書誌情報と論文PDFファイルの管理法 - 発声練習
ここ1〜2年の書誌情報と論文PDFファイルの管理法。以前はこちら：私の論文メタデータ管理法。 まとめ 書誌情報管理はMendeleyを利用 PDF管理はDropboxを利用 論文はiPadかPCで読む （1ヶ月前から）論文メモはEvernoteで管理 前提 基本の仕事環境はLaTeX（今はUbuntu） emacsの辞書連携およびスペルチェッカーが非常に便利なのでエディタとしてemacsを使う 論文はLaTeXで書く Windowsも利用 授業で使うスライドや各種事務書類はMS Officeを利用 自宅でネットサーフィンするときはたいていWindows 出張時にはノートPC利用 論文はiPadで読みたい 以上のことからPC3台利用＆各PC上にWindows環境とLinux環境がある。そして、iPadも使うというのが私の環境。この環境で論文PDFファイルや書誌情報を使いたい！ 論文PDFの管
基礎から深層学習まで。おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ。 おそらく、というのは多少説明が足りない箇所がある本なので、そのへんが受け入れられない人もいるかなあ、と思ったので。 以下、読んだ感想を書いておくので購入を検討している人は参考にどうぞ。 本書の扱う範囲 "データマイニングの基礎"と"はじめてのパターン認識"の内容を合わせたような感じ。決定木やルール学習などの古典的な手法からはじまって識別関数・識別モデル・生成モデルと一通り扱っている。またグラフィカルモデルや系列ラベリングなども少々。さらに多腕バンディット問題、POMDP、深層学習など。新しめの話題も扱っている。 本書の特色 1章あたり10-20ページと少なく、有名どころの手法に絞って解説してあるので最初から通して読むのが苦にならない。"はじめてのパターン認識"も良い入門書だけど、あれを通して読むのは重い、というひとはこち
福井大の坂野仁特命教授がＷ受賞 武田医学賞と持田記念賞 社会 福井のニュース ：福井新聞
記事一覧 福井大の坂野仁特命教授がＷ受賞 武田医学賞と持田記念賞 （2013年11月8日午前8時45分） 武田医学賞と持田記念学術賞を受賞し、古里での新たな研究に意欲を話す坂野仁特命教授＝７日、福井市の福井大文京キャンパス 福井大医学部の坂野仁特命教授（６６）が、高等動物のにおいの識別に関する神経科学分野の研究で、本年度の武田医学賞と持田記念学術賞を受賞した。７日に福井市の同大文京キャンパスで会見した坂野特命教授は「感覚神経の脳への配線といった課題から、今後は人の意識や心の葛藤の仕組みを、自然科学の立場で考えていきたい」と研究の展開に意欲を話した。 坂野特命教授は福井市出身。藤島高から京都大理学部に進み、スイスバーゼル免疫学研究所の研究員や、カリフォルニア大バークレー校の免疫学部教授などを経て、１９９４年に東京大大学院教授、２０１２年に同大名誉教授となった。今年４月から福井大医学部の特命
京大統計遺伝Wiki トップ StatGenetKyotoU_Top
ようこそ京都大学大学院医学研究科附属ゲノム医学センター統計遺伝学分野のWikiへ 研究内容 論文 メンバー 講義・資料など 公開アプリケーション 関連サイト 連絡先・アクセス 解析実践上の便利覚え 図書室 図表ギャラリー 図表ギャラリーの管理ページ お知らせ このWikiは、京都大学大学院医学研究科附属ゲノム医学センター統計遺伝学分野のWikiです。 元来の「東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターゲノム機能解析分野のWiki」はこちらです。
奥の間: エルゼビア社 知的財産の問題
このブログは，研究者丸山一平が作製しているものです。 このブログの内容は，私的な立場からのメッセージであるとともに，備忘録も兼ねています。 名古屋大学では、来年度、おそらくエルゼビア社との包括提携を解約します。大学人にとっては常識ですが、エルゼビア社というのは、さまざまな学術論文を抱える大手出版社です。 昔、論文は各種の学会が運営も研究者によるボランティアがによって行なって、ピアレビューをおこなって、論文集を発行していました。PCも発達しておらず、実験環境もたくさんの人でと予算が必要で、論文に必要なデータを集める戦略にも半年もかけるような時代にあって、論文集というのは一つ一つの珠玉の作品でした。 より研究が細分化され、高度化され、しかも、予算が伴った時に大量に生産されるようになった時代において、研究者のボランティア・スピリットは、崩れてしまいました。とはいっても、今でも研究者は来た論文は査
Bayesian Sets - DO++
Bayesian Sets, Z. Ghahramani, K. A. Heller, NIPS 2005 [paper] が面白い Google Setsにインスパイヤされたと書かれている。これが扱っている問題は、複数のクエリを与えた時に、それが含まれているだろうクラス/コンセプト/クラスター集合の残りの要素を返すという問題。このペーパーでも書かれている通り、clustring on demand という言葉がぴったりだと思う。 このペーパーでは、その問題をきちんと確率モデルで定式化していて、それは効率的に解けて、結果も（たぶん）いい。 このペーパーを見てまだもやもやしているのは、supervised clustring とどう違うのかという点。ざっと読んでみた感じだと、従来のクラスタリングでは正解のクラスタリングが一つ存在していて、それを求めるのに対し、今回のやつはおなじ要素でもクエリ
Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
The Science of Scientific Writing » American Scientist
Would you like us to keep you signed in on this computer ? FEATURE ARTICLEThe Science of Scientific WritingIf the reader is to grasp what the writer means, the writer must understand what the reader needsGeorge Gopen, Judith Swan This article was originally published in the November-December 1990 issue of American Scientist. Science is often hard to read. Most people assume that its difficulties a
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
博士号を取るとはどういうことか - kkatoのブログ - TYZOH(タイゾウ)
の解説がおもしろく、妙に腑に落ちたので、訳してみることにした。 以下訳 --- 博士号への絵付きのガイド 私は毎年秋になると新しい博士課程学生数人に「博士号とは何か」を説明するようにしている。 言葉で表すのは難しい。 だから、絵を使うこととする。 博士号への絵付きのガイドとして、以下を読んで欲しい。 --- 人類の知識をすべて含む円を考えてみよう。 小学校を卒業するとちょっとだけ知るようになる。 高校を卒業するころにはさらにもう少し知るようになる。 学士を取ると、専門性が身につく。 修士号をとると、さらに専門性が深まる。 研究論文を読むことで人類の知識のふちにまでたどり着くことができる。 ふちに着いたら、ここに集中する。 このふちを数年押し続ける。 ふちが壊れるまで。 こうしてできたくぼみが博士号（Ph.D）と呼ばれる。 もちろん、今度は世界が違って見えるだろう。 だからこそ、大きな絵
筑波大など、低強度の運動が脳の「海馬」の神経新生を高める仕組みを解明
筑波大学は、東京大学の協力を得て、異なる強度の運動が記憶や学習を司る海馬の神経新生に与えられる影響について検証し、ストレスを伴わない低強度の運動が海馬の神経新生を高めること、さらにその一因として、精巣(睾丸)とは無関係に海馬で作られる男性ホルモン「アンドロゲン」、とりわけ作用の最も強い「デヒドロテストステロン(DHT)」が運動で増加し、それが「パラクリン(傍分泌作用)」を通じて海馬神経新生を促進することを明らかにしたと発表した。 成果は、筑波大 体育系運動生化学研究室の征矢英昭(そや ひであき)教授と岡本正洋研究員(日本学術振興会特別研究員(PD))、東大 総合文化研究科 広域科学専攻 生命環境科学系の川戸佳(かわと すぐる)教授らの研究グループによるもの。研究の詳細な内容は、7月17日付けで「米国アカデミー紀要(PNAS)」に掲載された。 運動はメタボリックシンドロームの予防など身体機能
遺伝情報を全細胞シミュレーションして表現型を予測する
Kazuharu Arakawa @gaou_ak NY Timesの記事で、Covertらの全細胞シミュレーションモデルが話題になっている。http://t.co/WskKhW4p Project部外者だが、細胞シミュレーションにとって重要なステップだと思うのでちょっとこの件に関して連続ツイートしてみたい。 2012-07-21 16:32:01 Kazuharu Arakawa @gaou_ak Covertらの今回の仕事 http://t.co/biobiXLe は、マイコプラズマ菌という525個の遺伝子を持つゲノムサイズが最小の自活できるバクテリアの、全遺伝子を含むシミュレーションモデルを作成したというもの。この動画が実行例。http://t.co/uK3G4LgM 2012-07-21 16:37:31 Kazuharu Arakawa @gaou_ak マイコプラズマ菌は所謂「
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発信箱:名もなき科学者に＝青野由利（専門編集委員） - 毎日新聞
山中伸弥氏:「ＳＴＡＰ研究に協力、小保方さん大歓迎」 - 毎日新聞
Expired
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Amazon.com: A PhD Is Not Enough!: A Guide to Survival in Science: Feibelman, Peter J.: Books
ウェーブレット木の世界 - Preferred Networks Research & Development
George Gopen & Judith Swan "The Science of Scientific Writing"
Error bars in experimental biology