日本のWBC3連覇は幻に終わるのか!?参加を巡る日米対立の“お家事情”。（鷲田康）
連覇を達成し、国民を大いに沸かせた2009年の第2回WBC。ファンの多くは3連覇に挑むサムライジャパンの雄姿を見たいと望んでいるのだが…… 2013年に予定されている第3回ワールド・ベースボール・クラシック（WBC）を巡る主催者WBCIと日本野球機構（NPB）、労組・日本プロ野球選手会との話し合いは、なかなか結論を得られないようだ。 これまでの交渉で日本側は、過去2大会で多くの日本企業がスポンサーとして名乗りを挙げて収益に貢献してきたことを主張。それにもかかわらず、収益分配がWBCIと米選手会の合計66％に対し、日本はわずか13％（'09年の実績）しかなかった点を挙げ、日本代表のスポンサー権については日本への帰属を求めて交渉を行なってきた。 すでに8月にはWBCIの関係者が来日して、NPB、選手会と個別の協議を重ねている。この交渉でWBCIは選手会の切り崩しを図って、選手会への収益分配率が
projects:twitterソーシャルグラフからのコミュニティ抽出 [ryogrid.net]
以下サイトでTwitterのソーシャルグラフが配布されている。 # 103万人分、2.8億エッジという驚愕の規模 http://d.hatena.ne.jp/code46/20110130/p1 今回、このデータを題材としたコミュニティ抽出のプログラムを書いたので、開発過程のいろいろをまとめておく。 一部、Amazon Elastic MapReduceでの分散処理などもやってみたので、MapReduceやCloudに興味を持つ人にも利益があるかもしれない。特に、実アプリ開発を題材とした事例紹介はWeb上でも少ないようなので、そういった位置づけでは価値があるのではないかと思う。 ソーシャルグラフ、コミュニティ抽出(≒クラスタリング?)の概要については以下が分かりやすい。 http://www.slideshare.net/komiyaatsushi/newman-6670300 実は、以前
私のブックマーク ： 簡潔データ構造
田部井靖生（科学技術振興機構 ERATO湊離散構造処理系プロジェクト研究員) はじめに 近年、Web技術や計測技術の発展により言語やゲノムデータは大規模化しています。従来のデータ構造は大規模データを扱うにはサイズが大きくメモリに載らない、 しかし、圧縮するとランダムアクセスをすることができないという欠点があります。 簡潔データ構造とはデータを小さく保存かつ高速な操作が可能なデータ構造です。 近年、集合、文字列、木、グラフデータを扱うための簡潔データ構造が提案され注目を集めています。 私たちの身近なアプリケーションとして、Google日本語入力では簡潔木LOUDSの実装が使われ、実際に使われはじめています。 また、有志によるそれらを解説したサイトやライブラリなども利用可能になりつつあります。 そこで、このページでは簡潔データ構造を用いた研究開発のためのいろいろなリソースを紹介します。 解説記
専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
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撮れたてペンギン。すいすいー。
