東京大学が「因果を打ち破って充電」する量子電池を発表 - ナゾロジー
因果を破って充電します。 東京大学で行われた研究により、因果律の壁を打ち破る新たな手法によって、従来の量子電池の性能限界を超えることに成功しました。 これまで私たちは古典的な物理学も量子力学でも「AがBを起こす」と「BがAを起こす」いう因果律が存在する場合、一度に実行できるのは片方だけであると考えていました。 しかし新たな充電法では、2つの因果関係を量子的に重ね合わせる方法が用いられており、「AがBを起こす」と「BがAを起こす」という2つの因果の経路から同時に充電することに成功しました。 研究者たちはこの方法を使えば、既存の量子電池の充電能力を高めることができると述べています。 しかし因果律を破るとは、具体的にどんな方法なのでしょうか？ 今回はまず因果律を打ち破る不確定因果順序（ICO）と量子電池の基本的な仕組みを解説し、その後、2つの量子世界の現象を組み合わせた今回の研究結果について紹介
東京近郊でフルタイム勤務しつつ情報系の修士号が取れる大学院を調べてみた【2020年9月ver】
まえがき 本記事では、筆者が2020年に情報系修士号取得のために出願する大学院を探した際の結果をまとめています。もし同じ様に東京近郊で社会人として働きつつ情報系修士号を取りたいと思う方がいましたらご参考にどうぞ。 対象読者 情報系の修士号が欲しいが、仕事は辞められない人 東京近郊に居住している人 各大学の公式サイトを一つ一つ追うのが面倒な人 調査対象の大学院 調査対象は以下の条件に合致しそうな大学院の中から選定しました。 情報系の修士号が取れる 東京近郊に所在している or 東京にサテライトキャンパスがある or 月に2回程度の通学であればギリギリ何とかならないことも無い距離にある (2020/09/28追記) Twitterや本記事のコメントで情報を頂いた産業技術大学院大学、情報セキュリティ大学院大学について記載しました。 海外大学院のオンラインコースに関する記事を書いていた方がいたので
働きながら米国のコンピュータサイエンスの学士号を取得する、UoPeopleという選択肢 - Velocity
2019年もついに終わりを迎え、2020年になろうとしている。 6月末に転職してから半年が経った。 SESから自社開発になり、自分の動き方・考え方も少しずつ変化したように感じられる。 技術的な部分だけではない、前職とはまた違った観点でエンジニアリングそのものの難しさを実感している。 しかし、自社開発ならではのサービスとチームの距離の近さは素晴らしく、一つ一つサービスを良くしている実感を得られるのはやはり楽しい。 同僚も優秀な方ばかりで、転職して良かったと心から思う。 一方で、この半年で心の奥底からふつふつと湧いてきたものもあった。 コンピュータサイエンスへの興味だ。 コンピュータサイエンスへの憧れ 僕は工業高校を卒業してからすぐ、石油天然ガスのプラントに就職。 その後、1年半でベンチャー企業（SES）に転職。 そして再び1年半後、現職（Webサービス開発）に転職、という経歴を持っている、2
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
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メスだけ生む「超メス」近畿大学が存在証明 キャビア生産効率化に期待 - ライブドアニュース
