満岡は、1924年に初版を発行してから、1926年に第2版、1931年に第3版（増補）、1932年に第4版、1934年に第5版（増補）、1941年に第6版（増補）までを白老町の田邊真正堂から公刊した。彼の没後も、1962年の第7版から1987年の第9版まで増補がくり返されている。白老を中心としてアイヌの風俗や習慣を生業・家屋・言葉など40以上の項目に分け、詳細に記録し、口絵や挿絵も満岡本人が描く。初版には火山学者・田中館秀三と河合裸石の序、衆議院議員だった木下三四彦の跋がある。学術研究のために白老を訪れる人へ向けて執筆された同書は、アイヌ研究資料の一つとして民芸協会の機関誌『民藝』107号で紹介されている。
佐賀県佐賀郡鍋島村（現・佐賀市）の蒲原家に誕生。8歳の頃、北海道室蘭市輪西へ移住する。1906年に北海道師範学校講習科を卒業後、札幌近郊で教鞭を振るう。1908年、井深照子と結婚。13年後、母の生家再興のため満岡姓を名乗る。1912年、白老郵便局長に就任して以降、30年間を白老で過ごし、白老アイヌの「隣人」としてアイヌの風俗・伝承を記録し、それをライフワークとした。1924年にその成果を『アイヌの足跡』（初版）として発刊した。1942年に健康を害して郵便局を退職し、東京府北多摩郡国分寺町（現・国分寺市）へ移住し、その7年後に没する。享年68歳。満岡夫妻の邸宅は、白老町役場の東隣にあった。夫婦で文学活動をしていたことから知人が多く、著名な歌人を招いた歌会も催された。詩人・森竹竹市は、同夫妻の影響を受けて句作・歌作を始めたと考えられる。
満岡 伸一（みつおか しんいち、1882年 - 1950年）は、アイヌ文化研究家、俳人。妻の照子は北海道白老郡白老町に生まれ育ち、女流歌人として知られる。
ヒューバート・ニュートン（Hubert Anson Newton、1830年3月19日 – 1896年）はアメリカ合衆国の数学者、天文学者である。流星の研究で知られる。ニューヨークの Sherburneで生まれ、1850年にイェール大学を卒業した。1852年からイェール大学の講師、1855年に教授となった。流星の科学的な研究は、1833年に北アメリカなどで見られたしし座流星群の大出現から始まり、イェール大学のデニソン・オルムステッドは流星雨の原因を、太陽のまわりの固定軌道をもつ「星雲状天体」である説をだした。ヒューバート・ニュートンはオルムステッドの研究をすすめ、しし座流星雨の周期が33年であることを示した。また流星雨をおこす塵粒の軌道が惑星の重力の影響を受け動いていくことを示した。1861年8月と11月の流星に関するコネチカット科学技術アカデミーの研究を指導し、流星と彗星研究の世界的権威になった。全米科学アカデミーからJ・ローレンス・スミス・メダルを受賞し、1885年にはアメリカ科学振興協会の会長に任じられた。
大阪府門真市の東和薬品RACTABドームで、2016年12月22日から25日にかけて開催された。男女シングル、ペア、アイスダンス競技が行われた。本大会は2017年世界選手権、2017年四大陸選手権、2017年世界ジュニア選手権、および2017年冬季アジア大会の最終選考会とされているが2017年冬季アジア大会は北海道で開催されるため開催国枠の選考レースとして位置づけられている。
インターネットの普及により数多くのパソコン雑誌が部数を減らしていく中、パソコン批評といえども例外とはならなかった。そのさなかで発行された中にタブレットPCを特集した記事を掲載した号があったが、その記事は本来は仇敵であるはずのマイクロソフトの肩を持つような内容であったために読者の信頼を大きく裏切ることになり、さらに大きく部数を減らすことになった。ちなみにこの号の返品部数は実に7割を超えるほどであった。その後、編集部の体制見直しによって多少の改善は見られたものの、同社グループ会社が発行していたPC-DIYの売上げ不振と内部不祥事による休刊の影響を受け、PC-DIYと同時にパソコン批評も休刊となる。
多くの分類器はそれぞれのサンプル要素に対してマージンを設定できる。しかしながら、限られたいくつかの分類器だけがデータセットからの学習によって得られたマージンの情報を利用できる。多くのブースティングアルゴリズムは、マージンによってサンプルに重み付けをするという発想に依拠している。凸損失関数 (convex loss function) を利用する場合（AdaBoost, LogitBoost, また AnyBoost 系のアルゴリズムを使うなど）、高いマージンを持つサンプルはより低いマージンのサンプルより小さな（あるいは等しい）重みがつけられる。このことからブースティングアルゴリズムはマージンの低いサンプルに対して重点的に重みをつけることとなる。 凸損失を利用しない BrownBoost のようなアルゴリズムでは、マージンはサンプルの重みを左右し得るが、凸損失関数を利用する場合と異なり重みとマージンの間の関係は単調ではなくなる。ブースティングアルゴリズムの中には、最小マージンを最大化するようなものが存在する（たとえば Warmuth, Glocer & Rätsch 2007 を参照）。サポートベクターマシンはサンプルを分割する超平面のマージンを最大化する。（超平面によって完全にデータを分離できないような）ノイズありのデータを用いて訓練されたサポートベクターマシンはソフトマージンを最大化する（詳細はサポートベクターマシンを参照）。多数決パーセプトロン (voted perceptron) は古典的なパーセプトロンの反復適用を基礎とするマージン最大化アルゴリズムである。