EC2014で「平均文字は美しい」という研究発表を行いました | 中村聡史研究室
この研究は，まず下記の大きな仮説（今回は明らかに出来ていませんが，将来的に明らかにしたいと考えている仮説）から成り立っています． ひとは頭のなかに理想とする文字があるが，手が思い通りに動かず毎回ぶれているのではないか？ 多くのひとが考える理想的な文字があるが，ひとはそれぞれそこからぶれているのではないか？ つまり，ぶれているのであれば，回数を重ねて平均化すると美しくなるのではないか？というのが研究のスタートです． この研究では，下記の仮説を明らかにするため実験をしています． ユーザ平均文字はその人の理想的な文字であり，実際に書いた文字より綺麗だと評価される 多くの人の全体平均文字は，そのそれぞれの平均文字よりも綺麗だと評価される どの文字を綺麗と判断するかは人により異なる 平均文字を生成するため，本稿ではスプライン補間とフーリエ級数展開を使っています．ざっくりとした平均文字生成の方法は下記
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働きながら７年間かけて博士号を取得しました - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
昨日、学位授与式がありました。このタイミングを逃すと面倒くさくなってもう二度とブログを書かない気がするので、社会人博士を考えている方々の参考となるように自分の紆余曲折をまとめておきます（長文注意）。 進学までの経緯 1999年にコンピュータビジョン（以下CV）と呼ばれる分野で修士号を取得しました。この時の修論は黒歴史です。 この時に自分は研究者に向かないことを痛感したので、まさかその後博士課程に進むことになるとは夢にも思っていませんでした。 就職後は外資系IT企業で、４年半ほどCVとはまったく関係ない分野（ITインフラ系）でSEをやっていました。 その後リストラを機に入社したベンチャー企業がたまたまCVの会社で、そこで自分の学生時代の専門がビジネスとして面白くなりそうだと感じ、この分野で飯を食っていきたいと思うようになりました。 その後ブラック会社勤務を経て、顔認識ソフトウェアを扱っている
コンピュータ科学の博士課程にきて初めて分かったこと4つ
学部生のころ研究について想像していたことと、実際に修士を修了して博士課程にきて分かった現実の間にけっこうギャップがあったので、この感覚の差を忘れないうちに書いてみます。なお、僕の専門はコンピュータ科学のなかでもユーザインタフェース・Human-Computer Interaction と呼ばれる分野です。他の分野だとまた事情が違うと思うので、その点ご承知おきください。 研究には時間がかかる フルペーパーを書くのは大変 新規性は大きさよりコントラストが大事 研究生活は自律心がないとつらい 研究には時間がかかる 学部生のころは、研究プロジェクト一つ終わらせるのに 1 年以上かかるなんてそんなバカな！と思っていました。実際は成果としてまとめるのに 2 年かかったものもありました。 学部生のころの想像として、アイデアを考えて実装するのに 1-2 ヶ月で、それを論文にして投稿したら終わり！3 ヶ月あ
あまりにも異常な日本の論文数のカーブ - ある医療系大学長のつぼやき
鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 今年度から、私は内閣府総合科学技術会議の「基礎研究および人育成部会」という会議の委員として出席をしているのですが、その会議で配られた資料には、日本の学術論文数が減少していること、そして、若手教員（研究者）の比率が減っていることを含め、たくさんの日本の研究機能についての分析データが示されていました。 日本の若手研究者の減少については、以前のブログでもご紹介したように、最も有名な科学誌の一つであるNature誌の3月20日号にも記事が掲載されていましたね。http://www.nature.com/news/numbers-of-young-scientists-declining-in-japan-1.10254 そして、資料の中で私が目を留めたのは、エルゼビア（Elsevier）社
大学院・研究者を目指す人へ
以下の文章は、Hal Whiteheadのゼミで読むべきものとされていたものを日本語訳したものです（訳の間違いは天野に責任があります。見つけられたらご連絡を）。実は、アメリカの生態学系の大学院では広く読むことを奨められている文章のようです。大学院に進んで、研究者を目指すときに重要な点がいくつもストレートに述べられています。観点がやや異なる二つの文章がありますが、結局言っていることにあまり違いはないように思います。日本とアメリカの大学院というシステムの違いもありますし、若干古い文章で現状とは合わなくなっている点もありますが、私の研究室のみならず、どこの大学ででも海棲哺乳類の研究を目指す人にとって重要な指針となるものと思います。大学院進学を決める前に目を通しておいて損はないでしょう。少なくとも私の研究室に大学院生として進学を希望する人は、研究者を目指す心構えで来て欲しいですし、入学すればそのよ
人工知能研究
人工知能(AI)とは知能のある機械のことです．しかし，実際のAIの研究ではこのような機械を作る研究は行われていません．AIは，本当に知能のある機械である強いAIと，知能があるようにも見える機械，つまり，人間の知的な活動の一部と同じようなことをする弱いAIとがあります．AI研究のほとんどはこの弱いAIで，図のような研究分野があります． 図の左下の方にはAIの基礎的研究を，右上の方には応用的な研究を示しました．AIの基礎の研究は，強いAIに近めの研究です．ここでいう，推論や学習は，まだ人間のそれとにはとても及ばず，そのごくごく一部を実現しているにすぎません．しかし，これらの技術はAIの応用分野の基盤となっており，その応用分野の技術はみなさんのまわりで実際に活用されています．これらのAIの各分野についてまとめました． 遺伝アルゴリズム 二つの親の特徴が子に混ざり合って遺伝する原理を利用した問題解
コホート研究 - Wikipedia
(ニューヨーク州立大学作成[1]） コホート研究（コホートけんきゅう、英語: cohort study）は、分析疫学における手法の1つであり、特定の要因に曝露した集団と曝露していない集団を一定期間追跡し、研究対象となる疾病の発生率を比較することで、要因と疾病発生の関連を調べる観察研究の一種である。要因対照研究（factor-control study）とも呼ばれる。 ある基盤（地域、職業など）を元に行う研究では、実験的な介入は行わない。主に一回の調査を行う「横断研究」と、二回以上にわたり調査を行う「縦断研究」があり、後者の中で特に最初の調査の対象者集団をコホートと呼ぶ。コホート研究はこの集団を前向きに追跡しているので、曝露から疾病発生までの過程を時間を追って観察することができる。したがって、疾病の自然史を調べることができる、観察の時間的な順序や論理の流れが実験に近い、複数の疾病についての調
KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
概要と特長 KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問＆エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要（無料）［旧掲示板］ よくある質問（FAQ） 開発者が語る公式セミナー & サポート：㈱SCREEN A
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