注:本書籍は執筆途中です。 この書籍は、とにかく筆者の知りえる研究開発関連の知識をすべて吐き出すことを目的に書かれています。 Pythonを用いた研究を進めるのに必須の環境構築&開発手法の個人的ベストプラクティスをまとめました。 実行環境の構築/ディレクトリ構成/プログラムの整備/vscodeでのデバッグなど、とにかく知っておくと余計な苦しみから解放される情報を共有します。 可能な限り継続的にアップデートしていこうと思っています。
阪井 優 / 請求書振込サービスなら「ペイトナー」 @redxyz_ 1500万人のフリーランスと350万社の中小企業に金融サービスを届けるFintech起業家。既存の価値をぶっ壊すビジネスモデル/スタートアップ/経営者の思考法を日々研究し発信。請求書決済サービスを展開するペイトナー代表。趣味はF1。起業←STORES←NTTドコモ←大阪教育大学←智弁学園 paytner.co.jp/invoice 阪井 優 / 請求書振込サービスなら「ペイトナー」 @redxyz_ 従業員が辞めない奇跡の工場に生まれ変わった「パプアニューギニア海産」という会社の禁止ルールが面白い。 ・休みます、遅れますの報告禁止 ・シフト無し ・好きな時に来て働ける ・好きな時に帰れる ・嫌いな仕事をするのは禁止 結果、離職率が減ってベテランが増えることで、生産性が爆増。 pic.twitter.com/0CfyCbd
Unityを学ぶための動画を集めたサイト「Unity Learning Materials」。ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの安原氏が、ゲーム制作に使う数学について解説しました。今回のテーマは「自由研究・テイラー展開」。微分・積分を使った自由研究の結果を発表しました。 「テイラー展開」とはなにか? 安原祐二氏(以下、安原):Unityの安原です。今回で微分積分のお話は一段落になるんですけれども、最後は僕の自由研究みたいな話をちょっとおもしろおかしくしてみたいと思います。 微分積分ってすごくおもしろい概念で、応用がメチャクチャ広いんですよね。微分積分がなかったらいろいろなものが生まれてきていないのですが、その中に「テイラー展開」というものがあるんですよ。 これを見てください。これはWikipediaに書いてある内容です。ちょっと難しげに書いてあるじゃないですか。これを説明してみましょう。
(みんな思い思いのツイートをしてましたが、私は本プロジェクトの実質PMのDanny Ryanの長年の思いが詰まった下記のツイートが気に入りました。バランスの取れたリーダーであり、フランクで良い人でした。) PoS移行の大変さを要約すると、 ・失敗したら数十兆円吹き飛ぶ可能性があり、世界中に迷惑をかけるどころではない ・完全にパブリックなネットワークであり、世界中のハッカーから常に攻撃対象(攻撃すると儲かるため) ・使われている技術は全くもって枯れておらず、実装以前に理論研究段階から必要 ・基礎研究を終えて本格的に始動してから5年近くかかった という感じです。(ここで終わりではなく、他にも色々な技術的アップデートが予定されています。)私がEthereumの研究や開発をしていたのは2018-2020年の短い時間でしたが、一部だけでも関わることができたのは貴重な体験でした。 私はEthereum
声優の小岩井ことりさんは9月15日、明治大学の森勢将雅専任准教授らと共同執筆した論文が電子情報通信学会で船井ベストペーパー賞を受賞したと発表した。作曲で音声合成分野の研究に貢献した。 受賞した論文は「レアなモーラを含む日本語歌唱データベースの構築と基礎評価」。著者は小岩井さん、森勢専任准教授、ライターの藤本健さん。内容は、AI歌声合成技術などの研究に使えるオリジナル曲を集めたデータベースを作成したというもの。 収録したオリジナル曲には、日本語の音素をできる限り含んだ歌詞、さまざまなパターンのメロディーが織り込んである。これまで歌声合成の分野では、著作権などの問題から童謡を使うことが多かったが、オリジナル曲のみでデータベースを構築することで利用条件の緩和を目指した。
はじめに サマリー 記憶に対する自信過剰 対策 チームや組織で失敗を防ぐには? 1. 読みやすいコードを書くためのコストを下げる 2. 読みやすいコードを書くことを(ゆるく)強制する まとめ 参考文献 ※三浦は退職していますが、本人の同意を得て、掲載を継続しています。 はじめに こんにちは。パーソルキャリア株式会社でデータアナリストとして働いている三浦です。 私はデータアナリストとしてこの会社で働いておりますが、それと同時に行動経済学の研究もしています。 行動経済学は端的に言えばより「人間くさい」仮定をとりいれて経済学的な分析を行う分野です。 例えば、先延ばしをするとか、楽観的な予想をするとか、情報を無視するとか、人の目を気にするとか、色々です。 修士から数えるとプログラミングは 9 年ぐらい行ってきました。 その過程で、様々な失敗もしてきました。 中には、誰もがしたことのある失敗もあるか
一つの会社である程度の経験を積むと、転職を視野に入れ始める人は少なくないと思いますが、まずは近隣の業界を検討するという方が多いでしょう。しかし、中には現在とは異なる仕事に就き、再スタートを図りたい方もいるのではないでしょうか。そのとき、「前職のスキルや経験が生かせるか」といった点に関心を持つ人は少なくありません。 静岡県沼津市の介護施設「すまいるほーむ」で介護職員として働く六車由実さんは、2008年まで民俗学の研究者として大学に勤務し、30代を迎えてから未経験で介護の世界に飛び込みました。 現在は、前職の研究手法を生かした「聞き書き」などを行いながら、仕事に取り組む六車さん。異業種転職の背景や介護の仕事の面白さ、異なる分野で前職の経験が生きた経験などについてお話を伺いました。 不安はあったが、全く新しい「介護」の世界にやりがいを感じた 六車さんはいま、介護職員としてデイサービス(日帰りの通
イリノイ大学医学部薬理学科 Assistant Professor 米国NPO法人 海外日本人研究者ネットワーク(UJA)理事 日本の国民は皆勤勉で真面目で働き者だ。ノーベル賞受賞者も多数輩出し、一昔前までは科学立国になることを期待されていた。ところが論文引用数や大学ランキングなどの数値で見る日本の地位は下がる一方だ。なんでこんなことになってしまったのか、ここから巻き返すにはどうしたらいいのか、そう考察する記事はいくつもある。当記事では在米研究者の目から見た日本の問題点と改善点について提案したい。 日本の科学の“現在地”は 1990年代後半から日本の科学の衰退は始まった。実際、データを見ると2000年過ぎからの大学からの論文数減少より前に、企業からの論文は1996年から減少傾向になっている。 そして、Top10%被引用論文数で見ると、1997-1999年頃は世界4位だったが、その後、どんど
回答 (22件中の1件目) ohhh…No読んでて悲しくなりました。 それは「一般的」ではありません、「男性的に」なのです。 私(女)は若い女性から良い匂いを全く感じません、どちらかといえばその香は不快です。 自分以外の女性の匂いは苦手です。 他の女性はわかりませんが、私にとって良い匂いとは30〜40代の男性の首筋やおでこあたりから出ている匂いです。 風呂上がりのソープまじりの体臭や、Tシャツに染み込んだ匂いなどは私をくつろがせ安心させます。大人の男の匂いは実はフローラル系です。 一方で男性からしたらこの匂いはおそらく快ではないと思われます。 単に性フェロモンの指向性の話か...
社会問題の原因を「社会」ではなく「ゲーム」に求めるのは、あまり賢くないようです。 米国のステッソン大学(Stetson University)で行われた研究では、ゲームの女性キャラをセクシーに描いたとしても、プレイヤーの幸福度や精神状態には悪影響がみられず、女性差別や女性蔑視にかんする行動を誘発することもないことが示されました。 「暴力的なゲームをすると暴力犯罪者になる」「性的なゲームをすると性犯罪者になる」という社会問題の原因をゲームの仮想体験に求める主張は、一見するとあり得そうにも思えます。 しかし人間の脳や精神は「〇〇をすると〇〇になる」が常に成立してしまうほど、単純な仕組みではないようです。 それなのになぜ、大きな社会問題が起こるたびに、ゲームを原因として上げる人々が一定数、登場するのでしょうか? 研究内容の詳細は2022年10月付で『Computers in Human Beha
Google Docsのように文書を複数人でリアルタイムに共同編集できるアプリケーションがあります。あのような機能は、多かれ少なかれ、Operational Transformation (OT; 操作変換) という考え方を使って実現されているようです。興味があったので、このOTについて調べてみました。 (追記: これからは OT でなく CRDT だという話 → I was wrong. CRDTs are the future) なおGoogle Docsではいわゆる「リッチテキスト」を共同編集できますが、ここでは話を簡単にするために「プレーンテキスト」を共同編集することを想定します。 リアルタイム共同編集の流れ 共同編集システムの登場人物は次の通りです: サーバ x 1(各クライアントから届く編集操作をもとに、最新の文書を保持します) クライアント x N(文書を編集する側です) そ
[D] I don't really trust papers out of "Top Labs" anymore : MachineLearning あのさ。書いてある数字は事実だろうし実際書いてある研究はやったんだと思うよ。そこんとこは認めてやるよ。でもそれだけだ。例えば最近の"An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale Multitask Learning Systems"(巨大マルチタスク学習システムに対するタスクの動的追加における進化的アプローチ、著者Andrea Gesmundo, Jeff Dean、GoogleのAI部署所属)って論文だがな。この18ページの論文は超複雑で進化的なマルチタスク学習アルゴリズムについて書いてあって興味深いし、実際問題を解決してるさ。でも二点ツッ
「鳥の言葉」の解読に成功した若手研究者がいる。京都大学白眉センター特定助教の鈴木俊貴さんは、10年かけてシジュウカラの鳴き声を集め、鳥が言葉を話すことを突き詰めた。「僕は、シジュウカラという動物を世界で一番見てるんで」と話す鈴木さんの生態を、フリーライターの川内イオさんが取材した――。 世界で初めて鳥の言葉を解明した男 「今、ヂヂヂヂッて鳴いたでしょ。シジュウカラが集まれって言ってます。向こうに何羽か残ってるから、こっちに来てって呼んでますね」 「今、ヒヒヒって聞こえました? あれはコガラが『タカが来た』と言ってます。それを聞いて、シジュウカラも藪やぶのなかに逃げたでしょ。日本語と英語でダイレクトに会話しているような感じで、ほかの鳥の言葉も理解してるんです」 某日、まだ雪が残る軽井沢の森のなかを、京都大学白眉はくびセンター特定助教の鈴木俊貴とともに歩いた。シジュウカラの研究を通して、世界で
May 9, 2022 プログラミングの学習は時間と労力のかかる学習で、途中で学習を挫折してしまう事も珍しくありません。学習が思ったように進まないと、自分はプログラミングに向いていないのではといった迷いが出ることも少なくないでしょう。 このような問題についての研究は長年続けられており、2015年にラトビア大学のJuris Borzovs氏、Lalia Niedrite氏、Darja Solodovnikova氏らが「コンピュータプログラミング適性検査による中退学生の削減」という論文を発表しました。この論文では心理テスト、高校数学の補修講座、出願前のプログラミング体験、メンタープログラムなどによるドロップアウト削減施策が講じられました。 今回はこの論文の中から特に目に付いた点を紹介します。 半数近くの学生がコンピュータサイエンスを初年度に中退 MBTI診断テストとプログラミング学習の関連 E
自己紹介: 大阪大学理学部物理学科卒業、大阪大学理学研究科 博士前期・後期課程修了(博士: 理学)。現在は某国立大学で物理の研究をしてます。英語の資格は英検一級、TOEIC LR: 950/S: 160/W: 200、TOEFL97。 設定読者: 研究室内や国際会議での英語での発表や議論のために、英語を勉強しようと思っている大学生や大学院生を想定してこの記事を書いています。就活のためにTOEICの点数を上げたい人は想定していません。 はじめに: 研究室では様々な場面で英語を必要とします。論文執筆、国際共同研究者との議論、研究室内のでのゼミ発表、国際会議での発表等が挙げられます。英語での議論では、自分の研究内容を伝える、相手の発言を聞き取った上で自分の意見を伝える、といったことをしなければなりません。 このような場面に備えて、非ネイティブの人は日頃から英語の勉強をする必要がある、と考える人も
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
1. はじめに 私は、東京の渋谷オフィスにある、Google Research の音声チームの Research Scientist です。以前は、NTTの音声音響の研究所で、研究員をしていました。詳細情報は以下にあります。 sites.google.com 私が入社面接を受ける際、「私はこうやってGoogleに入った」blog群が非常に参考になった一方で、研究系のポジションの情報は、全さんのtweet: 7年半前入社。知り合いの会社がグーグルに買収された後リファーされました。TOEIC等受けたこと無いですが英国に住んでたので会話は問題無し。研究職なので日常の研究・論文・HTSやHTK等オープンソース関連が準備でしょうか。アルゴリズムやデータ構造もオープンソース化で学びました。 https://t.co/a0Op7VAnk9 — Heiga Zen (全 炳河) (@heiga_zen)
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