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●ＦＸ用語集（全部） ●ＦＸ用語 か∼こ 現地保証（げんちほしょう） 本邦ある外国為替公認銀行の本支店が海外にある非居住者に対して行う外貨又は円による保証を現地保証という。現地法人（出資比率２５％以上）が外国で外貨保証券を発行することに関連して、為替銀行が当該現地法人のために非居住者に保証する場合は、大蔵大臣への事前届出（不作為期間２０日）が必要であるが、それ以外のものについては自由である。
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A.C.PERCH'S 紅茶店 2009年01月14日 (水) 左はA.C.PERCH'S東京ブレンド、右はローズヒップ＆ハイビスカスハーブティ。 デンマーク王室のロイヤルファミリーにもこよなく愛される質の高い最高級紅茶専門店として、ヨーロッパでは最古の伝統を保っているA.C.パークス紅茶店。 当時から何トンもの紅茶を消費する紅茶王国イギリスで一般に飲まれていたのがティーバッグであることからわかるように、品質の低い紅茶の大量消費合戦が展開される中、デンマークでは限られた上流社会での貴重な飲み物として、紅茶が文化として根付いていきました。 世界的陶器店ロイヤルコペンハーゲンが創設されたのが、今から240年前のことですが、当初は王室専用の製陶所として美しい陶器を作り出していました。その豪華なティーセットのカップに注がれる何種類もの香りと異なったブレンドの緑茶や紅茶は、限られたサロンの中で熱心な愛飲家の欠くことのできない嗜みだったのです。 A.C.Perch’s Thehandelは、1835年からずっと同じ場所で変わらずに7世代の人々に愛されてきましたが、それは家族経営という形態でこそ成し遂げ得る、顧客との親密な関係と、脈々と継承されてきた伝統が確実にある証です。Perch家は1894年に現在のオーナーであるHincheldey家に後継を譲り、その後4代目のファミリーがA.C.Perch’s Thehandelを継いで現在に至っております。 170年の間、この事業をもっと大きく展開させないかとの引き合いは、デンマーク国内でも常にありましたが、Hincheldey家は顧客との親密な関係、品質の保持、美しい高貴な紅茶文化を壊すことなくバランスよく拡大化することに懸念をもち、A.C.Perch’s Thehandelは、クラウンプリンセス通りに倉庫と事務所を併せ持つ紅茶専門店として、一切の支店も持ちませんでした。 しかし、3年前世界で初めての凱旋店が渋谷区上原3丁目の井の頭通り交差点角にオープンしました。 このお店の店長さんは、デンマーク人の祖母を持つ岡田美里さんです。 デンマーク本店を訪ねた日本女性からのオファーに、Hincheldey家の人々がすぐさま答えを出し、170年の伝統から世界に出た初めての地として日本が選ばれたのは、日本が独特の茶道の文化と、お茶に対する造詣の深さを併せ持つ国であったからで、最高級の品質保持のために弛まない努力を続けてきたA.C.Perchの眼力に、岡田美里さんが叶ったとも言えるでしょう。 それは、巨大な商社との取引ではなく、デンマーク人のルーツを持つ岡田美里さん個人が、両国の文化の橋渡し役としてブランドに対する敬意と熱意を伝えたからではないでしょうか。 Dean＆Deluca各店舗や、楽天市場などでも購入できるようです。 A.C.PERCH'S 紅茶店にはバラが溢れています。 紅茶とローズの花束のセット販売もしており、女性ならきっと大きな喜びと幸せに心躍る贈り物でしょう。 岡田美里さんのおかげで、 デンマーク紅茶の美味しさを知ったお店A.C.PERCH'S。 紅茶がお好きな方なら一度は飲んでみて♪ 青森～北海道へ留守にするため、次回更新は週末にまとめて。 おいしいもの かなえキッチン ： ごはん日記 2009年01月
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●ＦＸ用語集（全部） ●ＦＸ用語 か∼こ 契約保証（けいやくほしょう） 輸出入取引の際に、相手方から保証金の積立を要求されることがあるが、その一つとして契約保証（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｂｏｎｄ）がある。輸出業者が相手方に対して輸出契約の確実な履行を保証させるために保証金を積立てるもので、そのほか入札保証おとび輸出貨物代金の返還保証（Ｒｅｆｕｎｄ ｂｏｎｄ）などがある。
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original (2019/05/14 付) Google 翻訳 (2019/05/23 付) # Improving the quality of the output #出力品質の向上 There are a variety of reasons you might not get good quality output from Tesseract. It s important to note that, unless you re using a very unusual font or a new language, retraining Tesseract is unlikely to help. あなたがTesseractから良い品質の出力を得られないかもしれない様々な理由があります。非常に珍しいフォントや新しい言語を使用しているのでない限り、Tesseractを再トレーニングしても助けになる可能性は低いことに注意することが重要です。 * Image processing * 画像処理 * Rescaling * 再調整 * Binarisation * 2値化 * Noise Removal * ノイズ除去 * Rotation / Deskewing * [回転/傾き補正](#回転 - 傾き補正) * Borders * 罫線 * Transparency / Alpha channel * [透明度/アルファチャンネル](#透明度 - アルファチャンネル) * Tools / Libraries * [ツール/ライブラリ](#tools - ライブラリ) * Examples * 例 * Page segmentation method * ページ分割方法 * Dictionaries, word lists, and patterns * 辞書、単語リスト、およびパターン * Still having problems? * まだ問題がありますか？ ## Image processing ## 画像処理 Tesseract does various image processing operations internally (using the Leptonica library) before doing the actual OCR. It generally does a very good job of this, but there will inevitably be cases where it isn t good enough, which can result in a significant reduction in accuracy. Tesseractは実際のOCRをする前に内部的に(Leptonicaライブラリを使って)様々な画像処理操作を行います。それは一般にこれの非常によい仕事をします、しかし、それが十分に良くない場合は必然的にあるでしょう、そしてそれは正確さのかなりの減少をもたらすことができます。 You can see how Tesseract has processed the image by using the configuration variable tessedit_write_images to true (or using configfile get.images) when running Tesseract. If the resulting tessinput.tif file looks problematic, try some of these image processing operations before passing the image to Tesseract. Tesseractの実行時に設定変数の tessedit_write_imagesをtrueに(またはconfigfileの get.imagesを使って)使うことでTesseractがどのように画像を処理したかを見ることができます。結果の tessinput.tifファイルに問題があると思われる場合は、Tesseractに画像を渡す前にこれらの画像処理操作のいくつかを試してみてください。 ### Inverting images ###反転画像 While tesseract version 3.05 (and older) handle inverted image (dark background and light text) without problem, for 4.x version use dark text on light background. tesseractバージョン3.05(およびそれ以前)は反転画像(暗い背景と明るいテキスト)を問題なく処理しますが、4.xバージョンでは明るい背景に暗いテキストを使用します。 ### Rescaling ###再スケーリング Tesseract works best on images which have a DPI of at least 300 dpi, so it may be beneficial to resize images. For more information see the FAQ. Tesseractは、少なくとも300 dpiのDPIを持つ画像に最適です。そのため、画像のサイズを変更すると効果的です。詳細については[FAQ]を参照してください(FAQ-Old#は最小のテキストサイズで、画面のテキストが読めない)。 "Willus Dotkom" made interesting test for Optimal image resolution with suggestion for optimal Height of capital letter in pixels. 「Willus Dotkom」は、最適な画像の解像度について、ピクセル単位の最適な大文字の高さを提案して、興味深いテストを行いました。 ### Binarisation ###二値化 This is converting an image to black and white. Tesseract does this internally (Otsu algorithm), but the result can be suboptimal, particularly if the page background is of uneven darkness. これは画像を白黒に変換しています。 Tesseractはこれを内部的に行います(Otsuアルゴリズム)が、特にページの背景が不均一な暗さの場合には、結果は最適とは言えません。 If you are not able to fix by better input image, you can try different algorithm. See ImageJ Auto Threshold (java) or OpenCV Image Thresholding (python) or scikit-image Thresholding documentation (python). あなたがより良い入力画像で修正することができない場合は、別のアルゴリズムを試すことができます。 ImageJ自動しきい値(java)またはOpenCV画像しきい値(python)を参照してください。またはscikit-image Thresholdingドキュメント(python)。 ### Noise Removal ###ノイズ除去 Noise is random variation of brightness or colour in an image, that can make the text of the image more difficult to read. Certain types of noise cannot be removed by Tesseract in the binarisation step, which can cause accuracy rates to drop. ノイズは、画像内の明るさや色のランダムな変動で、画像のテキストを読みにくくすることがあります。バイナリ化ステップでTesseractで特定の種類のノイズを除去することはできません。これにより、正解率が低下する可能性があります。 ### Rotation / Deskewing ###回転/傾き補正 A skewed image is when a page has been scanned when not straight. The quality of Tesseract s line segmentation reduces significantly if a page is too skewed, which severely impacts the quality of the OCR. To address this rotate the page image so that the text lines are horizontal. 画像が傾いていると、ページがまっすぐでないときにスキャンされたときに発生します。ページが歪んでいると、Tesseractのラインセグメンテーションの品質が大幅に低下します。これはOCRの品質に深刻な影響を与えます。これに対処するには、テキスト行が水平になるようにページ画像を回転させます。 ### Borders ###ボーダーズ #### Scanning border Removal ####スキャニングボーダー除去 Scanned pages often have dark borders around them. These can be erroneously picked up as extra characters, especially if they vary in shape and gradation. スキャンされたページは、その周囲に暗い縁があることがあります。特に形やグラデーションが異なる場合、これらは誤って余分な文字として認識される可能性があります。 #### Missing borders ####境界線がありません If you OCR just text area without any border, tesseract could have problems with it. See for some details in tesseract user forum#427 . You can easy add small border (e.g. 10 pt) with ImageMagick® 境界のないテキスト領域だけをOCRすると、tesseractに問題が生じる可能性があります。 [tesseractユーザーフォーラム](https //groups.google.com/forum/?utm_medium=email utm_source=footer#!msg/tesseract-ocr/v26a -RYPSOE / 2Sppq61GBwAJ)[https：//groups.google.com/forum/?utm_medium=email utm_source=footer#!msg] [https： //github.com/tesseract-ocr/tesseract/issues/427)あなたは簡単にImageMagick®で小さいボーダー(例えば10 pt)を追加することができます。 ` | ` convert 427-1.jpg -bordercolor White -border 10x10 427-1b.jpg 変換427-1.jpg - ボーダーカラーホワイト - ボーダー10x10 427-1b.jpg ` | ` ### Transparency / Alpha channel ###透明度/アルファチャンネル Some image formats (e.g. png) can have alpha-channel for providing transparency feature. いくつかの画像フォーマット(例えば、ｐｎｇ)は、透明度機能を提供するためにアルファチャンネルを有することができる。 Tesseract 3.0x expects that users remove alpha channel from image before using image in tesseract. This can done e.g. with ImageMagick command Tesseract 3.0xはユーザーがtesseractで画像を使用する前に画像からアルファチャンネルを削除することを期待しています。これはできます。 ImageMagickコマンドで： ` | ` convert input.png -alpha off output.png input.pngを変換します。alphaoff output.png ` | ` Tesseract 4.00 removes alpha channel with leptonica function pixRemoveAlpha() it removes alpha component by blending with white background. In some case (e.g. OCR of movie subtitles) this can lead to problems, so users would need to remove alpha channel (or pre-process image by inverting image colors) by themself. Tesseract 4.00はレプトニカ関数でアルファチャンネルを削除しますpixRemoveAlpha()アルファ線を削除してアルファコンポーネントを削除します。場合によっては(たとえば、[映画の字幕]のOCR(https //github.com/tesseract-ocr/tesseract/issues/2048#issuecomment-438015376))、問題が発生する可能性があるため、ユーザーはアルファチャンネルを削除する必要があります(または画像の色を反転させて画像を前処理します。 ### Tools / Libraries ###ツール/ライブラリ * Leptonica * レプトニカ * OpenCV * OpenCV * ScanTailor Advanced * ScanTailor Advanced * ImageMagick * ImageMagick * unpaper * unpaper * ImageJ * ImageJ * Gimp * Gimp * PRLib - Pre-Recognize Library with algorithms for improving OCR quality * PRLib - OCR品質を向上させるためのアルゴリズムを使用したライブラリの事前認識 ### Examples ###例 If you need an example how to improve image quality programmatically, have a look at this examples プログラムで画質を向上させる方法の例が必要な場合は、次の例を見てください。 * OpenCV - Rotation (Deskewing) - c++ example * [OpenCV - 回転(傾き補正)](http //felix.abecassis.me/2011/10/opencv-rotation- deskewing /) - c ++の例 * Fred s ImageMagick TEXTCLEANER - bash script for processing a scanned document of text to clean the text background. * FredのImageMagick TEXTCLEANER - テキストの背景をきれいにするためにスキャンしたテキストを処理するためのbashスクリプト。 * rotation_spacing.py - python script for automatic detection of rotation and line spacing of an image of text * rotation \ _spacing.py - テキストの画像の回転と行間の自動検出のためのpythonスクリプト * crop_morphology.py - Finding blocks of text in an image using Python, OpenCV and numpy * [crop \ _morphology.py](https //github.com/danvk/oldnyc / blob / master /ocr / tess / crop_morphology.py) - [Python、OpenCV、およびnumpyを使用して画像内のテキストブロックを見つけるhttp //www.danvk.org/2015/01/07/finding-blocks-of-text-in-an-image-using-python-opencv-and-numpy.html) * Credit card OCR with OpenCV and Python * OpenCVとPythonのクレジットカードOCR * noteshrink - python example how to clean up scans. Details in blog Compressing and enhancing hand-written notes. * noteshrink - Pythonのスキャン方法の例。詳細はブログ手書きノートの圧縮と拡張にあります。 * uproject text - python example how to recover perspective of image. Details in blog Unprojecting text with ellipses. * uproject text - pythonの例で画像の見方を回復します。詳細はブログ省略記号付きのテキストの投影解除をご覧ください。 * page_dewarp - python example for Text page dewarping using a "cubic sheet" model. Details in blog Page dewarping. * page_dewarp - "キュービックシート"モデルを使ったテキストページの歪み補正のpythonの例。詳細はブログPage dewarpingにあります。 ## Page segmentation method ##ページ分割方法 By default Tesseract expects a page of text when it segments an image. If you re just seeking to OCR a small region try a different segmentation mode, using the --psm argument. Note that adding a white border to text which is too tightly cropped may also help, see issue 398. デフォルトでは、Tesseractは画像を分割するときに1ページのテキストを期待します。小さな領域をOCRにしたいだけなら、 --psm引数を使って別のセグメンテーションモードを試してください。細く切り取られているテキストに白い枠線を追加すると効果的な場合があります。issue 398 -ocr / issues / detail？id = 398) To see a complete list of supported page segmentation modes, use tesseract -h. Here s the list as of 3.21 サポートされているページセグメンテーションモードの完全なリストを見るには tesseract -hを使ってください。これは3.21の時点でのリストです： ` | ` 0 Orientation and script detection (OSD) only. 0方向と文字検出(OSD)のみ。 1 Automatic page segmentation with OSD. 1 OSDによる自動ページセグメンテーション。 2 Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR. 2自動ページ分割。ただし、OSD、またはOCRはありません。 3 Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default) 3全自動ページセグメンテーション、OSDなし。 (デフォルト) 4 Assume a single column of text of variable sizes. 4可変サイズのテキストの1列を想定します。 5 Assume a single uniform block of vertically aligned text. 5垂直方向に配置されたテキストの単一の均一なブロックを仮定します。 6 Assume a single uniform block of text. 6一様なテキストブロックを仮定する。 7 Treat the image as a single text line. 7画像を1行のテキストとして扱います。 8 Treat the image as a single word. 8画像を一語として扱います。 9 Treat the image as a single word in a circle. 9画像を円の中の1単語として扱います。 10 Treat the image as a single character. 10画像を1文字として扱います。 11 Sparse text. Find as much text as possible in no particular order. 11スパーステキスト。特定の順序でできるだけ多くのテキストを見つけます。 12 Sparse text with OSD. 12 OSD付きのまばらなテキスト。 13 Raw line. Treat the image as a single text line, 13行。画像を1行のテキストとして扱う ` | ` ## Dictionaries, word lists, and patterns ##辞書、単語リスト、そしてパターン By default Tesseract is optimized to recognize sentences of words. If you re trying to recognize something else, like receipts, price lists, or codes, there are a few things you can do to improve the accuracy of your results, as well as double-checking that the appropriate segmentation method is selected. デフォルトでは、Tesseractは単語の文章を認識するように最適化されています。領収書、価格表、コードなど、他のものを認識しようとしている場合は、結果の精度を向上させるためにできることがいくつかあります。また、適切なsegmentation methodを確認します。ページ分割方法)が選択されています。 Disabling the dictionaries Tesseract uses should increase recognition if most of your text isn t dictionary words. They can be disabled by setting both of the configuration variables load_system_dawg and load_freq_dawg to false. Tesseractが使用する辞書を無効にすると、テキストの大部分が辞書の単語ではない場合、認識が向上します。それらは設定変数の load_system_dawgとload_freq_dawgの両方を falseに設定することで無効にできます。 It is also possible to add words to the word list Tesseract uses to help recognition, or to add common character patterns, which can further help to improve accuracy if you have a good idea of the sort of input you expect. This is explained in more detail in the Tesseract manual. 認識を助けるためにTesseractが使用する単語リストに単語を追加したり、一般的な文字パターンを追加することも可能です。これはTesseractマニュアルでより詳しく説明されています-データ)。 If you know you will only encounter a subset of the characters available in the language, such as only digits, you can use the tessedit_char_whitelist configuration variable. See the FAQ for an example. Note this feature is not supported in Tesseract 4. See here for a workaround. 数字だけのように、言語で利用可能な文字のサブセットのみに出会うことがわかっているなら、 tessedit_char_whitelist 設定変数を使うことができます。 例についてのFAQを参照してください。この機能はTesseract 4ではサポートされていません。回避策については[ここ](issues / 751#issuecomment-333904808)を参照してください。 ## Still having problems? ##まだ問題がありますか？ If you ve tried the above and are still getting low accuracy results, ask on the forum for help, ideally posting an example image. 上記の方法を試しても精度が低い結果が得られる場合は、フォーラムで質問する、理想的にはサンプル画像
https://w.atwiki.jp/snaker/pages/29.html
開発・設計職 勤務基礎とは 開発・設計職 勤務基礎とはsnakerが2009/05/09に開設したブログである。 メーカー、工場における開発研究職、設計職における基礎的な話題を取り上げている 新入社員・中堅社員の参考になるよう幅広く取り上げていく予定。 開発・設計職 勤務基礎の記事 現状の把握：データの収集 QCストーリ 誤差の種類 実験に対する基本姿勢 誤差とは 精度について 有効数字について 物理量の基本単位 測定と視差について タグ snaker ビジネス ブログ 仕事 品質 対策 記事 設計 課題 開発 開発のニュース 武田薬品と京大、ゲノム編集治療技術開発 筋肉の難病に - 日本経済新聞 高校生が食品スーパーと弁当開発…「自分たちが食べて」良いものや美味しい給食がテーマ 富山・高岡市 （富山テレビ） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース ダイハツとエア・ウォーター、地域発の再生可能エネルギー技術開発に共同で着手 - Biz/Zine 塩粒サイズの超小型カメラが開発される - Newsweekjapan JTB×ヨコハマSDGs「探究学習プログラム」共同開発 - 教育業界ニュース「ReseEd（リシード）」 『スパロボ30』最新情報から“開発者夜話”まで、たっぷり5時間！「#生スパロボチャンネル」が12月10日21時から配信 - インサイド 【アメリカの有名語学学校が開発】LA発オンライン英語学習スピーキング・サクセス・システム（SSS）が日本上陸。脳科学に基づいた世界唯一の学習法で英語脳を育成し、確実に英語が”話せる”プログラムが登場：時事ドットコム - 時事通信 女子のアプリ開発イベント「Technovation Girls」説明会12/11 - リセマム LeTechが開発するLEGALANDシリーズ『LEGALAND 武蔵小山』が竣工いたしました - PR TIMES バルカーとRidge-iが新規事業開発において資本業務提携 - PR TIMES 高校生開発の学習アプリ、コンテストで受賞…海城 - 読売新聞 【国際福祉開発学部】「楽しい英会話」（米津ゼミ学生×地元小学生）の最終回を開催しました｜日本福祉大学 - 日本福祉大学 【只今PoC無料実施中】AI研究開発ならカオピーズで！ - CNET Japan 農林水産省が公募する「月面等における長期滞在を支える高度資源循環型食料供給システムの開発」戦略プロジェクトに採択。QOLを維持・向上する食の支援ソリューションを開発。：時事ドットコム - 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ここでは特化アリ異変池についての情報をまとめています 特化アリ別の変異体胞子交換数量 品質 交換数量 変異体胞子でのダイヤモンド価値 残骸の価値 緑品質特化アリ 5 1250 - 青品質特化アリ 10 2500 - 紫品質特化アリ 50 12500 8000 橙品質特化アリ 600 150000 - レベルごとの効果一覧 レベル 交換可能数 損失 1 3 -2% 2 5 -4% 3 7 -6% 4 8 -8% 5 10 -10% 6 11 -12% 7 13 -14% 8 15 -16% 9 16 -18% 10 18 -20% 11 19 -22% 12 21 -24% 13 23 -26% 14 24 -28% 15 26 -30% 16 27 -32% 17 29 -34% 18 31 -36% 19 32 -38% 20 34 -40% 21 35 -42% 22 37 -44% 23 39 -46% 24 40 -48% 25 42 -50%
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品質計画 成果物の完成基準として、達成すべき品質レベルを設定する。(応答時間xxx以上、稼働率xxx%以上等) 品質の報告方法(毎週メトリクス値を報告等)や担保方法(ソースコードレビュー、設計書レビュー、試験表レビュー、試験実施等)を決定する。 一定以上のレスポンスタイムを要求されるようなシステムの場合においては、ピーク時の受付件数を明確にしておくこと・システムに依存しない顧客ネットワーク環境に起因する部分は保証対象外とする取り決めをしておいた方が良い。 品質の種類 https //zenn.dev/sway/articles/quality_internal_externalの説明が分かりやすい。 なお、品質を高めるにはQC7つ道具についても理解しておくと良い。 種類 備考 測定方法 関連する規格 利用時品質 実際に利用者が使用する時に感じる品質 利用時の品質モデルを意識する。ニーズに適合しているか・利用者のエラー変化・習熟前後の時間の変化・ユーザ満足度の変化等を計測する JISX25022 2018 のp10 製品品質(外部特徴) システムが仕様通りに動く等のシステム振る舞いに関する動的な品質。実行中ソフトウェアに対する動的特徴を図る 品質8特性を意識する。システム仕様に関するテストケースの故障数等が一つの例となる ◾️品質6特性(古い)国際規格：ISO/IEC 9126日本工業規格：JISX0129-1◾️外部特徴と内部特徴日本産業規格： JISX 25000 2010 ◾️品質8特性日本産業規格： JISX25010 2013 ◾️製品品質モデル日本産業規格： JISX25023 2018 製品品質(内部特徴) 設計書やソースコード、試験手順等のソフトウェア製品に関する静的な品質。静的特徴を検査する 品質8特性の保守性を特に意識する。設計書やソースコードのレビュー指摘数等が一つの例となる プロセス品質 開発工程や手順の品質 手順が標準化されているかなどを考える JISX0160 2012 や JISX0170 2020 のライフサイクルプロセスあたり 品質作り込み なるべく上流工程の段階で品質を作り込む。下流工程になればなるほど、上流工程の問題に遡っての対処や納期までの期間的余裕の時間制約の関係から、品質改善がより難しくなる。 レビューの仕方を工夫する。スペシャリスト採用、誤字脱字等を先にレビューし本題のレビューを別途行う 単体テストでは、プログラム内部構造に着目したホワイトボックステストと内部構造を意識せず仕様を満たしているかを検証するブラックボックステストをバランス良く準備する。 結合試験の途中で、利用するミドルウェアを差し替える等の大きな条件変更は極力避ける。理由は問題切り分けの難易度が上がることや、差し替え後のミドルウェア起因で新たな不具合が発生し、混乱する恐れがあるため。 品質データを継続的に取得し、バグ分析や指標値から品質管理の問題になりうる点を明らかにし、対処する。 品質評価 レビューとバグ摘出の傾向が信頼度成長曲線の終盤の傾向となっていることを確認。 指標値と比べて、レビュー密度(時間)・試験密度(試験数)・バグ摘出率が妥当であることを確認。指標値と大きく隔たりがある場合は、その原因調査(直接的原因が何か)および分析(その原因は何故起こったか)を行うこと。 チェックリスト分析やゾーン分析等の結果が妥当であることを確認。 必要なデータをメンバーに公開し、メンバーの自覚を促すことも重要。 ■参考：各種メトリクス例 工程 内容 設計、製造 レビュー時間、レビュー回数、ページ数、レビュー指摘件数、レビュー密度(ページ数,ソースコード行数等を考慮) 試験 試験数、試験密度(規模や作業工数等を考慮)、バグ件数、バグ密度(試験実施度合い等を考慮) 品質とコストの関係性について 品質とコストはトレードオフ関係にある。効率面も考慮した試験実施を考える場合は下記のような手法も知っておくと良い。 直行表やペアワイズ法 参考：http //www.ipa.go.jp/sec/softwareengineering/std/ent01-b.html
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連絡事項 以下、平成２２年度のお知らせ 3/1 卒業式を６時からおこないます。 保護者/雇用主の皆さんは５時４５分までにお越しください。 2/14 積雪のため休校といたします 授業日の振り替えについては、ＨＲにて連絡をいたします。 1/17 積雪のため休校といたします 授業日の振り替えについては、ＨＲにて連絡をいたします。 9/1 台風などの登校について １．台風に関して ａ．午後３時の時点で、暴風警報が発令されている場合は、 学校は休校とします。 生徒は登校してはいけません。 ｂ．大雨洪水警報の場合は、平常通り授業を行いますが、 登校することが危険と思われる場合や、 公共交通機関の運休などの場合は、 学校に連絡の上で自宅で待機することもできます。 ２．地震に関して 東海地震注意情報または警戒宣言（東海地震予知情報）が 発令された場合は、学校は休校になります。 生徒は登校してはいけません。 6/1 教科書展示会の開催について 四日市市立教育センターにて、高等学校用教科書の見本を展示します。 6/18-7/7 9 00～17 00（土日除く） なお、桑名市教育研究所では、小中学校用のみの展示となります。 県内では、総合文化センターや鈴鹿市立図書館などでも展示されます。 詳細については、三重県教育委員会までお問い合せ下さい。 4/1 入学式について 入学式には大切なお知らせがありますので、 保護者・保証人のいずれかの同席をお願いいたします。 以下、平成２１年度のお知らせ 3/1 卒業式を６時からおこないます。 保護者/雇用主の皆さんは５時４５分までにお越しください。 10/7 天候不良による休講について 台風１８号の影響で、暴風警報が発令されたため、 本日の授業は２時間目の途中で休講としました。 9/24 新型インフルエンザについて ３ 全日制は新型インフルエンザにより28日まで学校閉鎖しておりますが、 定時制には感染者がおりませんので、通常通り授業をおこないます。 9/2 新型インフルエンザについて ２ 三重県では新型インフルエンザに啓発チラシを製作しました。 桑名高校では9/2に全校生徒へ配布しました。 インターネットでも閲覧ができます。 こちらをクリックして下さい。 出席停止証明書はこちらからダウンロードできます。 こちらをクリックして下さい。 7/1 新型インフルエンザについて １ 保護者会などで、お知らせを配布しております。 ご不明の点はお問い合せください。 7/1 １学期 夏季補習の日程 保護者会などで、各該当者に配布をさせていただきました。 単位修得に関わる補習ですので、 夏季補習の日程を家庭でもご確認ください。 夏季補習の該当者は、評点が４０点未満の生徒です。 通知表をご確認ください。 なお、実習をともなう教科などでは基本的に補習をおこないません。 7/1 １学期 保護者会の日程 ７月１６日（木）・１７日（金） 午後１３時～２１時を予定。 クラスにより、若干の日程の違いはあります。 担任より、生徒に保護者会の案内をしてあります。 7/1 １学期 補習の日程 １学期の成績で、欠点（赤点）の生徒を対象に、 夏季休業中に、補習をおこないます。 ただし、実習をともなう教科の補習は基本的にありません。 保護者向け配信メールにつて ４月に生徒に登録案内を配布しております。 登録案内の用紙をご希望の方は、 担任もしくは広報担当までお問い合せください。 - since 2009.6.1
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↓0.01ずつ上げて行き、品質8になった時点の攻撃潜在必要最低能力値