ビットキャスト

Multi tool useビットキャスト (Bitcast) とは、アナログテレビにおけるデータ多重放送の方式であり、またその愛称である。
概要
方式は株式会社インフォシティによって開発されたもので、ADAMSに使われているDataWave方式と同様、垂直帰線区間の10番目から13番目(10H~13H)にデータを重畳する。最大伝送レートはDataWaveと同じく、5280Byte/秒。
DataWave方式では基本的にデータのみを送信するため、表示タイミングを制御できないのに対し、ビットキャストは表示タイミングを制御するデータも同時に送信するため、テレビ番組連動型のデータを送信することが可能である。もちろん、表示するためのデータはあらかじめ蓄積されている必要があり、また表示には専用の表示ソフトが必要である。
ビットキャストはまず1997年7月にTBSが「データパレード」という愛称で放送を開始した。その後TBSと同系列である毎日放送でも1998年3月に放送を開始し、同年6月にはフジテレビで放送が開始した。
新潟放送、北海道放送、中部日本放送、静岡放送、中国放送、山陽放送に、TBSと毎日放送を含めたJNN系列8局、および北海道文化放送とフジテレビのフジテレビ系列2局の、計10局でパソコン向けのデータ放送が行われていたが、いずれも2006年3月までにデータ放送を終了した。
- データパレード
- TBSが行っていたビットキャスト放送の愛称。JNN系列でデータ放送を行っている他の局の多くも同様の名称を用いていた。
- Gガイド
- ビットキャスト方式を採用している局の多くで送信されるEPG。1日5回、地上アナログテレビジョン放送とBSアナログ放送の番組表を送信している。番組表作成はジェムスター社の関連会社であるiPG(電通・東京ニュース通信社も資本参加)。パソコン向けデータ放送と違い、JNN系列の各局、および系列外4局(こちらの項を参照)で放送されている。HDD内蔵DVDレコーダーでは多くのメーカーがGガイドを採用している。全国をカバーしているのが特長である。ANN系列の朝日放送(現:朝日放送テレビ)はADAMS-EPGおよびGガイドの両方でEPGを送信していたが、2004年11月30日を以ってGガイドのデータ送信を終了した。
- 近年はBSデジタル放送(BS-TBS 768ch)経由や携帯電話経由でGガイドによる番組表データの供給が行われている。
関連項目
外部リンク
- ビットキャスト公式サイト
- インタラクティブ・プログラム・ガイド(iPG)社公式サイト
Sbf6OXfCMFg,KCfNuqU9SKWorhQZJkx,vjv,k,l485X9hSApevCgLfd0
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...