Thoth Children | 知識と質問が集まる技術学術情報集積所

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新規Thoth投稿

メッセージ認証

メッセージ認証は、共通鍵を用いてメッセージ内容が改竄されたことを検知するための技術.送るデータと共通鍵からMAC値を計算して、それとデータを相手に送る.送られた側はデータから同様にMAC値を計算し、送られてきたMAC値と比較する.共通鍵がなければMAC値は計算できず、仮にデータが改竄された場合はMAC値が一致しない公開鍵を用いて行うものはデジタル署名.

非接触型ICカードの仕組みを知りたい

非接触型ICカードがどのように動作し、どのような技術が使われているかについてまとめます.非接触を実現しているのは高校でも扱う電磁誘導の仕組みです.またカード自体の個体認識やセキュアな通信(他に盗聴されない)には公開鍵暗号方式の秘密鍵などが用いられる.

垂れた紐をモデル化した曲線が欲しい

両端を持った時に垂れた紐をモデル化した曲線についてまとめたページです.垂れている紐の任意の位置での力学的な釣り合いの式から垂れている紐をモデル化することができ、一般的にカテナリー曲線(懸垂線、懸垂曲線)と言います.

体積一定で最小表面積の立体が欲しい

体積を一定としたときにいかなる立体の中でも最小の表面積を持つものについてまとめます.その条件を満たす最小表面積の立体図形は球です.

デジタル署名

デジタル署名は、送信されたデータの改竄検出や否認、認証を実現する手法の一つ.公開鍵暗号方式をベースとして、データとその署名を通信相手に送り、受信者は署名とデータを比較することで内容に改竄がないか等を確認できる.

ハイブリッド暗号方式とは

ハイブリッド暗号方式とは、「共通鍵方式は鍵の共有が安全ではない」、「公開鍵方式は暗号化復号化の処理時間がかかる」という双方の欠点を補う暗号方式.SSLなどに用いられている.

共通鍵暗号方式とは

共通鍵暗号方式とは、通信者同士の間で誰にも知られていないような共通な鍵を使って暗号化と復号化を行う暗号方式.この鍵が他の人にばれない限り安全ですが、最初にどのように鍵を共有するかが課題です.(鍵配送問題)

Man-In-The-Middle 攻撃

Man-In-The-Middle 攻撃(中間者攻撃)は二人の通信者の間に入って二人それぞれになりすますことで、情報の盗聴を実現する攻撃手法のこと.公開鍵方式においても対策なくしてはこれを守ることはできないため、幾らかの対策手法が提案されている.

公開鍵暗号方式とは

公開鍵暗号方式は、誰にも知られてはならない秘密鍵とみんなに共有する公開鍵の二つの鍵を用いて安全な通信を実現する暗号方式.共通鍵方式では安全に共通の鍵を送受信者間で共有する問題があったが、そのようなことは公開鍵暗号では起こらない.改ざんや盗聴、なりすましなど複数の問題において対策を打つことができます.有名どころではRSA暗号方式などが実現する手段として知られている.

FABRIKによる逆運動学

FABRIK IK(Forward And Backward Reaching inverse kinematics)は、根元と先端を交互に基準として繰り返しながら関節角度を調整していくことで、逆運動学の解を得る.アルゴリズムはシンプルで、実装も容易い.

プラセボやバイアス対策の比較評価する

主に医学系で新薬や治療法の効能、性能を比較評価する際に、病気の症状を判定する医者のバイアスや患者のプラセボ効果を防ぐ比較評価手法について紹介します.単盲検法や二重盲検法などについて紹介します.

極小極大値、最大最小値、局所大域とは

極小値、極大値、最大値、最小値、ローカルミニマム、と言った基本的なワードについてまとめておきます.最適化問題、機械学習、微積等で頻繁に使用される用語です.局所的なところにおいて最大である値を極大値、最小であるところを極小値(ローカルミニマム)と呼びこれらを最適化問題では局所最適解と呼ぶ.全体で最大となっているところを最大値、最小となっているところを最小値(グローバルミニマム)と呼びこれらを最適化問題では大域(的)最適解と呼ぶ.

ホップフィールドネットワーク

ホップフィールドネットワークは、ニューラルネットワークの火付け役となった、記憶や想起が可能なネットワークである.想起をするときはエネルギ関数を使用して複数回処理を行い、ネットワークが安定したと判定されたときに出力する.

A*探索アルゴリズム

A*探索アルゴリズムは候補のノードのうち「それまでのコスト」+「ゴールまでの推定コスト」が最小になると思われるノードを繰り返し選択していき効率的に最短経路を探索するアルゴリズム.ダイクストラの一般化であり、「ゴールまでの推定コスト」を0にしているのがダイクストラ法.「ゴールまでの推定コスト」は自身で決める必要があり、その質に探索の効率が大きく左右される.

ダイクストラ法

ダイクストラ法は、負のコストがない回路において、ルートを選択を工夫して最短経路を見つけ出していくことで、ベルマンフォード法より効率的に探索することのできるアルゴリズム.普通の実装では計算量はO(n^2)だが、適当なヒープを用いることでO(E+nlog(n))になる.

線分交叉判定

複数の線分を与えられたときにそれらの中に一つでも交差(交叉)しているものがあるかないかを効率よく確認し真偽を返す.平面走査法によって実現することができ、計算時間はO(nlog(n))となる.

Fortune Algorithm

Fortune Algorithm(フォーチューンアルゴリズム)は複数の点からボロノイ図をO(nlog(n))で生成する手法.平面走査法をベースにして特定の方向から掃くようにしてボロノイ図を作成していく.

ボロノイ図とは

ボロノイ図はある平面に複数の点がばら撒かれているときにそれらの点のどこに最も近いかで領域を分割している図形.

Interactive Perceptionとは

Interactive Perception(インタラクティブ・パーセプション)とは、ロボット等がより積極的に環境に干渉していくことでより豊富な情報を獲得する認識.ロボットが家具等を操作することでその構造を理解することなどが例としてあげられます.

ActivePerceptionとは

ActivePerception(アクティブパーセプション)とは、主にロボットなどの分野において知覚によって不足している情報を積極的に行動を起こすことで補完していく技術を指します.例えば視覚になっている空間についてロボット自身が行動して移動することで新しい視点からの情報を獲得することができるようになります.

Pop技術

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点が三角形の内側か判定したい
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ロボットの力制御の種類
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同次変換行列
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GAN
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インピーダンス制御
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重力補償機構
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ベクトルを特定の平面に射影したい
S

点群から検出したい
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ベクトルを別のベクトルに射影したい
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気体の可視化手法
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行列を分解して上下三角行列が欲しい
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ロボットエンドエフェクタの位置制御
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アドミッタンス制御
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オプティカルフロー
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点が直線上の右か左にあるか判定したい
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点群を間引きたい
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ヤコビ行列による逆運動学
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ニューラルネットワーク
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時系列間の類似度計算を選ぶ
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逆運動学
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パーティクルフィルタ
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ニューラルネット学習の工夫
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シャドウグラフによる可視化
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点群をデータ構造で持つ
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ピンホールとレンズの違いを知りたい
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RELU系活性化関数
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多変数関数の極大極小を判定したい
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点群から特徴量を出したい
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シンプルに逆行列を求めたい
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Convolution
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力制御
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ベクトル間の類似度が欲しい
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平面と平面のなす角度
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活性化関数基本
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確率分布間の差異で類似度を求めたい
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二値化フィルタ
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グラッドストーン・デールの式
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Pooling
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点群データから法線算出をしたい
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極大極小鞍点か判定したい
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シュリーレン法
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シートベルトの仕組みを知りたい
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勾配に注目したオプティカルフロー
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Sigmoid系活性化関数
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CTC損失関数
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DeepLearningとは
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Lucas Kanade法
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時系列間の類似度が欲しい
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点群から最近傍点を検出したい
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Adam系最適化関数
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点群を平面に近似したい
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いろいろな距離が欲しい
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オプティカルフローとは
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点群処理を実装したい
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点群の形状的局所特徴量を出したい
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点群から法線を出したい
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グレンジャー因果検定
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特殊な層
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文字列を簡単な置換による暗号化したい
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ロボットのリンクの数学的基礎

人気分野/目的