イマドキと言われる言語機能について | κeenのHappy Hacκing Blog
# イマドキと言われる言語機能について ---------------------- [第60回プログラミングシンポジウム](http://www.ipsj.or.jp/prosym/60/60program.html) === # About Me ---------  * κeen * [@blackenedgold](https://twitter.com/blackenedgold) * Github: [KeenS](https://github.com/KeenS) * [Idein Inc.](https://idein.jp/)のエンジニア + 情報科学の教育は受けていない純粋なエンジニア * 実際に仕事で使った(ている)のはJava, Scala, Rust === # 最近っぽい言語 ------------
学術論文の書き方のメモ - forest book
7年前の、当時、修士1回生のときに受講していた「科学技術表現」という講義のメモが出てきたので(自分用に)整理してみました。メモ書きなので講義を受講していない人には分かり難いかもしれません(^ ^;; 学術論文は、技術文書とは違い、内容の良し悪しに加えて、それが論文としての「体」をなしているかが重要です。数年前のお話なので、もしかしたら、現在はその「体」が少し変わっているかもしれません。ご参考まで。 早く安く作った論文やアルゴリズムはまったく独自の自分の考えしか残らない 論文の流れ タイトル 概要(アブストラクト) 序論(はじめに) 一番難しいので最後に書く 関連研究、問題意識、研究目的 本論部 アイディアの提示 実験 本論部と実験は、ちゃんと出来ていれば易しい 結論 繰り返しでも良いのでやったことを書く まとめと再アピール 長めに書く 論文のタイトル タイトルの使われ方 目次をざっと見て、
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言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
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