卒論執筆を加速させるツールとしての Evernote | Lifehacking.jp
渡部昇一さんの知的生活の方法 (講談社現代新書 436) に忘れがたいエピソードがあります。著者がドイツで研究をしていた折、指導してくださっていた先生からカード方式で情報をまとめて、思考を整理することをすすめられたというくだりです。 そのようなとき、また先生のお宅に夕食に招かれた。夕食前には論文の進み具合についての訊問があったが、私がまだもたもたしていることに気づかれた先生は、「一つ君に提案しようか」（Darf ich lhnen einen Vorschlag machen?) といわれて、カード方式をすすめられたのである。このときの Vorschlag （提案）という単語の発音が今でも印象深い。 いまでも、断片化して収拾がつかない思考をカード方式でまとめることには意義があります。PoIC などはこの冠たる例ですし、私もいまも引き出しに数千枚のカードを常備しています（買いすぎ…）。 でも
大学院生が卒論・修論指導をすべき理由とそのやり方 - 発声練習
大学院生（修士課程、博士課程）が卒論・修論指導をすべき理由は大きくわけて二つ。第一の理由は、後輩の論文を指導することにより自分の論文執筆能力および研究能力の向上をはかるため。第二の理由は、論文中の初歩的な点を大学院生の方にあらかじめ指摘してもらうことによって、教員がより本質的な点について指導することができるようにすること。 指導をしてもらっている卒論生や修論生はこちらも読んで欲しい。 真っ赤な論文原稿が指導教員から帰って来たら？ 「あっ、それ＊＊さんにも、指摘されました」はメリットがないので言わないこと 他人の考えを勝手に想定して諦めちゃダメ！ ちなみに、私の所属研究室では、修士1年が卒論指導、博士課程の学生が修論と卒論の指導をすることにしている。 論文指導で得られると期待されること 後輩の論文を指導することによって、自分の論文執筆能力および研究能力の向上が期待できる理由は以下のとおり。
機械学習/機械学習の論文を探す - とうごろうぃき
機械学習についての論文は次のところで見つけることができます． このリストに加えるべきところをご存知でしたら，ご指摘いただければ幸いです． ディジタル・ライブラリー † ACM Digital Library ICML, KDD, GECCOなどの国際会議プロシーディングス，JMLR誌，CACM誌など． IEEE Xplore ICDMなどIEEE関連の国際会議プロシーディングス． SpringerLink Machine Learning誌，Data Mining and Knowledge Discovery誌，ECML, PRICAI, DSなどの国際会議プロシーディングス． SienceDirect Artificial Intelligence誌など． 情報処理学会電子図書館 情報処理学会誌，情報処理学会論文誌，知識と複雑系研究会（SIG-ICS），情報学基礎研究会（SIG-FI）
IEEEカンファレンス、自動生成のニセ論文をアクセプト | スラド Linux
本家/.の記事より。 意味ありげな数学や科学用語を散りばめたデタラメな内容の論文を、哲学の専門誌に投稿したら掲載されてしまったというソーカル事件を覚えているだろうか? 今度はIEEEのカンファレンスに、自動生成された論文がアクセプトされるという事件が発生した。論文のタイトルは「Towards the Simulation of E-Commerce」(Eコマースのシミュレーションに向けて)、著者は自称Herbert Schlangemann博士。 実はこの論文、コンピュータサイエンス論文ジェネレータのSCIgenが自動生成したものだったのである。アクセプトしてしまったのはIEEEの2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering (CSSE)。査読付きだったのはもちろんだが、このSchlan
どの会議や雑誌に投稿すべきかの情報を共有するのは素晴らしい - 発声練習
それぞれの分野の研究者の方々が自分の分野のトップカンファレンスや有名学術雑誌を紹介してくれているのは、日本の研究者コミュニティ全体にとって素晴らしいことだと思う。 私が目にした紹介してくれているエントリーや記事をご紹介。 松尾 豊：松尾ぐみの論文の書き方：英語論文：人工知能系のトップカンファレンスの紹介 人工知能学会学会誌2008年5月号：「国際会議に通すための英語論文執筆」特集：松尾先生が人工知能学会会誌で紹介されていた会議の一覧（リンク付き） 戦略的な論文投稿のための国際会議マップ 生駒日記：自然言語処理のトップカンファレンス Loud Minority：生命情報学系論文誌の傾向と対策 （追記）大「脳」洋航海記：神経科学系の有名雑誌の紹介（GBO_vikingさんに教えていただきました） どれくらいの研究内容ならどんな雑誌に載るのか：ヒト認知神経科学(fMRI)の場合 本物の「神経科学
なぜソフトウェア論文を書くのは難しいのか？:Geekなぺーじ
権藤克彦, 明石修, 伊地知宏, 岩崎英哉, 河野健二, 豊田正史, 上田和紀, "なぜソフトウェア論文を書くのは難しい（と感じる）のか", コンピュータソフトウェア, Vol.26, No.4, pp.17～29, 2009年11月 この論文は、情報系の大学生や研究者にお勧めです。 「車輪の再発明」というのは、既存のものを作り直すことを示していますが、ソフトウェアという分野で車輪の再発明を完全に「駄目なもの」として扱うことの危うさもあるのではないかと感じました。 「今あるソフトウェアが駄目だから自分で作り直した」ということが、もっと「論文」へと結びつけば、今よりも大学からのイノベーションも増えるのではないかと思います。 新しいアイデアは運用の中から生まれたり、ソフトウェアの周縁にコミュニティが形成されることで次の種が発生することもあります。 たとえば、「ウェブサービスを作って多くのユーザ
研究者はどれくらい論文を読むのか？
自宅にあった、ここ５年間に読んだ論文を集めたらこれくらいになりました。（ちなみに全部両面印刷。ラボにも、もう1山分？くらいあります） 今や論文のPDFファイルはネットで簡単に入手できる時代で（ただし英語に限る）、画面の大きなディスプレイなら、そのまま読んでも特に不自由がありません。（なぜ印刷するかというと、電車の中やカフェで読んだり、お風呂で読んでも安心だったり（え？）、読み終わったら子どもに落書きさせたり（ええ？）するためです）。とにもかくにも、印刷された論文は家に置いておくとスペースをとってしまうので、1ページ目だけ読んだ記録用に残し、後は廃棄するために、子どもがホチキスの針をはがしてくれました。いい子。
Leo's Chronicle: 良い論文を書くために知っておくべき５つのこと
英語で科学技術論文を書くための書籍はいくつか出版されていますが、大抵、日本語と英語の表現やロジックの違いの説明が主で、「論文」というよりは「英語」の学習と質的に変わりません。ここでは、「論文」をいかに書くか、さらには「論文」を書くために「研究」をいかに進めるかという点に踏み込んだ内容を紹介していきます。 まず、コンピューター系の論文の書き方のHow toを示した書き物として、DB分野で有名なJennifer Widomの以下の記事が、良い指針となります: Tips for Writing Technical Papers (Jennifer Widom)この中から、introduction (導入部）で説明すべきことについて引用しました。 What is the problem? (解いている問題は何?） Why is it interesting and important? (なぜその
やればできる卒論の書き方 第１部 論文の書き方
やればできる 卒業論文の書き方 中田 亨 2003年10月15日初版。2009年4月27日改訂 工学部の標準的な卒論の書き方について説明します。修士論文でも博士論文でも書き方は同じです。 第１部 卒論クイックスタート 卒論とは？ 他人の真似ではないアイデアが、 それが理論的に可能である理由、 やってみた証拠、 どんなふうに役に立つか、 とともに記述されている、組織立った文書。 卒論は習作であり、基準は甘い。対外発表論文では第１条が「他人のアイデアより明らかに優れたアイデア」と厳しくなる。 「新しい意味を伝えることが、命題の本質である。」（ウィトゲンシュタイン） 標準的な卒論の構成 題目： 説明的なタイトルを付ける。例えば「人体計測装置の研究」では舌足らずであり、「赤外線平行投影法を用いた人体計測装置」とか、「海中でも使用可能な人体計測装置」などがよい。（私の上司の金出武雄氏の方式）。 要約
Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering Ruslan Salakhutdinov rsalakhu@cs.toronto.edu Andriy Mnih amnih@cs.toronto.edu Geoffrey Hinton hinton@cs.toronto.edu University of Toronto, 6 King’s College Rd., Toronto, Ontario M5S 3G4, Canada
Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering Ruslan Salakhutdinov rsalakhu@cs.toronto.edu Andriy Mnih amnih@cs.toronto.edu Geoffrey Hinton hinton@cs.toronto.edu University of Toronto, 6 King’s College Rd., Toronto, Ontario M5S 3G4, Canada Abstract Most of the existing approaches to collab- orative filtering cannot handle very large data sets. In this paper we show how a class of two-la
Interesting papers at KDD – Machine Learning (Theory)
I attended KDD this year. The conference has always had a strong grounding in what works based on the KDDcup, but it has developed a halo of workshops on various subjects. It seems that KDD has become a place where the economy meets machine learning in a stronger sense than many other conferences. There were several papers that other people might like to take a look at. Yehuda Koren Collaborative
Time effects in recommendations
The best paper award at the recent KDD 2009 conference went to Yehuda Koren's "Collaborative Filtering with Temporal Dynamics" (PDF). The paper is a great read, not only because Yehuda is part of the team currently winning the Netflix Prize, but also because it has some surprising conclusions about how to deal with changing preferences and interests over time. In particular, it is common in recomm
IT系でも活用しなければ損。論文を読んで広がる知見 - ＠IT
「Java News.jp（Javaに関する最新ニュース）」の安藤幸央氏が、CoolなプログラミングのためのノウハウやTIPS、筆者の経験などを「Rundown」（駆け足の要点説明）でお届けします（編集部） 論文は、難しくない 読者の皆さんの中には、「論文」と聞くと身構えてしまう方も多いのではないでしょうか？ 論文というと、書くのも読むのも大変で何だか小難しいことが書いてあるもののように思えるものです。それどころか、「論文とは縁がない」「プログラムがすべてだ」と思う方もいるかもしれません。しかし、ある特定分野の技術や研究を詳しく知るためには、論文は手軽で確実な情報源です。 よく論文が持つ意味について「巨人の肩の上に立つ」と例えられることがあります。これは、万有引力の研究で知られるニュートンも好んで引用していた言葉だそうです。「現代の学問は多くの研究の蓄積の上に成り立っている」ことを示す言葉
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TechCrunch | Startup and Technology News
Microsoft 課金サービス
Video Suggestion and Discovery for YouTube: Taking Random Walks Through the View Graph
KDD Cup 2007
Continuous restricted boltzmann machine with an implementable training algorithm - Vision, Image and Signal Processing, IEE Proceedings-
A Learning Algorithm for Boltzmann Machine
Research Blog: International Conference on Machine Learning (ICML 2009) in Montreal
