産業革命はなぜ日本に最初に広がり、他の非西洋諸国には広がらなかったのか？データドリブンの研究
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa 「現在、世界には4種類の高所得国しかない。1) 英語圏、2) イギリスに近い国、3) 資源に恵まれた国、そして4) 日本とその旧植民地である。」 1〜3まではよく研究されているが、なぜ4なのか？産業革命がなぜ日本に最初に広がり、他の非西洋諸国には広がらなかったのかに関するデータドリブンの研究。 pic.twitter.com/caUwCwpbAI x.com/juhreka13/stat… Reka Juhasz @juhreka13 Happy to see our WP w Shogo Sakabe and @deweinstein (so many years in the making!) out. We examine the role of codifying knowledge in the spread of
数論・代数幾何・表現論が紡ぐ数学の世界 | NTT技術ジャーナル
NTT基礎数学研究センタでは、数学の基礎研究をとおして科学技術の源泉である「知の泉」をより豊かにしたいと考えています。本稿ではまず、NTT基礎数学研究センタでの研究の全体像を俯瞰します。さらに、センタの中心的な研究領域である「数論、特に数論力学系」「代数幾何・数論幾何」「表現論・保型形式」について紹介します。 およそ2500年前のギリシャで、素数の研究がなされたことは驚きです。素数が無限に存在することや自然数が素数の積に一意に分解できることが示されていました。どんな動機があったのかは不明です。しかも1977年のリベスト、シャミア、エーデルマンによるRSA暗号方式の発明まで、その工学や社会での応用は期待さえありませんでした。加えてRSAの鍵となる「 を素数、 を整数とすれば が成り立つ」というフェルマーの小定理（1）の発見（証明はライプニッツ）後も、その確立に300年余を要しました。 数論（
研究者の人が『パリコレの奇妙な服はどこで着るのか？』って言うので、あれは純粋理論で基礎研究なんだと説明した「学会に見えてきた」
坂本慎一 @SakamotoIchi 以前に理論経済学の人とパリコレの話になった際、「あの奇妙な服はどこで着るんだ？」と、不快感を示すような言い方をしていたので、「いやあ、それはマズいですよ、先生」という話になりまして。 ファッションショーに出てくるあの奇妙な（？）服は、言ってみればファッションの純粋理論であって、あれを着て日常生活を送ることは想定しておらず、あれを2段階くらい実地におろしていけば、街中で売っている「おしゃれな服」になるわけでしょう。 ご自分の理論研究が「何の役に立つの？」と言われると「基礎研究を疎かにしてはいけない！」と怒るのに、他の分野の純粋理論を「何の役に立つの？」と言うの、やめましょうよ、という話でした。 坂本慎一 @SakamotoIchi 24時間たたないうちに200万超えてしまって、一部しか読めていません。すいません。 話がF1やコンセプトカーに似ているという
元コンサルの回顧本に「現場に数値目標を与えると数値目標は達成されるが数値化されてない部分が必ず失われる」例として上げていたことの内容がキツい
林司@るーしゃんず @Archangel_HT 元コンサルの回顧本に書いてあったんだけど、現場に数値目標を与えると、その数値目標は達成されるが数値化されてない部分が必ず失われる、とされてるんだよね。バスの定時発車率にインセンティブを与えたら確かに率は上がったけど、信号無視とかするようになった、とか例を挙げてた。 x.com/Dirg_rocketdyn… dirG @Dirg_rocketdyne 論文誌出版社というボトルネック 「研究社会を海外の商業的な科学情報機関が席巻しており、彼らの提供するデータを論文評価の代理指標に使っているのは全く好ましくない。」 「研究者の数値評価は有害」 ノーベル化学賞・野依良治氏の憂い - 日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
タイタニック研究家がとある乗客にまつわる誤解と謎を解き明かしていく話。沈みゆく船と共に最期を迎えた二人の紳士、グッゲンハイムとジリオ
春野ユウ @haruno_yu_0617 タイタニック関連の調査/創作/雑多な話 🚢Titanic/movie & history 💙V.Giglio & B.Guggenheim(G&G) ⭐研究/創作置き場/仕事のご依頼もこちら→https://t.co/JZS4VpB9gm ⭐作品の感想や簡単な質問はマシュマロへ☺ marshmallow-qa.com/haruno_yu_0617… 春野ユウ @haruno_yu_0617 タイタニックオタクの私が、とある乗客にまつわる誤解と謎を解き明かしていく話。 なぜ誤った情報が広がったのか？ その誤りを遺族はどう思っていたのか……？ 当時の新聞、関係者の自伝や寄稿、手紙など頑張って収集し、漫画にまとめました。是非ご覧ください……！ (全23P) #タイタニック号の日 pic.twitter.com/ygUe0ngBLe
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
研究をしてる人へ。研究を効率よく進めるために普段から習慣として続けていることは何ですか？→一般人にも参考になる習慣が集まる
Ellie Science JPN @ellie_science 【ゆる募】 研究している方々へ 研究を効率よく進めていくために、普段から習慣として続けていることは何ですか？ シェア頂くと相互に発見がありそうと思い、ゆる募させていただきます すっごく小さなことでも構いません よろしくお願いします🙇 2023-01-23 08:44:36
やばいと思ったらすぐ逃げる。ある研究室のスライドに「人生で大事な7つのこと」が書かれていると話題に。
SNS上でしばしば話題となり、共感を呼んでいるスライド資料。作成した慶應義塾大学の渡辺宙志准教授に聞きました
「きちんと管理すれば企業は成長する」の迷信が企業を衰退させる〜ToMo指数の研究〜｜Yasuhiro Yoshizawa
事業が軌道に乗り、ここ２１ヶ月連続で、毎月売上記録を更新してきたベンチャーA社は、ついに念願の上場を迎えた。 ところがその直後、毎月の売上が急激に鈍化。役員たちは、上場初年度の売上予測の下方修正といった事態をなんとしても避けたいため、事業を担うマーケティング部長、営業部長たちに、こう檄を飛ばす。 「もっとしっかりと分析を行って、何を改善すべきかレポートにまとめてくれ。そして、速やかに改善計画を立て、実行してほしい」 今振り返れば、このときまでが、A社の繁栄のピーク。 この号令を境に、事業を担うメンバーたちは、「今月は、お客さんへのリーチを２０％回復させるためになんとかしなければ」「来訪したユーザが、うちのサイトで購入してくれる率を５％改善しよう」など、計画に基づいて打ち手を探るが、なぜか以前のようなインスピレーションも沸かなければ、ありきたりなアイデアばかりの繰り返しとなる。 一向に成長の
Preferred Networks における研究活動 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、新しく執行役員兼 Chief Research Strategist に就任した秋葉です。就任の挨拶を兼ねて、PFN における研究活動に関する考えを共有したいと思います。 PFN における研究とは何か？ 何が研究であり何が研究でないかという境界を引くのは非常に難しく、またそれを積極的に行う意味もありません。研究とは「研ぎ澄まし究めること」を語義とし、一般に、物事について深く調査・考察を行い事実を解明したり発明を行ったりすることを指します。 PFN では挑戦的であり不確実性の高いプロジェクトが大部分を占めており、ほぼ全てのプロジェクトが少なからず研究的側面を伴います。深層学習関連のコア技術の研究開発は勿論、その応用に関してもデータやタスクに応じた適切な手法の選択や非自明な工夫がなければ上手くいかないことが殆どです。また、ロボティクス、コンピュータビジョン、自然言語処理等のような多
エンジニアリングや研究開発について思うこと - 人間とウェブの未来
エンジニアリングや研究開発について思うことをこれまで色々とツイートしたりしてきたが、それを改めて短編エッセイ集のようにまとめて整理し、自分の行動原理や思考を言語化して振り返っていた。以下目次。 基礎を学び古典を知る サーベイと評価の重要性 論文という学習と貢献を両立する手法 企業でのスペシャリストに求められるさらなるスキル 技術への深入りの効能 インフラエンジニアのキャリア再び 技術という真にフェアな領域 エンジニアへの動機付けと教育 知識をコードで表現する専門職としてのエンジニア 技術に対する思考 技術力の醸成による先行報酬 エンジニアのアウトプットと個人の実績 アカデミアか企業か家族か 楽しいことと貢献とその評価を重ねる 技術と自由 技術が目的 基礎を学び古典を知る 技術力を高めたい、成長したいという前提において、基礎を学ばずに発想で勝負などと、勉強もせずに過去の天才達とに渡り合うほど
ひとくちに研究職といっても、4つくらいの職分がある - exyk
久々に西堀栄三郎の「忍術でもええで」を読んだら、(自然)科学的なアプローチばかりが研究じゃないんだぞ、と大いに励まされる表に再会したので、改めてエクセルで書き写した*1。各項目の詳細については、ぜひ原著を読んでもらいたい。約40年前の本とはいえ、今なお通用するであろう新製品開発の名著です。 西堀流新製品開発―忍術でもええで 作者:西堀 栄三郎 日本規格協会 Amazon ひとくちに研究職*2といっても、4つくらいの職分がある。そこに気づかなかったり、混同したりすると、悲劇は簡単に起こる。それぞれの職分は等しく尊くて、得意な仕事に専念できたら、それは何より素晴らしい。最近の自分は、上の表でいう応用研究に専念できていて、大変嬉しい。有難い機会を頂いてるなと思います。 *1:というのも、10年くらい前にも一度、パソコンで書写したから。 *2:研究所の所員と言った方が適切か？
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
SIerって終わってんな
海外出張の後の振り休で暇なので書いてみよう http://getlife.hateblo.jp/entry/2014/02/06/030300 こういう無知なおっさんが居るから、日本のIT業には魅力がないのだよなぁ、という印象 自分はプログラマというよりは、どちらかというと研究で飯を食ってる非SIのエンジニア このブログの著者のおっさんが言うところの、プラスアルファは手に入れてる側ではあるんでしょう 普通のプログラマであることでは、差別化が出来ないと考えたからこそ様々な挑戦を繰り返し 生き残るために研究開発というポジションについた 外資でも働いたし、海外でも勤務経験がある 分析役（SE、アプリケーションエンジニア、業務エンジニア、システムアーキテクトなど） 業務分析やシステム分析を行い、「何を作るべきか」を明確にするための分析役を担います。 実装役（コーダー、テスターなど） 実際に動くアプ
道具に拘るエンジニアはだいたい無能
http://d.hatena.ne.jp/Yamashiro0217/20131004/1380855545 プログラマーの仕事は、 ほぼ、考えることだ。 これは正しい、正しいがゆえに 場合によっては駒の重さが30kgぐらいある。 どんだけ優れた将棋指しでも、30kgの駒を100回とか動かしたら、 疲れて頭回らなくて素人にも負けてしまうかもしれない。 30kgもある駒を動かすのは大変だ。 だからプログラマーはエディタ工夫したり、 開発環境工夫したり、色々して駒を軽くする。 この下りは、大嘘または大間違いだ 俺の周りにいる国際学会で発表するような研究をしてきた同僚や Googleなどの世界的な企業で活躍する、畏敬する人々は得意な道具こそあれ 道具の差や環境の差で、パフォーマンスが落ちたりしない なぜならは プログラマーの仕事は、 ほぼ、考えることだ。 ということだから。 研究であれば重要な
研究の参考にしているサイト集 - kisa12012の日記
自分のメモ書きとして，たびたび論文執筆やプレゼン時に参考にしているサイトを以下にまとめてみました． 自身の研究分野である，コンピュータサイエンスや人工知能分野に関連する資料が多めです． 他に参考となる有用なサイトをご存知の方がいらっしゃれば，コメント等で教えて頂けると筆者が喜びます！ English Check Manual 東大，牧島先生の作成した英字論文執筆／校正のためのチェックマニュアル． 英字論文を書く際に，（特に日本人が）誤りやすい文法や単語を修正例とともに示したもの． 自分が英文を書く時はもちろん，校正時もこのチェックマニュアルに従って，誤り箇所に番号を振る形で修正しています． 英語論文の書き方 東大，松尾先生の作成した英語論文の作成マニュアル． 論文の完成度を高めるために何をすれば良いか，論文執筆の全体像・心構え・Tips集等盛り沢山 毎回新しい論文を書くたび，参拝する気持ち
四月から大学院に進む人へ - bluelines
たまたま自分の指導学生が複数、今度の四月から院に進学することになりました。で、こういうエントリ書きます。とは言っても僕は、「大学院でつまずかない8つのルール」みたいなんは嫌なのです。色々考えた挙句、「予言」という形にしてみます。 予言1：修士は一瞬で終わる。 院にいた経験がある人ならほぼ全員が同意すると思います。修士は、本当に一瞬で、光の速さで終わります。あっという間に「え、もう修論？」あっという間に「え、もう終わり？」です。毎年この時期、修士を終えた学生は皆が口を揃えて「なんだかあっという間に終わってしまいました」と言います。僕の後輩は「僕、修士時代の記憶がないです。本当に自分に修士時代があったのかどうか。。。」と真顔で言ってましたが、決して大袈裟ではありません。予言します、あなたは二年後、呆然と「なんだかあっという間に終わってしまった。自分は一体この二年間で何をしていたのだろう？」と呟
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研究者として生きていくコツ