Rebuild: 10: RailsConf, Ruby 2.0, Rails 4 (mrkn, r7kamura)
Kenta Murataさん, Ryo Nakamuraさんをゲストに迎えて、RailsConf, Ruby 2.0, Rails 4, Chanko 2.0, RubyKaigi, YAPC などについて話しました。 Show Notes RailsConf Blind Reviews at RailsConf 2013 RubyKaigi 2013 DHH keynote at RailsConf 2013 Not sure if I should be offended by the Kansas barbs DHH RailsConf 2012 Keynote gist.github.com launched with Rails 4 What's new in Rails 4.0 Cookpad の本番環境で使用している Ruby が 2.0.0-p0 になりました Ruby 1
TechCrunch | Startup and Technology News
Autonomous trucking company TuSimple last week successfully completed a fully autonomous semi-truck run on public roads in China without a human present in the vehicle and without human intervention. Shoppable Business wants to make it easier for businesses in the Philippines to source and procure branded products and other inventory, with an emphasis on making sure products are authentic. The B2B
Big-O Algorithm Complexity Cheat Sheet (Know Thy Complexities!) @ericdrowell
Hi there! This webpage covers the space and time Big-O complexities of common algorithms used in Computer Science. When preparing for technical interviews in the past, I found myself spending hours crawling the internet putting together the best, average, and worst case complexities for search and sorting algorithms so that I wouldn't be stumped when asked about them. Over the last few years, I
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
脳とベイジアンネットＦＡＱ
脳の情報処理原理の解明の鍵となる技術が ベイジアンネットです。 しかし、大半の研究者は大脳皮質とベイジアンネットの鮮やかな対応について まだ知りません。 脳の情報処理原理に基づいた知能の高いロボットの実現に向け、 一人でも多くの神経科学者・計算機科学者に、 ベイジアンネットと大脳皮質の関係を知ってもらいたいと思います。 ベイジアンネットそのものについての質問 ベイジアンネットとは何ですか？ ベイジアンネット（ベイジアンネットワーク 、 Bayesian network） とは、確率論に基づいた推論を効率的に行うための技術です。 脳の機能の１つである直観と似た働きをします。 ベイジアンネットは、複数の事象の間の因果関係をネットワーク構造で表現し、 同時に因果関係の強さを表す数値も記録したものです。 このように表現された「知識」を用いれば、得られた観測データに基づいて 様々な事象の確率を ベイ
脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
朝日新聞デジタル：「マッカーサーが数日で作った醜い憲法」維新・石原氏 - 政治
■石原慎太郎・日本維新の会共同代表 日本国憲法はマッカーサーが数日で作った醜い憲法だ。これは歴史的に間違っている。戦勝国が負けた国を統治するために作った法律が、相手の国が独立しても通用する事例っていうのは世界のどこにもない。だから吉田茂元首相の唯一の過ちは、サンフランシスコ条約に調印して日本がとにかく独立国になった時に、発奮して「この憲法は無効だ」と言わなかったことだ。 今、勇気がある政治家が日本を統治するようになったら「廃棄する」と言ったらそれで終わりなんです。そして新しい憲法をみんなで作ったらいい。憲法を変えるには国会の３分の２がなければ一行も変えられない。しかも国民投票をするっていうんでしょ。そんなまどろこしいことをやっていたら憲法なんか良くなるわけがない。（名古屋市内での講演で） 関連記事（声）石原共同代表の憲法観に驚く(4/10)「参院選の焦点は憲法になる」 石原・維新共同代
ワイリー・サイエンスカフェ
日本で8月に最もよく売れたWiley（Wiley-Blackwell, Wiley-VCHを含む）の理工書トップ５をご紹介します。タイトルまたは表紙画像をクリックすると、目次やサンプル章(Read an Excerpt)など、詳しい内容をご覧いただけます。 １位 Sequence Stratigraphy Edited by Dominic Emery, Keith Myers ISBN: 978-0-632-03706-3 Paperback / 304 pages / August 1996 地層学の有力な手法として近年急速に重要性を増した「シーケンス層序学」に関する古典的教科書です。British Petroleum (BP) で使われた研修用教材を基に編纂されたもので、シーケンス層序学の基本的な概念とテクニック、応用法を解説します。 ２位 Advanced Analysis of
30年間黙々と“木を植えた男”、今では広大な森林に多くの動物の姿。
1979年、インド北部を流れる大河ブラマプトラ川の氾濫で、北東部に位置するアッサム州では大きな被害が出た。当時16歳だったある男性は、水が退いた後に暑さで死んだ生物が至るところで見つかる状況に気が付き、深く悲しんだという。そして木を植える必要性を感じた男性は、周辺住民の要望で伐採が進んでいた場所に、再び植林しようと決意。30年以上の活動を続け、今では約550ヘクタールもの広さを持つ森林が彼の手によって生み出され、多くの動物が棲息するようになったそうだ。 英紙メトロやインド紙タイムズ・オブ・インディアなどによると、植林活動を続けてきたのは、アッサム州ジョルハートに住むジャダヴ・パイェンさん。当時の洪水の後、干からびたヘビなど暑さで多くの生物が命を落としている状況を目の当たりにした彼は、人間の森林伐採がもたらした“虐殺”だと、泣いて悲しんだという。辺りには、動物たちが陽の光を遮るための木が全く
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