世紀の謎「カーリングはなぜ曲がるか」を精密観測で解明 | 立教大学
OBJECTIVE. 立教大学（東京都豊島区、総長：西原廉太）の村田次郎理学部教授は、カーリング競技で用いられるカーリング石が「反時計回りに回転させると、進行方向に向かって左側に曲がっていくのはなぜか」という、98年間にわたって科学者の間で真っ向から対立する仮説に基づく議論が繰り広げられてきた「世紀の謎」を、精密な画像解析によって実験的に解決することに初めて成功しました。 私たちの4次元時空を超える5次元以上の「余剰次元」の探索実験の為に開発した画像処理型変位計測技術を応用する事で、ミクロン精度でカーリング石の運動を精密観測した結果、中心からずれた点での摩擦支点を中心に石の重心が振られる、旋廻現象によって偏向が起きる事、そして速さが遅いほど摩擦が強まるという、通常は一定と考える動摩擦係数が実際には速度依存性を持つ性質により、氷に対する速さが異なる左側と右側とで、非対称な頻度で旋廻が生じると
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
自分に「三人称」で語りかけるだけ！ 効果的な感情コントロール法
＜ミシガン州立大学などの実験で、自分に対して「三人称」で語りかけるだけで感情のコントロールがずっと楽になることが分かった＞ 三人称で自分と距離を作る 怒りやイライラなど、ネガティブな感情はできればすぐに手放したいものだが、なかなか難しい。しかしこのほど発表された実験で、自分に対して「三人称」で語りかけるだけで感情のコントロールがずっと楽になることが分かった。実験はミシガン州立大学とミシガン大学の心理学者が行なったもので、科学系の米ニュースサイト「サイエンス・デイリー」が伝えた。 方法はとても簡単で、通常、人は頭の中で一人称を使って話しているが、これをただ三人称に変えるだけだ。 サイエンス・デイリーが紹介した方法はこうだ。 例えば、ジョンという男性がいたとする。最近恋人に振られてしまい、気持ちが動揺している。ここでジョンが自分の感情に向き合い、「俺は何で動揺しているんだ？」と一人称で自問する
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス演習
第１週：データサイエンスとは ・データサイエンスの発展 ・社会で起きている変化～データサイエンスの必要性～ ・データサイエンスに求められるスキルや知識 ・データサイエンスの未来と発展 ・データサイエンスのサイクルと課題解決の進め方 ・分析の手法の選択 第２週：分析の概念と事例 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(1)～ ・Analysis（分析）とは ・１変数の状況の把握(1)（可視化の活用） ・１変数の状況の把握(2)（代表値の活用） ・比較して２変数の関係を見る ・ビジネスにおける比較(1)（概要） ・ビジネスにおける比較(2)（適切なA/Bテストの活用） 第３週：分析の具体的手法 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(2)～ ・クロス集計の軸設定と見方 ・散布図と相関の調べ方 ・相関関係と因果関係の違い ・時系列データの見方 ・時系列データの
1
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
処理を実行中です
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
