ヴィルヘルム・クレス（Wilhelm Kress, 1836年6月29日 - 1913年2月24日）はオーストリアの発明家。サンクトペテルブルク出身、ウィーンで没。元はピアノ製作者だったという。1877年にはアルフォンス・ペノーの指導の下に、安定性に優れた模型飛行機を飛ばした。1900年、時の皇帝フランツ・ヨーゼフ1世から私的な資金援助を受けて18馬力の水上機を製作。1901年10月、それを飛ばそうと試みたが離水に失敗（または滑水試験中、事故により転覆）し、機体は沈没した。1900年前後に固定翼機での有人動力飛行を試みた数多い実験者のうちの一人だが、彼の特筆すべき点は、飛行機の動力に内燃機関を使用していたことである。このことはフルサイズ機としてはおそらく世界初であった。
PUBG Corporationは、2018年1月にBlueholeの大株主で『PUBG』モバイル版の開発を手掛けるテンセントから協力を得、120名のチートツール制作者を逮捕したほか、同年4月27日、中国の『PUBG』のチートツール開発・販売に関わっていた15名の容疑者を逮捕したと発表した。チートツールの中には、ハッキングプログラムを含み、チートツールを使用したプレイヤーの個人情報を抜き出すものもあった。
『PUBG』の開発、運営元であるPUBG Corporationは、2018年4月2日付でNetEaseのタイトル『荒野行動』『Rules of Survival』に対して、『PUBG』の著作権を侵害するものだとして、配信差し止めと損害賠償を求める訴状をカリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に提出したと、海外メディアのPCGamesNが報じている。これについては、ファミ通Appも独自にPUBG Corporationに問い合わせを行い、提訴が事実であることを確認している。過去に『フォートナイト』について懸念を示したことはあるが、具体的な類似性の高いタイトルとして訴訟が行われるのは今回が初である。今回の訴訟に踏み切った経緯として、PUBG Corporationは、2018年1月にApple経由で苦情申し立てを行い、訴状もNetEaseに送っているが、NetEaseが『PUBG』の著作権を認めなかったためだとしている。ファミ通は、PUBG Corporationが勝訴した場合、アプリストアから『荒野行動』『Rules of Survival』の両タイトルが消える可能性があるとしている。これに対し、NetEaseは『荒野行動』の訴訟報道に対する公式コメントを発表し、サービス終了のデマを否定したうえで、著作権侵害の事実は一切無いものとし、正当性を今後の裁判で明らかにしていくとしている。2019年3月にPUBG CorporationとNetEaseが和解したと発表があった。2018年1月、PUBG Corporationは、『フォートナイト』が『PUBG』の特徴をコピーしているとして、『フォートナイト』の韓国でのサービス中断を求めてソウル中央地方裁判所に「著作権侵害禁止仮処分申請」を提出した。しかし、その後2018年6月にPUBG Corporationは訴訟取り下げを行っており、関連する裁判も終了した。
（→詳しくは別項「逆問題」を参照。）脳活動の位置を決定するために、頭外側で計測された磁場から活動源の位置を推定する信号処理の手法が用いられる。このような推定は逆問題を解くこととなる。 (この場合、順問題は活動源の位置とそこからの距離から磁場を推定する問題となる。) 一番の技術的な問題は逆問題が唯一の解を持たないことである。(つまり、いくつもの"正しい"解を持つ。) そして、最適解を見つける手法自身が徹底的な研究対象となっている。適切な解を得るには脳活動に関する前提的な知識を含んだモデルが用いられる。電流源のモデルは過剰決定モデルと過少決定モデルの2種類がある。過剰決定モデルではデータに基づき位置を推定された数個の点状の電流源から構成される。一方、過少決定モデルは、多くの異なる広がりを持った領域が活動しているような場合に用いられる。計測された結果を説明する電流源の分布はいくつか考えられるが、もっとも可能性の高いものが選択される。より複雑な電流源のモデルほど、解の質を向上させると考える研究者も存在する。しかし、そのようなモデルは推定の頑健性 (robustness) を下げ、順モデルの誤差を上げてしまう。多くの実験では、単純なモデルが用いられ、誤差の起きる可能性を減らし、解を見つけるための計算時間を減らしている。位置推定のアルゴリズムは仮定された電流源と頭部のモデルを利用して、焦点となる磁場源の最適な位置を推定するものである。別の方法として、順モデルを用いずに電流源を分離するために独立成分分析をまず用いて、次にその分離された電流源のそれぞれの位置を推定するものがある。この方法は、非神経由来のノイズと神経由来の信号を正確に分離することで、優れた S/N 比 (信号とノイズの比) を示し、焦点となる神経電流源を分離することが可能になる。過剰決定モデルを用いた位置推定アルゴリズムは、初めの位置推定に連続的な微調整を加えていくというものである。このシステムでは、まず初めに推定された電流源の位置情報から、順モデルを用いて、その電流源によって生み出される磁場を計算し、計算された磁場と実施に観測された磁場との誤差が減少するように電流源の位置が修正される。この修正を2つの磁場が一致するまで繰り返すのである。別の方法としては、この不良設定な逆問題を無視し、ある固定点における電流を推定するもので、ビームフォーミング法を利用したものである。その様な手法の1つとして、データの共分散行列と双極子の磁場導出行列から、センサーに線形な重み付けをする空間フィルターを計算する、SAM (Synthetic Aperture Magnetometry) と呼ばれる方法がある。SAM は信号の時間的な要素を利用して双極子の非線形的な推定を行うが、信号のフーリエ変換を利用して、双極子の線形な推定を行う手法も存在する。そのようにして近似された電流源は巨大な脳神経ネットワークの同期を推定するための計算に用いられる。