moebiusT7/mmv-wiki-index-ja huggingface dataset:
データーリ・ラヨシュ データーリ・ラヨシュ データーリ・ラヨシュ 名前 ラテン文字 Lajos Détári 基本情報 国籍   ハンガリー 生年月日 ( 1963-04-24 ) 1963年 4月24日 （62歳） 出身地 ブダペスト 選手情報 ポジション MF クラブ 1 年 クラブ 出場 (得点) 1980-1987 ブダペスト・ホンヴェード 134 (72) 1987-1988 フランクフルト 33 (11) 1988-1990 オリンピアコス 55 (33) 1990-1992 ボローニャ 42 (14) 1992-1993 アンコーナ 32 (9) 1993 フェレンツヴァーロシュ 13 (1) 1993-1994 ジェノア 8 (1) 1994 ヌーシャテル 38 (12) 1996-1998 VSEザンクト・ペルテン 13 (8) 1999 BVSCブダペスト 17 (8) 1999-2000 ドゥナケジVSE 17 (4) 通算 402 (173) 代表歴 1984-1994 ハンガリー 61 (13) 監督歴 2000-2001 FCビホル・オラデア 2001-2002 チェペルSC 2002 ブダペスト・ホンヴェードFC 2002-2003 ACBハノイ 2003 ソンバトヘイ・ハラダーシュ 2004 FCタタバーニャ 2004 ディオーシュジェーリVTK 2005 ニーレジハーザ・スパルタクス 2005 パンセライコスFC 2005-2006 ウニオエFCブダペスト 2006 ハンガリー (コーチ) 2007 フェルシェパコニFC 2007 MFCショプロン 2008 FCポロシュ 2008-2009 BFCシオーフォク 2009 ヴェチェーシュSC 2009-2010 FKトルナラ 2011-2012 フェレンツヴァーロシュTC 1. 国内リーグ戦に限る。 ■テンプレート（■ノート ■解説）■サッカー選手pj データーリ・ラヨシュ （ ハンガリー語 ：Détári Lajos、 1963年 4月24日 -）は、 ハンガリー の元 サッカー選手 、 サッカー指導者 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ不足 (レッドリスト) データ不足 (レッドリスト) 保全状況 （ IUCN レッドリスト カテゴリー） 絶滅 絶滅 (EX) 野生絶滅 (EW) 絶滅危惧 絶滅寸前 (CR) 絶滅危惧 (EN) 危急 (VU) 低リスク 保全対策依存 (CD) 準絶滅危惧 (NT) 低危険種 (LC) その他 データ不足 (DD) 未評価 (NE) 関連項目 レッドリスト 国際自然保護連合 絶滅危惧種 データ不足 (でーたぶそく D ata D eficient＝DD) の 種 とは 国際自然保護連合 (IUCN) がその 保全状況 を適切に査定するには充分なデータがないと 分類 した種を指す。この分類であっても、その種に関する広汎な調査が尽くされていないことを意味するとは限らないが、種の豊富さと 分布 の情報はほとんどもしくはまったく入手できていないことは確実である。 IUCN は記録の量から生息数の少なさが危険な水準にあると示される場合、その種をけっして「 データ不足 」に指定しないよう勧告する。「分類群の分布範囲が比較的限定されていると疑われる場合、もしくは分類群の直近の記録からかなり時間が経過した場合には、その種の脅威にさらされた状態を正当化する可能性が高い」とする。 ( 予防原則 も参照。) ^ "The Categories"、IUCNレッドリスト (1994年版)。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ並列性 データ並列性 データ並列性 （ 英 : data parallelism ）は、複数の プロセッサ を用いて演算を行う 並列コンピューティング の形態の一つである。データ並列性は、異なる 並列計算 ノードにデータを分配することに焦点を置いている。並列性の別の形態である タスク並列性 と対照をなす。 ループレベル並列性 ( loop-level parallelism ) とも。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ中心アプローチ データ中心アプローチ データ中心アプローチ （データちゅうしんアプローチ、 英 : data oriented approach , DOA ）は 日本 で生まれた ソフトウェア工学 上の業務 分析 ･業務設計手法の 総称 。 アメリカ では 英 : information engineering , IE または 英 : data-centric engineering , DCE と呼ぶ。 この用語は、( 堀内一 1988 )が初出だといわれる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ中継衛星 データ中継衛星 データ中継衛星 （データちゅうけいえいせい）とは、 衛星間通信 の一形態で 低軌道 を周回する 人工衛星 や 宇宙船 と地上局の間の通信を 静止軌道 上で中継する 通信衛星 の一種である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ保存 データ保存 データ保存 （データほぞん）とは、 データ の安全性と 完全性 を保全・維持する活動のことである。保存活動は、データおよびその メタデータ の存在と真正性を保護し持続させることを目的とした方針・規制・戦略が組織的に整えられることで展開されていく。データとは知識や情報が生み出される際の要素ないし単位であり、メタデータとはデータの諸要素を要約した部分集合、あるいはデータについてのデータである。データ保存の主な目的は、データを紛失や破壊から守り、データの再利用と充実化を促すことにある。 ^ “ Dictionary Definitions ”. InterPARES 2 Terminology Database . InterPARES2 (2013年). 2013年10月21日閲覧。 ^ Kitchin, R (2012). “Conceptualizing Data”. The Data Revolution (London: Sage): 1–26.   ^ Cyberinfrastructure Council (2007年). “ Cyberinfrastructure vision for 21st century discovery ”. Washington DC: National Science Foundation. 2024年4月9日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ保護アーキテクチャ データ保護アーキテクチャ データ保護アーキテクチャ （データほごアーキテクチャ、 英 : Data Protective Architecture ）は、 システムアーキテクチャ において取り扱う データ を最も重要な資源と位置付け、そのデータを活用・保護するための設計思想を意味する。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ保護法 データ保護法 データ保護法 （データほごほう、 英 : data protection law ）は、 個人データ の処理に係る個人の権利と自由の保護を目的とする各国の 法律 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ処理 データ処理 データ処理 （データしょり、 英 : Data processing ）は、英語Data Processingの前半をカタカナ語とし、後半を漢語訳した語である。 情報処理 や コンピューティング とほぼ同様の意味で、特に科学的に意味がある区別は無いが、情報処理の「 情報 」やコンピューティングの「 計算 」という語にある数理的色彩が比較的薄いデータベースの処理などといったものを指す。 コンピュータ 以前には タビュレーティングマシン 等の機械により、それ以前には人手により行われていたが、コンピュータ以後はもっぱらコンピュータによるそれを指す。バズワード的には、1960年代や1970年代にはコンピュータ業界（のうち主にいわゆる「企業システム」向けベンダ等）を指す語として多用されていたが（たとえば業界ネタを集めた『The Devil's DP Dictionary』という題の本がある）、近年は「 IT 」などの語に置き換えられあまり見なくなった。 データ を 情報 や 知識 に変換する コンピュータ 処理全般を指す 用語 。データ処理は通常 コンピュータ 上で自動実行される。データは正しく表現されれば便利で実用的な「情報」となるため、データ処理システムは実用性を強調するために 情報システム とも呼ばれる。これらの用語はほぼ同義であり、データ処理システムがデータを操作して情報を生成するのに対して、情報システムはデータを入力として情報を出力する。 かつて、コンピュータシステムを指す用語として「データ処理システム」という用語がよく使われた（1970年代）。その後、「情報」という単語を使った新たな用語（情報システム、 IT システム、 経営情報システム など）が生み出され、データ処理システムという用語を代替していった。 データ処理において、 データ は 数 や 文字 として定義され、観測可能な現象の測定値を表す。1つのデータ（datum）は観測された現象の1つの測定値である。測定情報は、複数のデータからアルゴリズムによって導出されたり、論理的に演繹されたり、統計的に計算されたりして求められる。 情報 とは、 クエリ への意味のある応答として定義される。 より一般化すると、「データ処理」とはデータをある形式から別の形式へと変換する過程と定義できる。しかし、そういった意味では「データ変換」という用語の方が適切であろう。この観点では、データ処理は 情報 を データ に変換する過程とデータを情報に変換する過程を指すということになる。データ処理とデータ変換の違いは、データ変換では応答すべきクエリを必要としないという点にある。例えば、英語の文を形成する文字列形式の 情報 は、キーボードのキー押下から「符号化」されてハードウェア向きのコードとなり、さらには ASCII コードとなり、 フォント に変換されてディスプレイに表示される。この例は、キーボードでのキー押下に連動した電流の有無が変換されて、最終的に人間が理解できる意味のある情報になる例である。 しかし、このような例はデータ処理というよりも 組み込みシステム や オペレーティングシステム によるハードウェア制御という観点で語られることが多い。一般に「データ処理」という用語が使われるのは、業務のための多数のデータを集積し、それらを情報利用者にとって使い易い有意義な情報として提示する過程に対してである。 科学技術的データを集めて処理する場合、データ処理よりももっと正確な用語として「 データ分析 」が使われる。この場合、ビジネスの分野ではあまり見られない、非常に専門的で
きる意味のある情報になる例である。 しかし、このような例はデータ処理というよりも 組み込みシステム や オペレーティングシステム によるハードウェア制御という観点で語られることが多い。一般に「データ処理」という用語が使われるのは、業務のための多数のデータを集積し、それらを情報利用者にとって使い易い有意義な情報として提示する過程に対してである。 科学技術的データを集めて処理する場合、データ処理よりももっと正確な用語として「 データ分析 」が使われる。この場合、ビジネスの分野ではあまり見られない、非常に専門的で正確なアルゴリズム的導出と統計計算を指す。この文化の違いはデータ処理とデータ分析での数値表現にも表れている。データ処理では 整数 または 固定小数点数 や 二進化十進表現 での 実数 表現が用いられるのに対して、データ分析では 浮動小数点数 で実数を表現することが多い。 自然界に発生する様々な過程も 圧力 や 光 などの情報によって観測されるデータ処理システムと見ることもできる。それらの情報は人間の観察者によって 神経系 内の 電気 信号に変換される。無生物同士の相互作用さえもある種の 情報処理システム と見ることができる。データ処理や情報システムという用語の一般的用法は、ビジネス環境で繰り返されるアルゴリズム的導出、論理的推論、統計的計算に限定され、実世界でのあらゆる情報の変換過程を指すわけではない。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ制御言語 データ制御言語 データ制御言語 (データせいぎょげんご、 DCL ; 英 : Data Control Language) は、 コンピュータ の データベース においてデータに対する アクセス制御 を行うための データベース言語 もしくはデータベース言語要素である。 SQL の主なデータ制御言語は次のとおりである。 GRANT - 特定のデータベース利用者に特定の作業を行う権限を与える REVOKE - 特定のデータベース利用者から既に与えた権限を剥奪する SQLの GRANT および REVOKE でデータベース利用者に設定できる権限には次のようなものがある。 CONNECT - データベースもしくはスキーマに接続する権限 SELECT - データベースからデータを検索する権限 INSERT - データベースにデータを新規登録する権限 UPDATE - データベースのデータを更新する権限 DELETE - データベースのデータを削除する権限 USAGE - スキーマや関数などのデータベースオブジェクトを利用する権限 Oracle Database においては、データ制御言語の命令の実行は暗黙的な コミット を伴う。 PostgreSQL においては、データ制御言語の命令の実行は トランザクション の文脈で行われ、 ロールバック を行うことが可能である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ前処理 データ前処理 機械学習 ・ データマイニング における データ前処理 （データまえしょり、 英 : data preprocessing ）は 学習 の前段階で行われるデータ変換である。 ^ "tf.keras.preprocessing ... preprocess data before training." TensorFlow docs . 2022-07-17閲覧. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ可視化 データ可視化 データ可視化 (データかしか 英:Data visualization）とは、 データ の グラフィック 表現を扱う 学際 分野であり、 データ視覚化 や外来語で データビジュアライゼーション とも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合（例えば 時系列 など）に効率的な伝達手段である。 学術的な観点からは、この表現は元データ（通常は数値）とグラフィック要素（例えば グラフ にある線や点）の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば 棒グラフ は、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。 データ可視化は 統計学 分野に根ざすもので、一般的には記述統計部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。 人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。 ^ IT用語辞典 e-Words「 マッピング 【mapping】 」 ^ Nussbaumer Knaflic, Cole. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals   ^ Manuela Aparicio and Carlos J. Costa (November 2014). “Data visualization”. Communication Design Quarterly Review 3 (1): 7-11. doi : 10.1145/2721882.2721883 .   ^ “ the_beauty_of_data_visualization ”. Ted.com . TED. 2020年11月13日閲覧。 ^ Mason, Betsy (November 12, 2019). “Why scientists need to be better at data visualization” . Knowable Magazine . doi : 10.1146/knowable-110919-1 . https://knowablemagazine.org/article/mind/2019/science-data-visualization .   ^ O'Donoghue, Se?n I.; Baldi, Benedetta Frida; Clark, Susan J.; Darling, Aaron E.; Hogan, James M.; Kaur, Sandeep; Maier-Hein, Lena; McCarthy, Davis J. et al. (2018-07-20). “Visualization of Biomedical Data” . Annual Review of Biomedical Data Science 1 (1): 275-304. doi : 10.1146/annurev-biodatasci-080917-013424 . hdl : 10453/125943 . https://www.ann
M.; Kaur, Sandeep; Maier-Hein, Lena; McCarthy, Davis J. et al. (2018-07-20). “Visualization of Biomedical Data” . Annual Review of Biomedical Data Science 1 (1): 275-304. doi : 10.1146/annurev-biodatasci-080917-013424 . hdl : 10453/125943 . https://www.annualreviews.org/doi/full/10.1146/annurev-biodatasci-080917-013424 2021年6月25日閲覧。 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ同化 データ同化 データ同化 （データどうか、data assimilation）とは、主に 地球科学 の分野において数値 モデル の再現性を高めるために行われる作業である。簡単に言えば、モデルに実際の観測値を入力してより現実に近い結果が出るようにすることを指す。 地球科学においては、 非線形 性の高い 自然現象 を数値モデルによって再現する手法がある。特に 気象学 では、これが 天気予報 に大きく貢献している。データ同化は、例えば 数値気象予報モデル に 気温 ・ 気圧 ・ 湿度 ・ 風向 ・ 風速 などのデータを入力し、専門的には「初期場」と呼ばれる、物理的パラメータの空間的分布状態を作り出す作業である。ただ、入力されるデータは空間的に偏りが大きいため、データの少ないところでは精度が低くなる。 試作段階の数値モデルにデータ同化の実験を行い、その結果を実際の現象と比較することで、そのモデルの再現性を調べることができる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ品質 データ品質 データ品質 （ 英 : Data quality ）は、 データ の 品質 である。データが高品質であるとは「 オペレーション 、 意思決定 、計画などの目的に適っていること」を指す（J.M. Juran）。これとは別に、実世界の対応実体を正しく表しているデータを高品質とする見方もある。これら2つの見方は、同じ目的の同じデータに対しても必ずしも一致しない。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ回線終端装置 データ回線終端装置 データ回線終端装置 （データかいせんしゅうたんそうち、 英 : data circuit-terminating equipment, DCE ）は、 データ端末装置 (DTE) と データ通信 網との間に位置する機器である。別名は データ通信装置 (data communications equipment)、 データ回線装置 (data carrier equipment)。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ圧縮 データ圧縮 データ圧縮 （データあっしゅく、 英 : data compression ）とは、ある データ を、そのデータの実質的な内容（ 情報 、あるいはその 情報量 ）を可能な限り保ったまま、データ量を減らした別のデータに変換すること。高効率 符号化 ともいう。 データ圧縮は、データ転送における トラフィック やデータ蓄積に必要な記憶容量の削減といった面で有効である。しかし圧縮されたデータは、利用する前に伸長（解凍）するという追加の処理を必要とする。つまりデータ圧縮は、空間計算量を時間計算量に変換することに他ならない。例えば映像の圧縮においては、それをスムーズに再生するために高速に伸長（解凍）する高価な ハードウェア が必要となるかもしれないが、圧縮しなければ大容量の記憶装置を必要とするかもしれない。データ圧縮方式の設計には様々な要因のトレードオフがからんでおり、圧縮率をどうするか、（非可逆圧縮の場合）歪みをどの程度許容するか、データの圧縮伸長に必要とされる計算リソースの量などを考慮する。 データ圧縮には、 可逆圧縮 と 非可逆圧縮 の２種類がある。可逆圧縮は、 統計的冗長性 を特定・除去することでビット数を削減する。可逆圧縮では情報が失われない。可逆圧縮は、数値データや文書、プログラムなど、１ビットの変化で情報の価値が大きく毀損されるようなデータに対して用いられる。一方で、非可逆圧縮は不必要な情報を特定・除去することでビット数を削減する。非可逆圧縮ではいくらかの情報が失われる。非可逆圧縮は、音声や画像、動画など、細部が変化しても情報の意味が変わりにくいデータに対して用いられる。 アナログ 技術を用いた 通信技術 においては通信路の 帯域幅 を削減する効果を得るための圧縮ということで 帯域圧縮 ともいわれた。 デジタル 技術では、情報を元の表現よりも少ない ビット 数で符号化することを意味する。 新たな代替技法として、 圧縮センシング の原理を使ったリソース効率のよい技法が登場している。圧縮センシング技法は注意深くサンプリングすることでデータ圧縮の必要性を避けることができる。 ^ Tank, Minaldevi K. (2011), Pise, S. J., ed., “Implementation of Lempel-ZIV algorithm for lossless compression using VHDL” , Thinkquest-2010 (Springer India): 275-278, doi : 10.1007/978-81-8489-989-4_51 , ISBN  978-81-8489-989-4 , https://doi.org/10.1007/978-81-8489-989-4_51   ^ Pujar, J.H.; Kadlaskar, L.M. (May 2010). “A New Lossless Method of Image Compression and Decompression Using Huffman Coding Techniques” . Journal of Theoretical and Applied Information Technology 15 (1): 18-23 . http://www.jatit.org/volumes/research-papers/Vol15No1/3Vol15No1.pdf .   ^ Mahdi, O.A.; Mohammed, M.A.; Mohamed, A.J
pression and Decompression Using Huffman Coding Techniques” . Journal of Theoretical and Applied Information Technology 15 (1): 18-23 . http://www.jatit.org/volumes/research-papers/Vol15No1/3Vol15No1.pdf .   ^ Mahdi, O.A.; Mohammed, M.A.; Mohamed, A.J. (November 2012). “Implementing a Novel Approach an Convert Audio Compression to Text Coding via Hybrid Technique” . International Journal of Computer Science Issues 9 (6, No. 3): 53-59 . https://ijcsi.org/papers/IJCSI-9-6-3-53-59.pdf 2013年3月6日閲覧。 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ圧縮比 データ圧縮比 データ圧縮比 （データあっしゅくひ、 英 : Data compression ratio ）は、 データ圧縮 でデータの大きさが低減される程度を定量化したものである。データ圧縮比は、物体の物理的圧縮で使われる圧縮比と同様の考え方であり、圧縮されていないときの大きさと圧縮されたときの大きさの比で表される 。 C o m p r e s s i o n R a t i o = U n c o m p r e s s e d S i z e C o m p r e s s e d S i z e {\displaystyle {\rm {Compression\;Ratio}}={\frac {\rm {Uncompressed\;Size}}{\rm {Compressed\;Size}}}} したがって例えば、10MBのファイルを2MBに圧縮した場合、圧縮比は 10/2 = 5 となり、5:1 のように 比 として記述する場合もあるし、5X のように記述する場合もある。なお、この考え方は圧縮の際（圧縮されていない大きさはオリジナルの大きさ）にも伸張の際（圧縮されていない大きさは伸張後の大きさ）にも適用される。 場合によっては、 領域節約率 （space savings）を示すこともある。これは圧縮前に比べてどれだけ格納領域を節約できるかを示すものである。 S p a c e S a v i n g s = 1 − C o m p r e s s e d S i z e U n c o m p r e s s e d S i z e {\displaystyle {\rm {Space\;Savings}}=1-{\frac {\rm {Compressed\;Size}}{\rm {Uncompressed\;Size}}}} したがって例えば、10MBのファイルを2MBに圧縮した場合、領域節約率は 1 - 2/10 = 0.8 であり、百分率で 80% のように記述することが多い。 音声や動画のストリーミングのようにサイズが一定でない信号については、データの大きさではなく データ転送レート の圧縮前と圧縮後の値から圧縮比を求める。 C o m p r e s s i o n R a t i o = U n c o m p r e s s e d D a t a R a t e C o m p r e s s e d D a t a R a t e {\displaystyle {\rm {Compression\;Ratio}}={\frac {\rm {Uncompressed\;Data\;Rate}}{\rm {Compressed\;Data\;Rate}}}} そして、領域節約率の代わりにデータ転送レート節約率を使用する。考え方は領域節約率と同じである。 D a t a R a t e S a v i n g s = 1 − C o m p r e s s e d D a t a R a t e U n c o m p r e s s e d D a t a R a t e {\displaystyle {\rm {Data\;Rate\;Savings}}=1-{\frac {\rm {Compressed\;Data\;Rate}}{\rm {Uncompressed\;Data\;Rate}}}} 例えば、 CD フォーマットで圧縮されていない場合の転送レートは 16 ビット/チャンネル × 2 チャンネル × 44.1 kHz ≒ 1.4 Mb/s であり、 iPod
a R a t e U n c o m p r e s s e d D a t a R a t e {\displaystyle {\rm {Data\;Rate\;Savings}}=1-{\frac {\rm {Compressed\;Data\;Rate}}{\rm {Uncompressed\;Data\;Rate}}}} 例えば、 CD フォーマットで圧縮されていない場合の転送レートは 16 ビット/チャンネル × 2 チャンネル × 44.1 kHz ≒ 1.4 Mb/s であり、 iPod で使われている AAC ファイルの転送レートは 128 Kb/s である。したがって、この場合の圧縮比は 11.025、データ転送レート節約率は 0.91、つまり 91% である。 圧縮前のデータ転送レートが判っているとき、圧縮後のデータ転送レートがわかれば圧縮比が求められる。 なお、圧縮比に関しては誤った使い方をしていることがある。例えば、節約率を圧縮比と呼んでいたり、圧縮比の逆を圧縮比と呼んでいたりする場合がある。また、どういう値であるかを気にせずに漠然と 圧縮効率 と呼んで「圧縮効率が2倍」などという言い方をすることも多い。 動画、静止画像、音声の 可逆圧縮 は全ての情報を保存するが、そのデータ固有の エントロピー があるため、2:1 以上の圧縮はほとんど望めない。一方、 非可逆圧縮 （例えば JPEG や MP3 ）は、もっと高い圧縮比を実現できるが、相対的に品質は低減し、情報が失われることで画質や音質が低下する。 ^ JPEG FAQ: Coding & Compression ^ Cisco IOS Data Compression - Statistical versus Dictionary Compression ^ Olympus Glossary ^ DocuWare Glossary This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ型 データ型 データ型 （データがた、 英 : data type ）とは、 コンピュータプログラミング や 計算機科学 において、 属性 を持つ データ を分類し、その扱われ方を コンパイラ や インタープリタ に知らせるプログラム。単に 型 （かた、 英 : type ）とも言われる。 多くの プログラミング言語 は、 整数型 ・ 浮動小数点型 ・ ブール型 ・ 文字型 といった 基本データ型 を備えている。計算対象にされるデータは、しばしば 値 （value）と言われる。データ型は 式 内の値を制約して、 関数 への適用可能性や 変数 への代入可能性を定義する。データ型は、値の 集合 の概念と近似している。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ完全性 データ完全性 データ完全性 （データかんぜんせい、 英 : Data integrity ）は、 情報処理 や 電気通信 の分野で使われる用語であり、 データ が全て揃っていて欠損や不整合がないことを保証することを意味する。 データインテグリティ とも。すなわち、各種操作（転送、格納、検索）が行われる際にデータがひとまとめで扱われ、目的とする操作に対して期待される データ品質 を維持する。簡単に言えば、データ完全性とは、データが一貫していて正しく、アクセス可能であることを保証するものである。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ定義言語 データ定義言語 データ定義言語 （データていぎげんご、 英 : Data Definition Language, DDL ）は、コンピュータ利用者あるいは アプリケーションソフトウェア が、 コンピュータ のデータを定義する コンピュータ言語 もしくはコンピュータ言語要素である。 Document Type Definition (DTD) は、純粋なデータ定義言語の例である（DTDは XML の文脈において使われる）。データ定義言語の別の例としては、 データベース言語 SQL の命令群の部分集合が挙げられる。 SQLのデータ定義言語の文は 関係データベース の構造を定義する。SQLにより定義される関係データベースの構造は、 組（行） 、 属性（列） 、 関係（表、テーブル） 、 索引（インデクス） 、ファイル位置などデータベース固有の特性を含む。SQLのデータ定義言語の文の集合は 関係データベース管理システム (RDBMS) の一部であり、SQLの方言により多くの相違点がある。 SQLのデータ定義言語の主な命令は次のとおりである。 CREATE - 新しいデータベース、 関係（テーブル） 、 ビュー 、 索引 、 ストアドプロシージャ を作成する。 DROP - 既に存在するデータベース、関係（テーブル）、ビュー、索引、ストアドプロシージャを削除する。 ALTER - 既に存在するデータベースオブジェクトに対する変更。 TRUNCATE - 関係（テーブル）からのデータの不可逆的な削除。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ定額 データ定額 データ定額 （データていがく）は、ソフトバンク（旧社名 ワイモバイル 、 ウィルコム ）・ ウィルコム沖縄 がPHSサービスにおいて提供していたキャップ制の パケット定額制 である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ実行防止 データ実行防止 Windows  > Windowsのセキュリティ機能  > データ実行防止 データ実行防止 （データじっこうぼうし、 英 : Data Execution Prevention , DEP 〈デップ〉）は、 Microsoft Windows に搭載されているセキュリティ機能である。この機能の目的は、 アプリケーション やサービスが実行不可能なメモリ領域からコードを実行することの防止である。これはある種の攻撃 (たとえば バッファオーバーフロー を経由してコードを格納するもの) を防止する効果がある。DEPには2つの動作モードがある: メモリページを実行不可能とマークできる CPU のためのハードウェアDEPと、ハードウェアサポートがないCPUのためのソフトウェアDEPで、後者の防御はより限られている。ソフトウェアDEPはコードがデータページから実行されることを防がないが、代わりに他の攻撃 (SEH オーバーライト) を防止する。 DEPは Windows XP Service Pack 2で導入され、Windows XP Tablet PC Edition 2005、 Windows Server 2003 Service Pack 1以降、 Windows Vista 、 Windows Server 2008 、およびそれ以降のすべてのバージョンのWindowsに含まれている。 ^ 「 DEP 」『デジタル大辞泉』 。 https://kotobank.jp/word/DEP#E3.83.87.E3.82.B8.E3.82.BF.E3.83.AB.E5.A4.A7.E8.BE.9E.E6.B3.89 。 コトバンク より2024年8月3日閲覧 。   ^ “ A detailed description of the Data Execution Prevention (DEP) feature in Windows XP Service Pack 2, Windows XP Tablet PC Edition 2005, and Windows Server 2003 ”. マイクロソフト (2006年9月26日). 2008年7月11日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ拡張 データ拡張 データ拡張 （データかくちょう、 英 : data augmentation ）は、量が不十分な訓練データからの 最尤推定 を可能にする 統計 的手法。データ拡張はベイズ解析において重要な応用があり、また、この手法は、既存のデータをわずかに変更した複数のコピーでモデルを訓練することにより、 機械学習 モデルの訓練時における 過学習 を減らし汎化能力を高めるために、機械学習の分野で広く使用されている。 例えば、手書き文字の画像認識において「データ拡張として画像に-15～15度の回転をかける」というのは「手書き文字は-15～15度の回転をかけても文字の種類が変わらない」という 事前知識 をモデルの学習に使用することを意味している。数字の6を180度回転すると9になるが「データ拡張に180度の回転を含めない」というのは「手書き文字は180度の回転をかけると文字の種類が変わる」という事前知識を使用している。 ^ Dempster, A.P.; Laird, N.M.; Rubin, D.B. (1977). “Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm” . Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 39 (1): 1–22. doi : 10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x . オリジナル の2022-10-10時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20221010051829/https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x 2024年8月28日閲覧。 .   ^ Rubin, Donald (1987). “Comment: The Calculation of Posterior Distributions by Data Augmentation” . Journal of the American Statistical Association 82 (398). doi : 10.2307/2289460 . JSTOR   2289460 . オリジナル の2024-08-07時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20240807015222/https://www.jstor.org/stable/2289460 2024年8月28日閲覧。 .   ^ Jackman, Simon (2009). Bayesian Analysis for the Social Sciences . John Wiley & Sons. pp. 236. ISBN  978-0-470-01154-6 . https://www.wiley.com/en-au/Bayesian+Analysis+for+the+Social+Sciences-p-9780470011546   ^ Shorten, Connor; Khoshgoftaar, Taghi M. (2019). “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning”. Mathematics and Comput
6. ISBN  978-0-470-01154-6 . https://www.wiley.com/en-au/Bayesian+Analysis+for+the+Social+Sciences-p-9780470011546   ^ Shorten, Connor; Khoshgoftaar, Taghi M. (2019). “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning”. Mathematics and Computers in Simulation (springer) 6 . doi : 10.1186/s40537-019-0197-0 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ操作言語 データ操作言語 データ操作言語 （データそうさげんご、 英 : Data Manipulation Language, DML ）は、 データベース 利用者あるいは アプリケーションソフトウェア が、 コンピュータ のデータベースに対してデータの検索・新規登録・削除・更新を行うための、 データベース言語 もしくはデータベース言語要素である。 2007年現在、最も普及しているデータ操作言語は SQL のデータ操作言語である。 SQLは、 関係データベース に対して検索や更新などのデータ操作を行うために使われる。 他のデータ操作言語としては、 IMS / DL1 のデータ操作言語や、 CODASYL データベース (IDMSなど) のデータ操作言語などがある。 データ操作言語は当初は アプリケーションソフトウェア によって使われるにとどまっていたが、(SQLの出現にともない) データベース利用者によっても使われるようになっていった。 データ操作言語は文の最初の単語によって示される機能をもつ。 データ操作言語における文の最初の単語は、ほとんどの場合は動詞である。 SQLの場合はこのような動詞は次のとおりである。 SELECT - 検索する INSERT - 挿入する (新規登録する) UPDATE - 更新する DELETE - 削除する データ操作言語は、データベースベンダ間で言語と機能において多くの相違点をもつ傾向がある。 SQLには ANSI / ISO により制定された標準がある。 しかし、データベースベンダは標準の範囲を越えてそれぞれ固有の拡張機能を提供している。 データ操作言語には基本的には次の2つの種類がある。 宣言的データ操作言語 手続き的データ操作言語 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ放送 データ放送 データ放送 （データほうそう）とは、テレビ放送において主となる番組から独立して、ニュース、天気予報、番組案内などを放送し、また、番組によってはその内容を補完または関連する情報を提供するもの。 ^ 柳町昭夫、 データ放送の開発経緯 」 映像情報メディア学会誌 2011年 65巻 7号 p.912-915, doi : 10.3169/itej.65.912 , 映像情報メディア学会 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ構造 データ構造 データ構造 （データこうぞう、 英 : data structure ）とは、 コンピュータプログラミング での、 データ の集まりの形式化された構成である。格納された各データの参照や修正といった管理を容易にするための構成である。一定の関係性を持たせた データ型 のコレクションであり、 データ値 に適用するための 関数 や 手続き も格納されることがある。データの 代数的構造 とも言われる。 ^ Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). Introduction to Algorithms, Third Edition (3rd ed.). The MIT Press. ISBN  978-0262033848 . https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1614191   ^ Black, Paul E. (15 December 2004). “data structure” . In Pieterse, Vreda; Black, Paul E.. Dictionary of Algorithms and Data Structures [online] . National Institute of Standards and Technology . https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html 2018年11月6日閲覧。   ^ “Data structure” . Encyclopaedia Britannica . 17 April 2017 . 2018年11月6日閲覧 . ^ ゴンザロ・ナバロ：「コンパクトデータ構造 実践的アプローチ」、講談社サイエンティフィク、(2023年7月26日)、ISBN 978-4-06-512476-5 ^ 定兼邦彦：「簡潔データ構造」、共立出版、ISBN 978-4-320-12174-4 (2018年2月25日) ^ Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). Encyclopedia of Computer Science . Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507–512. ISBN  978-0470864128 . http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1074100.1074312   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.