フェルミラボ，標準模型を超える粒子を発見 か？ | phasonの日記 | スラド
アメリカのフェルミラボにあるTevatron（陽子と反陽子を逆向きに加速して衝突させる加速器．それぞれを約1TeVで加速できることからこの名がつく）にて，謎の新粒子が見つかったかも？との報告． ニュース arXivの論文 現時点での積算では，質量120-160GeVの領域に3.2σ（確度0.9986）で新粒子が存在．この質量域だとまずHiggs粒子の可能性が考えられるものの（ただしこの質量域，いわゆる「軽いHiggs粒子」は他の実験でほぼ否定されている），検出されている崩壊パターン(*)は標準模型においてこのあたりの質量域にある（かも）と言われている粒子とは異なることから，何らかの標準模型を超える物理に指先が引っかかっているのではないか？という話が出ている． (*)加速器実験では，衝突により生成した粒子そのものを見ることは出来ない（それらの寿命が非常に短いため）．生じた粒子は多段階で崩壊し
HDFS の信頼性（原題：HDFS Reliability） (Pac Learner)
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もしも“カレー無料法”ができたら|ガジェット通信 GetNews
今回はmojixさんのブログ『モジログ』からご寄稿いただきました。 もしも“カレー無料法”ができたら “カレー無料法”は、「お金のない人にも、せめてカレーくらい食べさせてあげよう」という趣旨の法律。メニューにカレーのある飲食店は、カレーだけは無料にしなければいけない、というもの。もしこんな法律ができたら、まずカレーチェーンは商売にならないので、消滅するだろう。 そして、牛丼チェーンやファミリーレストラン、定食屋などでカレーをだしている店も、カレーはメニューから消えるだろう。こうして、カレーをだす店はなくなってしまう。これまで普通にカレーを食べていた人も、カレーを食べられなくなるのだ。どうしてもカレーを食べたい人は、違法の“裏カレー”をだしている店に行く。“裏カレー”は1万円くらいするが、店側も違法を承知でやっていて、摘発されるリスクがあるので、高額になっている。 そのうち、「なんで普通にカ
[Think IT] 第2回：なぜTracの導入に失敗するのか？ (1/3)
【バグ管理の作法】Trac徹底活用！ 第2回：なぜTracの導入に失敗するのか？ 著者：masuidrive 公開日：2007/12/13（木） Tracの導入現場の今 「第1回：なぜバグ管理システムを使うのか？」でも紹介したように、TracはSubversionと連携するオープンソースのバグ管理システム（BTS：Bug Tracking System）だ。Ruby on Railsなど多くのオープンソースプロジェクトで利用されており、最近では商業開発でもっとも多く使われているツールの1つになっている。 その一方で、Tracの導入効果が出ていないケースも多々ある。それはなぜだろうか？ Tracの肝は「チケット管理」の運用にある！ Tracにはコンテンツを管理するシステムとしてのWiki、Subversionなどのバージョン管理システムのファイルをWebから閲覧するための「リポジトリブラウザ
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解放新聞による在特会関連の虚報について - 在日特権を許さない市民の会 - ニュース
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Googleがアルゴリズムに組み込んでいるかもしれない「センチメント分析(Sentiment Analysis)」とは？
Googleは、悪評サイトを検索結果の上位に出さないようにアルゴリズムを改良しました。 そのときの選択肢の候補の1つとして、“Sentiment Analysis”(センチメント分析・感情分析)が挙げられていました。 検索における感情分析というのは、書き手が取り扱っているトピックに対する感情・心情を調べて検索結果に反映させることです。 今回のケースでは、発端となったDecorMyEyesというサイトはさまざまなレビューサイトで言及されました。 しかし、それは「良いですよ、おすすめですよ」のようなポジティブなレビューではなく、「最悪だ、詐欺だ」のようなネガティブなレビューばかりです。 決して良い評価を与えて言及しているわけではないのです。 感情としては「嫌」っているわけですね。 ウェブの世界では、「言及」は時として「リンク」という形に姿を変えます。 つまり、悪いレビューを集めたDecorMy
チェルノブイリで育つダイズは各種タンパク質の割合が通常のダイズとは大きく異なっていることが判明（スロバキア研究） : カラパイア
チェルノブイリ原発から約5キロメートルのところでダイズを栽培・収穫し、その組成を調べたところ、各種のタンパク質の割合が通常のダイズとは大きく異なっていることがわかったそうだ。 これらの植物が非常に過酷な環境で生きられる仕組みが科学的に解明されれば、それを手がかりにして、干ばつに耐えられたり、耕作の限界に近い地域で育てられたりするような、並外れて健康な植物を開発できる可能性があると期待されている。
Hadoop入門とクラウド利用
EDF2012 Kostas Tzouma - Linking and analyzing bigdata - Stratosphere
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた (1/3) - @IT
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた：いま再注目の分散処理技術（後編）（1/3 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） Apache Hadoopプロジェクトとは何か？ 本特集では、いま再注目の分散処理技術についていろいろと紹介してきました。前編の「GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する」では、分散処理技術で最近注目を浴びているものとして、グーグルのMapReduceアルゴリズムを紹介し、中編の「イロイロな分散処理技術とイマドキのWebサービス」では、MapReduceに至るまでのさまざまな分散処理技術やWebサービスについて紹介しました。 そのMapReduceアルゴリズムをJavaで実装したも
科学とは「信じること」なのか？ | スラド サイエンス
宇宙の起源や原理、人間の進化などに関する、波動方程式や量子電磁力学、分子生物学などを含めた科学的な解説を、科学者以外の人々が理解するのは難しい。我々が物理学や天文学、生物学などにおける驚くべき複雑な科学現象を事実として認める場合、その理由ではなく、「信じる」という行為を通じて受け入れているというのが正直なところだろう。 物理学者のリチャード・ファインマンは著書「The Character of Physical Law 」で「量子力学を理解している人はいないと言っても差し支えないだろう」と書いた。この分野の本を何冊も執筆した彼自身も例外ではないということだ。 実際のところ、厳密な科学的真理や数学・象徴形式が理解できるようになるまでには何年も熱心に勉強する必要がある。そうでない我々は、真理を理解してわかりやすい言葉で説明してくれる専門家に依存することになってしまう。そこに科学と科学者にとって
反射鏡：「神話」に支えられた「現実主義」のワナ＝論説委員・岸本正人 - 毎日ｊｐ(毎日新聞)
原子核を中心にして四つの電子が太陽の周りを回る惑星のように描かれた「原子模型」を、「オリーブの枝」が左右から包み込む－－原発など原子力の平和利用を促進し、軍事転用に目を光らせ、「核の番人」とも呼ばれる国際原子力機関（ＩＡＥＡ）の旗のデザインである。 オリーブは平和の象徴だ。同じ図案の「オリーブの枝」は国連旗などにもある。が、ＩＡＥＡ旗のそれは、原子模型を「閉じ込める」ようにデザインされている、と映ってしまう。きっと、福島第１原発の事故で、核燃料棒を水で冷やしつつ「閉じ込め」、燃料棒に由来する放射性物質を「閉じ込める」重要性が繰り返し強調され、頭にこびりついているからに違いない。 地震と津波による東日本大震災、二重の大難に原発事故が重なった。「人災」とも指摘される原発事故が政府の震災対応の足を引っ張り、「原発避難」を強いられた住民は、故郷に帰る希望を見いだしかねている。明日、「３・１１」から
第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th) を開催しました −1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り− - hamadakoichi blog
2011/02/27 "第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り−"を開催しました。 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめ、参加者の声です。 AGENDA： ■10回開催記念トーク： 1. 「データマイニング+WEB〜データマイニング・機械学習活用による継続進化〜」 (発表40分
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Koichi Hamada
Senior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence As a senior staff research engineer for Artificial Intelligence, I develop a broad range of mobile and online services utilizing AI, such as games, gaming platforms, entertainment content distributions. I have developed dozens of machine learning systems for hundreds of million users and accelerated services. For example, I have developed doz
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TokyoWebMining#10-2
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
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