感染症モデルに基づくゾンビ大量発生時の危機管理指針 - A Successful Failure
新型インフルエンザが全世界を席巻しているが、エマージングウイルス（emerging virus：新興感染症）の感染爆発（outbreak: アウトブレイク）の危険性は、熱帯雨林の開発に伴う野生生物との接触拡大、交通機関の発達による感染経路の拡大により日に日に増大している。このあたりの話は山内一也東京大学名誉教授による連続講座 人獣共通感染症が大変充実しており興味深い。 エボラ出血熱などの極めて高い致死率を有する感染症が全世界に広がらず人類が滅亡しないのは、その高い致死率にある。他人に感染させる前に宿主が死亡してしまうので、感染が局所的範囲に抑えられるのだ。万が一、発病までに長い潜伏期間をもつ致命的な感染症が流行すると人類の存続が危うくなる。新型インフルエンザがそうならない保証はない。 ゾンビ感染症 ヴードゥーの司祭により生み出されるゾンビ*1は、多くの小説や映画の題材となっているが、おおよ
議論するならTwitterより２ちゃんねるのほうが向いている - A Successful Failure
最近のTwitter人気は衰えを知らず、今日も多くのTLで議論が交わされている。しかし、多くの人が感じているように、Twitterはあまり議論に適したサービスではない。むしろ、議論を積み重ねるという観点から見れば、便所の落書きとも揶揄される２ちゃんねるの方が適している部分も多い。本エントリでは、２ちゃんねるとTwitterのアーキテクチャの違いに着目し、その違いが有用な議論を行なう上でどのような効果をもたらすのかについて考えてみたい。 濱野氏は著書『アーキテクチャの生態系――情報環境はいかに設計されてきたか』において、ローレンス・レッシグの提唱した概念『アーキテクチャ』に依拠した上で、ソーシャルウェアを場とみなす立場をとっている。 ここで、アーキテクチャは次のような概念だ。 任意の行為の可能性を「物理的」に封じてしまうため、ルールや価値観を被規制者の側に内面化させるプロセスを必要としない。
A Successful Failure - 日本企業が求めるTOEICスコアは低すぎて役に立たない
英語タウンでは、実際に海外やビジネスで利用できるTOEICスコアを紹介している。TOEICスコアを求める企業で紹介されている、有名企業が求めるTOEICスコア一覧とJOINして表示すると次の通りだ。 TOEICスコア 参考スコア 実際の能力 他テストとの比較 990点 ネイティブと間違われる！？ 940点 教養のあるネイティブの平均 国連英検特A級 英検1級 900点 韓国LG・新入社員平均 松下電器(国際広報担当) 日常会話や業務が英語でこなせる 国連英検A級 英検準1級 860点 富士通(海外出張が頻繁にある営業・技術者) 三菱商事(社内留学条件) 800点 日立製作所(経営幹部候補) KDDI(事務職・技術職の配属・異動の基準スコア800点以上) 韓国HYUNDAI(新入社員足きり点数) LG電子(新入社員足きり点数) 日常会話や海外でトラブルにも対処できる 790点 外資系求人サイ
イカサマ霊能師やインチキ占い師の手口まとめ - A Successful Failure
霊能師や占い師はみんな詐欺師である。実際彼らの手口は、それほどバリエーション豊かなものではなく、いくつかの基本的なテクニックの組み合わせに過ぎない。詐欺師の手口については、本日記でも何度か取り上げてきたが、複数の日付に分散して参照しにくくなってきたため、この辺でまとめておきたい。まとめの都合上、文章の一部は過去のエントリーの再掲となっている。ご了承いただきたい。 霊能師、霊媒師、占い師、超能力者、宇宙人や高次元存在とのコンタクティー、チャネラー、新興宗教教祖等々が人を騙す手口は大別して、ホットリーディング（hot reading）とコールドリーディング（cold reading）に分けられる。 ホットリーディング（hot reading） ホットリーディング（hot reading）とは、クライアントの情報をあらかじめ調べておき、さも霊視や占いの結果のように告げる手法である。非常に単純だが
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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