大学院・研究者を目指す人へ
以下の文章は、Hal Whiteheadのゼミで読むべきものとされていたものを日本語訳したものです（訳の間違いは天野に責任があります。見つけられたらご連絡を）。実は、アメリカの生態学系の大学院では広く読むことを奨められている文章のようです。大学院に進んで、研究者を目指すときに重要な点がいくつもストレートに述べられています。観点がやや異なる二つの文章がありますが、結局言っていることにあまり違いはないように思います。日本とアメリカの大学院というシステムの違いもありますし、若干古い文章で現状とは合わなくなっている点もありますが、私の研究室のみならず、どこの大学ででも海棲哺乳類の研究を目指す人にとって重要な指針となるものと思います。大学院進学を決める前に目を通しておいて損はないでしょう。少なくとも私の研究室に大学院生として進学を希望する人は、研究者を目指す心構えで来て欲しいですし、入学すればそのよ
任期付き助教の転職
久々に投稿します。 さて、僕が任期付き助教時代に民間企業への転職が決まったのが、丁度1年ぐらい前になります。 一年たつのは早いものですが、もはや助教時代にどんな生活をしていたのか思い出せないぐらい今は充実しています。 こんなことなら早く転職しておけばよかった・・・と言いたい所ですが、やはり助教時代に過ごした時間があったからこそ、今があると思っています。 僕の現在の職種は、研究内容がそのまま仕事内容になっているぐらい自分の専門分野とマッチしていました。 こう聞くと、 「たまたま運よくマッチングした会社があっただけだ」 とか、 「お前の分野がたまたま実用的だっただけだ」 とか、 「なんだかんだ言って雇ってもらえるぐらいの業績があったんだろ」 とか、色々言われるでしょう。 ある意味、全て事実なのかもしれません。 でも、僕自身は運とか、たまたまだったとか、そうは思わないのです。 民間企業を受ける前
学生時代をどう過ごすか
--- 学生時代をどう過ごすか --------------------------- 京都大学 物理 篠本 滋 (2016/02/12 version 9.3） 大学での生活，勉強や研究，進路選択などについて大学生や大学院生と話すことがあります．いくつか重要なことについてここにまとめておきます．主に研究者をめざす人を想定して書いていますが，一般に通じる内容も多いと思います．話すことは好きなので気軽に訪ねてくれれば結構です． ------------------------------------------------------------ --- 学部学生へ --- 1.1 学びのとき：ひとつは確実に物にする 1.2 テーマの情報収集：学んだことは忘れる 1.3 最後は飛びつく 1.4 外国の大学院への進学やポスドク生活について --- 大学院生へ --- 2.1 大学院生に求められ
研究者を目指す普通の学生諸君に
『卒業論文は努力賞でもよい，修士論文はうまくいかなかった内容でもまあよい，しかし，博士論文には努力賞はない．失敗したものや説得力のないものはダメ．』これは，小生が論文審査に設けている大雑把な基準である． ・・・と書き始めてしまったので，編集委員の意に反して真面目な文章になりそうだ．研究観ならまだしも，結婚観とか，子供は何人いるか，果ては女の子のくどき方まで，居酒屋で話すような柔らかい話をさせようとしたけらいがあるが，今回は許されよ．おじさんも年を取ってきた． ちなみに，物理的に許す限り，子供は多ければ多い方がいいんじゃないでしょうか．今の世の中，たくさん生んだが故に育たないという話は聞かない．多難な人類の未来も彼らが切り開くのだから切り開く彼らが存在しなければ未来の人類も存在しない．５歳ともなればもう全く別の人間，彼の人生は彼のものである．子離れの方が大きな課題である． 諸君の
研究者のワークライフバランス - study note
Nature に研究者の労働時間についての問題提起が載っている。"Work ethic: The 24/7 lab"http://www.nature.com/news/2011/110831/full/477020a.htmlhttp://www.nature.com/nature/journal/v477/n7362/full/477027a.html前者はほぼ不眠不休で働いている研究室のレポート，後者は余暇やコミュニケーションを大事にするプロジェクトディレクターの論説。両者に対する「まとめ」のコメントが，こちらhttp://www.nature.com/nature/journal/v477/n7362/full/477005b.htmlこのコメントに読者の批判が殺到。Nature はいつも読者の書き込み少ないのだが。労基法に照らせば前者の実態は明らかにマズイのだが，実際，研究者はか
Adachi Page
アホでも数学者になれる方法──アホぢからはこわい トップページ アホのための研究法 前書き アホな私が一応数学者になれた。そのノウハウを公開する。サラリーマンを七年半やって脱サラして数学者になろうとするようなことは決して人に勧めるものではない。しかし困難な状況でつかんだノウハウは若い数学者を志す人には、大いに役立つであろう。私の経験で言うと、研究ノートをしっかりつけられるようになれば、大体研究は出来るようになるのであるが、研究ノートをつけること、どうつけたらよいか、など客観的で現実的な方法は、学生時代指導は受けなかった。そのかわりめったやたらと受け売りの精神論をたまわった。私の言う方法は初級から上級まで、自分で効果を検証済みのものばかりである。折りに触れて気づいたことをカードに書き込んでカードボックスにほりこんでいたら８００枚以上になった。それをもとにまとめたものを少しずつ書き込んでいっ
「幻の原稿」編｜教授からのメッセージ｜高等研究院 制がんストラテジー研究室｜国立大学法人 東京医科歯科大学
「幻の原稿」 始 末 この原稿は、もともとY社の「実○医学」に全１０回という長期連載シリーズ『Q&Aで答える 基礎研究のススメ』のために、このHPにある「教授からのメッセージ」を大幅に加筆修正したものです。昨年の夏休みの大部分と、その後のちょっとした時間に少しずつ書きため、ゲラ校正も終わってやっと発刊、というときにボツになった「幻の原稿」です。 ボツになった理由は、「内容が過激だから」です（笑）。実はわれながら、こんな文章を本当に「実○医学」が出す勇気があるのだろうかとずっと疑っていました。また評価も完全に二分されるだろうと思いました。自分では正論と思っていますし、それを読み取って理解して下さる方も多いでしょう。しかし表面上の逆説的表現に神経を逆なでされる方もいるのではないかと私自身が危惧していました。 ３、４回の推敲によって大幅に表現をマイルドにして何とか掲載に漕ぎ着けようとしたのですが
これから研究をはじめる人へのアドバイス
研究の世界 上の文章はもちろんネタですが、研究を続けていくと本当にここに書かれたような、トップジャーナルに通ってなければ…、という世界が待っています。実際、僕自身もいつもこのような心づもりで研究しています。ただ、ひとつ気になったのは、自分自身の経験や、周りの様子を見る限り、Cell, Nature, Science (CNSと俗に言われます)などは、自分一人の実力だけで採録されるわけではありません。この人がいなかったらここまでの成果は出なかった、という貢献は確実にあるけれど、大抵は多くの人の長年の努力の積み重ねの結果acceptされています。 研究のインパクトの大きさ だから結果として、団体で金メダル！くらいには誇れますが、これを個人の功績と考えるのはあまりに決まりが悪いものです。僕が情報と生物の融合分野にいながら、情報系でかつ腕一本でできる研究も続けているのは、この決まりの悪さを避けたい
傑出した研究成果を出すための8のポイント - クマムシ博士のむしブロ
Tips From the Top: Science Careers 2011年のノーベル賞受賞者へのインタビュー記事がScienceに載っていたので、読んでみました。ノーベル賞をもらうにはどんな心がけが必要かを、受賞者が答えています。 インタビューを受けているノーベル賞受賞者は、以下の方々です。 Brian Schmidt博士 (ノーベル物理学賞) Saul Perlmutter博士 (ノーベル物理学賞) Bruce Beutler博士 (ノーベル生理学・医学賞) Daniel Shechtman博士 (ノーベル化学賞) 興味深いのは、受賞者に共通する意見がいくつかあることです。ここでは、このインタビュー記事から気になった意見を8のポイントとしてまとめました。 1. 本当に重要なことに取りくめ。自分がその問題を解いた時に、自分自身を誇りに思えるようなテーマを選べ。 2. 保守的になったり
研究・企業・生き方について - 情報科学若手の会2011 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 2011/9/17〜2011/9/19に熱海で行われた情報科学若手の会2011に参加し、講演をしてきました。 テーマを決めるに当たって、参加者の年齢、興味分野、スキルの幅が非常に広いということもあり、若手の会参加者のみなさんから質問を前もって聞いておき、それについて回答するという形にしました。 自由に質問を集めたのですが、それらは研究・企業・生き方のテーマにまとめられそうだったので、それらのテーマに沿って講演をしました。 研究 : 自然言語処理、機械学習、それらの今後 企業：起業の話、PreferredInfrastructureの話、 研究をビジネスに適用する際の話 生き方：学生、社会人の心境、アドバイス、 モチベーションの話など 何か一つのメッセージを伝えるというよりは様々な考えや体験談、tipsなどを関係なく並べたものになっています。 皆様にとって何か参考になれば幸いで
勉強会に出て思ったこと - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
大きなイベントや書評だけで更新しているとほとんど更新できないので，ツイッターに書くような雑談ネタをこちらにも書いてみる． ８／４に鹿島さん＠東大の企画された icml2011 の読み会 に参加した． スライド等上がっているので内容についてはそちらを参照． いくつかの研究では，取って付けたような ad hoc な手法を付け加えて無理矢理実験でパフォーマンスを出そうとしている節のある研究がちらほら． そんなの付け加えなくても十分面白い，というか，付け加えたことによってなんか論文の価値が下がっているような気がしてしまう． 実験ですぐにいい数字が出るような研究は「今」の技術であり，それはそれで有用だと思うが，逆に「未来」が感じられるような研究はすぐにパフォーマンスがでなくて普通だと思う． だが，国際会議でもジャーナルでも「今」と「未来」を分けたりしていないので，「未来」の研究でも「今」風の対応を迫
頭のネットワーク構造を意識する（研究用に） - Ockham’s Razor for Engineers
習慣的に論文を読むとか、なにかしら研究に携わっていると、それなりに数式と物理現象間の接続が強くなっていくなあという感じがします。言い換えると、脳内のネットワークが研究向けに変わっていくというか。筋トレみたいなもんですね、使ってるうちに筋肉がついていく、という。BUでは、最初の一年間ひたすら数学と物理ばっかりやってましたが、あれは今から思うと一種の体力づくりだったんだなと思います。
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
音声認識研究の閉塞感は他人事ではない - 武蔵野日記
「何かが欠けている音声認識研究」についての話。を紹介。前も書いたことがあるかもしれないが、id:tihara さんの文章は独特のリズムととぼけた感じがあってとても好きである。 古井先生の話は「音声認識技術の進歩が止まっている」というところから始まった。古井先生は国内外で有名な音声認識工学の研究者である。日本の音声認識界で知らない人はいないだろうし、先日は海外で基調講演をしてきたばかりである。その先生が、実感として「止まっている」と言っており、各種客観的なデータから「止まっている」ということを読みとっていた。 私も止まっていると感じているし、そう感じている音声認識技術の研究者は多いようである。実際、２０年間進歩がないと言っていた研究者もいた。古井先生の主張はどうやら６年間進歩がないということらしかったが、とにかく６年から２０年くらいは進歩がないようである。 音声認識は進歩が止まっているという
「何かが欠けている音声認識研究」についての話。 - 2009-12-26 - IHARA Note
１２月２１日から２２日にかけて、東京大学で「第１１回音声言語シンポジウム」という学会が開かれ、その初日に東工大の古井貞煕先生が「何かが欠けている音声認識研究」という題名で講演をした。本日の日記はその講演に対する感想である。 （ところで本日の日記は下書きの段階で一度消したのであるが、音声研究者３名が読みたいというのでゴミ箱から引っ張り出してきた次第である。その際、加筆修正をした。） 私の感じた結論を最初に書いておくと、「欠けている何か」を補うのは他分野の人か、博士課程に進学しない修士の学生なのではないかと思っている。そしてその人たちは論文ではなくブログを書くべきだと思っている。と書いてもなんのことか分からないと思うので、これから順をおって書く。 古井先生の話は「音声認識技術の進歩が止まっている」というところから始まった。古井先生は国内外で有名な音声認識工学の研究者である。日本の音声認識界で知
第7回 討論会資料 - 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM)
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 討論会「データ分析からうまれる、広がる研究と交友の輪」 「データに関わる人たちのすれちがい」神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 発表資料のダウンロード 手法を作る人の間のすれちがい 機械学習（有用性）統計（妥当性）データベース（効率性）をそれぞれ重視 実用的なデータ解析にはどれも重要な要素なので，あまり一つの要因にはこだわりすぎない 手法を作る人と使う人のすれちがい データ分析のときに何を重視するか？ 作る人：分析手法に思い入れがあるので，解析手法が正しく使われ，結果が妥当であることを重視 使う人：データに思い入れがあるので，データから期待した結果がでることを重視 データ分析はデータのモデリング次第で結果が変わる 「あるモデルという見方の下では，こういうことがいえる」ということしか帰納的にはいえない 作る人：そん
書いたり捨てたりするお仕事です。 - Ockham’s Razor for Engineers
大量に書類を書くよ研究開発は、まるで大学の実験レポートとか宿題のよーに、大量に実験データをとって大量にグラフを描いて、精査して、報告書とか書類をごりごり書くのが仕事です。大学院のときのhttp://d.hatena.ne.jp/tsugo-tsugo/20090609を彷彿とさせるぐらい書きます。あと、プレゼンテーション。製品部に成果を報告するスライド、自分とこで何やってるかを説明する広く使えるスライド、学会用のスライド、なんかとにかくたくさん作りますよ。そして何度も上から指摘され、修正します。ぐすん。いやいや、だからこそ、仕事上指摘されたこと、注意されたこと、仕事上の議論は自分の人格とは関係ない、と切り分けないと精神が持たないのです。 だけど、実験データは要点だけ抑えてあとは捨てたりするよものづくりでは、世の中に安全な製品を送り出すために、わざわざ製品を苛酷な環境、運転状況に突き落として
感染病態分野プレゼン12箇条 - 微生物病研究所 感染病態分野
感染病態分野プレゼン12箇条 第一条、 本番の一週間前までに原稿はいったん通しで作成してしまおう! 第二条、 何度も通しで口に出して練習しよう！ 第三条、 ほかのヒトに聞いてもらおう！そしてどんな感想でも謙虚に耳をかたむけよう！ 第四条、 頭を働かせなくても口が勝手に動くまで練習しよう！ 第五条、 練習すればいったん上手になるが、その時点からさらに練習し、少し下手に なるぐらいまで練習しよう！ 第六条、 プレゼン下手なヒトほど練習時間短い！ 第七条、 プレゼンの練習は聞き手への誠意！ 発表に向けて努力・練習・準備した演者の誠意は必ず聞き手に伝わります。 たとえどんな流暢な演者でも準備してこなかったプレゼンは鼻につきます。 第八条、 時間を守る！ 短いのは大歓迎！時間オーバーしたら二度と呼んでもらえません！ 第九条、 入れるかどうか迷った時は、そのスライドは抜こう！ 第十条、 前をみてプレゼ
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