意外と知らない、アルコールが体と頭に及ぼす影響あれこれ | ライフハッカー・ジャパン
カフェイン飲料と並び、私たちにとって身近な存在のアルコール飲料。 飲みすぎた翌日のひどい二日酔い、酔っ払った勢いでポロリと｢白状｣してしまった苦い思い出など、悪夢のような実体験から身にしみてわかっていることもあれば、お酒にまつわる言い伝えや健康術なども多くありますね。 では、実際、アルコールを摂取すると、体の中では何が起こり、脳にどんな影響を及ぼすのでしょうか？そこでこちらでは、ライフハッカーアーカイブ記事｢カフェインは結局、ヒトにどんな作用を及ぼしている？ 専門書の著者に聞いてみた｣でもお馴染みのStephen Braun氏の著書『Buzz: The Science and Lore of Alcohol and Caffeine』で紹介されている内容を中心に、このテーマについてたっぷり紹介してみたいと思います。 1: お酒を飲むと、体内では何が起こるのか？アルコールは、ヒトの体にとって
脳についての新たな理論─上部脳と下部脳
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バタフライ効果 - Wikipedia
「バタフライ・エフェクト」と「バタフライエフェクト」はこの項目へ転送されています。その他の用法については「バタフライ・エフェクト (曖昧さ回避)」をご覧ください。 バタフライ効果（バタフライこうか、英: butterfly effect）は、力学系の状態にわずかな変化を与えると、そのわずかな変化が無かった場合とは、その後の系の状態が大きく異なってしまうという現象[1]。カオス理論で扱うカオス運動の予測困難性、初期値鋭敏性を意味する標語的、寓意的な表現である[2]。 気象学者のエドワード・ローレンツによる、「蝶がはばたく程度の非常に小さな撹乱でも遠くの場所の気象に影響を与えるか?」という問い掛けと、もしそれが正しければ、観測誤差を無くすことができない限り、正確な長期予測は根本的に困難になる、という数値予報の研究から出てきた提言に由来する[3]。 ローレンツ方程式における初期値鋭敏性（バタフラ
ロバート・オッペンハイマー - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2022年12月）
SFってウソが多すぎ。宇宙では爆発しないし音は聞こえない。 : 哲学ニュースnwk
2013年03月10日14:30 SFってウソが多すぎ。宇宙では爆発しないし音は聞こえない。 Tweet 1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/09(土) 20:23:23.21 ID:acskEjlK0 空気が無いのでミサイル撃っても爆発しません。 ちなみに音も空気がないので無音です。 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/09(土) 20:23:56.92 ID:WR8FkUPT0 夢が無い奴だな 10：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/09(土) 20:24:39.86 ID:acskEjlK0 あと当たり前のように宇宙船の中とかを歩いてる描写あるけどあれもウソ。 無重力なのでプカプカ浮かぶのが正しい物理現象。 15：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/09(土) 2
アセトアルデヒド脱水素酵素 - Wikipedia
アセトアルデヒド脱水素酵素（アセトアルデヒドだっすいそこうそ、Acetaldehyde Dehydrogenase; ACDH[2]）は、アセトアルデヒドをアセチルCoAに変換する可逆反応を触媒する酵素。アルデヒドデヒドロゲナーゼ（ALDH）スーパーファミリーの1種であり、CoA依存的ALDHに含まれる。Acetaldehyde Dehydrogenase (CoA-Acetylating)[3]や、Acetaldehyde Dehydrogenase (acetylating)[2]とも表記される。 以下の可逆反応を触媒する[3]。 : ニコチンアミドアデニンジヌクレオチドの酸化型 : ニコチンアミドアデニンジヌクレオチドの還元型 : 補酵素A : アセチル補酵素A、補酵素Aと酢酸が結合した物質 1968年、大腸菌の嫌気環境での成長に必須な酵素として最初に発見された[3]。その後の研究に
ヘルムホルツ共鳴とバスレフ型スピーカー オーディオ雑学帳 その4
スピーカーの低域再生能力 － ヘルムホルツ共鳴と過渡歪 － オーディオの科学へ戻る 2003.9.4 更新 本文のスピーカシステムの項にヘルムホルツ共鳴という言葉が出てきたがその原理を高校物理のレベルで説明する。 またその応用としてのバスレフ型スピーカーの原理、密閉型スピーカーとの違い。さらに、スピーカー特有の過渡歪と制動力について述べ、これら2つのタイプのスピーカーシステムの低音再生能力の優劣を論じる。 ヘルムホルツ共鳴の原理 右図 (a) はヘルムホルツ共鳴器の概念図である。 硬い物質で出来た内容量V0 の容器に、長さ ｌ ,断面積 S の細長いいパイプ（ダクト）が開口しているものである。具体的には、鶴頚花瓶あるいはビール瓶を思い浮かべてもらえればよい。 容器およびダクトの内部はもちろん空気で満たされているわけであるが、ダクト部分の空気を、図(b)に示すように、質量 ｍ のピストン
サイフォン - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "サイフォン" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年2月) サイフォンの原理のイラスト サイフォン（サイホン[1]、古希: σίφων[注 1]、英: siphon[2]）とは、隙間のない管を利用して、液体をある地点から目的地まで、途中出発地点より高い地点を通って導く装置であり、このメカニズムをサイフォンの原理と呼ぶ。 紀元前1500年頃の古代エジプトのレリーフには、大きな保存瓶から液体を取り出すのに使われるサイフォンが描かれている[3][4]。 紀元前6世紀のサモス島のピタゴラスのカップと紀元前3世紀に古代ギリシア
PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足
放課後の学食は、普段なら常時腹を空かせた運動部の連中があちこちにたむろっているのだが、今日は珍しく先客は一人きりだった。 静かな様子にほっとしたカズは、まったり休憩でもしようとジュースを片手に奥の目立たない席を目指す。が、学食で筆記用具を広げている女子生徒の横を通り過ぎたところで突然立ち止まった。 振り返ってその先客をよく眺めると、ツインテールの頭をどこか見覚えのある黄色い本に乗せて、机に突っ伏すようにして寝ていた。カズは思わず近寄って、本の正体を確認するためにのぞき込もうとしたそのとき。 「やっぱ、わかんない！ ……って、ひゃあ!?」 「わわっ」 突然跳ね起きたその生徒は、目と鼻の先にいたカズの姿にびっくりして悲鳴を上げた。カズもやはり驚きうろたえてしまった。 二人してしばらくそのまま息をのむようにして顔を見合わせていたが、そのうちどちらともなくぷっと吹き出した。 「あはは、ごめん……す
スクリーニングとは サイエンスの人気・最新記事を集めました - はてな
こんにちは、シーラカンスです。 この「シーラカンス財団」の記事ですが、前回の記事で150本目を迎えたようです。 すぐに飽きて更新しなくなるかな・・・と自分で思っていましたが、意外なことです。 読者の皆様、いつもありがとうございます。 さて、久しぶりに「会社四季報」を買ってみました。 ■四季報を買いました 自分の基準に従ってスクリーニングしました 久しぶりに四季報を買ってきましたので、自分の基準に合う銘柄をひたすら探してみました。良さそうな会社はそれなりにありましたが、なかなか納得できる銘柄はないものです・・・。 日本には3900社ほどの上場企業がありますが、自分なりに「いいかも？」と思えた銘柄…
脳を理解するための情報源メモ
脳を理解し BESOM モデルを拡張するために必要な知識の 良質な情報源を、独断で選んで紹介します。 （ 2014-06-04 更新） （2013-02-07: 内容が一部古くなっています。 また、少し敷居を上げ過ぎた感があるので、もう少し絞り込んで整理し直したいと思っています。） ★★★・・・ 必読。脳を理解しようとする人は必ず目を通すべきだと思います。 ★・・・ おすすめ。大変役に立ちます。 * こちらもご覧ください。 「脳を理解するための情報源メモ」更新予定メモ 目次 脳科学全般 機械学習 パターン認識、 自己組織化マップ、 ベイジアンネット、 独立成分分析、 主成分分析、 強化学習、 特徴選択、 正則化、 フレーム、 Deep Learning 認知科学・心理学 遂行機能、 事象関連電位、 アフォーダンス、 選択的注意 神経科学 神経解剖学、 計算論的神経科学 哲学 意識、 自由意
[自己組織化写像] - Wikipedia
自己組織化写像（じこそしきかしゃぞう、英: Self-organizing maps, SOM, Self-organizing feature maps, SOFM）はニューラルネットワークの一種であり、大脳皮質の視覚野をモデル化したものである。自己組織化写像はコホネンによって提案されたモデルであり、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像することができる。主に1～3次元への写像に用いられ、多次元のデータの可視化が可能である。出力となる空間をマップ (map)、競合層 (competitive layer)、もしくは出力層 (output layer) と呼ぶ。出力層に対して入力データの空間を入力層(input layer)と呼ぶこともある。自己組織化写像はコホネンマップ (Kohonen map)、コホネンネットワーク (Kohonen network)、自己組織化マップ、ソム
![[自己組織化写像] - Wikipedia](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ca8ebce88f8a50de73de64efc935b210220d88b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fupload.wikimedia.org%2Fwikipedia%2Fcommons%2Fthumb%2Ff%2Ffe%2FKernel_Machine.svg%2F1200px-Kernel_Machine.svg.png)
バックプロパゲーション - Wikipedia
バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ
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