The IdolM@ster kisscartoonのページ一覧
The 10th
Osaka SAS
Study
Session
Local cell（BackgroundColor）
R6C3：Cyan
tr:nth-child(6) td:nth-child(3){backgroundcolor:#00ffff;}
tr:nth-child(8) td:nth-child(3){backgroundcolor:#ffc0cb;}
R8C3：...
The 10th
Osaka SAS
Study
Session
The CSS that was made dynamically
filename _out "./STYLE.css" ;
data _null_; set sashelp.class;
obs=put(_n_,best.);
･･･
if sex="F" then do;
wk="tr:nth-child("||strip...
The 10th
Osaka SAS
Study
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The CSS that was made dynamically
Male：Blue
12years or
younger：Cyan
Female：
Red
15years or
older：Pink
It is good for expression out of a clinical
inspection...
The 10th
Osaka SAS
Study
Session
The appearance similar to CDISC
similar to CDISC
th{background-color:#6699CC;color:#ffffff;}
tr:nth-child(odd) td{background-color:#ffffff;}
Odd number line(2n+1)...
The 10th
Osaka SAS
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Session
The appearance similar to CDISC
The style imitates CDISC.
Converted into RTF
12
The 10th
Osaka SAS
Study
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The appearance was changed for each seat
ID for the Class sheet
#class th{background-color:orange;}
#bmt th{background-color:#6699CC;color:white;}
ods excel option...
The 10th
Osaka SAS
Study
Session
The appearance was changed for each seat
The header part was
painted in orange.
The header part was
painted in skyblue.
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The 10th
Osaka SAS
Study
Session
Conclusion
➢ The CSS makes the appearance change of the document globally without
“proc template” technology.
➢ The CSS makes the appearance change of the document...
The 10th
Osaka SAS
Study
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References
➢ Cynthia L. Zender (2009)．CSSSTYLE: Stylish Output with ODS and SAS，
SAS Global Forum 2009, Paper 014-2009
➢ Kevin D. Smith (2011)．Unveiling the Powe...
The 10th
Osaka SAS
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Session
Thank you for your attention.
17
The Number of App Developers is Increasing
12
GTFS in Japan: Current Status, Community Efforts, and Development Historyの#P12
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
✓ 概要
PASCAL VOC と比較してデータセットが多様的である(より同質的でない)
3つのセットに大別可能である
→train, val, and test
val と test は同じ画像分布から得られる
→...
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
R-CNNを訓練させるための選択肢を多数提供
ただし、trainはhard negative mining* には用いにくい
→(一般的な戦略) : valに重点を置き、train 画像をポジティブ画像の補助的な...
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
Region Proposal
PASCALでの手法と同一 → val1, val2, test に対してSelective Search* は”Fast Mode” で利用
Selective Search* : 物体検出で候補領域を提案するために、画像を...
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
1. CNNのファインチューニング
val1 + train のデータを利用して50,000回のSGDを行ってCNNの重みを更新する
2. SVM分類器の訓練
各々のクラスに対するポジティブな例としてval1...
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
Validation and Evaluation
サーバに結果を送信する前に、Training dataset の妥当性を担保し、CNNのファインチューニン
グ及びバウンディング・ボックス検出器のval2データへの...
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
Val2 での最良の選択を行う→ILSVRCの評価用サーバに2つの結果*を送信
2つの結果* :
A. Bounding-Box 有りのもの (val のデータセットを使用)
B. Bounding-Box 無しのもの (val +...
The ILSVRC 2013 Detection Dataset
Relationship to Overfeat
Overfeat : R-CNNの特別な形態である、R-CNNと比較して極めて速く処理を行う
R-CNNでは提案領域をゆがませる(変形させる)が、Overfeatでは行なわない...
The
uncertainty
has
decreased.
THE BEGINNING
THE BEGINNING
01
大学が京都にあり、観光客から無限に話しかけられる環境。
観光客から逃げ続ける日々に、嫌気がさし始めました。
「英語で道案内してぇなぁー…」
02
学費がビックリするほど高いことで、焦りを...
The general TTT process
1. Start with pre-trained model parameters 𝜃0 .
2. Generate a small training dataset 𝐷𝑇𝑇𝑇 from the test data.
3. Update parameters 𝜃𝑑 by minimizing a loss function 𝐿( 𝐷𝑇𝑇𝑇 ; 𝜃)...
【DL輪読会】The Surprising Effectiveness of TestTime Training for Abstract Reasoningの#P5
The Swift Programming Language
Swift uses string interpolation to include the name of a
constant or variable as a placeholder in a longer string, and
to prompt Swift to replace it with the current val...
The amount of rebalance-sell orders
50000
20000
10000
5000
2000
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
0
Larger the L-ETF (larger S0),
larger falling for both
the L-ETF and the futures
800
700...