2013-05-31

ScanSnap iX500

ScanSnap iX500のファームウェアがバージョンアップされて、これまでスマートフォンだけが対応していた、LAN経由での読み取りがPCからでも可能になりました。
但し、LAN経由で接続できるのは、予めUSB接続時に登録された1台だけなので、複数のPCで共有する用途には向きません。
直接、USBを繋ぎかえるしかありません。
複数の人が使うためには、全員のアカウントを登録したPCを用意するか(ドメインに参加しているWindowsPCなら可能)、手っ取り早く使うにはスマートフォンで読み取って、メールやDropBox経由でPCに転送することになります。

付属ソフトをインストールするときにカスタムインストールを選ぶと、インストールするソフトを選択することが出来ます。
この時、ScanSnap ManagerとScanSnap Organizerもそれぞれ選べるのですが、この二つの違いが分からなかったので片方ずつインストールしてみました。
ScanSnap ManagerはScanSnap本体をコントロールするソフトです。デバイスドライバもこれと一緒にインストールされるので、カスタムインストールでScanSnap Managerを選択しないとScanSnap本体が使えません。
ScanSnap OrganizerはPDFファイルを管理するソフトです。これが無くてもScanSnap本体は使えますし、他のソフトで作成したPDFファイルもScanSnap Organizerで管理できます。

OCR機能はScanSnap ManagerとScanSnap Organizerの両方にあります。
ScanSnap S1500 の「OCR テキスト認識」に関する 15 の真実
OCRとしては、付属のAdobe AcrobatのClearScanを使うのが一番良さそうです。
紙の書類をスキャナで取り込んでPDFで管理する【2】~ClearScan~

安くて、読み込みが速くて、一回の操作でPDFファイルが出来るという点で、良く売れているというのも納得できます。
岡山大学で使っている安い紙だと、沢山読み込ませるときに途中で2枚同時に読み込んでしまうことがありますが、普通の紙なら大丈夫です。

2013-05-28

対数尤度と平均対数尤度

平均対数尤度を推定するために対数尤度を用いる場合に生じる問題点を説明しました。

2013-05-27

確率分布

確率変数、確率分布の定義を行い、代表的な離散型確率分布の説明をしました。

2013-05-26

FUSION IP-Phone SMART

多くのIP Phoneは、光ファイバーやADSLなどの固定回線のモデムにIP Phoneのアダプタが組み込まれていたり、050 Plusのように専用のアプリを使います。
ところがFUSION COMMUNICATIONSのFUSION IP-Phone SMARTならば、必要な情報を登録すればどのアプリでも使えるそうです。
FUSIONからのお勧めとしてはAGE phoneChiffonが挙げられていますが、FUSION IP-Phone SMART(フュージョン・アイピーフォーン・スマート)をRT58i・NVR500に設定して着信専用、月額料金無料、FAX受信専用などなどイエデンワ化(あえて固定電話化)成功!だそうです。

2013-05-21

経験分布関数

分布関数と経験分布関数について説明し、期待値、標本平均をRiemann-Stieltjes積分を用いて表すことを説明しました。

2013-05-17

Excel VBA

プログラムを組むことで、計算処理を自動化し、複雑な計算が出来るようにします。

2013-05-10

実験数理


この講義で使うデータ
例1例2
生徒身長座高
115988
215084
315786
415381
515883
615285
715583
815783
914576
1015885
1116185
1215083
1314879
1415484
1515485
1615985
1714983
1815586
1915384
2016088
男児女児
期間体重期間体重
402968403317
382795362729
403163402935
352925382754
362625423210
372847392817
413292403126
403473372539
372628362412
383176382991
403421392875
382975403231
出典

2013-05-08

偏差値

分散の性質、標準化と偏差値について説明しました。

2013-05-07

最小二乗法

2つのグループに対して、傾きだけ共通で切片だけが異なる場合など、複雑な最小二乗法について説明しました。