今年のAIトレンド概観 2020年に論文で言及された機械学習トピック TOP20
優れた研究論文の書き方
Slideshareは再アップロード不可なのでerrataはコチラ： p16：Structure(Conference Paper) →構成（カンファレンスペーパー） p28：Structure → 構成 p47：マン → マージン オリジナル： https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ 旧版の翻訳（内容はほとんど同じです）： https://www.slideshare.net/kdmsnr/writing-a-paper-seven-suggestions Read less
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Communication and Code Dependency Effects on Software Code Quality: An Empirical Analysis of Herbsleb Hypothesis
Prior literature has suggested that in many projects 80\% or more of the contributions are made by a small called group of around 20% of the development team. Most prior studies deprecate a reliance on such a small inner group of "heroes", arguing that it causes bottlenecks in development and communication. Despite this, such projects are very common in open source projects. So what exactly is the
Zotero - The Next-Generation Research Tool
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why is academic writing important for us
2017-10-26, 研究室内勉強会資料 (1) なぜライティングスキルは重要なのか (2) 論文投稿先に関する基礎知識
HashiCorp tools を支える技術 - Qiita
HashiCorp といえば、Vagrant から始まり、 Packer, Serf, Consul, Terraform, Vault, Nomad, Otto など、 運用面で有用なツールを数多く公開していることで有名です。 これらのそれぞれのツールは、 サービスを運用する立場の目線からの知見が大量に入っているのに加え、 堅牢性や様々な機能、現実的な処理速度を実現するために、 数多くの学術的な知見が組み込まれています。 本稿では、各ツールに使用されている技術の非常に簡単な概要と、 それぞれの論文へのリファレンスを示します。 Serf Serf では、SWIM という Gossip(epidemic) protocol の一種が、 クラスタのメンバ管理や、 クラスタメンバの故障検出に使用されています。 (SWIM: Scalable Weakly-consistent Infection
グーグル、安全な人工知能開発のために問うべき課題に関する論文を発表
Google Research所属のChristopher Olah氏が、米国時間6月21日付のブログ記事で、より賢く安全な人工知能（AI）の開発に関する5つの大きな課題を提起した。 この記事はGoogleがOpenAI、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校の研究者らと共同で執筆した論文「Concrete Problems in AI Safety」（AIの安全性に関する具体的な問題）と共に公開したものだ。その目的は、現実世界での試験で適用可能な具体的課題を研究者に提示することで、AIの開発と利用にまつわる、抽象的な懸念や仮説に基づいた懸念を乗り越えることにある。 「これらはすべて、将来を見据えた長期的な研究課題だ。今は重要な問題ではないが、将来のシステムに備えて対処することが重要になる」とOlah氏はブログの中で述べている。 このブログで提起された5つの問題は、以下の通り：
github上で論文をまとめてくれているサイトまとめ（メモ） - あおのたすのブログ
(06/13 19:25 追記：バイオ系を追加しました) (06/23 : 画像系を追加しました) (09/30 : RNNのまとめを追加しました) 最近、github上でarxivの面白い論文（主にdeep learning系）をまとめている人が多いので、 自分の知っている有用なリンクをまとめておきます。 自然言語処理、強化学習とカテゴリごとにまとめてくれる人が居て有り難いですね。 自然言語処理系 NLPの論文 github.com NLPの論文（感想も載せているので有り難い） github.com 画像系 github.com 強化学習系 GitHub - junhyukoh/deep-reinforcement-learning-papers: A list of recent papers regarding deep reinforcement learning github.c
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