問題解決 「やること」は増えているのに、残業時間は減らせ、効率を上げろと、タイパが１つの流行語のようになっています。こうした矛盾する社会生活の中で、仕事の時間効率とスピードを両立させる考え方をご紹介します。 80点主義と言います。 多少の未解決が残っても、とにかく合格点なら仕事を一度完了にしてしまう。 考え方です。 興味を持たれたら、お付き合いください。 この記事は2020年3月23日をベースに書き換えたものです。 目次 80点主義は時間効率が良い 軌道修正が容易 80点主義の資料作成イメージ おわりに 80点主義は時間効率が良い 完璧に仕事をこなす方は、素晴らしいです(*^O^*) 仕事も早い上に結果も完璧です。 一方、多くの人は、 ①仕事の完成度は高いが時間はかかる か、 ②仕事の完成度はそこそこで時間は早い のどちらかを選ぶことになるようです。 あなたはどちらのタイプですか？ 仕事の
日本IBMは2024年10月8日、耐量子計算機暗号の標準化の概況や取り組みについて説明した。 耐量子計算機暗号とは、量子計算機（量子コンピュータ）による効率的な解析方法が知られていない暗号のこと。量子コンピュータでスーパーコンピュータ以上の高速処理が実現すると、現状では時間がかかりすぎて解読困難とされている暗号データの解読（素因数分解や離散対数問題の計算）が容易になる。従来のサイバーセキュリティ対策が無効化され、新たな攻撃の手口も出現する可能性があるため、セキュリティを高める上で耐量子計算機暗号が必要になる。 米国の国立標準技術研究所（NIST）は、2030年ごろまでに暗号鍵長2048ビットの公開鍵暗号（現在広く普及している暗号）を破る量子コンピュータが登場すると想定し、耐量子計算機暗号の標準化活動を推進している。 耐量子計算機暗号への対応は、暗号を破る量子コンピュータが実用化される前に完
このように、クエリの文脈を理解し、元の文に含まれていない「燃料」や「効果」といった関連語も重要な単語として抽出しています。また、各単語には重要度を示すスコアが付与されています。なお「は」など、全く関係なさそうかつノイズになりそうな単語も含んでいますが、このような単語は他の出力にも多く含まれるため、無視できる程度のノイズになっていることが多いため、検索にうまくヒットさせることができるのです。 同様に、文章に対しても行うことができます。このクエリと文章のスパースベクトルの内積をスコアとすることで、どれだけ関連しているのかを計算を行えます。 性能は？ 冒頭で述べたように、SPLADEモデルは多くの日本語情報検索タスクで優れた性能を示しています。JMTEB(retrieval)や JQaRA, JaCWIR でのベンチマーク結果は以下です。単語特徴量が結果に色濃く出るタスクでは、軒並み高性能な結果
世界の株価は今後どうなるのか。エヌビディアの株価がカギを握っていると言っても、過言ではない（ジェンスン・ファンCEO、写真：ブルームバーグ） 今から約4カ月前の6月18日、アメリカのAI半導体最大手、エヌビディア(NVDA)の時価総額がマイクロソフト(MSFT)を抜いて世界首位となった。最新の同国の時価総額ランキングでは、アップル(AAPL)、マイクロソフトに次いで3位に後退しているが、2兆9700億ドルを上回る時価総額は、日本国内最大であるトヨタ自動車(7203)の10倍強だ。 エヌビディアを少し長めの月足でじっくりみてみよう 昨年末の株価を100とした相対株価で見ても245.2であり、代表的な指標であるS＆P500種指数が120.8、フィラデルフィア半導体指数(SOX指数)の123.9を大きく凌駕している(9月末現在)。 果たして、エヌビディアはスマートフォンの進化を主導したアップルや
デジタルペンテスト部の中嶋です。 私事ですが、9月13日から9月15日にかけて関西（主に大阪）へ旅行に行ってきました。 ただ、何か他に予定があったような気がするなと思ってずっとモヤモヤしていたのですが、その正体はこれでした。 旅行中にCTFに参加することが確定してしまいました*1。 AlpacaHackの概要を説明すると、短期間で個人参加のCTFが定期的に開催されるプラットフォームです。 今回はその第3回目の「AlpacaHack Round 3 (Crypto)」でCryptoのジャンルの問題が4問出題されました。 私はparabola0149として今回のCTFに参加しました。 この記事では前半で旅行をしながらCTFに参加した記録を紹介し、後半では各問題の解説をします。 CTFに参加した時に使用した環境 旅行をしながらCTFに参加したときの記録 writeup qrime (91 sol
『ビッグバンとエントロピー増大(時間の向き)』
TOSHIの宇宙２ 物理学,数学中心の自然科学と時事,思想,,日記です。ココログ「TOSHIの宇宙」http://maldoror-ducasse.cocolog-nifty.com/のミラーです。 「エントロピーは増大する」という内容を，「エントロピー＝乱雑さ」として身の回りの例を元に考える際，局所的には増加したり減少したりするけど，全体で見るとやっぱり増加している.。そう考えたとき，エントロピーを増加させているのは,結局ビッグバンによる物質の拡散膨張が原因なのかと考えてしまうようになってしまいました。これって正しいのでしょうか？ もしそうだとすると，クランチが始まるとエントロピーは減少するのでしょうか？ と@nifty物理フォーラムで過去において質問を受けたので,私の回答を掲載しておきます。 回答は次のとおりです。ただし回答に対して何度も質問を受けたものについてまた回答したものがあるの
MQL4リファレンストップ Build 600でのMQL4更新 基本 構文 コメント 識別子 予約語 データ型 整数型 整数型 [char, short, int , long] 文字定数 日付時刻定数 [datetime] カラー型 [color] ブーリアン型 [bool] 列挙型 [enum] 実数(浮動小数点数型) [double, float] 文字列型 [string] 構造体 [struct] クラス [class] 動的配列 型変換・キャスト void型 , NULL定数 [void , NULL] オブジェクトポインタ 参照:&修飾子とthis 演算子・式 式 算術演算子 代入演算子 関係演算子(比較演算子) ブーリアン演算子(論理演算子) ビット演算子 他演算子 優先順位ルール 処理 重文処理 式の処理 return処理 [return] if-else条件処理 [if
キャリアって何だ？ 自分らしい強みを活かし、蓄積することで、到達するありたい姿 Will：何がしたいのか Can：何ができるのか Must：何を求められているのか スキルの寿命は短くなり、キャリアの形成期間は長期化の傾向にある。 自らのキャリアアンカーを知る 長期的な方向性の道しるべとして「キャリアアンカー」を活用する。 エドガー・H・シャイン（Edgar Henry Schein）博士によって提唱されたキャリア理論 築き上げてきたキャリアに基づいた、生涯にわたってぶれない自己欲求・または自己が望む価値観 まずは「セルフアセスメント（40問）」を実施し自分のタイプを把握しておく 8つの分類（専門・職能別 / 全般管理 / 保障・安定 / 起業家的創造性 / 自律と独立 / 社会への貢献 / ワークライフバランス / 純粋なチャレンジ） ※注意：8つの分類とは違うキャリアアンカーを持つ人もい
製造業でもサイバー攻撃の被害が広がっている。IoT化された製品のセキュリティを確保するには電子署名や暗号化が必須だが、量子コンピュータが実用化されれば現行の暗号方式では解読されてしまう。量子コンピュータでも解読できない耐量子計算機暗号であるPQCへの対応を早期に検討する必要がある。 サイバー攻撃関連のニュースは新聞一般紙の他、夕方のテレビニュースでも伝えられるほど日常的になった。全ての産業が対象だが、注目すべきなのが製造業に対する攻撃だ。 かつての工場は「インターネットにつながっていないのでセキュリティ対策は不要」と考えられてきた。しかし現代の工場はネットワークが張り巡らされ、生み出される製品もIoT（モノのインターネット）でインターネットに接続されるのが当たり前になりつつある。このため工場での生産と出荷後の製品の両面でサイバー攻撃による被害が出る状況になっている。 特に製品のセキュリティ
暴落予測ができる！？｜株おじさん
こんにちは😊 Xでもポストしたのですが、最近のおじさんは11月まで現金ポジと決めているので、経済物理学という分野の勉強に勤しんでいます。ええ、そうです。やることないんです😭 マユツバな感じもすると思いますし、おじさんも半信半疑で楽しみながら勉強しているところですので、興味があればちょっとした読み物程度に読んでみてくださいね。 経済物理学と株価 昔から「数式やデータを使った株価予測」にチャレンジしてきた人はたくさんいます。株価が予測できればみんな大儲けですよね。でも、これはおそらく理論的に不可能です😣。株取引というのは買い方と売り方の双方があって成立するものなので、株価の予測ができてしまうとどちらかがいなくなって取引が成立しなくなりますよね。そうすれば株価は暴騰するか暴落するかのいずれかになって、株価予測自体が修正を余儀なくされてしまうはずです😎。 その一方で、株式投資は多人数がラン
コラム・寄稿「都市と地域経済：地域創成の鍵は何か」
地域経済は、ただ漫然とそれを眺めていてもつかみ所がありませんが、集積という切り口で捉えることにより、実に明確な秩序を見出すことができます。本稿では、都市経済学において標準的な都市の定義である都市雇用圏に注目し、その人口規模と産業構造の間に存在する秩序を紹介し、その政策的なインプリケーションについて考察します。 個々の都市雇用圏（以下、単に都市と呼ぶ）は、市区町村レベルの人口・通勤データを元に都心とその通勤郊外からなる重複の無い市区町村の集合として定義されます。2005年時に191都市、2000年時に258都市、1980年時に309都市あり、25年間で都市の数は100以上も減少していますが、多くの場合は、特定の都市が周りの都市を飲み込んで成長したことによります。 このように、都市を経済学的に捉えた場合、行政上の市区町村とは異なり、誕生、消滅、吸収合併が起こり非常にダイナミックに変化します。図
Pythonではじめる時系列分析入門
理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書。古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説。また、実践的な実装技術や分析におけるTipsについても解説。数学に明るくなくても大丈夫！ 第1部 時系列分析の基本 第1章 時系列分析をはじめよう 1.1 時系列データとは 1.2 時系列データを集計するときの注意点 1.3 時系列でないデータを用いた推測 1.4 単純ランダムサンプリングからの乖離 1.5 時系列データの推測における問題 1.6 データ生成過程と時系列モデル 1.7 時系列データへの回帰分析の問題 1.8 時系列モデルの作成 第2章 時系列データの構造 2.1 時系列データの構造 2.2 自己相関 2.3 トレンド 2.4 季節性 2.5 外因性 2.6 ノイズ 第3章 データ生成過程の基本 3.1 表記法 3.2 分析が楽なデータ生成過程 3.3 自己共分散
1. 対数を取るグラフとは軸のスケールに対数をとること（片対数グラフや両対数グラフを使うこと）で、指数関数的に増減するデータに対して可視性を高めることができ、 示唆を出しやすく（例：増加率が上下したなど）なります。 その参考となる資料（サイトやYoutube）を3つ紹介します。 ”片対数グラフ・両対数グラフとは？ー分かりやすく解説”（Youtube） そもそもデータをグラフ化する目的って何だっけからスタートし、仮想だがの売上データを使った具体例にも触れてくれています。 ”Ontario Tech University”（サイト） 動画にある左側の（対数をとってない）グラフはxが1〜4付近の変化が捉えにくくなっている一方、右側の（片対数をとっている）グラフは1〜4付近の変化も捉えられていることが確認できます。 ”片対数グラフでウイルス感染データを読み取ろう！じっくり解説！対数グラフの読み方、
前職（高専の電子工学科）で1年生の講義のために作成して公開していた関数電卓入門の資料があるのですが、今でもたまに閲覧されているようですので note に移設しておきます。関数電卓の楽しさと便利さを知って頂ければ嬉しく思います。 【 元の資料：電子工学科１年生のための関数電卓の使い方（長谷芳樹） 】 （この note の記事自体も元の記事と同じく CC BY-SA 4.0 （クレジット表示をおこない、かつ、同じライセンス形態を継承する限り、再配布や改変も自由）での公開です。） 1. 関数電卓の世界にようこそこの資料では CASIO fx-JP500 というモデルを前提に話を進めていますが，他の機種や他のメーカーのものでも基本的には同じですのでご心配なく（すくなくとも fx-JP700 や fx-JP900 は全く同じです）。 まだ持ってないけどどれを選んだら良いのかわからない、という方は、ま
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エヌビディアの株価はこれから本当に上がるのか（東洋経済オンライン） - Yahoo!ニュース
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