色々なアルゴリズムで「殴る」 - あったこといろいろ
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar 2016 の7日目の記事です。 あなたは、一部の競プロ勢の間で使われている「セグ木で殴る」という言葉をご存知でしょうか？ priority_queueを使えば良いところをセグ木で解いてみたり*1、累積和を使えば良いところをセグ木で解いてみたり*2するアレです。 この「セグ木で殴る」は、「考察すればもっとスマートに書けるがめんどくさいのでセグ木で解いた」といった意味であり、ややネガティブな言葉でもあります*3。 しかし競技プログラミングに限定すれば、バグさえ出さなければスマートに書く必要はありません。速さが正義です。 そこで本記事では、セグ木以外での「殴り方」をいくつか紹介したいと思います。 強連結成分分解で「殴る」 強連結成分分解は蟻本にも載っているアルゴリズムで、有向グラフ上の強連結成分を圧縮して
高校生が高価な薬分子を格安で作った、という話: たゆたえども沈まず-有機化学あれこれ-
(2016/12/08 ちょいちょい修正) とあるニュースが先月末あたりから海外を中心に話題となりました。 「大炎上男」が「1錠9万円」に吊り上げたHIV薬、オーストラリアの高校生が約230円で作り出すことに成功(engadget日本版) 米の「最も憎まれた男」の鼻を明かした？ 豪の高校生たち (BBC Japan) Australian students recreate Martin Shkreli price-hike drug in school lab (The Guardian) Students make $750 drug cheaply with Open Source Malaria team (The University of Sydney) オーストラリアのシドニーグラマー校の高校生らが、pyrimethamine (商標名Daraprim)を合成、市価11万ドル
MIT、カーボンナノチューブ内部で100℃超の水が凍結する現象を発見
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、カーボンナノチューブ(CNT)の内部に入った水が100℃超の高温で固体化する現象を発見した。ナノスケールの微小空間に水を閉じ込めたときの挙動について、これまでに得られていた知見とはまったく異なる現象であり、驚きをもって受け止められている。研究論文は学術誌「Nature Nanotechnology」に掲載された。 日常生活では、水は0℃を境に固体(氷)から液体の水になり、100℃で沸騰して気体(水蒸気)になる。ただし、固体・液体・気体という変化が起こる温度は、圧力など環境条件の変化によって変動する。その身近な例は、気圧の低い山の上では水の沸点が下がる現象だろう。また、圧力・温度条件の違いによって、結晶構造の異なる何種類もの氷が存在することも知られている。このように、置かれた環境の違いによって、水はその挙動をさまざまに変える。 ナノスケールの
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
子どもがペットに見えない「迷子ひも」 試作した大学生が問う、社会の寛容さ
迷子ひもは、「幼児用リード」や「ハーネス」とも呼ばれる。幼児が急に車道に走り出たり迷子になったりするのを防ぐための道具だ。リュック型も多く市販されており、幼児の上半身と保護者の手がひもでつながれているスタイルが一般的だ。 日本では10数年前に輸入品が使われはじめたとされるが、たびたび議論が起きている。 2015年6月4日の朝日新聞の記事「幼児用リード じわり浸透？それとも違和感？」では、事故防止のために迷子ひもを使っている親を紹介。ネット上では共感する声がある一方で、「まるで動物のよう」「子どもを一方的に束縛している」「親がしっかり手をつなぎ、しつけをするべきだ」などの批判もあった。 「親が…」という批判の中には、「便利なグッズを使って、親がラクをするのはいかがなものか」といった安全面だけではない理由もある。 幼児の交通事故で最も多い「飛び出し」交通事故総合分析センターの交通統計（2014
人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS
※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います。自身の復習のためにも書き下しました。個々の章で完結しているので、それぞれ別の記事としても掲載しています。 近年は人工知能ブームが到来し、人工知能というワードを当たり前のように使う時代がやってきました。情報技術を学んでいる人にとって人工知能は、情報処理を効率的に行う素晴らしい技術の一つとして認識できるかと思います。一方で、技術的話題にあまり興味がない人にとっては、人工知能というワードに対して各々の解釈をして、時には誤解のような意見も見受けられます（人工知能の全容がハッキリしないうちは誤解というのはあまりにも強すぎる言い方ですが）。 人工知能がどういうものであるのかを知るには、人工知能を技術的にいかにして達成しようとしたかの歴史を知ることが一番であると思います。 ここでの記事の目的は技術的な観点からの人工知能について説明すること
霊長類の脳が大きいのはヘビのせい? – 「ヘビ検出理論」の真偽に迫る
霊長類の大きな脳 ほ乳類は、ほかの脊椎動物よりも身体のわりに大きな脳を持っています。なかでも多くの霊長類は、ほかのほ乳類よりも大きな脳を持っています。霊長類が脳（とくに視覚系）を発達させた要因として、かつては果実食への移行が有力視されていましたが、20年ほど前からは、霊長類の複雑な社会構造で必要なコミュニケーションのためとの説が唱えられていました。しかし近年では、毒ヘビのいない地域での霊長類の視覚が劣ることや、ヘビを見たことのないサルでもヘビをすばやく見つけることなどから、霊長類はヘビを検出するために脳（とくに視覚システム）を大きくしたとの「ヘビ検出理論」（Isbell, 2009）が提唱されています。にわかには信じられない学説ですが、いまでは多くの実験結果によって支持されています。 ヒトやサルはヘビをすばやく見つける ヒトの祖先の霊長類は、およそ6500万年前ころから樹上で放散適応を始め
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「首相夫人はバックドア」安倍昭恵女史の懸念と「AO義塾」の後始末(山本一郎) - 個人 - Yahoo!ニュース
つるの剛士「いくら政権を罵倒しようが、ココロの中の貧しい言葉が有る限り永遠に貧困から逃れられないよ」