論文での情報収集 - Loud Minority
毎年、年度頭の挨拶でも書いた方が良いかとおもうのですが、形式張ったのもどうかとおもうし、研究室に新入生も入って慣れてくるころなので、何か自分のスキルから学生に役立ちそうなものを書いてみることにしています（昨年と今年）。 自分で公開するのも恥ずかしい、とんでもない駄文ですが、誰かの役に立てばと思い、研究室向けに公開した文章をこちらにも掲載します。今年は、論文の情報収集の話にしてみました。ちなみに、昨年は、インターネットの情報収集の話をしました。1年経って状況も変わったので、アップデートしてあります。http://d.hatena.ne.jp/sesejun/20080404/p1 - この文章では、個人的には、なんだか当たり前の事を書いています。書いて公開するのを躊躇する位のレベルです。しかし、「この論文読んでみて？」とか「この章読んでみて？」とお願いした時や、輪講の時、その論文や本で参照さ
一匹狼のための一人Ｑ＆Ａ大会 - 発声練習
どうやったら卒研を失敗できるか：他人の話を聞くのをやめるとか、卒業研究・修士研究時の悪循環を防ごうとか、怖い先生に質問をしにいくコツなどで、「遠慮なく質問しよう」、「先生をうまく使おう」とアピールしてきたわけなのですが、効率が良くて、安全な方法だけが良い方法では決してありません。 人には向き、不向きというものがあるので、どうしても一匹狼の方が気が楽な人も絶対にいます。どちらが良いとかどちらが悪いとかの問題ではないので、一匹狼気質の方は諦めましょう。 それで、あなたが一匹狼気質の場合、どうやって、多様な視点を確保するのかというのが一番の課題だと思います。 そこで、おすすめなのが一人Ｑ＆Ａ大会です。典型的な質問フォーマットを自分で用意し、自分自身に徹底的に質問してみるのです。みなさんがどうだかわかりませんが、私はものを考えるときイメージではなく、言葉でものを考えます。質問とそれへの回答という形
IT技術者と研究者を橋渡しする論文ソーシャルブックマークシステム - 発声練習
IT系でも活用しなければ損。論文を読んで広がる知見 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。 とはいえ、忙しい技術者のみなさまが論文を読むのは結構手間のかかる話。 基本的に英語なので英語が苦手だときつい 字数制限があるので、情報が断片的（1つの論文で1つのトピックしか述べていない） すべての論文を手にいれられるわけではない まず何の論文を読むべきかわからない。データベースで調べたとしても大量の情報がでてしまう。 以上のことと先日のセルフアーカイビングの話と合わせて考えると、日本における
Leo's Chronicle: 東大で学んだ「勉強」の意味－「教わる」から「学ぶ」へ
以下の記事を読んで、これは大学としての文化が違うのだなと感じました。 大学ってもっとすごいところだと思っていた。 なんかこう、毎日が発見に溢れていて大学じゃなきゃ知り得ないことがたくさんあって・・・ そんな素晴らしい世界だと思っていたのに・・・。 大学で秘伝を習うたった1つの方法 対価を支払っていないから秘伝を知り得ていないのだ。そこにいる人たちの中で、賢い人たちは全員秘伝を知っているし、その取得方法もわかっている。 とりあえず自分が、秘伝を教えてもらえるのにふさわしい対価を払えるようになろう。さすれば、自然と大学にある知の秘伝があなたのものになる。 どうやら大学には「秘伝」なるものがあって、それは「対価」を払って「教わる」か「引き出す」ものらしいです。「対価」として考えられるのは、学生さんのポテンシャルであったり、議論していてわくわくさせてくれるような「きらりと光る何か」だと思います。そ
Dropboxがなくても大丈夫！Zoteroで論文管理 - どせいたんさき ２号。
日記, Firefox, 大学id:Hashさんに触発されて自分の論文管理方法を簡単に紹介．まあ，まだ管理が大変になるほど論文を読んでいないといえば読んでいないんですが...そんなことしてるうちに論文管理の問題にぶつかったのだが、Javaで作られていてプラットフォームに依存しないJabRefと、最近流行のDropboxを合わせて使えば、論文データをひとつのDropboxフォルダに置きつつ各マシンから同期して使えることに気がついたのでその設定方法などを。設定し終わってしばらくしてから書いたので、あまりまとまってないかも。ツッコミ受けたら適宜追記します。Mac/Windows/Linux併用して研究する人は「JabRef+Dropbox」で論文管理するといい 僕も Linux と Windows を併用( Windows はほとんど眠っていますが)しているのでプラットホームによらない管理環境が
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
Leo's Chronicle: 学生を成功に導くアドバイス - Ullman先生からのアドバイス
博士課程には、二人として同じ学生はいない。そして、教師がすべきことも個々の学生に応じて変わる。自分のキャリアを振り返ってみて、うまくいったいくつかの方法と、よく使われているけれど実際には学生のためにならないやり方というのがよくわかるようになった。まず初めに述べておくと、教師のゴールとはどうやったら学生が自分自身の力で考え、新しいアイデアを組み立て、問題を解ける人になれるかを教えることだ。
英語のプレゼンのこつ（理工系用） - Ockham’s Razor for Engineers
今アメリカ音響学会に参加していて、色々な方のプレゼンをガンガン聞いてます。で、いろいろこれはつかえる、と思ったことがあるのでメモしておきます。自分用のメモなので、あまりまとまってません。使うのは、中学生レベルの英文法だけでよい。英語発表の典型的な英語の使いまわしがあるから、ただそのテンプレいくつか覚えて、口語でひたすら喋ればいい。途中で「あー」とか「えー」とか言わない。タイトルの直後のスライドに、outlineを用意する。outlineのスライドで、「こういう問題があって、これを使ってこーゆー結果がでたので、ここまで紹介します」と5行ぐらいだらだら書いて、それを一気に喋って、聴衆に概要を頭にいれてもらう。図が主体のスライドでは、とにかく問答無用で最初にThis is a picture(figure) of ほげほげ.と言う。図は左からみるのか、上から見るのか説明する。重要で面白い結果、強
論文の読み方 - 発声練習
自分の知識が足りないからわからないというのも正解なのだけれども、もう一つ重要な視点を忘れないようにしてください。あなたが読もうとしている文章自体がろくなものではないという可能性を。卒論や修論はどれぐらい丁寧に指導されていたとしても、ある程度は間違いが含まれている可能性が高いです。ですから、卒論や修論を鵜呑みにする（卒論や修論にかかれていることは絶対に正しいとする）のはいけません。場合によっては、ちゃんと査読を通った国際会議論文や学術雑誌論文でも、間違いが含まれている可能性があります。もちろん、専門書も。 自分のことは一度棚にあげて、「良いか悪いかは別として、わからんもんはわからないんだ。」と考えて文献調査をすることが重要です。「〜がわからないのは恥ずかしい」というのは、まあ、そうでしょうが、わからないもんはわからないですし、今現在わからないんですから、素直に知っている人に教えを請いましょう
【小濱康昭さんのオススメ】39歳でMIT教授！タンジブル・ビッツを生んだ石井裕
常識破り、型破りの発想をもったクレイジーエンジニアを紹介する第９回は、石井裕マサチューセッツ工科大学（MIT）教授を紹介する。直接手でデジタル情報に触って操作できるインターフェース研究で世界をあっと言わせた「タンジブル・ユーザーインターフェース」はいかにして生まれたのだろうか。 アメリカのMITといえば、約60人のノーベル賞受賞者を輩出してきた世界トップクラスの研究実績を誇る。ここで10年以上にわたって教授を務めてきた日本人がいる。石井裕氏だ。所属するメディアラボは、パソコンの父として知られるアラン・ケイの言葉「未来を予言するベストの方法は、自らが未来を作り出すこと」をスローガンに、メディアテクノロジーのもたらす未来を描き出す研究を続けてきた。約30人の教授陣には、人工知能の権威であるマービン・ミンスキー氏ら、各分野を代表する研究者が名を連ねる。95年から教鞭を執り始めた石井氏は、その革新
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