation} k(\mathbf{X},\mathbf{X} ) = \sum_\mathbf{Z} p(\mathbf{X}|\mathbf{Z})p(\mathbf{X} |\mathbf{Z})p(\mathbf{Z}) \label{eq pg4} \end{equation} \end{itembox} \begin{itemize} \item (\ref{eq pg1}) represents that $\xx$ and $\xx $ are similar if they have high probabilities. \item (\ref{eq pg2}) is equivalent, if normalized, to a mixture distribution. \item A popular generative model for sequences is the HMM, which expresses the distribution $p(\mathbf{X})$ as a marginalization over $\mathbf{Z}$. \item (\ref{eq pg4}) measures the similarity of two sequences. \end{itemize} %%% Fisher %%% \subsection*{Ex5. Fisher kernel} \begin{itembox}[l]{Fisher kernel} $p(\xx|\mathbf{\theta})$ $\mathbf{\theta}$-parametrized generative model \\ Fisher score \begin{equation} \mathbf{g(\theta,x)} = \nabla_\mathbf{\theta} \ln p(\xx|\mathbf{\theta}) \end{equation} Fisher information matrix \begin{eqnarray} \mathbf{F} = \mathbb{E}_\xx \left[ \mathbf{g(\theta,x)} \mathbf{g(\theta,x)}^\mathrm{T} \right] \\ = \int \begin{pmatrix} \frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_1}\frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_1} \cdots \frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_1}\frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_P} \\ \vdots \ddots \vdots \\ \frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_P}\frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_1} \cdots \frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_P}\frac{\partial \ln p(\xx|\mathbf{\theta})}{\partial \theta_P} \end{pmatrix} p(\xx|\mathbf{\theta}) d \xx \end{eqnarray} Fisher kernel \begin{equation} k(\xx,\xx ) = \mathbf{g(\theta,x)}^\mathrm{T} \mathbf{F}^{-1} \mathbf{g(\theta,x )} \end{equation} \end{itembox} \begin{itemize} \item It measures the similarity between $\xx$ and $\xx $ induced by the generative model $p(\xx|\mathbf{\theta})$. \item It can be motivated from the perspective of information geometry.(Amari, 1998) \item form-invariant under a nonlinear re-parametrization $\mathbf{\theta} \to \mathbf{\psi(\theta)}$ %演習問題(変換不変を導く) [Proof.] \\ Let $f(\tht) = \ln p(\xx|\tht)$, $ \widetilde{f}(\ps(\tht)) =f(\tht) $ \begin{equation} \mathbf{g}(\tht,\xx) = \frac{\partial f(\tht)}{\partial \tht} = \frac{\partial \widetilde{f}(\ps(\tht))}{\partial \tht} = \mathcal{J} \mathbf{h}(\ps,\xx) \quad \left( \mathcal{J} = \left( \frac{\partial \ps }{\partial \tht} \right)^\mathrm{T}, \mathbf{h}(\ps,\xx) =\frac{\partial \widetilde{f}(\ps)}{\partial \ps}\right) \end{equation} Therefore, \begin{eqnarray} \mathbf{F} = \mathbb{E}_\xx [ \mathbf{g}(\tht,\xx) \mathbf{g}(\tht,\xx )^\mathrm{T} ] \\ = \mathbb{E}_\xx [\mathcal{J} \mathbf{h}(\ps,\xx) \mathbf{h}(\ps,\xx )^\mathrm{T}\mathcal{J}^\mathrm{T}] \\ = \mathcal{J} \mathbb{E}_\xx [ \mathbf{h}(\ps,\xx) \mathbf{h}(\ps,\xx )^\mathrm{T}]\mathcal{J}^\mathrm{T} \end{eqnarray} Then, \begin{eqnarray} \mathbf{g}(\tht,\xx)^\mathrm{T} \mathbf{F}^{-1} \mathbf{g}(\tht,\xx ) = \mathbf{h}(\ps,\xx)^\mathrm{T} \mathcal{J}^\mathrm{T} \left( \mathcal{J}^\mathrm{T} \right)^\mathrm{-1} \left( \mathbb{E}_\xx [ \mathbf{h}(\ps,\xx) \mathbf{h}(\ps,\xx )^\mathrm{T}] \right)^\mathrm{-1} \mathcal{J}^\mathrm{-1} \mathcal{J} \mathbf{h}(\ps,\xx ) \\ = \mathbf{h}(\ps,\xx)^\mathrm{T} \left( \mathbb{E}_\xx [ \mathbf{h}(\ps,\xx) \mathbf{h}(\ps,\xx )^\mathrm{T}] \right)^\mathrm{-1} \mathbf{h}(\ps,\xx ) \end{eqnarray} Q.E.D. \item In practice, we substitute the sample average for the proper $\mathbf{F}$. \begin{equation} \mathbf{F} \simeq \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N \mathbf{g(\theta,x_n)} \mathbf{g(\theta,x_n)}^\mathrm{T} \end{equation} This is the covariance matrix of the Fisher scores. Thus the kernel corresponds to a whitening of these scores. % この近似はどうして成り立つのか \item or, more simply replace $\mathbf{F} \to \mathbf{I}$. This is NO MORE form-invariant. \item Fisher kernels applied to document retrieval.(Hofmann, 2000) \end{itemize} %%% Sigmoidal %%% \subsection*{Ex6. Sigmoidal kernel} \begin{itembox}[l]{Sigmoidal kernel} \vspace{-\baselineskip} % 数式だけのitemboxは一行下がってしまうので上げる \begin{equation} k(\xx,\xx ) = \tanh(a \xx^\mathrm{T} \xx + b) \end{equation} \end{itembox} \begin{itemize} \item This is NOT positive semidefinite in general. \item superficial resemblances between SVMs and NNs. \item some Baysian NNs have deeper links to kernel methods. (\S 6.4.7) \end{itemize} \end{document}
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メンバー一覧>本部メンバー一覧>Akkiuz@にこみゅP(Voc.) 名前:Akkiuz@にこみゅP(Voc.) 性別:♂ 役職:創作側 NicoMusicProject リーダー NicoMusicProject_本部 管理人 NicoMusicProject_ピアプロ支部 副管理人 概要 主に作詞・作曲を担当。ピストンコラージュ愛用(?) 最近は歌ってみたも挑戦中。 にこみゅPとは NicoMusicProject(にこみゅーじっくぷろじぇくと)を略してNMP-にこみゅPとなった。(椿音想空菜的解釈 ちなみに9瓜Pが命名したという設定。 製作履歴 twilight memory【紅白UTA合戦2010紅組】 作詞/作曲/編曲 担当 毒花束【紅白UTA合戦2010白組】 作詞 担当
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C/C++言語でのプログラミングについてのHOWTO/FAQ集。 対象とする開発環境はGNU GCC(Linux, Cygwin, MinGW)、Borland C、Microsoft Visual Studio 6.0/2005/2008 など。 目次 インラインアセンブリコードを記述する[GCC] 記述したマクロが正しいか検証する[GCC] アセンブリコードを出力する[GCC] VC++用のDLLをCygwinで使う Qt Open Source Edition for C++/Windows 4.4.0をCygwinのGCCでリンクする[Cygwin] コンパイルができない[GCC][Cygwin][Linux]エラーメッセージ中に"undefined reference to `xxxx'"とある場合 インラインアセンブリコードを記述する[GCC] 例えばx86系のCPU(IA-32アーキテクチャ)においてクロックのカウント値を得るには次のようにする. unsigned int ch = 0; unsinged int cl = 0; __asm__ __volatile__ ("rdtsc" "=a" (cl), "=d" (ch)); "rdtsc"はクロックカウント値をeaxレジスタにロードする命令("ReaD Time Stamp Counter"). "=a" (cl) は直前の命令の結果として得られたeaxレジスタの値を変数clに代入することを指示する.同様に "=d" (ch) はedxレジスタの値を変数chに代入することを支持する.この"=a"は大文字で"=A"と書くと意味が変わってしまうので注意("=A"だとeaxとedxを同時に読み出し,64 bit整数に代入することになる.IA-32において32bit整数を指定していた場合は暗黙のうちにedxの内容が捨てられ,eaxの内容が代入される). 参照 GCC Online Documentation (info gcc), "5.36.4 Constraints for Particular Machines" "Intel64 and IA-32 Architectures Software Developer’s Manual Volume 2B Instruction Set Reference, N-Z" 記述したマクロが正しいか検証する[GCC] 次のようにして,ソースファイル(test.cとする)中のマクロを展開した段階の ソースコードを出力して確認する. gcc -E test.c test_tmp.c 出力はファイルtest_tmp.cに書き込まれる. アセンブリコードを出力する[GCC] 次のように-Sオプションを指定してgccを実行する. gcc -S test.c 出力は新たなファイルtest.sに書き込まれる. VC++用のDLLをCygwinで使う 前提 シンボルが除去(strip)されていないDLLもしくはそのためのインポートライブラリがあること。 VC++用のインポートライブラリをxxxx.libとすると、次の手順により、Cygwin用のインポートライブラリを作成できる。 echo EXPORTS xxxx.def nm xxxx.lib | sed -n -e"s/.* T _//p" xxxx.def dlltool --kill-at --def xxxx.def --dllname xxxx.dll --output-lib libxxxx.a オプション"--kill-at"が必要となるのはDLL中の関数が宣言されているヘッダファイルに,次のように__stdcallもしくはAPIENTRYが付いた関数宣言, DllExport int __stdcall SomeDll_DoSomething(); or DllExport int APIENTRY SomeDll_AnotherFunc(); がある場合である. この"--kill-at"がない場合,DLLを使用するプログラムとインポートライブラリの静的リンクまでは行えるが,DLLとの動的リンクの際に失敗する(プログラムが起動中に異常終了し,エラーメッセージが出ないこともあるので注意が必要). "kill at"の意味通り,DLLへの参照(関数名の末尾)の"@n"が消される(nは引数の合計サイズ[byte]).ただし,インポートライブラリ中の関数名(シンボル)の末尾には"@"があり,これは消される対象でない(したがってnmコマンドが出力するシンボルには"@n"が付いている).この"@n"表現はWindows/VC++の仕様上,必要なものである. 参考文献 Charles Petzold, プログラミングWindows第5版,アスキー(DLLの仕様はWindows98/NT4.0の頃から基本的には変わっていないので古い版にも同様の記述があるはず) Qt Open Source Edition for C++/Windows 4.4.0をCygwinのGCCでリンクする[Cygwin] Qtのインストール先のディレクトリをC \Qt\として説明する. (インストール先がこれと異なる場合は,適宜下記の説明中の該当部分を置き換えること) 1. Qtをインストールする.MinGWのインストール先についてのQtインストーラからの問い合わせ/警告は無視してよい 2. QtのツールがあるディレクトリへのパスC \Qt\4.4.0\binを環境変数PATHに追加する 3. 次のファイル C \Qt\4.4.0\mkspecs\default\qmake.conf の以下の行 QMAKE_MOC = $ $[QT_INSTALL_BINS]$${DIR_SEPARATOR}moc.exe QMAKE_UIC = $ $[QT_INSTALL_BINS]$${DIR_SEPARATOR}uic.exe QMAKE_IDC = $ $[QT_INSTALL_BINS]$${DIR_SEPARATOR}idc.exe を次のように変更する. MYQTDIR = /cygdrive/c/Qt/4.4.0/bin QMAKE_CXXFLAGS += -mno-cygwin QMAKE_LFLAGS += -mno-cygwin QMAKE_MOC= $$MYQTDIR/moc.exe QMAKE_UIC= $$MYQTDIR/uic.exe QMAKE_IDC= $$MYQTDIR/idc.exe 4. qmakeを直接使わず,以下に示す,スクリプトファイルを用いる. これはqmakeが出力したMakefile中のパスの形式をMinGWの形式から,Cygwinの形式に変換するためのスクリプトである. #!/usr/bin/bash echo "calling qmake..." qmake $* /dev/null 2 1 || echo "Error occured in qmake Check your .pro file" # unique name to avoid overwriting another file with the same name TMPFILE="qmake_cyg_tmp_Makefile" echo "converting Makefiles..." for f in Makefile*;do cat $f |sed -e"s/\(C\|c\) [\/\\]/\/cygdrive\/c\//g" $TMPFILE; mv $TMPFILE $f; done rm -f $TMPFILE コンパイルができない[GCC][Cygwin][Linux] エラーメッセージ中に"undefined reference to `xxxx "とある場合 /cygdrive/c/DOCUME~1/Admin/LOCALS~1/Temp/cc668dxb.o test.c (.text+0x92) undefined reference to `_xxxx collect2 ld returned 1 exit status これを解決するには、関数xxxxが定義されているファイル、またはライブラリをGCCに対して指定する。 ライブラリ名が不明の場合、次のコマンド行により検索する(シェルがBash、かつ関数名がxxxxとする)。 for f in /usr/lib/*.a; do nm $f|grep "T .*xxxx" echo Found in $f; done 典型的な結果は次のようになる。 00000310 T _xxxx Found in /usr/lib/libyyyy.a ここで"Found in "の右側が、関数xxxxを定義しているライブラリへのパスである。見つかったライブラリ名をlibyyyy.aとすると、GCCのコマンド行に指定すべきオプションは-lyyyyである gcc -o test test.c -lyyyy
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メンバー一覧>本部メンバー>椿音想空菜 名前:椿音想空菜@9瓜P(キュアドリーム♪) 読み:つばきねそらな@きゅうりぴー 性別:♀ 役職:創作側 NicoMusicProject 副リーダー NicoMusicProject_本部 副管理人 NicoMusicProject_ニコニコミュニティ支部 管理人 NicoMusicProject_ピアプロ支部 管理人 概要 主に調教と動画を担当。UTAUを所持。1月中にVOCALOID導入…らしい。 瓜音ウリの中の人をやっていたり、友人の音源を作っていたりする。 色んなことに挑戦しようとして自分の首を絞めているので「ドM」と思われがちだが、実際には「S」に分類される。 両声類目指し中。 9瓜P(きゅうりぴー)とは 重音テトコミュニコ生『テト瓜配信』にて「瓜音ウリ...?」とコメント、 ↑の次回配信にてコメ番9より瓜音ウリをコメントで作り上げていこうとし、最終的には瓜音ウリ中の人になった人。 ニコ生にて瓜ウリPが「9瓜?」といったことから9瓜Pと名付けられた。(当時実績無し) ちなみにきゅうりぴーの読みは9瓜P本人の勝手な解釈。 製作経験 twilight memory【紅白UTA合戦2010紅組】 桃音モモ調声/動画/うp 担当 毒花束【紅白UTA合戦2010白組】 MIX/エンコード 担当
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O-Z O-ZO P Q RRAMマウントシステム SSD規格 SDIO SDメモリーカード SIP TTOKYO U VVICS WWGS84 X Y Z O P Q R RAMマウントシステム あらゆるPDAに対応する車載ベースキットの販売元 訴訟大国米国産だけあって色んな意味で強力 以下紹介記事ヨリ RAMマウントシステムは独創的なボールとソケットを使用したマウンティングシステムです。米国製で非常に丈夫なヘビーデューティ仕様で、耐久性も高く、大切な機器をしっかりと保護し固定します。取付のベースとなる部分も、Uボルトやクランプ、吸盤など種類が多く、自動車・オートバイ・航空機・ボート・トラックなどの乗り物はもちろん、住宅内やオフィスなど、 いろいろな場所へも取付が可能です。 RAMマウントシステムは軽量で丈夫な耐腐食性の高いMarine gradeのアルミニウムをパウダーコート仕上げで作られています(プラスチック製のパーツを除く)。米国特許庁にもその性能が認められている製品で、軍用としても採用されている一流品です。 S SD規格 SDメモリーカードは、1999年8月25日、松下電器産業、サンディスク、東芝による共同開発規格として発表。 2000年1月7日には関連団体であるSDアソシエーション (SD Association, SDA) が設立された。 開発3社には旧型メモリーカード規格においてコンパクトフラッシュ陣営の雄であったサンディスクとスマートメディア陣営の雄であった東芝の名が並んでおり、両者が手を組む形となっている。 SD規格で使われているロゴタイプは、1990年代前半に東芝が開発し、ソニー・フィリップス陣営の対抗規格に競り勝つ形でDVDの原型となった光ディスク「Super Density」のために製作されたものの転用である。このため、ロゴ中の「D」は光ディスクを図案化した印象が色濃くなっている。 なお公式には、SDメモリーカードにおける「SD」は「Secure Digital」の略とされている。 著作権保護規格CPRMにも対応している。 SDIO SDにはメモリーカード規格の他、SDIOと呼ばれるI/Oインターフェースを想定した規格もある。 日本ではSDIOカードとしてデータ通信用PHSカード、カメラ、無線LAN、Bluetoothモジュール等が市販されている。 SDメモリーカード SDメモリーカード SDメモリーカードはマルチメディアカード (MMC) に近い形状を持っており、SDメモリーカード用スロットではMMCも利用できるという上位互換性を持つ。 2005年10月現在で市販されているSDメモリーカードの最大容量は4GB。 ただし、デジタルカメラなどのSDメモリーカード対応機器にはFAT32に対応しているものが少なく、2GBとしてしか使えないことも多いので注意が必要となっている。 SDメモリーカードは扱いやすい大きさや形状、側面の誤消去防止用のプロテクトスイッチ、SD Music Initiative (Secure Digital Music Initiative, SDMI) 準拠の著作権保護機能など、家電などにおける幅広い用途を直接意識した機能が特徴。 これはソニーなどが推進するメモリースティック(1997年7月17日発表)と直接競合するものであった。 SIP Software Input Panel キーボードの無いPDA等での画面をタッチすることで 文字入力を可能にするツールの総称。 T TOKYO さ行の世界測地系と日本測地系を参照 U V VICS 出典 フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 道路交通情報通信システム(どうろこうつうじょうほうつうしんシステム、Vehicle Information and Communication System、略称VICS・ビックス)は、財団法人道路交通情報通信システムセンター(略称・VICSセンター)が収集、処理、編集した道路交通情報を通信・放送メディアによって送信し、カーナビゲーションなどの車載装置に文字や図形(地図など)として表示させるシステムである。高度道路交通システム(ITS)の一翼を担っている。 VICSによって提供される情報としては、渋滞情報、所要時間、事故・故障車・工事情報、速度規制・車線規制情報、駐車場の位置、駐車場・サービスエリア・パーキングエリアの満車・空車情報などがある。 情報提供のためには、次のような通信・放送メディアが利用される。 電波ビーコン 高速道路に設置された電波ビーコン(準マイクロ波:2499.7MHz)により、前方200km程度先までの高速道路の情報を提供。ビーコン数は全国で2,895基(2005年4月現在)。 光ビーコン 主要な一般道路に設置された光ビーコン(赤外線)により、前方30km程度先までの一般道の情報を提供。ビーコン数は全国で27,654箇所(2005年4月現在)。 FM多重放送 各地のNHK-FM放送の放送波に多重化して、都道府県単位の広域情報を提供。放送局数は基幹局53局、中継局465局(2005年4月現在) なお、路上の発信機は都市部周辺に限られている。また、NHK FMは月に2回、日曜深夜から月曜未明にかけて、機械の保守・点検のために放送を停止する。 NHKFMのFM文字多重放送は2007年3月に終了することになっているが、VICSに関しては今後も継続する。 W WGS84 さ行の世界測地系と日本測地系を参照 X Y Z