RAKURA:21歳か~。今より3センチくらい、背が伸びてたらいいな(笑)。アーティストとしては充実して、今よりもさらに生き生きとしていると思います。コロナも収まっていて、たくさんファンの方達とも会えて、ライブができて。曲も今の4倍は出していたいと思うし、世界中を飛び回ってますね。 ーーその時までに実現しておきたいことを聞かせてください。 RAKURA:ヒット曲を出す! そして、今よりももっと私の歌を聴いてる人が増えて、ワールドツアーをしてます。ツアーじゃなくてもいいけど、世界のステージに足を踏み入れてみたいです。まだSNSの中でしか反応が分からないので、直接会いにいけたらいいなと思います。そんな機会がたくさん訪れますように。 【撮り下ろし写真】RAKURA 取材風景 RAKURA「Time will tell」 ■リリース情報 3rd Single「Time will tell」 7月29日(木)リリース RAKURAオフィシャルサイト
ユーザーに情報を提供し、注意を引くために利用できるユーザーの行動は何ですか? 賢くなったのはモバイルデバイスだけではないことを覚えておいてください。私たちの家やオフィスには、従来のデスクトップ以外にもモノがあります。時計やヒーターから「Internet of Things(IoT)」を構成するデバイスのホストまで、現在ではさまざまなスマートデバイスが環境を感知して反応します。賢いオブジェクトであふれた時代です。私たちはその賢さをもっと重視してデザインしなければなりません。
【FGO】種火と宝物庫に一段上の階級が追加!! これで星5種火を自分で獲れる! 869: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:58:50 おお改修きた 874: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:05 極級とな 876: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:06 難易度追加来た 878: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:08 極級! 879: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:10 おー、ようやく来たか 881: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:21 やったぜ!!!! 882: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:22 ついにか 883: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:23 泥率次第やな 884: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:24 極級!? 【FGO】種火と宝物庫に一段上の階級が追加！！ これで星５種火を自分で獲れる！. 886: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:34 ありがたい象恒常になるんかw 905: カルデア職員 2021/08/01(日) 18:00:13 >>886 黄金像とかいう2pカラー 888: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:37 ついに星5種火が!!! 890: カルデア職員 2021/08/01(日) 17:59:39 プロメテウスさんからのお土産や 引用元: 【Twitter取得処理中】負荷分散処理のためリアルタイムでは取得されません。スケジュールの順番が来るまでしばらくお待ち下さい。
すっかりおなじみになった「レスポンシブWebデザイン(RWD)」。その言葉の定義は(提唱者であるEthan Marcotteの本来の定義は別として)日本でもたびたび議論になりますが、海の向こうでも再び盛り上がっているようです。 「レスポンシブ(Responsive)デザイン」は、いまではとてもなじみがある言葉です。しかし、その正確な意味と印象は、本当に一致しているのでしょうか。「レスポンシブ(Adaptive)デザイン」が、すべてのデバイスおよびスクリーンサイズで正常に表示されるようなWebサイトデザインを意味する言葉であることを知ってはいますが、一方で「アダプティブデザイン」のほうがその概念に近いという人がいます。 本当に「アダプティブデザイン」のほうが意味が近いのか。あるいは、「アダプティブデザイン」と「レスポンシブデザイン」は同じものなのか? または、「アダプティブデザイン」にはまったく別の意味があるのか? そして、「フルード(Fluid)デザイン」はすべてをカバーできるのか?
1 アダプティブデザインの概要 1. 1 アダプティブデザインとは何か? 1. 2 規制当局の考え 1. 3 対象患者集団 1. 4 統計的推測 1. 5 実務上の課題 1. 6 本書の目的と範囲 2 試験実施計画書の改訂 2. 1 はじめに 2. 2 対象患者集団の変化 2. 3 共変量調整解析 2. 3. 1 連続型評価項目 2. 2 二値反応 2. 4 感度指標の評価 2. 4. 1 εが確率変数で, C が固定値の場合 2. 2 εが固定値で, C が確率変数の場合 2. 5 サンプルサイズ調整 2. 6 おわりに 3 アダプティブランダム化 3. 1 従来型のランダム化 3. 2 治療アダプティブランダム化 3. 3 共変量アダプティブランダム化 3. 4 反応アダプティブランダム化 3. 5 アダプティブランダム化の論点 3. 6 おわりに 4 アダプティブ仮説 4. 1 仮説の変更 4. 2 優越性から非劣性への変更 4. 3 おわりに 5 アダプティブ用量漸増試験 5. 1 はじめに 5. 2 がん第I相試験におけるCRM 5. 3 頻度流・Bayes流ハイブリッドアダプティブデザイン 5. 1 シミュレーション 5. 4 デザイン選択とサンプルサイズ 5. 1 デザイン選択の判定基準 5. 2 サンプルサイズの正当化 5. 5 おわりに 6 アダプティブ群逐次デザイン 6. 1 逐次法 6. 2 群逐次デザインの一般法 6. 3 早期中止境界 6. 4 アルファ消費関数 6. 5 独立な p 値に基づく群逐次デザイン 6. 6 中止境界の計算 6. 7 群逐次試験のモニタリング 6. 8 条件付き検出力 6. 9 実際的な問題 7 アダプティブシームレスデザインの統計的検定 7. 1 シームレスデザインの効率性 7. 2 ステップワイズ検定とアダプティブな方法 7. 3 対比検定と未調整 p 値 7. 4 シームレスデザインの比較 7. 5 敗者脱落アダプティブデザイン 7. 6 おわりに 8 アダプティブサンプルサイズ調整 8. 1 盲検下のサンプルサイズ再設定 8. 2 Cui-Hung-Wangの方法 8. 3 Proschan-Hunsbergerの方法 8. 4 Müller-Schäfer法 8. 5 Bauer-Köhne法 8. 6 独立な p 値に基づく方法の一般化 8.