世界中で研究“オオカミに育てられた子”の実記は嘘だった…（その1）｜オオカミ少女に気をつけろ！｜泉美木蘭
今回は、連載タイトルになっている「オオカミ少女」のお話。 みなさんは、こんな物語を聞いたことがないだろうか？ 《インドの森のなかで、赤ん坊の頃から狼に育てられていた姉妹が発見された。姉妹は言葉を話すことができず、四つ足で歩き、地面に置いた皿をなめるようにしてミルクを飲んだ》 私がはじめて聞いたのは30年ほど前。教科書に掲載されている話だ。さまざまな研究分野でも「基本のキ」のように採用されている“実話”なのだが……。 ＊＊＊ 社会学者である父の書棚には、「切腹論」「生き神信仰」「日本のシャーマニズム」「パニックの心理」など、怪しげで手垢のついた古ぼけた書物がたくさん並んでいた。難しくて子供の私にはほとんどわからなかったが、普通の平穏な生活からは見えない、知ってはいけない世界が莫大に広がっているように思えて、好奇心を煽られ、見たくて見たくてしょうがなかった。 切腹の本は、真一文字と十文字とでは
システムで「性別」の情報を扱う前に知っておくべきこと - Qiita
0は性別に関する情報が得られない場合に使います。性別に関する情報はあるのだけど1とも2とも言えない場合は9を使います。要は「0でもなくて1でも2でもなければ9」です。 これを知っていればMだとかFだとかを議論をせずに済みますね。 国際規格に従うべき理由 国際規格に従うことは色々と利点があります。まず、どうしてそういうコード体系にしたのかを説明しやすいです。また多言語対応する際も規格通りに書けば伝わるはずなので迷わずに済みます。別システムへのデータの移行や、異なるシステム間でのデータの統合もコード体系が同じならラクラクです。もしかしたら別のプロジェクトで書いたコードをそのまま使いまわせるかもしれません。技術者に対するトレーニングも不要です。 対して、わざわざ国際規格に反する実装をする場合は上記のメリットがそのままひっくり返ってデメリットになりはしますが、もちろん、それなりの理由があれば規格と
基本さえ押さえておけば大丈夫、英語エッセイの書き方【基本編】
基本さえ押さえておけば大丈夫、英語エッセイの書き方【基本編】 2015年10月2日 2023年7月7日 英語エッセイ 英語でエッセイを書く時、どのように書いたら良いのか迷うかと思います。 日本語と違う、英語エッセイ独自の書き方…というものがあります。 エッセイ…と日本語で言うと、なんだか芸術的な作品を多い浮かべてしまうかもしれませんが、 ここでいう英語のエッセイは、「小論文、評論文、随筆」といったところでしょうか。 アカデミック・ライティングの観点からどのようにエッセイを書き進めていけばよいか解説します。 今回は英語のエッセイの基本的な構文・構造について解説してきます。 ※今回は中上級者向けな内容です。あと…本記事は超長文です…あしからず…。 英語エッセイの書き方【基本編】さて本題へ。。。 僕は一時期、アメリカの大学に入る為の試験対策に特化した語学学校に在籍していた事があります。 僕が教わ
「職務経歴書長すぎ」日本人の文章の問題点 - グローバル経営の極北
職務経歴書に「メッセージ」や「構造」がない 私は仕事柄よく履歴書や職務経歴書を見るのだけれど、そこに「メッセージ」が込められていないものが多くて勿体無いなといつも思う。例えると、商品名しか書いてない広告を読まされているような感じになることが多い。 労働市場では自分は「商品」なので、的確な言葉や描写で自分の経験やスキルを示して、どうやったら「買ってもらえるか」を考えるのが大切かなと。 まあ「誇大広告」という言葉もあるように、職務経歴書をいくら「お化粧」しても自分のスキルが上がるわけではないけれど、まずは文書から自分を「魅力的に見せる」というのは、転職活動においては非常に重要。 そして、より本質的な課題としては、職務経歴書の文章に「構造」がないことがある。実はこれがメッセージの弱さにも繋がっている。この点はすごく強調したい部分。 残念ながら日本では、文書は標準的なフォーマットに則って論理的かつ
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19 Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN（Convolutional Neural Network）ベースの画像評価モデル「NIMA（Neural Image Assessment）」を論文にて発表しました。 NIMA：Neural Image Assessment 本稿では、任意の画像に対して1から10（10が最高得点）の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的（ピクセルレベルの技術品質）に美しく、または審美的（美の本質）に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeep CNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
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