おねがい：2022年12月14日注 筆者は，日本の医学生にもっともっと海外に出て行く勇気を持ってほしいと本気で思っています。本記事は，そのために若い医学生の一助となればという思いで執筆したものです。そこで，いくつかのお願いです。 ①（情報商材自体にそこまで悪い印象は抱いていませんが、）情報商材で学生から金を取ろうという思想はとても嫌いです。少なくともusmleという界隈からは撲滅したいと思っており，そんな記事を読まなくても済むくらいのクオリティを一応目指してます。記事の質向上にご協力くださる方は大募集です。 ②自分にできることなどさしてありませんが、何かご相談があればなるだけお受けします。 ご意見用：nissychiaaa@gmail.com ③是非，広めてください。また，この記事から何か使えるものがあれば使っていただいて構いませんが、その際は出典の明記をお願いします。 始めに背景2022

審良 静男（あきら しずお、1953年1月27日 - ）は、日本の医師、医学者（免疫学）。学位は医学博士（大阪大学・1984年）。大阪大学免疫学フロンティア研究センター 特任教授[1][2]、大阪大学ワクチン開発拠点 拠点長[3]。日本学士院会員、文化功労者。 市立堺病院内科医師、日本学術振興会奨励研究員、カリフォルニア大学バークレー校博士研究員、大阪大学細胞生体工学センター助教授、兵庫医科大学医学部教授、大阪大学微生物病研究所教授を歴任。2007年から現在まで大阪大学免疫学フロンティア研究センター教授。 大阪府東大阪市出身の医学者である。免疫学の世界的権威[4]。1980年、大阪大学の岸本忠三のもとで博士学生として研究をはじめる[5]。博士課程の指導教員であった岸本忠三との結びつきは非常に強く、2007年から2024年現在に至るまで、共に大阪大学免疫学フロンティア研究センターで研究を続け

アラン・チューリングの計算機械に始まり、コンピューターサイエンスの歴史を大きく変えて後世に強い影響を与えた科学論文について、ソフトウェアエンジニアのマテウス・リマ氏が代表的な7本を紹介しました。 The 7 Most Influential Papers in Computer Science History – Terrible Software https://terriblesoftware.org/2025/01/22/the-7-most-influential-papers-in-computer-science-history/ リマ氏は「あくまで主観的なリスト」と前置きしつつ、7本を紹介しています。 ◆1：計算可能数とその決定問題への応用／アラン・チューリング(1936) 1930年代、「プログラム可能な機械」なぞ絵に描いた餅だと考えられていた時代に、コンピューターの基礎を

こんにちは！SOLOのルークです。 医療従事者の方に、IELTSやOETを教えています。 今回の記事では、「オーストラリアで医師として働く方法と年収」を紹介しています。 それでは、詳しくみていきましょう。 オーストラリアで医師として働く方法 必要な英語力 オーストラリアで医師として働く場合「24か月以内で働く場合」と「移住を含めて3年以上働く場合」によって必要なプロセスが違います。しかし、どちらにせよ必要になるのが「英語力の証明」です。 具体的には、以下のいずれかのテストで基準のスコアを満たす必要があります： IELTS：バンド「7.0」以上（各セクション7以上） OET：350点以上（各セクション350以上） 参照：English language skills IELTSは、海外進学や移住で使用されるケースが多く、アカデミック領域に特化した試験内容です。IELTSで対策をすると、日常生

Fei-Fei Li（李飛飛）氏 CC BY-NC 2.0: Fei-Fei Li speaks at TED2015 Photo: Bret Hartman/TED 「AI のゴッドマザー」こと、Fei-Fei Li（李飛飛）氏が設立し、空間コンピューティング技術に注力するスタートアップ World Labs は、設立から4ヶ月足らずで評価額が10億米ドルとなり、ユニコーンの仲間入りを果たした。 Financial Times によると、 World Labs は今年4月の設立以来、2回の資金調達を終えており、最新の資金調達ラウンドでは、a16z や AI ファンドの Radical Ventures といった有名 VC から1億米ドル以上を調達し、評価額が10億米ドルを超えたという。 Li 氏は、機械が視覚情報をどのように処理するかの科学——コンピュータビジョンの分野で多大な貢献をして

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ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう

Every week, new GAN papers are coming out and it's hard to keep track of them all, not to mention the incredibly creative ways in which researchers are naming these GANs! So, here's a list of what started as a fun activity compiling all named GANs! You can also check out the same data in a tabular format with functionality to filter by year or do a quick search by title here. Contributions are wel

ブレッドクラム HOME研究トピックス大量ゲノム時代の比較ゲノム解析ツール「DiGAlign」の公開 ―「微生物ダークマター」の解明のためのwebサーバー― メインコンテンツ 京都大学化学研究所 山田航平 学部生（当時）、岡嵜友輔 助教、緒方博之 教授、国立研究開発法人海洋研究開発機構（JAMSTEC） 海洋機能利用分野生命理工学センター 西村陽介 特任研究員らの研究グループは、高機能なシンテニーマップ表示機能により、迅速な比較ゲノム解析ができるウェブツールDiGAlign（https://www.genome.jp/digalign/）を公開しました。 DiGAlignは、一度に最大300ゲノムという大規模な比較ゲノム解析が可能であり、これまでのシンテニーマップ作成ツールでは不十分だった様々な機能を備えています（図１）。特に、独自の機能として、類似性をもとに構築されるゲノム系統樹である「

JigsawGAN: Auxiliary Learning for Solving Jigsaw Puzzles with Generative Adversarial Networks この論文は、ジグソーパズルを解くための生成的敵対的ネットワーク（GAN）に基づく解決策を提案します。この問題は、画像が等しい正方形の断片に分割されていることを前提としており、断片によって提供された情報に従って画像を復元するように要求します。従来のジグソーパズルソルバーは、重要な意味情報を無視するピースの境界に基づいて関係を決定することがよくあります。本論文では、対になっていない画像（初期画像の予備知識がない）でジグソーパズルを解くためのGANベースの補助学習法であるJigsawGANを提案します。 （1）ジグソー順列を分類するための分類ブランチと（2）正しい順序で画像に特徴を復元するためのGANブランチを