学術書の類を読むときはプロによる書評も一緒に読め
ブレグマン（2021）『Humankind 希望の歴史』を勝間さんがブログで紹介しているが、その記事のブコメが地獄と化している。 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/katsumakazuyo.hatenablog.com/entry/2021/08/12/162845 「なんとなくだが俺はこう思う」「著者はチェリーピッキングしててクソ」みたいな主張がエビデンスなしに書かれており（そもそも君たち原書読んだ？）、それらにスターが当然であるかのように集まっている。これらは理性的な議論でもなんでもなくただのエコーチェンバー現象である。やはり、ブコメという文字数制限があるメディアできちんとした議論を行うのは無理があることが分かる。 こういう学術書やそれに近いものを読むときに私が習慣としていることがある。本を読む前にプロによる書評を読め。 ここでのプロというのは、新聞でそう
科学技術指標 | 科学技術・学術政策研究所 (NISTEP)
当研究所では、我が国の科学技術活動を客観的・定量的データに基づき、体系的に把握するために、「科学技術指標」を作成しています。「科学技術指標」は、科学技術活動を「研究開発費」、「研究開発人材」、「高等教育と科学技術人材」、「研究開発のアウトプット」、「科学技術とイノベーション」の５つのカテゴリーに分類し、約160の指標で日本及び各国の状況を表しています。 最新版の報告書 科学技術指標2024 科学技術指標2024［調査資料-341 / 2024.8］←NEW! 【日本語】 要旨 概要 報告書全文 統計集(PDF版) 報道発表資料 統計集(HTML版) （科学技術指標で使用しているすべての表がエクセルでダウンロードできます） 解説資料(PDF版) （科学技術指標2024のポイントをスライドでまとめています） 科学技術指標を引用する際に表示していただくもの 科学技術指標を引用する際には、出典を明
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アメリカ博士課程留学 − 立志編 - 旅する情報系大学院生
はじめまして、00_です。私は現在東京大学の学部4年生で、2020/2/13現在、10校出願したコンピューターサイエンスの博士課程プログラムのうち8校(MIT, Stanford, CMU, UW, Harvard, Brown, Princeton, UMD)から合格を頂いており、第一志望のMITに進学する予定です。残りの2校(UCSD, UCB)については結果待ちです。 全ての大学の結果が出揃ってから留学についてのブログを書こうと思っていましたが、合格を頂くにつれ出願までの辛い記憶が徐々に薄れつつあり、臨場感が伴った文章を書けなくなるのではと思いこのタイミングで立志編を書くことにしました。また、合格してから沢山の方にフォローされ、「天才ですね」というコメントを沢山頂くのですが、そんなことはなく、秀才が努力した結果が出ただけなんだということを伝えられればなと思います。この記事では、学部生
The Dataverse Project - Dataverse.org
Enjoy full control over your data. Receive web visibility, academic credit, and increased citation counts. A personal Dataverse collection is easy to set up, allows you to display your data on your personal website, can be branded uniquely as your research program, makes your data more discoverable to the research community, and satisfies data management plans. Want to set up your personal Dataver
Deep learning（深層学習）チュートリアルなど集 - Qiita
Academic 尾形哲也先生＠早大/産総研 2017/10/23ディープラーニングの実世界応用と今後の可能性 http://www.datascientist.or.jp/symp/2017/pdf/h2_ogata.pdf 2017/5/15 ディープラーニングのロボティクス応用の可能性 https://pdf.gakkai-web.net/gakkai/ieice/icd/html/2017/view/I_01_02.pdf ボレガラ ダヌシカ先生＠英国リバープール大 2015/4/12 ディープラーニングチュートリアル応用編 大規模データから単語の意味表現学習 word2vec (Youtube動画) 牛久祥孝先生＠東大 2017/03/12 Deep Learning による視覚×言語融合の最前線 https://www.slideshare.net/YoshitakaUshik
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