「コース表記」の欄に入力された記号列に従ってレールを配置します。 使用できる記号は S（直線） L（左曲線） R（右曲線） Y（分岐点記録） .（ピリオド。分岐点から再開）です。 ※ キーボードから直接入力できます。同じ記号が続く場合、記号の前に数字1文字を付けた簡略表記ができます。 （例：RRRRLL→4R2L）
Railway Couse-Design Simulator
「コース表記」の欄に入力された記号列に従ってレールを配置します。 使用できる記号は S（直線） L（左曲線） R（右曲線） Y（分岐点記録） .（ピリオド。分岐点から再開）です。 ※ キーボードから直接入力できます。同じ記号が続く場合、記号の前に数字1文字を付けた簡略表記ができます。 （例：RRRRLL→4R2L）
シナプスの微細構造まで鮮明に | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）多細胞システム形成研究センター感覚神経回路形成研究チームの今井猛チームリーダー、柯孟岑（カ・モウシン）国際特別研究員、金沢大学新学術創成研究機構の佐藤純教授らの共同研究グループ※は、生体組織深部の超解像イメージングを可能とする新しい組織透明化試薬「SeeDB2（シーディービーツー）」を開発しました。SeeDB2と超解像顕微鏡[1]を用いて、マウスやショウジョウバエの脳の蛍光イメージングを行い、シナプス[2]の微細な3次元構造を大規模に解析できることを示しました。 神経細胞はシナプスと呼ばれる構造で互いに連絡し合い、脳内に神経回路を構成しています。しかし、その構造は1マイクロメートル（μm、1μmは1,000分の１mm）以下と小さく、従来の光学顕微鏡でその詳細を観察することは困難でした。また、近年、光の回折限界[3]を超える分解能[4]を持つ超解像顕微鏡が開発されて
p値を計算したくなる検定の数々を試しにStanによるベイジアンモデリングで代替してみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、やたらはてブを稼いでしまった前回の記事の続きです。 ASAのプレスリリース及び声明の中には、確かに「p値に依拠しない新たなアプローチの例」として予測値を重視するアプローチ*5、ベイジアンモデリング、決定理論的アプローチ*6およびfalse discovery rate*7といったものを用いるべき、という趣旨のコメントが入っています。とは言え、重回帰分析とか機械学習のような多変量モデリング（なおかつサンプルサイズも大きい）を伴うテーマならともかく、統計学的仮説検定のようなサンプルサイズも小さい（データも少ない）シチュエーションでどうやるんだよ的な疑問を持つ人も多いのではないかと。 そんなわけで、実際にそれっぽい各種検定の数々をStanによるベイジアンモデリングで代替してみたので、この記事ではその結果をつらつら紹介してみようと思います。テーマは前々回のこちらの記事の1節で取り上げた
「チームが機能するとはどういうことか」を読んだよ - petachの日記
この記事は同僚との読書会のためにまとめたものです。読書会では10分間で本の紹介をすることになっていて、この記事は発表内容の要旨です。 読んだ本 「チームが機能するとはどういうことか」という本を読みました。 チームが機能するとはどういうことか――「学習力」と「実行力」を高める実践アプローチ 作者: エイミー・C・エドモンドソン,Amy C. Edmondson,野津智子出版社/メーカー: 英治出版発売日: 2014/05/24メディア: 単行本この商品を含むブログ (3件) を見る Kindle版もあります。 チームが機能するとはどういうことか ― 「学習力」と「実行力」を高める実践アプローチ 作者: エイミー・Ｃ・エドモンドソン出版社/メーカー: 英治出版発売日: 2014/09/05メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る あらすじ "teaming"という言葉を
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