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視点の違う2画像 (キボシカミキリ)

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病気の検査に関する確率の問題

先天性の奇病Nの患者の割合は100万人に1人だという。
奇病Nを99%の確率で検出する検査薬Tがある。奇病Nに罹患した人を検査薬Tで検査すると、99%の確率で陽性と検出し、1%の確率で陰性と誤る。一方、奇病Nに罹患していない人を検査薬Tで検査すると、99%の確率で陰性と正しく検出し、1%の確率で陽性と誤る。
ある地域から無作為に標本として選んだ人物Aを検査薬Tで検査したところ、陽性と出た。
心配したAは、医師Xの元へ相談に行った。

問1:人物Aは、自分が奇病Nに罹患している確率を何%と判断するべきか?
問2:医師Xは、人物Aが奇病Nに罹患している確率を何%と判断するべきか?
問3:医師Xは、人物Aに、人物Aが奇病Nに罹患している確率を何%と通達するべきか?


自分の答え:
答1:1.000098%
答2:1.000098%
答3:検査の結果による。検査しなければ1.000098%。ただし、医者なら検査するべき。

旭川医大の入試問題に同様の確率の問題が出たらしい。

ノリス・デスノス

漫画「サザエさん」に出てくる穴子さんが何歳なのか気になったので調べてみると、27歳らしい。
梅宮辰夫(77)と比肩できる豊麗線が彫り込まれているというのに27歳とは、一体、彼はどんな苦労を経てきたのだろうか。
キャラ中で更に梅宮辰夫に似ているノリスケは25歳。男子テニスの錦織圭と同い年のはずだが・・・。

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マン・レイ作「ひとで」をYouTube上で発見。

こんちきしょうの法則 : Murphy's Law

カメラの補正(カメラ行列の最適化)を行う場合:
チェスボード以外の物体では、OpenCVはカメラ行列に初期値を与える必要が出てしまう。しかし自分はLiptonの紙パック(ピーチティー)の写真を使い、紙パックを撮影したカメラのカメラ行列を調べたい。
Levenberg-Marqurdt法によりカメラ行列を計算する。
ここでの目的関数とは何か?
→ カメラ行列により、三次元空間中の座標点は画像面の座標に変換される(当然だが、CGのViewPort変換と同じ)。三次元空間中の座標点群(x)⇔画像面中の画素座標(m)の対応を最低7つ指定し、Axとmの最小二乗誤差を調べればよいだろう。
尚その際、画像座標は高々2^0.5程度に収まるよう正規化しないとカメラ行列の最適化の際に発散する場合が多いらしいので注意が必要である。

VCプロジェクト:
Eigen_Levenberg_Marqurdt

練習用の課題:
凸な問題である必要がある(凸な問題ではない例:3次元中に曲線様に分布する点群のBezier curve fitting)。
→ 最小二乗法を使わない多項式fitting

NumericalDiffという関数があるらしい。目的関数の微分を入力しなくても、数値的にGradient(きっとHessianも)を求めてくれるようだ。

人はバナナだけで暮らせるのか

昨日土曜は長い一日だった。GPSロガーの軌跡を見たら、スケールの違う軌道が重なり合ってメッチャクチャになっている。そしてその前の水曜~金曜に掛けて論理階層の深い問題に深夜まで当たっていた為、疲労が蓄積していたらしく、反動により日曜の今日一日はほとんど眠っていた。特段の理由なく休日にダメージが出るほど働いてはいけない。延ばせる状況なら未完分は次の日にして延ばせばよい。
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プリンタを前に購入していたのだが、USBケーブルが付属していなくて、先週に買いに行った。何か印刷してみようと、今日PCに繋げてみたところ、プリンタのUSBをPCに繋いだ直後、PCから「ポンッ」という音がして、落ちた。そしてその後再起動しようとしてみたところ、正常に起動しなくなっていた。
「終わった・・・」と思ったが、その後「自動修正ツール」が動いて、スタートメニューの動作はまだおかしいものの(アイコンが正常に表示されない)、起動し、動作するようになった。すぐにバックアップを取った。このPCもそろそろ寿命なのだろうか。2コアしかないことと、OpenCLが入らないVista PCだということが難に感じてきていて、別にワークステーションを買おうかと考えていたところだった。記録を遡るとこのPCは2009年10月に買ったらしいから、6年近く経過している(Sくんが店員やっていたことを思い出す)。
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ロブスターは140年ぐらい生きる場合があるらしい。「寿命がない」とも言われているらしい。2年ぐらいで死ぬと思っていた。アメリカザリガニは寿命が5年ぐらい、ヌマエビは5~15年らしい。
動物の寿命図鑑 甲殻類
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厄日だ。何年ぶりかの。だいたい自分はアンラッキーでもその事に気付かない。だが今日は自分が気付けるレベルのアンラッキーに深夜1時半まで襲われた。昨日の何回かのラッキーのツケなのだろう。というか単純に集中力の低下が原因なのだろう。もうイヤや~
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