「1か月で元が取れます!」 シリコン不要の太陽電池、薄型パネルで99セント/ワットで登場:Garbagenews.com
2007年12月24日 12:00 太陽電池開発のベンチャー企業である、アメリカ・カリフォルニア州サンノゼに拠点を置く【Nanosolar】は12月18日、銅とインジウムなどを使用しシリコンを使わない薄膜太陽電池の商品化に成功、実際に出荷を開始したと発表した(【発表リリース「Nanosolar Ships First Panels」】)。 リリースによればこの薄膜太陽電池にはツールの開発や各種試験、工場建設も含めて5年の開発期間がかかった。そして12月18日にドイツの発電所に対して初めての商品を出荷し、対価を受け取ったという。出荷先の発電所の詳細は【このリリースに記載されている】が、ドイツの太陽発電システムのメーカー Beck Energy社と共に、東ドイツにある発電所に太陽電池を供給。初期設置の発電量は1メガワットで、これは400世帯の住宅向け電力に相当するという。
DO++ : マルコフ情報源上で次の文字を予測する
文字列（単語列）を解析する際、i番目の文字はその直前(N-1)文字のみ依存するというマルコフ情報源を仮定することはいろいろな場面で現れます。 例えば音声認識とか機械翻訳では、次の単語を直前(N-1)単語を使って予測するというN-gramモデルが古くから今でも使われてますし、データ圧縮でもこれと全く同じように履歴を使って次の文字を予測し、その予測確率を用いて符号化するPPMモデルがあります。 ここで問題になるのは、何文字前まで見れば次の文字を予測できるかということが一般のデータだと分からないということです。例えば4文字前まで見た場合より5文字前まで見たほうが次の文字が確実に予想できそうですが、4文字前までは過去のデータで何回もでているのに5文字になると途端に出現回数が少なくなってサンプル数が少なくなってしまい予測精度が低下してしまう問題があります。 そのため大抵は1,2,3..,N文字前の文
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