論文『大規模 AV 画像データベースと類似顔画像検索を用いた AV 検索システム』を公開しました | ぱろすけのメモ帳
By Robert McDon. 昨年に顔画像をもとに似た顔の人が出ている AVBy Robert McDon. 昨年に顔画像をもとに似た顔の人が出ている AV を検索するツールを公開しました。そのツールは大変好評を博し、いろんなところで話題になってなかなか嬉しかったのですが、今回はそれを論文にした件の報告です。 あの人の研究論文集というものがありまして、そこではネタ系の文章が学術論文の体裁をもって多数掲載されています。これは僕も投稿する他ないではないか、というわけで昨年の12月に投稿しました。すると査読を無事に通過し、昨年末発行の論文集に掲載されました。コミケで販売されたのですが、どうやら完売に近いらしく、確認を取ったところ Web で無料で公開しても良いとのことだったので、今回ここで本論文を無料で公開します。 さてさて。 [ダウンロードはこちら。] タイトルは『大規模 AV 画像データ
NAKAHARA-LAB.NET 東京大学 中原淳研究室 - 大人の学びを科学する: 先行研究をまとめる５つのプロセス、陥りやすい３つの罠
中原淳（東京大学准教授）のブログです。経営学習論、人的資源開発論。「大人の学びを科学する」をテーマに、「企業・組織における人の学習・成長・コミュニケーション」を研究しています。 このところ、某書籍の編集を合間を見つけてやっています。この本、中原研の大学院生との共同研究をまとめた専門書で「職場学習の探求」（生産性出版）といいます。おそらく春までには書店にならぶものと思われます。 嗚呼、「これでもか、これでもか、ひぇー、もうカンニンしておくれやす」的に送付されてくる原稿（？）をしこしこ読んでいて、きちんと、大学院生に指導をしていなかったな、と反省したことがあります。ごめんよ、みんな。 それは「先行研究のまとめ方」ですね。原稿の中には、あきらかに僕の指導不足だったものが含まれていました。ついつい、うっかりしてたよ。うっかりはちべえ、最近、見ないね（笑）。 以下、それについて書きます。「偉そうに、
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
人工知能学会学会誌2008年5月号：「国際会議に通すための英語論文執筆」特集 - 発声練習
熱い企画だった。編集委員のみなさまに失礼なことながら人工知能学会に属して5年。久方ぶりに熱心に特集を読んだ。この特集は人工知能学会のWebページでぜひ公開してほしいなぁ。 私は計算機科学・情報工学系の状況しかしらなかったので当たり前だと思っていたのだけど、分野によっては国際会議というものの位置づけがすごく低いらしい。鷲尾さんの「一流国際会議発表のための研究戦略とは？」から該当部分を引用。 情報科学における一流国際会議とは、世界的に質の高い投稿論文を集め、それらを3名程度の一流研究者によってジャーナル論文並みに厳格に査読し、とりわけ高品質の論文を厳選して採択する会議を指すことがほとんどである。しかし、情報科学以外で活躍する研究者と話をしていて、情報科学の一流国際会議に漸く採択された話をすると、決まって怪訝な顔をされる。情報科学以外のほとんどの分野では、NatureやScienceに代表される
コンピュータ科学の博士課程にきて初めて分かったこと4つ
学部生のころ研究について想像していたことと、実際に修士を修了して博士課程にきて分かった現実の間にけっこうギャップがあったので、この感覚の差を忘れないうちに書いてみます。なお、僕の専門はコンピュータ科学のなかでもユーザインタフェース・Human-Computer Interaction と呼ばれる分野です。他の分野だとまた事情が違うと思うので、その点ご承知おきください。 研究には時間がかかる フルペーパーを書くのは大変 新規性は大きさよりコントラストが大事 研究生活は自律心がないとつらい 研究には時間がかかる 学部生のころは、研究プロジェクト一つ終わらせるのに 1 年以上かかるなんてそんなバカな！と思っていました。実際は成果としてまとめるのに 2 年かかったものもありました。 学部生のころの想像として、アイデアを考えて実装するのに 1-2 ヶ月で、それを論文にして投稿したら終わり！3 ヶ月あ
Academic reference management software for researchers | Mendeley
Mendeley brings your research to life, so you can make an impact on tomorrow Search over 100 million cross-publisher articles and counting Search Popular searches: COVID-19 Bioenergy Obesity Create a free account Access your library, everywhere Add papers directly from your browser with a few clicks or import any documents from your desktop. Access your library from anywhere. Windows, Mac, Linux a
空間木を利用した関連事例の抽出技術 - Preferred Networks Research & Development
はじめまして伊藤です。１月から PFI で働いてます。 今回は関連事例の抽出技術についてお話しします。関連事例の抽出は推薦（レコメンド）サービス等で利用される技術です。ここで事例は扱う対象によって異なります。対象が文書集合であれば、事例は文書を表しますし、E-コマースサービスのログデータであれば、サービスを利用するユーザを表します。 関連事例の抽出技術はデータマイニング分野を含め多くの分野で盛んに研究がなされていて、関連文献をリストアップするだけでも大変です。私は学生時代からずっと推薦技術に関する研究をしてきたのですが、卒業後もその年々の重要そうな（自分が興味が持てる）論文を選んで勉強してます。では推薦関係で調査しておくべき会議とはどのようなものがあるでしょうか。私の場合以下の会議で受理された論文をチェックしています（他におすすめがあれば、お知らせいただけると幸いです）。 データベース分野
論文に何を書くべきか→これだけは埋めろ→論文作成穴埋めシート
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当
卒論・修論(それとES、報告書、blog)をスムーズに書く方法 - yumulog
結論から言うと、大事なことは以下の2つ。 手が止まったら頭を動かす 頭が止まったら手を動かす 手が止まったら頭を動かす 手が止まった(執筆作業が進まなくなってきた)時にがんばって手を動かそうとしても、やっぱりなかなか進まず、集中力はどんどん落ちていく。そしてさらに進まなくなるという悪循環に陥る。手が止まったら一旦筆を休めて頭を動かそう。 ノートに何か書く 書こうとしている文章の内容を箇条書きやツリー構造にして整理してみる、考えていることを絵にしてみる、等。一度執筆から離れて頭を整理すると全体像が見えてきて、今どこで止まっていて何が足りないのかわかり、書きやすくなる。 人と話す 前の会社で報告書を書いていた時のこと。測定と分析は終わっているのに、何をどう書けばよいかわからず1週間くらい全然進まないことがあった*1。で、どうしようもなくなって先輩に相談しに行った。困っていることを説明しようと状
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