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肺癌のX線写真のデータセットURL

肺癌のX線写真データセットの主なURLをご紹介します： ## 主要なデータセット **1. Kaggle** - NIH Chest X-ray Dataset [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data) - https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data - IQ-OTH/NCCD Lung Cancer Dataset [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/adityamahimkar/iqothnccd-lung-cancer-dataset) - https://www.kaggle.com/datasets/adityamahimkar/iqothnccd-lung-cancer-dataset **2. The Cancer Imaging Archive (TCIA)** - LIDC-IDRI（Lung Image Database Consortium） [The Cancer Imaging Archive](https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lidc-idri/) - https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lidc-idri/ - 1,018症例のCTスキャンとアノテーション付き病変データ [The Cancer Imaging Archive](https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lidc-idri/) - LUNG-PET-CT-DX [The Cancer Imaging Archive](https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lung-pet-ct-dx/) - https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lung-pet-ct-dx/ - CTとPET-CT画像、腫瘍位置のバウンディングボックス付きXMLアノテーション ...
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架空請求www

+18778869185 NTTファイナンスとか騙りやがった。 振り込んでやるから、さっさと銀行口座教えやがれ！ と言おうと思った。 差押かけてやりたくなる。
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AIヘアスタイリングシステム

# AIヘアスタイリングシステムについて 現在、**完全に統合されたシステムは市場に存在しません**が、部分的な技術は存在します: ## 既存の類似技術 1. **顔認識・類似判定**:     - Microsoft Azure Face API    - AWS Rekognitionなど 2. **ヘアスタイルシミュレーション**:    - ModiFace、YouCam Makeupなどのアプリ    - ただし、カット指示までは行わない 3. **3Dスキャン技術**:    - iPhone LiDARスキャナー    - 専門的な3Dスキャナー ## システム開発の提案 このシステムは非常に複雑なため、**段階的な開発**をお勧めします。完全なソースコードは数千行になりますが、基本的なプロトタイプの構造を示します: ## 実装のポイント ### 必要な技術スタック: 1. **顔認識・特徴抽出**    - DeepFace, FaceNet, ArcFace    - dlib, OpenCV 2. **3Dスキャン処理**    - Open3D（点群処理）    - Meshroom（3D再構成） 3. **AIモデル**    - PyTorch/TensorFlow（ディープラーニング）    - StyleGAN（ヘアスタイル生成） 4. **データベース**    - 有名人の顔データ: 5000人以上    - ヘアスタイルデータ: 各角度、長さ ### 開発の課題: 1. **データ収集**: 著作権・肖像権の問題 2. **精度**: 髪質、クセの考慮 3. **3D処理**: リアルタイム性能 4. **専門知識**: 美容師の技術をAIに落とし込む ### 推奨アプローチ: 1. **Phase 1**: 顔認識と有名人マッチング 2. **Phase 2**: カット指示の自動生成 3. **Phase 3**: 3Dスキャンとパーマ配置 4...
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ECU加速制御AUTOSARソースコード

/****************************************************************************** * ファイル名: Swc_AccelControl.c * 説明: ECU加速制御 AUTOSAR Software Component実装 * AUTOSAR仕様準拠のアクセルペダル信号処理と加速制御 ******************************************************************************/ #include "Rte_Swc_AccelControl.h" #include "Std_Types.h" /* 定数定義 */ #define ACCEL_PEDAL_MIN 0u /* アクセルペダル最小値 (%) */ #define ACCEL_PEDAL_MAX 100u /* アクセルペダル最大値 (%) */ #define THROTTLE_MIN 0u /* スロットル開度最小値 (%) */ #define THROTTLE_MAX 100u /* スロットル開度最大値 (%) */ #define VEHICLE_SPEED_MAX 180u /* 最大車速 (km/h) */ #define ENGINE_RPM_MAX 7000u /* 最大エンジン回転数 (rpm) */ #define ACCEL_RATE_LIMIT 50u /* 加速度制限 (%/100ms) */ /* 加速制御モード */ typedef enum { ACCEL_MODE_NORMAL = 0, ACCEL_MODE_ECO, ACCEL_MODE_SPORT, ACCEL_MODE_MANUAL } AccelModeType; /* 内部状態管理構造体 */ typedef struct { uint8 previousThrottl...
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競合企業がどのようなキーワードでGoogleに広告を出しているか調べる方法・ツールについて

競合企業がどのようなキーワードでGoogleに広告を出しているか調べる方法・ツールについて。 はい、対象の広告主がGoogleにどのようなキーワードで広告を出稿しているかを調べるための方法やツールはいくつかあります。 ​主に有料の競合分析ツールと、Googleが提供する無料の機能に分けられます。 ​📊 有料の競合分析ツール（より詳細な調査向け） ​より詳細で、競合他社の具体的な出稿キーワード、広告文、トラフィック推定などを知りたい場合に強力なのがこれらのツールです。 ​Semrush（セムラッシュ）： ​競合他社のドメインを入力することで、過去に出稿していたキーワード、広告文、推定トラフィックなどを分析できます。 ​リスティング広告分析機能が強力です。 ​Ahrefs（エイチレフス）： ​キーワード調査やバックリンク分析に強いツールですが、競合サイトの流入キーワードや広告分析機能もあります。 ​Similarweb（シミラーウェブ）： ​特定のサイトのトラフィック情報（アクセス元、流入キーワードなど）を調査できます。リスティング広告のタイトルやキーワードまで把握できる機能があります。 ​Keywordmap（キーワードマップ）： ​SEOだけでなく、リスティング広告やディスプレイ広告の競合調査・分析機能が充実しています。 ​🔍 Google提供の機能（無料で利用可能） ​Google広告アカウントを持っている（または作成する）ことで利用できる、無料で競合の動向を把握できる機能です。 ​Google広告の「オークション分析レポート」： ​自社が実際に出稿しているキーワードと同じオークションに参加している競合他社のドメインを確認できます。 ​表示率や重複率などの指標を通じて、競合との掲載状況を比較できます。 ​（注意：自社が出稿しているキャンペーンに対しての競合分析となります。） ​Google広告の「広告プレビューと診断ツール」： ​特定のキーワードで検索された場合に、自分の広告や競合他社の広告がどのように表示されるかをシミュレーションして確認できます。 ​Google キーワードプランナー： ​関連キーワードや検索ボリューム、競合度を調査するツールですが、一部のレポートで競合サイトのキーワード戦略のヒントを得られることがあります。 ​Googleの「広告の透明性...
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plusCAD電気αとRevitの連携について

  plusCAD電気αは、Revitとの 直接的な専用連携機能は提供されていません 。ただし、一般的なCADデータのファイル形式（ DXFやDWG など）を介して、間接的にデータを連携できる可能性があります。   連携方法 plusCAD電気αで作成した図面データをDXFやDWG形式でエクスポートし、それをRevitにインポートまたはリンクすることで連携が可能です。   plusCAD電気αでの操作 : 図面データをDXFまたはDWG形式で保存（エクスポート）します。 Revitでの操作 : Revitを開き、[挿入]タブの[読み込み]パネルから**[CADを読み込む] または [CADをリンク]**を選択します。 ファイルの種類でDXFまたはDWGを選択し、保存したファイルを開きます。 読み込み時に「現在のビューのみ」などの設定を確認し、必要に応じて調整します 。   注意点 データの互換性 : DXFやDWG形式は汎用的な2次元CADデータ形式ですが、plusCAD電気α特有の情報（電気記号の属性データなど）がRevitで完全に再現されない場合があります。 BIMデータとの違い : plusCAD電気αは電気設備図面作成に特化した2次元CADソフトであるため、Revitのような3次元のBIM（Building Information Modeling）データとしての連携はできません。 IFC連携 : 一般的なBIMソフトウェア間ではIFC形式でのデータ連携が行われますが、plusCAD電気αがIFC形式の入出力に対応しているかは確認が必要です。   よりスムーズで正確なデータ連携やBIM連携を求める場合は、plusCADの提供元である株式会社プラスバイプラスに直接問い合わせることをお勧めします。  
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SAP GUIのサーバ接続設定画面のPydroidソースコード

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SAP GUIのサーバ接続の設定画面の画像です。このGUIコンポーネントを表示・動作させるPydroidプログラムのソースコードを書いて。 ```py import tkinter as tk from tkinter import ttk from tkinter import messagebox class SapGuiConnectionWindow(tk.Tk): def __init__(self): super().__init__() self.title("新規システムエントリの登録") self.geometry("900x600") # 全体は左右に分割 self.columnconfigure(0, weight=0) self.columnconfigure(1, weight=1) self.rowconfigure(0, weight=1) # 左側のダミーパネル（グレーの帯） left = tk.Frame(self, bg="#d2d2d2", width=220) left.grid(row=0, column=0, sticky="nsw") left.grid_propagate(False) # 右側メイン main = tk.Frame(self, padx=20, pady=20) main.grid(row=0, column=1, sticky="nsew") main.columnconfigure(0, weight=1) main.rowconfigure(1, weight=1) # 上部説明テキスト explanation_text = ( "接続タイプを選択し、必要に応じてシステムパラメータを変更してください。\n" ...
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