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| T.M.S.R. vol.26 〜 |
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| T.M.S.R. vol.26 December,26 1999 | 前へ | 次へ |
車 酔いは、音や振動によるものが多い。これらの 原因を排除する方法を知っていれば車酔いする確率 を下げる事ができる。研究の結果「シートを立て る」「声高に歌う」などが効果的である事が解った。
NASA が1998年12月11日に打上げたMars Climate Orbiter(以下MCO)は、1999年秋に火星 軌道に到達した。しかし、諸般の障害により軌道 投入高度が当初計画の150kmから60km に低下し、 このため大気上層部の摩擦によって衛星は深刻な 熱ダメージを受け、計画は失敗した。 ところで、NASA公式発表においては、火星大気 圧は約7hPa(5mmHg)だという。この大気圧はかな り低く、地球においての成層圏に相当する圧力で ある。
しかしながら、文献1)、2)においてNASAの火星 施策に疑問をもつ我々は、この情報から火星大気 の圧力を推定し、火星の地表大気圧は地球におけ る海抜４ 〜５km相当の590hPa程度と推定した。
参考文献
1999年末現在、MP3を代表とするマルチメディアの牽引役はインターネットにシフトしている。 ところが、翻って画像関係の状況・特にwebコミックと呼称されるオンラインでの漫画表現全般の発展状況は遅々として進展していない。 マルチメディアの源流に値する漫画表現が振るわない真の原因は何であろうか？ 今回、我々はこの状況をwebコミックの技術的問題とマーケティングの問題であると捉えた。漫画マーケティング手法をweb用に適切に変更しない限り、サブカルチャー文化で世界を席巻した日本の未来に陰りが訪れるであろう。
参考文献
| T.M.S.R. vol.27 August,13 2000 | 前へ | 次へ |
CD-R はCD に比し音が悪いと言われる。これは本 当なのか、本当だとしたらそれは何故なのか、実 験を交えながら考察してみる。
Mars Global Surveyer(MGS)に搭載されたカメ ラが、火星の興味深い現象を捉えた。その現象と は、火星表面に比較的最近に水の流れたような痕 跡があるという、ある意味衝撃的な内容であった。 我 々は、過去に文献1),2),3)にわたって火星の 真の実像を推定してきた。今回の現象もその推定 を十分裏づけるものと考えられる。
参考文献
「一見して惹かれるマンガがある。」 「一読したらやめられないマンガがある。」 このような現象は、報告こそされないものの、マ ンガ読者の間ではほぼ常識となっている事象である。 ところで、なぜこのような事が起るのであろう か。文献1)、2)によれば、それはサブリミナル効 果であるという。画像の裏にしくまれた心理的パ トスを刺激する語句や画像ではないかという。 今回、我々はコミック画像の濃度分布を評価し、 その心理的圧力を考察した。濃度分布の黒側50 ％ が全体の印象の8 0 %以上を決定し、この部分の充 実度が豊かな印象・感覚に大きな影響を与える。
| T.M.S.R. vol.28 December,30 2000 | 前へ |
近年のHST(Hubble Space Telescope)の成功のおかげで、我々は超遠方の宇宙への新しい知見を多々得てきた。 特に、重力レンズ効果という光の屈折により、重い物体のさらに遠方の銀河が２重や４重に見えるという現象も確認できた。
しかも、超遠方のこのような現象が光学の基本的性質を満たしているという事実に驚きを覚えずにはいられない。
もし、この現象が光学的屈折にとどまらず、回折現象をも含んでいたらどうだろうか。
その場合、回折格子のスケールはまさに数万光年のサイズとなり、しかもそのサイズでの干渉が成立すれば、あらためて宇宙スケールと量子スケールの間の直接的関係を認識できるだろう。
参考文献
カーステレオのフロントスピーカはドアスピーカが主力になっている。 しかしドアスピーカでは低音が出ないため低音用ユニットを使う人も多い。低音用ユニットを増設しないで もドアスピーカだけで実用的な低音が得られれば多くの人の経済的助けになるだろう。研究の結果、存外に 低コストでかなり抜本的な改善が得られる事が解った。
コンピュータを使ったＡＩ(人工知能:Artificial Intelligence)では、これまでにもデータベースを元にしたエキスパートシステムや、脳の 働きをモデル化し学習と画像認識を行うニューロシステムが提案されてきた。
しかしながら、これらの方式ではつねに「学習と認識」という問題がつきまとっている。 データベースでは人間が膨大な情報とその解釈ルールを用意しなければならないし、ニューロシステムでは白紙のニューロンを気の遠くなるよな反復学習 にて教育しなければならない。
本論文では、ＡＩの基本原理である認識のためにカオスを利用した連想記憶モデルを提案する。
このモデルでは、記憶を「意味空間」ともよべる座標系に配することで、認識と記憶の一体化をはかる。 意味が空間的に表記されることで、既知情報からの単純な処理で連想と認識を行う事ができると推察する。
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