情報開発と利活用20200320

情報開発と利活用20200320
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”第二次世界恐慌(前編)”
NEW!2020-03-20 09:23:40

テーマ:ブログ
先端技術情報20200320
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先端技術情報

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IOT

グローバルなモノのインターネット(IoT)ネットワーク市場の将来の展望は、成長、規模、シェアとトレンド ... InvestAsian QYReportsは、モノのインターネット(IoT)ネットワークマーケットというタイトルの新しい統計データを追加しました。これは、市場産業とそのフレームワークに関する... (2020-2026)エネルギー市場におけるグローバルIoT:主要な機会として何が浮かび上がりますか? InvestAsian IT Intelligence Marketsは、グローバルな エネルギーのIoT市場に関する新しいレポートを公開しました。現在の市場シナリオは、当該市場の全体像を把握する... モノのインターネット(IoT)サービス市場の発展ビジネスの成長、需要の増加、進化するテクノロジーの戦略 ... InvestAsian モノのインターネット(IoT)開発サービス は、QYレポートの豊富なリポジトリに最近追加されたレポートです。 豊富な調査により、モノのインターネット(IoT)開発...

仮想通貨

ラテンアメリカ、仮想通貨(暗号資産)を悪用した組織犯罪が多発 株式会社CoinPost 仮想通貨に関連するサイバー犯罪の大部分は、P2Pまたは規制されていない取引所でのマネーロンダリングや、仮想通貨ミキシングサービスを中心に展開しており、... 米捜査当局、犯罪捜査に仮想通貨諜報プログラムを活用 株式会社CoinPost アメリカの国土安全保障関連の捜査に、仮想通貨とブロックチェーンに特化した諜報プログラムが使われていることが、移民税関捜査局(ICE)の2021年度予算案... 米商務省、仮想通貨関連の国際サービスを手がける企業を特定へ 調査に質問追加を提案 コインデスク・ジャパン 米商務省経済分析局(BEA)は、アメリカのすべての金融サービス企業に対するベンチマーク調査の変更案を提出した。仮想通貨に関連した国際サービスに携わっ...

ブロックチェーン

RSA暗号」発明の暗号学者、ブロックチェーン電子投票には不向きと主張【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) マサチューセッツ工科大学(MIT)の暗号学者ロナルド・リン・リベスト教授は、ブロックチェーンは多くの分野で適切に利用できるものの、投票に適した技術ではない... 世界最大級の総合人材サービス企業ランスタッド、人材・資格管理をブロックチェーンで自動化【ニュース】 コインテレグラフ・ジャパン(ビットコイン、仮想通貨、ブロックチェーンのニュース) 世界38ヵ国で展開する、世界最大級の総合人材サービス企業ランスタッドは、スマートコントラクトを利用可能なエンタープライズ向けブロックチェーン「サイフェ... 農業市場のブロックチェーンは、2020~2026年の予測期間中に顕著な成長率で繁栄すると予想されます InvestAsian ボトムアップアプローチは、エンドユーザーの業界と地域の価値に基づいて農業におけるブロックチェーンの市場規模を計画するために使用されます。データの助け... ==================================================

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NEW!2020-03-20 08:57:33

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ビジュアル設計を検査する方法(8)
Assessing User Reactions: Open-Ended vs. Structured利用者反応を評価:自由回答対構造化アプローチOnce participants have been exposed to the design, the next step is to measure their responses. People’s aesthetic impressions can be very idiosyncratic and will need to be systematically analyzed to identify meaningful trends. This can be done with open-ended feedback, but using a slightly more structured approach makes it easier to understand overall patterns. Here are a few techniques that can be used, ranging from completely open-ended to highly structured:いったん参加者がその設計にさらされると、次の階段は彼らの反応を計測することです。 人々の審美的な印象は非常に特有なものである可能性があり、そして有意義な傾向を識別するためにシステマティックに解析される必要があるでしょう。 これは自由回答フィードバックで行われる可能性がありますが、しかし少しもっと構造化された接近を使うことは全体的なパターンを理解することをより容易にします。 ここに、「完全に自由回答」から「大いに構造化されているもの」まで及び、使える可能性がある2-3のテクニックがあります: Open-ended preference explanation: Ask users to explain why they like a design 自由回答好み説明:なぜ、彼らはその設計が好きかユーザーに説明するように求めること Open word choice: Ask users to list 3 to 5 words that describe the design 自由単語選択:ユーザーにその設計を記述する3から5語を挙げるるように求めること Closed word choice (desirability testing): Provide users with a list of terms and ask them to pick the words which best describe the design 閉じられた単語選択(望ましさ試験):用語一覧をユーザーに提供して、そして彼らに最良に設計を記述する単語を選ぶように求めること Numerical ratings: Collect numerical ratings about how much the design exhibits specific brand qualities 数字化した評価:設計がどれぐらい特定のブランド品質を示すかについて、数字化した格付けを集めてください ==================================================

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NEW!2020-03-20 08:36:39

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今日の花
この投稿をInstagramで見る Sunmi Tongan(@tongansunmi)がシェアした投稿 - 2020年Mar月19日pm1時30分PDT

NEW!2020-03-20 05:30:44
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