折り紙の科学 – 日本折紙学会
日本折紙学会は、折り紙に関連した研究を促進・集約するため、機関誌『折紙探偵団』とは別に、和文雑誌『折り紙の科学』を2011年より新たに刊行開始しました。 このたび『折り紙の科学』は、学術情報の自由な流通とアクセシビリティの向上に向けて、オープンアクセスに移行することとしました。これにより、過去に本誌に掲載された論文、および今後掲載される論文は、どなたでも無料で閲覧できるようになります。（2023/6/20） わたしたちは、学術的な知識と情報の自由な流通が、科学の発展に不可欠であると信じています。この取り組みによって、折り紙の科学的な知見がより広範な方々からアクセスしやすくなることで、本誌が折り紙の科学の発展に寄与できることを願っています。 ◆論文は、各号の目次よりアクセスできます。 ◆第8号以前の各号の紙版、PDF版（第8号）の冊子ごとの販売は継続しています。 ◆第9号以降の号（Volum
総務省｜平成28年版 情報通信白書｜人工知能（AI）の現状と未来
第2節 人工知能（AI）の現状と未来 第1節でみたように、人工知能（AI）を中心とするICTの進化は、これまでのICT化で起こってきた定型的業務を代替するが、非定型業務や手仕事業務は代替してこなかったという状況とは違い、非定型的な知的業務や複雑な手仕事業務においても将来的には代替が及ぶものと見られている。 人工知能（AI）を中心とするICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響等を総合的に検証するにあたり、特に重要と考える観点は、次の3つである。 ①人工知能（AI）の実用化の可能性 ②人工知能（AI）導入が雇用に与える影響と社会の受容性 ③人工知能（AI）導入による既存の仕事・業務の代替の可能性、および新規の仕事・業務の創出の実現性 上記①については、本節にて、過去の人工知能（AI）の歴史を振り返りつつ、これまでの人工知能（AI）ブームと現在起きている人工知能（AI）ブームを比較し、研究テーマや
ついに、Webアプリでの帳票印刷のベストプラクティスを編み出しました
この記事で紹介した手順をライブラリ化して公開しました🎉 こちらの別記事 で使い方など詳しくご紹介していますので、ぜひご参照ください！ はじめに 言い切りタイトルすみません 僕を含む一定数の人にとって現時点でのベストプラクティスとなりうる手法という意味で紹介しています 極めてシビアな帳票出力の世界にいる人から見ると使い物にならない内容かもしれないと思います 帳票印刷の世界では SVF というサービスが有名らしいです。が、こういった外部サービスは使わずに自力で実装するというのがこの記事の前提です 動的に明細行の数が増減する連票はこの記事の解説では考慮していませんが、追加で実装するのはそれほど難しくないということは読んでいただければ分かるかなと思います 結論から 僕が考える現時点でのWebアプリでの帳票印刷のベストプラクティスは、 Adobe XD や Figma で帳票のレイアウトをデザイン
Causal Inference in Economics and Marketingを（今更）読んだ感想と備忘録 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 2016年にバリアンがPNAS（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）に投稿した”Causal Inference in Economics and Marketing”というペーパーを見つけました。内容的に非常にわかりやすかったし学びがあったので、要約して自分のためにメモを残しておきたいと思います。要約なんぞいらないという方はこちらのPDFを見て
独りで学ぶ 論文検索｜学ぶ素人｜note
皆さんは「学術論文」を読んだことがあるでしょうか。 大学生や大学院生なら、自分の分野の論文は読んでいることでしょう。 情報が広く共有される現代でも、 「学術論文は専門家や研究者が読むもの」 「普通の市民は論文など読めない」 というイメージは今でもかなり強いように感じます。 私はこれを非常に「もったいない」と思っています。 実際には、「素人が専門の論文にアクセスする」ためのハードルは年々下がっているからです。 今や、素人でも「専門家が読んでいるのと同じ文献」をその気になれば読める時代になりました。 にもかかわらず「科学論文を読む素人」や「分野外の論文を読む学徒」が増えないのは、「論文の読み方」を大学以外でなかなか習えない、というのが一つの障壁になっているのかもしれません。 「論文の調べ方」「論文の読み方」に王道などありませんが、今回はあくまで私の例として、論文を探して読むためのハウツーを簡単
はじめての論文執筆 - お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料
はじめての論文執筆 お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料 2018 年3 月 22 日公開開始 2020 年12 月11 日現在の資料 本文書は、論文執筆に関する研究室ローカルルールについてまとめた文書です。論文全体の構成から、 形式的な注意点、原稿を再利用するときのチェックポイントなどについてまとめました。 本文書の主な対象者は、情報系研究室に配属して1 年以内の学生、および後輩の原稿を添削する先輩学 生（主に大学院生）です。 なお本文書では以下の内容は扱いません。 ・ 研究内容の課題発見や問題解決そのものについての議論 ・ 英語特有のチェックポイント（別のゼミ資料） ・ 学位論文特有の注意点（http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/message/msthesis.html 参照） 1. 研究論文の概略的な構成 伊藤研の研究分野にて学会等
Maglev Hashing with Python - yunazuno.log
今更ながら，GoogleのMaglev論文で提案されているMaglev Hashingを手元で実装してみた． Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer Maglev Hashingとは 所謂Consitent Hashの一種．Maglevロードバランサにおけるリアルサーバ選択に使用されている． 上記論文のSection 3.4で詳細が説明されている．NSDI'16での発表スライドも併せて眺めると分かりやすい． Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer | USENIX Slide: https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/nsdi16_sli
社内でNLP2017 & DEIM2017読み会を開催しました - Hatena Developer Blog
こんにちは。ウェブアプリケーションエンジニアのid:syou6162です。 はてな社内で機械学習や自然言語処理に興味のあるエンジニアが集まる機械学習サブ会という技術グループがあるのですが、その機械学習サブ会が主催で言語処理学会第23回年次大会(NLP2017)と第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2017)の論文読み会を行ないました。このエントリでは、その中でも特に面白かった論文を簡単にレポートしていきたいと思います。なお、論文PDFは各学会ページで公開されているものを参照しています。 ニュース制作に役立つtweetの自動抽出手法 疑似データの事前学習に基づくEncoder-decoder型日本語崩れ表記正規化 データ拡張による感情分析のアスペクト推定 文体の類似度を考慮したオンライン小説推薦手法の提案 機械学習を用いた航空会社の業務支援システムの開発 このユーザ
論文紹介: In-Memory OLAP データベースシステムにおいて、現代のストレージハードウェア上にあるメモリよりも大きなサイズのデータをどのように管理するのか - 備考欄に感想を書くタイプのエンジニア
※これは システム系論文紹介 Advent Calendar 2016: ADVENTAR 1 日目の記事です。 昨今話題に事欠かない In-Memory DBMS ですが、暇に任せて Hekaton 関連で何か（←忘れました）を調べていたときに出くわした論文がこちらです。タイトルは Larger-than-Memory Data Management on Modern Storage Hardware for In-Memory OLTP Database Systems 一応和訳しておくと In-Memory OLAP データベースシステムにおいて、現代のストレージハードウェア上にあるメモリよりも大きなサイズのデータをどのように管理するのか、という感じでしょうか。 先に結論を言うと後述する通り、今日では HDD だけではない、さまざまなストレージ技術を利用したストレージデバイスが利用
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『なぜ私たちはいつも締め切りに追われるのか？』人工知能分野の松尾豊先生による論文が面白い＆参考になる「我々が反省すべきは…」