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researchに関するaircastleのブックマーク (11)

  • 昔から続けられてきた放射能研究が今、役に立っている | FOOCOM.NET

    どんなコラム? 職業は科学ライターだけど、毎日お買い物をし、家族の事を作る生活者、消費者でもあります。多角的な視点での課題に迫ります プロフィール 京都大学大学院農学研究科修士課程修了後、新聞記者勤務10年を経て2000年からフリーランスの科学ライターとして活動 ● 継続は力なり 私は独立行政法人農業環境技術研究所(農環研)の評議員を2004年から務めています。当時はダイオキシン研究が注目されており、農環研はイネが土壌中のダイオキシンをほとんど吸収しないことを明らかにしました。その後は、気候変動の農業への影響研究等で、なかなかに見事な成果をあげています。 毎年1回評議会に出て説明を聞き意見を述べるのですが、多くの研究テーマが社会の動向に応じて少しずつ変わって行く中で一貫して変わらないのが、インベントリー研究。その中でも特に変化がなかったのが放射能モニタリングとその関連研究でした。 評議

    昔から続けられてきた放射能研究が今、役に立っている | FOOCOM.NET
  • プログラマーには、コーディングの生産性で10倍、コードレビューの速度では6倍もの能力差があるという

    プログラマーの生産性をテーマにした有名な著書「ピープルウェア」には、最も優秀なプログラマと最低の成績のプログラマのあいだには約10倍にあたる生産性の違いがある、というデータが出てきます。 これは、1984年から1986年にかけて92社、延べ600人が参加したプログラミングコンテストのデータを分析した結果から導き出された結果で、課題として与えられたプログラミング作業の開始からコンパイル時のエラーを消すところ(第1チェックポイント)へ到達するまでにかかった時間を比べています。 グラフを見ても分かるように、最優秀者と最低者のあいだには作業時間にして約10倍のひらきがあります。また最優秀者は平均の約2.5倍の生産性だそうです。そして、COBOLやFortranのような旧世代のプログラミング言語と、PascalやCのような現代的なプログラミング言語でのコーディングでの生産性はほとんど同じであったそう

    プログラマーには、コーディングの生産性で10倍、コードレビューの速度では6倍もの能力差があるという
  • グーグル、自社設計のサーバを初公開--データセンターに見る効率化へのこだわり - CNET Japan

    カリフォルニア州マウンテンビュー発--Googleは、自社のコンピューティングの運用については多くを語らない。しかしGoogleは米国時間4月1日、当地で行われた、注目度が高まっているデータセンターの効率性に関するカンファレンスで、そのインターネットの力の中枢にあるハードウェアを初めて公開した。 ほとんどの企業は、DellやHewlett-Packard(HP)、IBM、Sun Microsystemsのような企業からサーバを購入している。しかしGoogleは、何十万台ものサーバを保有していて、そのサーバを稼働させることが自社の中心的な専門技術の一部だと考えており、自社独自のサーバを設計および構築している。Googleのサーバの多くを設計したBen Jai氏は、高度な技術を持つ、非常に熱心な聴衆の目の前で、現在のGoogleサーバを公開した。 Googleサーバで非常に驚くのは、サーバ1台

    グーグル、自社設計のサーバを初公開--データセンターに見る効率化へのこだわり - CNET Japan
  • サポートベクターマシン入門

    次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ

  • statface

    栗田 多喜夫 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 takio-kurita@aist.go.jp

  • Support Vector Machine

    最近よく巷で耳にするモノ. SVM, Support Vector Machine, さぽーとべくたーましん. これっていったい,どんなもんなんでしょう. なにやら便利そうなモノらしいので,ちょいと調べて要点をまとめてみようかな,なんて. でも,ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので, コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします.

  • 自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記

    Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非

    自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
  • 昨年の論文をふりかえる - DO++

    新年すっかりあけてました。 今年もよろしくお願いします。 年末年始はドタバタして昨年を振り返られなかったのですが、せっかくなので2008年に読んだ論文で私個人のベスト5を以下に列挙してみます。 D. Sontag, et. al. "Tightening LP Relaxations for MAP using Message Passing", UAI 2008 [pdf] Graphical ModelのMAP推定問題で従来解けなかった規模の複雑さの問題を高速にしかも最大であるという保障付きで解けるようにした。書いたメンバーはこの問題に関するオールスターのような感じ。解く問題は、n個の頂点からなるグラフで、各頂点には変数x1...xnがついていて、各頂点と各枝に対し関数gi(xi)、gij(xi,xj)が与えられた時、∑i gi(xi) + ∑ij gij(xi,xj)が最大となるよう

    昨年の論文をふりかえる - DO++
  • 英語論文に使う表現文例集のレジュメ

    英語論文に使う表現文例集」のレジュメ ・このレジュメは、迫村純男 & Raeside,J.「英語論文に使う表 現文例集」(1996年、ナツメ社)の内容をまとめて、参照しや すいようにHTML形式で表したものです。説明等は省いてあるの で、詳しくは同書を参照して下さい。 ・必要な文例をコピーする場合は、範囲指定して反転した部分に カーソルをのせたまま右ボタンをクリックするといいでしょう。 ・転載等は御遠慮下さい。 Abstracted by M.KAMEGAYA 1997 1.前文 (a)論文の目的 The purpose of this study is ... This study provides ... This paper attempts to ... I would like to examine ... 【研究する】investigate, show, consider,

  • ノードの近接性を考慮したP2P DHTの構築手法 | CiNii Research

    JaLC IRDB Crossref DataCite NDL NDL-Digital RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books CiNii Dissertations DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB 公共データカタログ ムーンショット型研究開発事業

  • 株式上場で注目を集めた「mixi」、あなたは利用してますか?

    mixiに現在加入している人は全体の21.9%に上り、他のSNSを圧倒しました。2004年3月3日に産声を上げたmixiは、わずか半年で10万人の会員を獲得。そこから急ピッチで会員数を伸ばし、今年7月26日には500万人に達しました。18歳以上(mixiに加入できる年齢)の人口に占める比率は5%ほどですが、ネットマイルユーザーのように、インターネットを積極活用している人には広く浸透しているようです。 mixiの成功の要因のひとつには、女性ユーザーの多さも挙げられます。今回の調査でも、女性の加入率は23.4%と、男性の20.4%を上回りました。mixiに友達がいるという安心感が加入を促し、さらに新しい友達を呼ぶという好循環が、いまのmixiを作り上げたといえるでしょう。オレンジ色を基調としたインターフェース画面も、女性に親しみやすい印象を与えるのに貢献していそうです。 そのほかのSNSは、m

    株式上場で注目を集めた「mixi」、あなたは利用してますか?
    aircastle
    aircastle 2006/10/06
    いいこともあるけどよくないこともありますね
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