微生物ゲノム、オープン データ と Figshare|Microbial Genomics, Open Data and Figshare | オープンデータとプログラミング
Open Data 微生物ゲノム、オープン データ と Figshare|Microbial Genomics, Open Data and Figshare by opendata • 2015年7月17日 微生物ゲノム、オープン データ と Figshare|Microbial Genomics, Open Data and Figshare 日本語 微生物ゲノム (MGen)、オープン データ ポリシーと一般的な微生物学の最初のジャーナルのための社会は、彼らのサポート データの公開の著者をサポートする Figshare との提携を報告しています。微生物ゲノム ゲノム科学のアプローチを使用して、多様な生態系の微生物生命を臨床的に重要な病原体からの微生物学の理解を深める記事を発行します。 MGen に記事を提出する者は、任意のサポートのデータ、プロトコル、ソフトウェアまたは関連性の紙と一
【独占インタビュー】Oculusを作った男が語る 半裸コスプレのワケと日本のVR開発への想い（前編）
【独占インタビュー】Oculusを作った男が語る 半裸コスプレのワケと日本のVR開発への想い（前編） 2016年にOculus RiftやPlayStation VRなどが発売されて以来、VRという言葉を目にすることが多くなりました。VRの一般化とも言える今回の流れの発端となったのは遡ること5年、2012年のことです。 2012年8月、Oculus VR社（現Oculus社）は、PC向けのVRヘッドマウントディスプレイOculus Riftのクラウドファンディングを開始しました。このクラウドファンディングをきっかけに世界中の開発者がOculus Riftの存在を知り、その後20万台以上の開発者キットを使って世界中でVRコンテンツが作られるようになりました。 Oculus Riftの発案者であり、Oculus VR社の共同創業者であるパルマー・ラッキー氏（以下、パルマー氏）は当時19歳でした
量子アニーリングで組合せ最適化 - Qiita
これはNextremer Advent Calendarの23日目の記事です。 現在、株式会社Nextremerでは早稲田大学の田中宗様と量子アニーリングに関する共同研究を行っております。 はじめに 量子アニーリングは組合せ最適化問題を解くための有効なアルゴリズムと言われています。 本記事では、量子モンテカルロ法による量子アニーリングを用いて、代表的な組合せ最適化問題であるTSP(巡回セールスマン問題)に対して解を求めたいと思います。 量子論の基礎 TSPの議論に入る前に、少しだけ量子論の基礎的なことに触れておきます。 物理量(エネルギーや運動量など)は、量子の世界では演算子というものに対応します。例えば、エネルギーという物理量に対応するものはハミルトニアン($\hat{H}$と表します)という演算子です。 このハミルトニアン $\hat{H}$ という演算子は、ある量子状態 $\psi$
Googleがスマホで「VR」「AR」に取り組む理由
昨今のIT業界では、新しいトレンドとして「仮想現実」（VR）や「拡張現実」（AR）が注目されている。それをモバイル環境で実現しようとしている1社が、Androidプラットフォームを主導する米Googleだ。 同社はAndroid端末用のVR技術「Daydream」と、AR技術「Tango」を開発。複数のパートナーメーカーを通して対応端末を発売している。 →米Google、新型Androidスマートフォン「Pixel」「Pixel XL」発表 AIアシスタント機能、VR対応、イヤフォンジャック搭載（自社ブランドのDaydream初対応端末：日本未発売） →Lenovo、Project Tango対応スマートフォン「Phab 2 Pro」を発表 9月発売で499ドル～（一般向けに販売された初のTango対応端末：日本でも販売中） Googleはなぜ、モバイル向けにVR・AR技術を展開するのか。
GCP(Google Cloud Platform)を活用した機械学習バッチ運用環境(2016) - Qiita
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 データエンジニアリンググループ・素人イケメン機械学習エンジニアの@_stakayaです。 主にデータ分析や機械学習を活用し、まだここにない出会いを求めて日々🍻充しながらドラムを叩いています。 はじめに 弊グループでは、Capture EveryThingの略称である「CET」というプロジェクトを行っており(以下、CETと呼称)、サービス改善によるユーザ体験の向上や高付加価値の提供、およびそれによるCVR向上を目的とし、各種ログやトランザクションデータの収集、また収集したデータを徹底活用したデータ分析・機械学習の実施、およびそれら収集したデータを基にしたアプリケーション開発を行っています。 CET内では大まかに 何のデータを新規に収集・集約し、どうビジネスに活かすかを考えるデータプランナー ビ
染色体オーケストレーションシステム
AIM本領域の目的 染色体は生命の本質である。過去の研究から、転写、複製、組換え、分配、エピゲノム修飾といった 個別の染色体機能についての理解は深まりつつある。 しかし、今後の染色体生物学の課題は、染色体の諸機能がどのように連携し、 その連携状態は様々な生物学的過程においてどのように経時変動していくのか、 一つの機能統合体としての染色体をありのままに解き明かすことである。 本領域では、染色体の3次元構造の再構築と4次元情報の取得を通じて、 染色体が機能統合体として働く仕組み（染色体オーケストレーションシステム：染色体OS）を理解することを目指す。 本領域が提供する技術情報基盤は、 創薬、再生医療も含めた我が国の生命科学研究全般のさらなる発展に資することが期待される。
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Akitoshi KAWAMURA
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