NAIST入試 Wiki*
このwikiについて このwikiは，奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）情報科学研究科の入試情報の非公式wikiです． NAISTの情報科学研究科を受験したことのある人で運営しています． ここにはweb上の色々なページから集めた情報や，実際にNAISTを受験した人から得た情報を載せてあります． 最初に書いてありますが，あくまでも「非公式」のwikiですので，内容には一切の保証はありません． 使用する場合は自己責任でお願いします！ ▲ ▼ その他色々 以前から，wikiwiki.jpさんのサービスを利用させて頂いていたのですが，かなり更新が滞っていました… そこで今回，やはり使わないのは勿体ない！ということで，NAISTの情報科学研究科の入試に関するwikiとして再利用してしまおうと思い，ちょっと改造してみました． 自分もNAISTを受験したよーという方，もしおられましたら
フロントページ - 数理第6研究室ホームページ
研究内容 情報論的学習理論「機械はどこまで学習できるか？」この問いに対して情報理論・統計学からアプローチしています。特に、「確率的コンプレキシティ」と呼ばれる情報理論的な概念を軸にして、モデル選択、分散協調学習、ネットワーク構造学習など幅広い学習問題に有効な機械学習アルゴリズムを統一的に導き出しています。 データマイニング基礎大量データからの知識発見技術（異常検知、ネットワークマイニング、など）を研究しています。特に、データに潜む隠れた構造を抽出し、そのダイナミックスを解析する新しい体系である「潜在的ダイナミックスマイニング（Latent Dynamics Mining）」の構築を目指しています。 データマイニング応用現実の複雑なデータ（行動履歴、Web, ソーシャルネットワークなど）に上記技術を応用して効果を生み出ための適用技術の研究を行っています。特に、これらの成果をセキュリティ、マー
インターン初の休み - NEXT LEVEL
を迎えます と言っても日曜はガッツリ遊ぶんですがね〜 朝8時過ぎに出社して夕方5時半くらいに帰宅、だから12時過ぎに寝て6時半前に起床（僕は6時間は寝たい人間です）という、これまでの学生生活ではありえない生活習慣になっているから、その分休みが嬉しい（笑）遊べるし寝れるし（笑） 実際、大学院生活も上記とちょっと時間はズレてるけど似たような生活であることに変わりはないのだが…やっぱメリハリの違いかな〜？ 大学だと、勉強が無制限にできるから、能率は悪いし日々何やってんだかよくわからなくなったりする でも仕事は外に持ち運べないから、仕事から得られるものは勤務時間のみだからやっぱ集中できるし、他方で勤務時間外は業務に関しては何もできないから思いっきりリフレッシュすればいい でもこの勤務時間外でどれだけ自己投資に使えるかが、将来のキャリアに関わってくるのだけどね〜 やっぱ日々勉強ですか 何のために勉強
某勉強会 - かふぇ・べいぶ別館
プライバシ保護データマイニングに関する勉強会．今日は，制御法，匿名性の評価法，アルゴリズムの定量化，k-匿名性に関する4章と招待講演． 発表者によると，この分野の研究はまだまだ発展している最中で，きっちり固まっていないし，穴が多いという感じだ．比較的理論がまとまっているように見えるk-匿名性に関しても，プライバシー保護の程度を示す目安としては重要だが，現実に適応するには厳しすぎて，現場導入されている例は稀だとか．K嶌氏が，今この本を日本語訳するのは早い，時間が掛かる書籍よりもタイムリーな情報提供をすべきだと言っていた理由がわかる気がした． 招待講演は，K大のセンシングウェブの話．これは，一言で言えば，画像が背景情報，雰囲気情報（日当りや日照の度合い，看板の有無），個人情報（人物など）から構成されるとしたら，個人情報だけを認識してシンボル化し，変換後画像とシンボルに関する情報（人数や移動とか
SOSP 2009適当まとめ - moratorium
SOSP 2009適当まとめ 2009-08-24 (Mon) 4:39 Uncategorized システム系では最高峰の学会SOSPの最新の論文が公開されていたのを見つけたので、適当に流し読みしてみました。 SOSP 2009: Technical Programs 主に僕の興味の有るやつになります。無いのはリストにすら入ってないので、ご注意を。特にセキュリティ周りとか。しかしHadoopを利用した論文が結構多い。MapReduce流行り過ぎ。 - FAWN: A Fast Array of Wimpy Nodes 遅いCPUとFlashドライブを並べて低消費電力なストレージを作るというアーキテクチャ「FAWN」を提案。この上に「FAWN-KV」と呼ばれるKey-Value Storeを作成し、実験を行った。Chain-Replication、ノード追加時のプロトコル等が詳しく載って
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東芝 RDC のインターンシップとか - Standard ML of Yukkuri