¥6,000旅行!

Update:Jan 7, 2016

¥6,000で遊びつくす旅 Trip Adviser ドラッグ&ドロップで 自由にセレクト スケジュールも 予算も 自動計算 ◎予算 ◎スケジュール 自動計算機つき ABOUT 数あるコンテンツカードから 交通手段 宿泊 グルメ アクティビティなど お好きにセレクト! 自由にカードを組み替えることで スケジュール管理や予算管理も自動計算  ファミリーでの旅行企画や 現地での予定変更など安心対応  FUTURE カードからの直接予約  SNSからのシェア  ¥6,000企画のコンテンツバリエーション イベント登録システム 外貨換算システム導入 あらゆるオープンデータ活用
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食は人間が生きるために必要であり、健康や豊かな生活、人との交流など多くの重要な要素を持っています。しかし、食に関する常識や定説も技術の進歩に応じて変化しており「何が科学的に正しいか」「何を食べたら健康に良いのか」は一般の人々にとって簡単に理解できる問題ではなくなってきています。 そこで一般の人が正しい知識を持って食生活をするため、フードテック技術を例として議題を設定し、そこに参考情報を付与したデータを作成しました。 このデータは基本的にインターネット上で見つけたものであり、情報源はURLから辿ることになります。参考情報が正しいかどうかについても検討が必要になりますが、複数の参考情報を読むことで、それぞれの人が判断の参考にすることを目指しています。
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BYは主催の須坂市臥竜公園管理事務所になります
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AED検索

Update:Dec 1, 2014

現在点からのAED設置場所までのルートを表示し、出発点、AED設置場所、現在地の3点表示でAEDを取って戻るまでのルートが確認できます。 AED検索が利用しているクラウド上のデータについては、すべて『REST/JSON形式で無料公開』します。 登録されたAED情報を時間とともに古くなります。そこで、AED検索にはオンラインでのAED情報の投稿や情報アップデートができる仕組みが備わっています。 Facebookアカウントでログインして、AED情報の投稿やアップデートすると、AED検索のFacebookページに更新された旨が掲載されます。ぜひ、Facebookページにもいいね!をお願いします。
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スマートな生活を送るために「世界を自分の色に染める」をコンセプトにしたユーザ起点のビジュアライゼーション作品です.GoogleMapsAPI地図関連機能とLinkDataのオープンデータを組み合わせて,ユーザが自分でオープンデータを簡単にビジュアル化,拡張,共有を行うことが出来ます.ビジュアライゼーション作品としてマテリアルデザインとフラットデザインを混ぜ合わせた作り込みを行い,パソコンやスマフォ等マルチプラットフォームで動くwebアプリケーションとして,画面遷移の動きなどOnsenUI等のコンポーネント操作ライブラリを用いることで,あらゆる場面でパワプルな動きを実現しています.
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自分の気になる自治体の、将来の姿を映し出します。 日本全体の市町村の将来人口推計から、2010年時点、2015年、2025年、2040年に参考になる自治体を探し出します。
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安価な加速度センサーを用いて地震計を作成し、現在より多くの地域、場所に地震計を配置することを可能とする。また、センサーを動作させるユニットは、Raspberry Piなどの安価な小型コンピュータをベースとし、各センサーユニットが自律的に地震を判定する。地震を検知した場合、加速度と震度を記録し、震源情報と突き合わせてオープンデータとして公開する。
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大河配役

Update:Aug 24, 2020

大河ドラマには他のドラマにない、同じ人物を何人もの役者が演じる面白さがあります。 過去の真田信繁さんは誰が演じてたかしら? 草刈正雄さんは、ほかに何役をされてたっけ? 大河ドラマをさらに楽しく見るアプリを目指しています。
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「ジグソーできごと」は「できごと」のジグソーパズルです。このアプリの元となるアイデアは、パズルのプレイヤーの操作を記録して、それを研究することで人の知的プロセスの解明やより良いパズルの開発にフィードバックする、エコシステムを提案するものです。アイデアは(1)パズル、(2)パズルを解くアプリ、(3)パズルを解く過程の操作を記録したデータ、(4)パズルを解く過程を可視化するアプリの4つで構成されます。このエントリーは、このうちの「(4)パズルを解く過程を可視化するアプリ」です。
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先端発見!

Update:Nov 4, 2018

1.「先端発見」とは 日本は、島国であるため、丘・山などの陸上の先端部が平地・海・湖などへ突き出した地形が数多く存在します。半島や島の突端部に多くあらわれ、そのような場所は景勝地であったり、パワースポットであったりします。 「先端発見」では、日本の突端地形を機械学習により判定して、日本全国の突端な地形をデータ化しています。 東尋坊や天橋立など、有名な景勝地は数多く存在しますが、それ以外であまり知られていない突端地形を発見し、新たなる魅力の発見につながればと思います。 また、判定したデータもRDF形式で提供できるようにしました。 これらの先端の場所と観光地データをつなぎ合わせることで新たなる観光地の発見ができるところが、本データセットの独自性です。 2.機械学習による判定方法 ①日本の緯度経度の端から端まで、2.5km間隔で陸地か海かを判定します。 ②陸地と判定されたポイントから、60度ずつ5.0km先のポイントを陸か海かを判定します。6角形のポイントを測定します。 ③陸の数が2つ以下の場所を先端ポイントとして抽出します。
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観光語彙基盤は、観光領域の事物を記述するためのプロパティを提供するデータセットです。以下の名前空間で観光語彙基盤を提供しています。 http://www.tourism.property/# 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したプロパティに変換します。 http://lod.ce.fit.ac.jp/converter/ ■観光語彙基盤の主な特徴 - 観光領域のLinked Dataを体系的に記述できます。 - URI型の目的語を参照する述語が中心に定義されています。 - 述語のマッピング機能を有しています。 - 述語を考慮したグラフデータを作成できます。 ■述語変換器の主な特徴 - 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したLinked Dataに変換します。 - LinkData.orgで公開されているRDFデータに対応しています。 - 開発言語:バックグラウンド処理 C/C++,ユーザインタフェース PHP ■着想に至った経緯  Linked Open Data(LOD)は、Resource Description Framework (RDF) に基づいて主語、述語、目的語の3つ組 (triple)で構成されたオープンデータです。述語は、主語と目的語の意味関係を表現する重要な存在であり、オープンデータの二次利用促進や知識処理の効率化を図るために、述語の再開発を避けることが望ましいと考えられます。
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下記URLで投稿したアイデア「Linked Open Dataの価値を高めるLinked Open処理」の実装のアイデアを投稿します。 http://idea.linkdata.org/idea/idea1s1645i (当初は実装を行い、基盤技術部門で投稿する予定でしたが、開発が期限に間に合わなかったため、アイデア部門に投稿させてください)
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イセキホリダーは都市近辺に埋もれていた文化遺産を巡るスタンプラリーアプリである。 埋蔵文化財の存在が知られている土地(周知の埋蔵文化財包蔵地)は全国で約46万カ所あり,毎年9千件程度の発掘調査が行われてる。http://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkazai/shokai/maizo.html 発掘された文化財は国民の共有財産であり、各自治体などで保管されているが、倉庫などに保管されている文化財が多く、公開が充分にされているとはいいがたい。 本スタンプラリーは各発掘調査をまとめた発掘調査報告書の抜粋と位置情報を基に、周辺の遺跡を巡るアプリである。本アプリを通して考古学の裾野を広げられることが期待できる。
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現在、ユーザ投稿型の音楽ゲーム(BMS等)の楽曲において、各作曲者の個人サイト等で公開されているため、自分の好みの曲の収集が非常に困難であることが問題とされている。そこで、曲の詳細情報をLODとして管理することにより、ユーザによる楽曲の多角的な検索が可能になると考えている。
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ウィキデータは誰でも編集可能な知識データベースです。膨大な量の構造化データが格納されていますが、ウィキペディアとは異なり、普段あまり目に触れることはありません。そこで、地図と位置情報を使用してウィキデータを閲覧するビューアを作成しました。
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[WC]ウィキ町史

Update:Sep 10, 2015

自分の故郷や住んでいる町の歴史は、各自治体が作成している「町史」等により知ることができますが、実際のところ「町史」等を目にする機会というのは、そうそうあるものでは無いと思います。  事実私も「町史」をしっかりと読んだのは「ウィキペディアタウンもりまち」を開催しようと決めた頃でした。  ウィキペディアタウンという取り組みは、各開催場所によりいろいろな考え方や実施方法があると思いますが、私たちはまず、自分たちの生まれ育った町の歴史部分、ウィキペディアでいうと「沿革」部分が全くと言っていいほど書かれていない事に着目しました。  歴史や沿革部分というのは、単純に言ってしまうと「昔話」ですが、近年その町の「昔話」をできる人たちも減ってきている=聞く機会が無いという事実と、前述の「町史」を目にする機会がほぼ無いという現実から、ウィキペディアに町の歴史を充実させることで、誰でも簡単に町の歴史にアクセスできる、すなわち「デジタル町史」を住民主体で作ることができるのではないかと考えました。  さらに、これらの情報をもっと簡単に見ることができる仕組みが有れば、なお素晴らしいのではないかという考えから「ウィキ町史プロジェクト」はスタートしました。
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いちごいちえ

Update:Jan 17, 2016

兵庫県明石市の明石焼(玉子焼)のお店を楽しいルーレットアニメーションで1店舗ランダムで表示するWebアプリです。 LOD形式にされた一般社団法人明石観光協会が公開している明石焼(玉子焼)部会加盟店一覧の店舗のオープンデータをを活用して、明石観光を振興させるために作られました。
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LOCAL GOOD YOKOHAMAの『みんなの声』を使ったまちづくりに関するアイデアです。
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加速度センサーとRaspberryPi等の小型コンピュータを用いて、安価で小型な震度計測センサーユニットを構築した、 加速度センサーを使用して、揺れを検知し地震波形を記録、記録した波形から震度を計測してオープンデータ化する。
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福岡市オープンデータサイトで公開されている微小粒子状物質(PM2.5)データを、グラフ化して表示するWebアプリケーションです。
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ハロウィンZOO 2018.10.27-28

event date: Oct 27, 2018
Update:May 16, 2024

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 オープンデータを広げよう! 元気を届けたい! <初心者の挑戦> 被災地応援企画★笑顔プロジェクト(チアプログラミング 人間とロボットの共創 編)  思いを伝える体動かすチア体操  笑う角には福来たる    ありがとうの感謝も込めて 何かしたい! 救助の方&ボランティアの皆様 へも、 リラックスタイムで健康に。オープンデータチア体操で*すこやかに!笑顔プロジェクト*
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声優と声優に関係するデータを構造化(LOD化)する.
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PlasmidCGRBrowser

Update:Oct 1, 2018

プラスミドは細菌などが染色体以外に有するDNA分子の総称であり,細菌から細菌へと伝搬する性質を持つため細菌の病原性や薬剤耐性の獲得に関与しているとされています.そのためプラスミドについて理解することは微生物群集を理解する上で重要な意義を持ちます.私は微生物群衆のゲノムデータであるメタゲノムの中からプラスミドのゲノムデータを検出するツールの開発を行い,それを自身の大学での卒業論文としてまとめようと考えています.しかし現状,プラスミドに関するデータベースは乏しいと言わざるを得ません.そこで私は自分の卒業論文の執筆の補助ツールとしてプラスミドとその宿主である細菌のゲノムデータをゲノム配列の可視化手法の一種であるChaos Game Representation (CGR)を用いて可視化し用意に比較できるようにするPlasmidCGRBrowserを作成しました
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EdgyBooks: Kyoto

Update:Sep 9, 2016

京都が出てくる本のタイトルや概要などが記されたカードを1枚ずつ表示し、ユーザーが興味があるかを回答し、ユーザーが興味ある本についての、本の詳細、本に登場する京都の地図などを記したオリジナルパンフレットWebサイトを出力するスマートフォン、タブレット向けWebアプリです。iOSのSafariなどのブラウザを使用することで、iBooksなどの電子書籍アプリに他の電子書籍と同様に、オリジナルパンフレットをPDFに保存することができ、スマートフォンやタブレット片手に京都の本の旅ができます。
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JR駅構内に設置されているRouteFinderという乗換検索端末の位置情報
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関係データベースに格納されているデータをリンクトオープンデータで標準的に利用されるRDFを用いた表現に変換するツールとしてD2RQがありますが、本アプリケーションはD2RQが必要とする設定ファイルを効率よく、誤りを少なく編集できるウェブアプリケーションです。オンプレミスでの利用も想定し、Dockerイメージの配布もしています。本アプリケーションを利用することで、MySQL、PostgreSQL、SQLiteに格納されているデータベースを効率よくRDF化することができ、さらに、SPARQLでの検索もできるようになります。
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 JSON形式データを効率的にJSON-LD形式にするためのウェブアプリケーションです。LODチャレンジ2017のアイデア部門優秀賞を受賞した作品を実装したものです。​JSON-LDおよびContextの作成を支援します。 ユーザは以下の操作でJSON-LDを作製することが可能です。 1. JSON形式データを入力することで構造解析し、マッピングが必要なキー、値の要素抽出 2. 既存語彙の自動マッピング 3. 作成したcontextファイルの編集 4. JSON-LD出力 5. githubアカウントによるユーザ認証によって@contextファイルの保存が可能  以上の編集機能に加えて、動的に表示されるチュートリアルによる作業支援機能があり、使いやすさの向上を目指しています。  自動マッピング機能については、既存語彙の対象としてLOVおよびBioPortalで公開されている再利用可能なowl:Ontology 366を対象としました。大量の語彙を選択することが可能であるが、JSONから抽出された要素からオートマッピングを実現するため継続して開発中です。  JSON形式を出力する様々なアプリケーションがある状況で、本アプリケーションは得られるデータを効率よくJSON-LD形式にできるので、Linked (Open) Dataの生成を加速します。
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