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Machine Translation for Identifiers in Python Programs (en)

Ren-yuan Lyu, Che-Ning Liu in Education

This is a demonstration for a two-year research project aimed to translating Python programs into traditional Chinese in order to help those who feel interested in learning computer programming without English proficiency. The idea could also be useful for those countries where English is not an official language in elementary or secondary schools.

Study of features for human verification (en)

G. Ito in Science

I've tried some person authentication algorithm by analyzing depth, color or infrared data except for the face authentication. I'll show an instance which is using Django, openCV and sensor's SDK with python wrapper this time.

Pitch Detection in Singing Evaluation (Scoring) in Karaoke using Pyaudio, Pygame and VPython (en)

Ren-yuan Lyu in Science

Based on digital signal processing (DSP) theory, using the Pyaudio, Pygame and VPython modules, a real time pitch detection module was applied to a 3D scenary to control objects in the scene. It can be used as a kernel module in a singing evaluation system similar to the Karaoke machine used in the Karaoke Battle (カラオケバトル）.

メジャーリーグの一球速報データとPythonを用いた野球Hack〜選手の調子と未来を可視化 (ja)

Shinichi Nakagawa in Big Data

TV中継およびネット速報でお馴染みの「野球の一球速報」. メジャーリーグでは日本プロ野球の一球速報以上に細かいデータ（球速・球種・ボール回転数・落下位置etc...）を用いてより詳細な一球速報「At Bat」を運用しており、更にAt Batのデータは公開されておりHackすることが可能です(一部ライセンスに制限あり) 当ポスターセッションではAt Batのデータの読み方を解説しつつ、Python(Jupyter, pandasなど)を用いた「選手の好不調と未来」の可視化および、これらのデータを何に使えるか?をディスカッションできればと思っています.

スクリーンリーダーNVDAの開発とコミュニティ活動 (ja)

Takuya Nishimoto in Community

PyCon JP 2012併催イベントで紹介したNVDAは、Pythonで実装されたWindows用スクリーンリーダーで、アクセシビリティの検証ツールでもあります。NVDAの開発の現状、そしてNVDA日本語チームや海外コミュニティの状況を報告します。

Python in Social Science (en)

Shusei Eshima in Best Practices/Patterns

Nowadays, it is becoming more and more important to analyze data in social science. In this poster, I will present several practical examples of using Python in social science research and suggest what Python community can offer in the future.

確率的プログラミングによる自動変分推論 (ja)

Taku Yoshioka in Useful libraries

確率的プログラミングにおける推定法であるマルコフ連鎖に加え、近年、自動変分推論がいくつかのライブラリに実装され、その計算時間の速さにより注目を集めています。本発表では、PyMC3の自動変分推論について紹介します。例として、PyMC3でサポートされているミニバッチ学習と自己符号化変分推論を用いたlatent dirichlet allocationの実装を示します。

データ解析初心者のためのJupyter Notebookの活用事例 (ja)

Youhei Wakisaka, yoko sugisaki in Education

近年データサイエンスや機械学習などの解析技術に注目が集まっています。しかし、筆者の周りでは初心者は何から手を付ければよいかわからないという声をよく聞きました。ここでは、そういった悩みを解決するためにJupyter Notebookを活用し、初心者がデータ解析にチャレンジできるようになるまでに行った事例についてポイントとノウハウを共有します。

初心者からギークまで楽しめる！女性Pythonコミュニティ PyLadies Tokyo (ja)

Ishida Maaya in Community

PyLadies Tokyo の活動を開始して2年が経ちました。今までのPyLadies Tokyoの活動の歩みとPyLadies Tokyo のイベントの様子をお伝えします！

ドキュメンテーションビルダー「Sphinx」 (ja)

Go YAMADA in Documentation

Python ドキュメントの作成に利用されている Sphinx について、ドキュメント作成の流れや、どのような事ができるのかをご紹介します。

PyData.Tokyo: PyCon JPから始まった「濃い」コミュニティ (ja)

Takahiro Ikeuchi, 山本光穂 in Community

PyCon JP 2014がきっかけとなって発足したPyData.Tokyoは、Python＋Dataに強い関心を持つ方々のための「濃い」コミュニティです。このセッションでは、いまアツい分野の第一線で活躍する国内外ゲストの招待、CodeZineへのイベントレポートの連載、Slackコミュニティの運営など、PyData.Tokyoのこれまでの「濃い」活動について紹介します。