高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ
(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。 論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。 研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。 その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる
SQiP2015-研究のデザイン入門
「研究のデザイン 入門」講師：SQiP研究会運営小委員会 副委員長／演習コースⅠ主査 鷲﨑 弘宜 氏（早稲田大学） 研究論文の書き方をベースとして、研究テーマおよび今後1年近くにわたる研究活動のデザインを解説します。「良い」論文の書き方が分からなければ、「良い」研究はできず、「良い」研究成果は生まれません。本研究会で研究活動を本格化させる前に、問題や研究課題（Research Questions）、実験内容、貢献、妥当性への脅威等が明確な論文の書き方と査読に通すコツを学びましょう。そしてそのような論文を今後書いていくために、必要な研究の活動とテーマのあり方を学びましょう。昨年、「論文の書き方 入門」をご提供し好評でしたので、さらにパワーアップして、例を交えて具体的にお届けします。Read less
Linux コマンド再入門 (cut, sort, uniq) - sotarokのお勉強
で。 Linux (Unix) には、コマンドラインで色々できるものが揃っているので、これ使えるか使えないかで、大きな差がでてしまうな、と最近つくづく思う。いわゆる、GNU Coreutilsというやつだ。*1 実は知らなくても生きていけるし、Ruby や Python 書けば適当に（それも短時間で）実現できてしまうが、知っておけばさらに簡単に実現できてしまうということは往々にしてあり、そういうわけで、最近は、データ解析とか、集計とかに役立つ Linux コマンドを再度確認するといいのではないか、と思っている。 以上前置き。 サンプルデータ サンプルデータは、前回 つかった、Tiarra の Twitter ログをタブ区切りにして出力した一部を使うことにする。 2009-06-15 00:36:00 mickey24 - こちらも．Rのanimationパッケージでクラスカル法のシミュレー
ALGORITHM NOTE ナップザック問題 Knapsack Problem
大きさ w と価値 v を持った品物が N 個あり、これらを大きさ W のナップザックに入れたいとします。このとき、大きさの合計が W を超えず、価値の合計が最大になるような品物の組み合わせを求めたい。これがナップザック問題です。各品物を「選択する」か「選択しない」かの組み合わせなので、厳密には0-1ナップザック問題ともいいます。(各品物が複数個ある場合は、0123ナップザック問題と呼ばれます) この問題を力任せで解こうとすれば、N 個の品物を「選択する」か「選択しないか」の全組み合わせを全て調べることになるので、計算効率は O(2N) となります。N が数十個でも、実用的な時間では計算できません。 品物の大きさ w、ナップザックの大きさ W がともに整数であれば、ナップザック問題は動的計画法により O (NW) の効率で厳密解を求めることができます。 C[i][w] が、大きさ w のナ
内装はオフィスデザイン設計をすべき理由｜こだわりたい！オフィスデザイン
企業にとってオフィスデザインは重要な要素で、あらゆる部分に影響を及ぼします。適切なデザイン設計すれば、仕事効率をアップすることができます。 さらに家具を搬入するときも楽になるのでメリットは多いです。ただやみくもにデザインをしても、うまくいきません。また素材なども考慮しないといけないので、計画的にデザインを練る必要があります。 そこでどのようなデザインをすれば使いやすいオフィスになるのかを紹介しましょう。 オフィスデザインをすれば仕事効率をアップできます。例えば動線を確保することができるので、他のスタッフの通行の邪魔にならずスムーズな行き来をすることが可能です。 また家具を搬入するときも、すでに設置している家具の邪魔をせず置くことができるので便利です。オフィスデザインはやみくもにするのではなく、業態に合った設計をする必要があります。 例えば打ち合わせの多い会社なら、社員のデスクはつくらず自由
知識システム研究室
進化的計算法（Evolutionary Computing, EC） 進化的計算法とは、生物の進化をモデル化した探索手法です。進化的計算法では、交叉や突然変異といった遺伝的操作を行えるように解を染色体としてコード化します。解は適応度（目的関数による評価）に応じて選択、淘汰され、より環境に適応した個体の遺伝子が次世代に多く残ります。進化的計算法の代表的なものとして、遺伝的アルゴリズムや、進化戦略があり、本研究室でも主にこの2つを扱っています。 遺伝的アルゴリズム（GA）を用いた研究の例 多目的GAを用いたカーナビゲーションのための予測経路探索 ウイルス感染を用いたGAによるニューラルネットワークの学習 GAを用いた対話型室内レイアウトシステムの開発 GAによる株取引ルールの獲得 進化戦略（ES）を用いた研究の例 ウイルス感染を用いたESによる時間枠付き配送計画問題の解法 ウイルス感染を用いた
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
ひげぽん OSとか作っちゃうかMona- - ハッカー養成塾:ハッカーへの遠回り
オープンソースマガジン2007年1月号に向けて書いた記事の元の原稿です。 前回のアルファギーク舘野君から、バトンを渡されたひげぽんです。 Mona OSというオープンソースOSを開発しています。 僕はハッカーと呼ばれるには実力不足ですが、知り合いのスゴ腕ハッカーに少しでも追いつこうと日々実践していることをいくつか紹介します。 ハッカーに学ぶ オンラインでもオフラインでも構いません、自分よりも優れているハッカーを探してお手本とすることから始めましょう。 彼（または彼女）が何を勉強し、発言し、考えているかを観察することで多くのことを学べるはずです。 周りにハッカーがいなければ、勉強会・カンファレンスに参加したり、ブログを利用してコミュニケーションをとるのもひとつの方法です。 「ハッカーに交わればハッカーになる」とまではうまくいきませんが、周りは自分より優秀な人ばかりであるという環境を作り上げる
「膨大なデータを分析して見えてくること」ニコニコ動画データ分析研究発表会
日本最大の動画投稿サービス「ニコニコ動画」は、動画上を流れるコメントや、自由に編集できるタグ機能といった特徴を持ち、単なる動画共有サービスにとどまらず、コミュニティサイトとしての側面も持つ。多くの人がアクセスする中で「アイドルマスター」「初音ミク（VOCALOID）」「東方プロジェクト」など、いろいろなムーブメントが生まれてきた。 今も毎日多くの動画が投稿されており、各動画は「再生数」「コメント数」「マイリスト数」などの情報がわかるようになっている。すでに投稿動画数は200万本を超えるが、これら膨大なデータを分析することで、どんな現象やコミュニケーションが起きているのかを明らかにしようとするのが今回の発表会の目的である。 分析する際の2つの障壁 独自にデータ収集が必要であること しかし、そもそもニコニコ動画自体はデータを分析しやすいように広く提供しているわけではない。1つ1つの動画の再生数
専門教育に関して悩まれている人へ贈る言葉 - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 50mm Summilux F1.4, 400VC-3 ブログ、全面再開できる状態にはほど遠いのですが、時たま、読者のかたから進学関連の悩み相談のようなメールを受けることがあり、今週もかなりまじめなものを受け取ったりしたものですからちょっと書いてみたいと思います*1。 大体、受けるご相談は、以下の三つのどれかで 今のまま日本で大学院教育を受け続けるので良いのか ポスドクになってから外国に行くのでは遅いか やりたいことがあるが、仕事も忙しく踏ん切りが付かない こんな感じです。 - これを他人事（ひとごと）として読まれるとなんでそんなことに、と思われる人もいるかもしれませんが、それは毎度大変深刻、あるいは真剣なご相談で、だからこそ僕のような直接あったこともない人にまでご相談が来るのではないかと思うのです。こうやって何人かの人のご相談がやってくるということは、かなりの数の人が
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
情報処理学会創立50周年記念（第72回）全国大会
gnuplot tips (not so Frequently Asked Questions)
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
MNSの性能調査（10次元Rastrigin関数における考察）
http://scl.m-kb.net/ga.shtml
研究者のためのコンピュータフォーラム
Macで始める研究生活
微分積分
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇