今から数カ月前、ある友人に、新しいウェブサイトの名前を一緒に考えてくれと頼まれました。かんたんにサイトについて説明したあとで、夕飯でも食べながら何か考えてくれないかというのです。アイデアは多い方がいいので、私の友だちも呼んでたくさんの案を出し、その中からベストなものを選ぼうとのことでした。「ooomf」の創業者としての経験から、このような1回限りのブレインストーミングで出したアイデアは、決して効果的ではありません。これまで会ったクリエイティブな人たちの多くも、ベストなコンセプトが自ら姿を現すまで、ひとりでアイデアを熟成させるのが良いと口をそろえて言っています。たとえそれがサイト名のようなシンプルなものであったとしても。 そこで私は、その友人に同じことをすすめました。時間をかけて自分のコンセプトを吟味してから、人の意見に耳を傾けるべきだと。 この時の経験から、私たちがパーフェクトなアイデアの
ホーム このウェブサイトについて 生命科学の基本事項やソフトウェアの使い方をはじめとする生命情報学の研究に役立つ情報を忘れないようにまとめます. 生命情報学について 生命情報学またはバイオインフォマティクスとは生命科学と情報学が融合した新たな学問です.生命情報学では,これまでの研究で主流であった実験および理論というアプローチに加えて,計算により問題を解き明かそうとします. コンテンツ 項目一覧 生命科学の基本事項,配列解析法や創薬関連技術,各種解析法の使用方法ついてまとめたページ. ウェブサイトにおける表記 以下のようなボックスはコードを表します. #include <iostream> using std::cout; using std::endl; int main(int argc,char *argv[]) { cout<<"Hello, Bioinformatics."<<en
中堅・中小企業のデジタル化を進める3つのポイントは? 経営コンサルタントが失敗例から解説 17時間前 レポート
2010年は、パターン認識と機械学習(PRML)を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標(2010/1/1)をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python(2006/12/10)というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中(2010/3/26) 多項式曲線フィッティング(2010/3/27) 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定(2010/4/4) 分類における最小二乗(2010/4/
スマホの普及で、すっかりおなじみになったGPS。測位衛星を使い、現在位置を把握する機能だ。何気なく使っていると忘れがちだが、そもそもはGPSは米国の軍事技術を利用している。軍事衛星の一部の機能を民間に開放している状態で、「戦争など有事の際には、GPSが突然利用できなくなる恐れがある」(専門家)のだ。 そもそも、衛星測位システムの総称は「GNSS」(Global Navigation Satellite System)。うち、米国が運用しているものを「GPS」(Global Positioning System)と呼ぶ。現在、31基が稼働中だ。 米国のGPSに頼らず、自前でGNSSを構築・運用している国もいくつかある。例えばロシアは「GLONASS」(グロナス)と呼ばれる衛星測位システムを持ち、24基を運用中。同じく中国も「北斗」(バイドゥ)というシステムを構築している。すでに15基が打ち上
マイクロソフトは、機械学習サービスをクラウドで提供する「Microsoft Azure Machine Learning」の公開プレビューを来月から開始すると発表しました。 Microsoft Azure Machine Learning combines power of comprehensive machine learning with benefits of cloud - The Official Microsoft Blog - Site Home - TechNet Blogs 機械学習とは、例えばECサイトでの購買履歴を基にしたおすすめ商品の提示、金融取引での取引分析による不正行為の発見、あるいは工作機械の稼働履歴分析による故障時期予想、などの分野で利用されています。 しかし機械学習を実現するには、まず大規模なデータ分析基盤を構築し、そこに機械学習のアルゴリズムを実装した
The following post is from Joseph Sirosh, Corporate Vice President of Machine Learning at Microsoft. Maybe you haven’t noticed it, but machine learning – a way of applying historical data to a problem by creating a model and using it to successfully predict future behavior or trends – is touching more and more lives every day. For example, search engines, online product recommendations, credit car
OR学会50年の歴史の中で,OR事典の編纂・改訂は通算3度目となる.いろいろな理由からOR事典編集委員会は,「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった.前回はCDによる出版であった. 資料編だけは「OR事典」から切り離して,OR学会の通常のホームページの中に移すことになった.これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上,資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる. 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある.今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った.前事務局長の藤木秀夫さんには,その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった.学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し,FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた. 各支部から増補追加の原稿が送られてきた.Webのサンプルを見てくださいと言って
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