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Edition: 1
点が三角形外接円内側か判定したい

与えられた点がある三角形の外接円の内側にあるかどうかを判定する方法について紹介します.算出する行列式が正であれば、点A,B,Cが反時計回りのときにDは外接円の内側にある.
2018.11.04

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Edition: 1
ドロネーの三角形分割

ドロネーの三角形分割は、いかなる三角形の外接円も他の点を内包しない性質を持つ分割の仕方である.どの隣接する三角形を統合してもその外周は凸包となる.また、三角形の3つの角度の最小値が最大になるような分割を行う.
2018.11.04

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Edition: 1
メルセンヌ・ツイスタ

メルセンヌ・ツイスタ(MT, Primitive Twisted Generalized Feedback Shift Register Sequence)は非常によい性質を持ち合わせている擬似乱数生成アルゴリズムの一つで、様々なプログラミング言語の標準ライブラリに実装されている.メルセンヌ数を用いることで、この擬似乱数生成を実現しており、高次元においても均等分布する、長期的な周期、比較的高速、メモリ効率もよいといった特徴を持ちます.
2018.11.04

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Edition: 1
xorshift+

xorshift+はxorshiftを元に他手法を参考に改善したもの.XSAddの検討時には低いビット列に乱数性が見られなかったが、xorshift+にすることで解決.
2018.11.04

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Edition: 1
xorshift

xorshiftは、近年発表されたビット演算のみで非常に高速に長期的な周期の乱数を得ることができる擬似乱数生成アルゴリズムです.しかし乱数を評価する統計的なテストに幾らか落ちており、xorshiftは乱数として信用できないとする声もあります.複数の発展系がありGoogleChromeでも発展系のxorshift+が使用されます.乱数は暗号学的安全性は保証されません.
2018.11.04

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Edition: 1
L-System

L-System(Lindenmayer system)は、初期の文字列と文字置き換え規則によってできる文字列置き換えシステムまたは形式文法のことを指す.初期は、植物の成長のモデルの表記方法として提案されていたが、有名なドラゴン曲線などのフラクタルの表現を行うことができる
2018.11.04

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Edition: 1
可操作度

可操作度は特異点を避けたいときに指標となる特異点との距離に当たるような数値を求められる.特異点において可操作度の値は0となる.ヤコビ行列Jを用いて求めることが可能.
2018.11.04

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Edition: 1
Order Preserving Encryption

Order Preserving Encryption(順序保持暗号、順序保存暗号)は、入力された単語の特定の順番(大小関係)が暗号化後も保持されている暗号化技術.昔のOne Part Codeから使用されているものである.一般的にセキュリティは低くなってしまうが、通常の単語と同じようにデータベース上で範囲検索(Range)、MAX、 MINなどができるため、そういった分野で使用が想定される.
2018.10.31

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Edition: 1
Two Part Code

Two Part Codeは One Part Codeでは一つの暗号表があれば暗号化復号化できたのとは違い、対応する単語またはコードがランダムな順番なため暗号化用と復号化用の暗号表が必要な暗号化手法.暗号化用と復号化用が必要なのはどちらかだけでは反対の操作をするときに単語を見つけにくいだけなので、一冊あれば対応はわかる.
2018.10.31

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Edition: 1
One Part Code

One Part Codeは単語と対応するコードが双方アルファベット順に対応している暗号化方式.どちらも順番になっているため、一部単語がわからなくても前後から推測が可能.
2018.10.31

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Edition: 1
GeoHash

GeoHash(ジオハッシュ)は、緯度と経度の値を元に任意の場所、任意の精度でその位置を表現する短い文字列を得る.文字列が近いほど位置も近く(必ずとは限らない)、精度が高いほど文字列が長くなる性質.
2018.10.30

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Edition: 1
SR-Inverse

SR-Inverse(Singularity-Robust Inverse)は特異点に近くなるにつれてヤコビ行列がフルランクではなくなりロボットの動きが大きくなってしまうのを防ぐために擬似逆行列を別行列に置き換えた逆運動学.特異点まわりを避け大きな運動をしないようにすることが可能.
2018.10.30

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Edition: 1
球面状の距離を求めたい

球面状の二点間距離を求める方法についてまとめます.正確さと計算速度を引き換えに3種類の方法があります.
2018.10.30

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Edition: 1
ヒルベルトR-Tree

ヒルベルトR-Treeは空間充填曲線であるヒルベルト曲線を用いてデータを順序づけしてより高速に効率的なデータ構造を作って高速化したR-Tree.ヒルベルト曲線は多次元を近いものを近いまま1次元に落とし込む曲線で今回の最小外接矩形の作成に寄与する.
2018.10.28

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Edition: 1
R-Tree

R-Treeは空間インデックスなどに使用される空間データや矩形情報などの多次元データを扱うツリー型データ構造.矩形データを近いもので集めてそれらの最小外接矩形を親ノードとしてつなげていく.
2018.10.28

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Edition: 1
アドミッタンス制御

アドミッタンス制御は、インピーダンス制御の反対で入力された力を元に位置や速度決定する制御手法.人間が外から力を与えるとそれに応じてロボットの手先位置を柔らかく変えていく
2018.10.28

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Edition: 1
インピーダンス制御

インピーダンス制御はバネマスダンパのモデルを元に仮想物体を想定してインピーダンスを制御する制御方法.力を特定の値に修正をするのみの直接力制御とは異なる間接力制御.外からの力の変化に対して緩やかに変化をする.接触制御.
2018.10.26

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Edition: 1
ハイブリッド制御

ハイブリッド制御は、力制御と位置制御を適宜分担していいとこどりをする制御.６軸を力制御に任せる(拘束なし)か位置制御(拘束あり)に任せるかを決めて独立分担して制御を行う.
2018.10.26

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Edition: 1
力制御

力制御は、ロボットの手先(エンドエフェクタ)などに取り付けた力センサをフィードバックさせて、力のみを制御してロボットアームを制御します.位置制御のみの場合よりは安全な動作を可能にします.通常力制御と位置制御両方を組み合わせます.
2018.10.25

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Edition: 1
位置制御(エンドエフェクタ)

ロボットの手先(エンドエフェクタ)の位置制御(Position Control)は、ロボットの手先に出力すべきトルクや力を指定せずに目標位置に腕を動かすように指令するだけの位置制御.位置しか制御しないため、ロボットが腕を動かすときに気にしているのはロボットの関節角度だけになります.突然の環境変化や障害物に弱く、ロボット自身、環境を損傷する可能性があります.
2018.10.25

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Q

未解決
C++のmapはどのようにしてデータを見つけてるのでしょうか？
2017.09.23

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Q

未解決
画像のエッジを強調したい
2017.09.23

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Q

未解決
文字認識、OCRするベストな方法は？
2017.09.22

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未解決
DNSの動きについて教えてください
2017.09.22

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未解決
Cとかで書いたコードがどのように動いているか知りたいです
2017.09.22

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Ans: 1
自分のWebサービスを作りたい
2017.09.22

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Q

未解決
Web全体の動きを知りたい
2017.09.22

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Q

未解決
kdtreeとoctreeの違いを知りたい
2017.09.22

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Q

未解決
データマイニングのためのプログラミング言語
2017.09.22

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Q

未解決
色と色の違いの特徴量
2017.09.22

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Q

未解決
機械学習のpythonライブラリお薦め
2017.09.22

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Q

未解決
野菜をとるロボットとかって何が難しい？
2017.09.22

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Q

未解決
公開鍵暗号がよく分からない
2017.09.22

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Q

未解決
自分のホームページが検索しても出てこない
2017.09.22

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Q

未解決
ロボットに環境の障害物を覚えさせたい
2017.09.22

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Q

未解決
ニューラルネットワークの翻訳への適用のしかたが分からない
2017.09.22

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Q

未解決
結局主成分分析は何ができるのでしょうか
2017.09.20

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Q

未解決
三次元の空間の複数の点から近い点を探す
2017.09.20

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Q

未解決
おすすめのDeepLearningのネットワークはどれですか？
2017.09.20

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Q

未解決
ma=Fはどのように導かれたのでしょうか？
2017.09.20

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Pop技術

K

Relu活性化関数
Q

動的計画法はメモ化をするプログラム全てを指すということでいいのでしょうか
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GAN
K

LeakyRelu活性化関数
Q

Androidの開発をするためのプログラミング言語は何でしょうか?
S

ニューラルネット学習の工夫
K

Batch Normalization層
Q

どうやったら時間軸データを学習させることができますか?
S

ニューラルネットワーク
K

PRelu活性化関数
Q

論理学において矛盾から導けるものは全て正しいとなるのはなぜですか?
S

Convolution
K

行列を分解して上下三角行列が欲しい
Q

特異点を回避する逆運動学って可能ですか？
S

活性化関数基本
K

Global Average Pooling層
Q

焼きなまし法や山登り法で実際問題どれを使うのがよいのでしょうか?
S

RELU系活性化関数
K

Adam最適化関数
Q

悪質なスクリプト等をリクエストに入れられた場合にするべきことは何でしょうか?
S

Pooling
K

PDCAサイクル
Q

Deep Learningの最適化関数選定に関して
S

DeepLearningとは
K

コサイン類似度でベクトル間距離を求める
Q

逆運動学で直動リンクを含めて解くことはできませんか？
S

点群から検出したい
K

ResNetとは
Q

ガウス過程はつまり何をする技術なのでしょうか？
S

Sigmoid系活性化関数
K

時系列間の類似度計算を選ぶ
Q

DockerはVmwareとどう違うのでしょうか？
S

Adam系最適化関数
K

ヤコビ行列による逆運動学
Q

CのPrintfとかでバッファーオーバーランして任意コード実行させるのは?
S

協調フィルタリング
K

活性化関数とは
Q

物体の一部にオクリュージョンがあるときにも画像から物体を検出させるには
S

CNN
K

Adagrad最適化関数
Q

曖昧な単語による探索はどのようにして実現できますか？
S

ソフトマックス系活性化関数
K

RRelu活性化関数
Q

PointCloudでテーブルの上にある物体を分離する方法
S

ベクトル間の類似度が欲しい
K

Sigmoid活性化関数
Q

ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
S

特殊な層
K

SAGAN
Q

ロボットの経路生成をさせたいのですが最もメジャーな方法はなんでしょうか?
S

点群をデータ構造で持つ
K

点群データから法線算出をしたい
Q

自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。
S

いろいろな距離が欲しい
K

Deconvolution層
Q

Kaggleに参加するにはどういった分野の勉強が必要なのでしょうか?
S

SGD系最適化関数
K

同次変換行列
Q

最も早いソートは？
S

二値化フィルタ
K

DeepLearningにおける最適化関数
Q

OSは各アプリに割り当てるメモリ量が決まっているのでしょうか？
S

ResNet
K

ホップフィールドネットワーク
Q

焼入れ、焼きなまし等の加工方法について
S

決定木学習
K

GANとは
Q

Shellスクリプトで便利な書き方を知りたい
S

逆運動学
K

点群から最近傍点を検出したい
Q

リバースプロキシを準備するのにNginxでよいですか?
S

最適化関数基本
K

関数既知で多数データの関数近似したい
Q

ma=Fはどのように導かれたのでしょうか？
S

画像をぼかしたい
K

画像のエッジをシンプルに強調したい
Q

ロボットに環境の障害物を覚えさせたい
S

ロボットの力制御の種類
K

擬似逆行列
Q

野菜をとるロボットとかって何が難しい？
S

気体の可視化手法
K

集合内同一要素の数で類似度を測りたい
Q

機械学習のpythonライブラリお薦め
S

ランダムに並んだデータを並べたい
K

学習データを水増しする
Q

自分のドメインを持ちたいのですがわからない
S

SVM
K

ACGAN
Q

力の釣り合いと作用反作用の法則の違いは何ですか?
S

多数のデータから関数近似したい

人気分野/目的