１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い
何かインプットしたら、アウトプットすること。 アウトプットを予定して、思い描いて、インプットは行うこと。 メモでも日記でもブログでもレジュメでもレポートでも論文でも著作でも隣の人に話すのでもいいから、吐き出すこと。 ちんぷんかんぷんでも本の内容をレジュメにまとめ、お馬鹿同士トンデモな議論をやり、なんとか書き上げた論文モドキを投稿して無理解極まる査読者とやり取りすること。 でないと、アタマの中にも、手の中にも、何も残っていないことに気付くことになる。 「ああ、そんな本（あるいは、そんな話）、前に読んだな（聞いたな）」でおしまいになるだろう。 アウトプットは、できればインプットと同じ水準のものがいい。 たとえば論文を読むなら、論文を書くつもりで読むこと。 そうなると内容を得るだけでは済まなくなる。 ・どういった構成で書かれているか？ ・どんな決まり文句や、つなぎの言葉が使われているか？ ・主張
研究室の論文の書き方，発表のしかた
◎論文は研究成果を広く公表するために書く。したがって，わかりやすいこと，不明点がないこと，論理や用語が一貫していることなどが要件である。また，研究の経過をだらだらと書くのではない（研究経過報告書ではない）。興味ある結果は何か，何がわかったか，何が言えるかに焦点をおいて書く。
2画像間の特徴点対応の自動探索 シーンに関する知識を上手に使う 豊橋技術科学大学 岡山大学 金澤 靖 / 金谷 健一 画像間の特徴点の対応を決定することはコンピュータビジョンにおける基
2画像間の特徴点対応の自動探索 シーンに関する知識を上手に使う 豊橋技術科学大学 岡山大学 金澤 靖 / 金谷 健一 画像間の特徴点の対応を決定することはコンピュータビジョンにおける基本的な処理である。その基本原理はテン プレートマッチングによる局所相関の探索であるが、それだけでは不十分であり、シーンに関するさまざまな知識を用 いなければ正しい対応は得られない。そこで本稿では、画像モザイク生成や画像からの 3 次元復元を想定して、シー ンに関する知識を利用した対応づけの手法の例を示す。 ◎はじめに 複数の画像間の特徴点の対応を定め ることはコンピュータビジョンの最も 基本的な処理の一つである。これは連 続ビデオ画像から隣接するフレームご とに対応を追跡する方法と、異なるカ メラで撮影した画像間の対応を直接的 に探索する方法とがある。本稿では後 者を考える。 対応する特徴点の近傍は互いに似
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
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