Film grain synthesis in AV1 Published Nov. 3, 2019, updated Dec. 18, 2019. This page describes the film grain synthesis as defined in the AV1 film grain tool. Recently, there have been a lot of question on the film grain in AV1. Hopefully, this page can answer some of them. If you would like to get more information, you can follow links on this page or contact me directly. Motivation to preserve f

x-meansとは，k-meansの繰り返しとBICによるクラスターの分割（or処理停止）基準によって，最適なクラスター数を決定するアルゴリズムです． この記事ではpyclusteringというライブラリでx-meansを使う方法を紹介します． k-means系まとめ k-means：クラスターの重心からの二乗誤差を最小化． k-medoids：クラスターのmedoid（クラスターに属する点で，非類似度の総和が最小となる点）からの非類似度の総和が最小となるようにEMの手続きを行う． x-means：BICに基づいてクラスタの分割を制御． g-menas：データが正規分布に基づくと仮定して，アンダーソン・ダリング検定によってクラスタの分割を制御． gx-means：上二つの拡張． etc（pyclusteringのreadme参照．色々ある） クラスター数の判定 データを人間が目で見てすぐに

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "プロミネンス" 地誌学 – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年12月) ある島の3つの頂上のプロミネンス。破線が「その頂上よりも高いピークを含まない最も低い等高線」（key col）で、そこから頂上までの高さ（垂直の矢印）がプロミネンスとなる。上の矢印は、「その頂上よりも高いピーク」(parent peak)を表す。 米国のグレート・ポンド山(Great Pond Mountain)付近にある3つの山頂の事例。その頂上よりも高い地点を含まない最も低い等高線を太線で示し、key col に緑丸と標高（フィート表示）を付

独自開発した液体に音の信号パターンを与えることで高速にAI学習する──東京理科大学と産業技術総合研究所の研究グループが、4月28日にこんな研究成果を発表した。コンピュータのみでの処理に比べて消費電力を低く抑えられ、処理も高速に行えることからエッジデバイスでのAI学習への応用が期待できるという。 ニューラルネットワークの中間層を、コンピュータの代わりに物理系の作用を使って情報処理する手法は「リザバーコンピューティング」と呼ばれている。その例として研究グループは「貯水池（リザバー）の水面に石を投げ込んで生じた波紋のパターンは、投げ込んだ石のサイズや投げ込む順序を反映することから、石の時系列情報を推測できる」と説明する。 研究グループは、生活環境で聞こえる人の声などの周波数に適した、イオン性の液体を開発。入力をパルス信号で与え、液体を通過して電流として応答する際に、電流の減衰時間に入力の特徴が反

ホクソエムサポーターの松本です。音楽を作ったり聴いたりするのが趣味なので、音楽分析に興味があります。音データの分析にはPythonだとlibrosaというとても便利なパッケージがあるのですが、Rにはそういった汎用的なパッケージがなくてちょっと不便です。 最近ふとRでCQT（Constant-Q変換）をしてみたいと思い、既存のパッケージを使ってできないか探してみたところ特に見つからなかったので、どのように実装すればいいのか調べてみました。 スペクトログラムについて 音声や音楽データの分析を行う際には生の波形をそのまま扱うのではなく、スペクトログラム（時間周波数表現）に変換したものを特徴量として利用することがあります。下の画像は「あいうえお」という音声を録音したデータを表したものです。 左図の波形データは横軸は時間、縦軸は振幅を表します。右図のスペクトログラムは横軸は時間、縦軸は周波数、色はそ

レコーディングの常識を根底から覆す革命的な出来事が、現在のDTMの世界において進行中です。そのキーワードとなるのが32bit float＝32bit浮動小数点という演算処理です。ちょっと難しそうに思える言葉ですが、実際試してみると使い方は至って簡単で、これによって絶対にクリップしないという夢のようなレコーディング環境を手に入れることができるのです。 その環境を実現するためにはDAW、オーディオインターフェイス、ドライバが揃う必要があり、これまで肝心の32bit float対応オーディオインターフェイスが存在しなかったため、絵に描いた餅のような理想論にすぎませんでした。しかし、ついに日本のメーカー、ZOOMが誰でも手軽に入手できるコンパクトな32bit float対応のオーディオインターフェイス、ZOOM F3（実売価格35,100円前後）を誕生させました。正確にはF3はコンパクトなフィール

化学分析装置 96穴型マイクロプレートはELISAなどに用いる。 アッセイ（英: assay）は、標的実体（被測定物）の存在、量、または機能活性を定性的に評価または定量的に測定するための、臨床検査医学、鉱業、薬理学、環境生物学、および分子生物学における調査（分析）手順である。分析物には、薬物、生化学物質、化学元素や化合物[1][2]、あるいは生物や有機サンプル（英語版）中の細胞などが含まれる。測定された標的実体は、分析物（英: analyte）、測定対象物（英: measurand）、またはアッセイの標的（英: target）と呼ばれることがよくある。アッセイは通常、分析物の示強性を測定し、関連する測定単位（モル濃度、密度、酵素の国際単位での機能活性、標準物質と比較した効果の程度など）で表現することを目的としている。 アッセイに外因性反応物（試薬）が含まれる場合、それらの量は固定（または過