女性はYahoo！派、男性はGoogle派!?
女性はYahoo！JAPANが圧倒的、男性はGoogle利用者も多い――英会話学校GABAが行った、検索サイトに関するモバイルリサーチで、こんな傾向が見えた。 仕事で英語を使用したことがある20～50代の男女1000人に、最も使っている検索サイトを聞いたところ、女性は64.9％がYahoo！JAPANで、次点のGoogleは29％。対する男性は、Yahoo！JAPANが50.5％、Googleが41.4％と、Google派も多かった。 仕事で英語を使っている頻度によって、利用する検索サービスにも違いが。週に数回以上英語を使っている人は、「exicite」「livedoor」「バイドゥ」「NAVER」の利用率が比較的高く、特にNAVERは利用者の90％をヘビー層が占めていた。 関連記事 Google、ストリートビューに大学構内や動物園など追加へ “ストリートビュー自転車”で撮影してほしいエリ
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
一流の研究者の「長所は短所で、短所は長所」
「ああ、あの研究者ですか。彼は有能です！ アメリカの高校でも大学でも A 以外の成績をとったことはないでしょう！ そしてプロになっても○○を任せたら右に出る人はいませんな！」 伝説の研究者の先生と話していて、ときどきつらくなってしまうのは、先生とその周囲の一線の研究者たちがどんなに優秀かという話が繰り返し出てくるときです。 先生はもちろん日本で一番有名な国立大学を卒業されていますし、周囲の人たちは、プリンストン、イェール、ハーバードからやってきたり、全米の有名州立大学から集められたプロ集団です。 過去50年にわたる武勇伝を何度も繰り返し楽しそうに先生は語られるのですが、そのなかに登場する人々はそれこそ一流中の一流で、非の打ち所のない学歴の人ばかりです。そうした人たちが頭をしぼり、知恵を絞って新しい領域を切り開いてきた話を拝聴していると、自分なんて取るに足らない人間なのではないかと、自信がな
英語論文に使う表現文例集のレジュメ
「英語論文に使う表現文例集」のレジュメ ・このレジュメは、迫村純男 & Raeside,J.「英語論文に使う表 現文例集」（1996年、ナツメ社）の内容をまとめて、参照しや すいようにHTML形式で表したものです。説明等は省いてあるの で、詳しくは同書を参照して下さい。 ・必要な文例をコピーする場合は、範囲指定して反転した部分に カーソルをのせたまま右ボタンをクリックするといいでしょう。 ・転載等は御遠慮下さい。 Abstracted by M.KAMEGAYA 1997 １.前文 (a)論文の目的 The purpose of this study is ... This study provides ... This paper attempts to ... I would like to examine ... 【研究する】investigate, show, consider,
Web2.0 vs 学会 - effy channel
最近どうもパッとしない学会 情報系でいうと、日本には電子情報通信学会や情報処理学会というすばらしい学会がある。学会は自分の研究成果を世に問うたり、研究の動向を把握したり、同じ研究分野や関連する研究分野を専門とする研究者との交流を活性化するためになくてはならない存在だ。 しかし、最近どうもパッとしない。私としては全国大会等に参加する意義を感じられなくなってきている。みんながみんな私のように思っているかどうかはわからないが、実際のところ学会としても発表の質の低下や参加者数の減少等は危機的状況にあると認識しており、頭を悩ませているのが現状だ。 学会発表の場で闊達な議論をしあっていた人たちはどこへ行ってしまったのか。時代とともに技術を熱く語る人たちはいなくなってしまったのだろうか。いや、いなくなったわけではない。場所を変えただけだ。むしろ、より熱い議論が繰り広げられている。 最先端の討議の場所は個
『刺激的な１日』
今日はなかなか刺激的な一日でした。午前中は、森下研のLeoさんとデータベースについてディスカッションし、夜は、Venture Beatプロジェクトの会合に参加させていただき、アスピレーションの人見さんと分散についてディスカッションしました。なかなか最近はこういう機会がないので、非常に頭が活性化しました。 PFIでは、かなり基盤技術といわれる類の技術開発を重点的に行っています。Web2.0という単語が登場して久しくなりますが、今更なぜユーザーサイドのサービスを作っていくわけではなく、基盤技術に力をいれているのか、というのには、理由があります。 データベースにおいても、コンピュータそのものにおいても、アーキテクチャの変化が求められているのは確実だと思います。たとえば、現在普及しているRDBMSにしても、マイクロプロセッサにしても、８０年代、９０年代に求められていた典型的なコンピューティングタス
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
SBM研究会プレゼン資料
開催概要： ■開催日 2008年7月12日（土） ■講演時間 10:00〜17：30 ■場所 東工大大岡山キャンパス ■スケジュール、講演概要： http://toremoro.tea-nifty.com/tomos_hotline/2008/06/sbm_0921.html 講演資料 ☆学びing株式会社 企画営業部 課長 メディアプランナー 横田 真俊 「ソーシャルメディアとマーケティング」(7/14修正版アップ） ☆東京工業大学 大学院理工学研究科 集積システム専攻 助教 博士(工学) 宮田 高道 ☆東京工業大学 大学院理工学研究科 集積システム専攻 博士課程 佐々木 祥 「SBMデータを用いたwebコンテンツ推薦」(7/23修正版アップ） ☆フランステレコム株式会社 (France Telecom R&D Tokyo) 早稲田大学大学院 理工学研究科 情報・ネットワー
検索メイニアック！: 地図ではないMAP
情報検索入門シリーズ。 情報検索の研究をやっている人で、MAPと聞いて地図を思い浮かべるひとはあまりいないだろう。 検索メイニアックにとってMAPとは、現在最も広く使われている情報検索評価指標、Mean Average Precisionを意味する。 再現率と精度のトレードオフについては再現率と精度のエントリおよびhobokingさんへのお返事で述べた。 Average Precisionは再現率と精度を統合した評価指標で、順位つき検索結果の評価に適している。 (ところで最近、検索結果の順位を明示しない検索エンジンがあるが、 個人的には潔く順位くらいは示してくれたほうが使い勝手がいいと思う。) 検索結果の上位から順番に、文書(例えばwebページ)が正解であるかそうでないか調べていく。 そして、正解を見つけるたびに精度を計算する。 例えば、1位が不正解、2位が正解である場合、2
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