書きなぐれ、そのあとレヴィ＝ストロースのように推敲しよう／書き物をしていて煮詰まっている人へ
書き物をしていて煮詰まっているという人には、いつもする話があるから、今日はそれを紹介しよう。 レヴィ＝ストロースはこんな風に書く。 「私のなかには画家と細工師がおり、たがいに仕事を引き継ぐのです。 カンバスに向うまえにデッサンをする画家のように最初の段階では、まず書物全体の草稿をざっと書くことからはじめます。 そのさい自分に課する唯一の規律は決して中断しないことです。 同じことを繰り返したり、中途半端な文章があったり、なんの意味もない文章がまじっていたりしてもかまいません。 大事なのはただひとつ、とにかくひとつの原稿を産み出すこと。 もしかしたらそれは化物のようなものかもしれませんが、とにかく終わりまで書かれていることが大切なのです。 そうしておいてはじめて私は執筆にとりかかることができます。そしてそれは一種の細工に近い作業なのです。 事実、問題は不出来な文章をきちんと書き直すことではなく
修士論文の構成
修士論文の執筆もいよいよ後半戦。毎週修士論文工房をおこなっているが、そろそろ終了に向かっていく作業を始めよう。 僕のところで修士論文を書いている学生の多くはコラボレーションでいままで研究を行ってきた。プロジェクトのメンバーとして活動してきた状態から、個人の作品として修士論文を書くことになって混乱している。都市メディアのチーム、医療システムのチーム、新しいメディア開発のチームなどがあるが、すべてにおいて、共通する特徴がある。それは、人間と携帯端末とそれが繋がるネットワーク、そしてその先のデータの世界のインタラクションという非常に複雑な現象を扱っているというところだ。クラウドコンピューティングとWebサービスの登場によってこうした複雑なシステムを学生プロジェクトでも作ることができるようになったのだ。そしてなかなか面白い結果を出しているが、これを論文の形で説明することは非常に難しい。また全体に
IT系でも活用しなければ損。論文を読んで広がる知見 - ＠IT
「Java News.jp（Javaに関する最新ニュース）」の安藤幸央氏が、CoolなプログラミングのためのノウハウやTIPS、筆者の経験などを「Rundown」（駆け足の要点説明）でお届けします（編集部） 論文は、難しくない 読者の皆さんの中には、「論文」と聞くと身構えてしまう方も多いのではないでしょうか？ 論文というと、書くのも読むのも大変で何だか小難しいことが書いてあるもののように思えるものです。それどころか、「論文とは縁がない」「プログラムがすべてだ」と思う方もいるかもしれません。しかし、ある特定分野の技術や研究を詳しく知るためには、論文は手軽で確実な情報源です。 よく論文が持つ意味について「巨人の肩の上に立つ」と例えられることがあります。これは、万有引力の研究で知られるニュートンも好んで引用していた言葉だそうです。「現代の学問は多くの研究の蓄積の上に成り立っている」ことを示す言葉
英語でスピーチ・口頭発表
英語を喋るときは、まず I か You か We を言う または、“Let's —,” “Suppose —” などの命令文を使う 次に動詞を言う 以降の語順はなんでも適当に 「あ〜」とか「え〜」を絶対に言わない § 序：そもそも“英語ペラペラ”とは何だ？ 簡単に、コストがかからず、かつ即効で、日本人の英語プレゼンテーション能力を上げるテクニックを紹介します。 私のような理系で語学嫌いな者でも、一年ほど米国での市民生活と大学生活を経ると日本人の発表の下手さに対して一言を持つようになります。かく言う私も留学前は、英語の発表は自信が全くありませんでした。いろいろその手の本を買って読んでみたものの、今思えばそれらの本はいずれも「守るべきルール」の羅列に終始し、覚え切れませんでした。 実践的英会話のためのシンプルな原則があればなぁと、考えるに至りました。 米国に来ている外国人の多くは、めち
Using Photographs to Enhance Videos of a Static Scene
Abstract We present a framework for automatically enhancing videos of a static scene using a few photographs of the same scene. For example, our system can transfer photographic qualities such as high resolution, high dynamic range and better lighting from the photographs to the video. Additionally, the user can quickly modify the video by editing only a few still images of the scene. Finally, our
論文の書き方：結果から結論をどのように導くか？ - Y日記
※図が表示されない場合には→http://seibutsu.biology.kyushu-u.ac.jp/~yahara/logictree.JPG 論文では通常、複数の結果を記述する。しかし、主要な結論はひとつでなければならない。なぜなら、論文を書く目的は、何らかの主題（テーマ）に答えることであり、そして論文のテーマはひとつだからである。 「ひとつの論文にはひとつのテーマとひとつの結論」・・・これは論文を書くうえでの重要な原則である。この原則を守っていない論文が多いのも事実だが、それらは論理的に練られた論文とはいえない。 では、複数の結果からひとつの結論を導くにはどうすれば良いだろうか。4月以来、預かった原稿を改訂しながら、この問題を徹底して考えてみた。これまでは、自分の経験にもとづいて、いわば一種の職人芸によって、結論を導いていた。しかし、結果から結論を導くという作業は、論理的なプロセ
Interactive Digital Photomontage
Abstract We describe an interactive, computer-assisted framework for combining parts of a set of photographs into a single composite picture, a process we call "digital photomontage." Our framework makes use of two techniques primarily: graph-cut optimization, to choose good seams within the constituent images so that they can be combined as seamlessly as possible; and gradient-domain fusion, a pr
研究テーマを探している学生のときに考えた事 | Lifehacking.jp
「どうしたら研究ができるようになるのか？」 身近な話で恐縮ですが、大学には研究者の卵である学生もおおぜいいて、数多くの悩みや、疑問や、文句を日々いろんなところから聞きますが、突き詰めればそれはこの質問に集約されます。 「研究」「リサーチ」を始めるときは、どこか小説を書く作業に似ていて、いつ終わるともしれない千里の旅の一歩を踏み出すような当ての無さがあります。わくわくもしますが、間違いやすく、不安な一瞬でもあります。 なので、「何を研究すればいいのかわからない」「どこから始めればいいのかわからない」「すべてが手を付けられている気がする」 という怨嗟の声がよく聞こえてくる訳です。自分も普通の人の倍近い時間をかけて博士号をとったので、これはよく自問自答していました。 いまでは自分なりの研究テーマの探し方が確立できましたが、こうした戦略は身に付く前は地道ですが次のような方法で興味の対象を絞るという
ハーバード大学医学部留学・独立日記 第二部 三重大学医学部編 ... 論文力のつけ方
ボストンで１３年働いた研究者が、アカデミック・キャリアパスで切磋琢磨する方法を発信することをめざします。 2024/02 « 12345678910111213141516171819202122232425262728293031» 2024/04 当たり前に聞こえるかもしれませんが、質の高い論文や原稿を書くためのコツは、何回も書き直すことです。通常は初稿があがった時点で同僚や共同研究者に見せてコメントをもらいたいところですが、ここではあえてそれを薦めません。というのは初稿は通常非常に陳腐なアイデアや表現が詰まっていることが多いからです。 なぜでしょうか。実は、論文を書くという行為はプレインストーミングとよく似ています。ブレインストーミングの仕掛けは「アイデアはどこにあるか：Tim Hurson著 Think Better」で書いたように： ークリエイティブな素晴らしいアイデアは後半1/
IM2GPS: estimating geographic information from a single image
IM2GPS: estimating geographic information from a single image People James Hays Alexei Efros Abstract Estimating geographic information from an image is an excellent, difficult high-level computer vision problem whose time has come. The emergence of vast amounts of geographically-calibrated image data is a great reason for computer vision to start looking globally — on the scale of the entire plan
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東大で学んだ卒論の書き方★論文の書き方
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