とあるシミュレーションが示す「優れたアカデミア」と「ダメなアカデミア」の差異 – 大「脳」洋航海記
【研究 – 全般＆科学】 複雑系モデルに基づくアカデミック･ソサエティの盛衰予測に関する研究 －人事システム,査読システムを内包した大学･学会カップリングモデルによる考察－(PDF) 学会における論文査読と日常的研究,研究評価･後継者選定の場である大学とを人工社会上に仮構した。モデルでは、研究者エージェントは論文に関して生得不変の価値観（数を重視するか質を重視するかetc）を持ち、これと社会全体からの偏差値的なスコアとの積和を採って、目標達成度を計量し、その結果に応じて、自己の行動戦略（論文を投稿するかor質の向上を目指すかetc）を陶冶していく学習プロセスが組み込まれている。数値実験の結果、甘い査読システムにより学問的デカダンスが発現し、論文質を考課に入れることでそれを抑止し得ることが確認された。 何気なくTwitterのTL上で見かけた研究なんですが、これが実に面白い。今すぐこのシミュ
CS系の修士/博士は取るべきか - 真 もわ爛漫
大学院に進むべきか否か、それが問題だ ? | スラド Slashdotに聞け うちの場合だとCSのknowledgeという意味では学士でかなりサチってて、修士で新しい何か新しい知識を学んだって記憶があまりないんだよね。あるとすると、当時はむしろマネージメントとか初等経済学とか社会学とかワープア問題とか対人交流スキルとか、修士という時間を利用して色々遊んでいたというのが実際のところで。 今のところ「修士」というラベルが何かに有効に働いたという気はしない。うちの会社だからかもしれないけど「君博士取ってないの？じゃあお呼びじゃないよ」みたいな風に扱われたことはない。私が相手を見るときも「学士か修士か博士か」のチェックより、何かのプロジェクト/プロダクトで有名な人かとか、実際に社内で何をやってきたのか、みたいな具体的な能力を見る。その人のコードや知見がすごければ学歴なんて見ない。 ある日コードレビ
第5世代コンピュータ : 池田信夫 blog
2006年08月16日02:04 カテゴリIT 第5世代コンピュータ 渕一博氏が死去した。彼は、1980年代の国策プロジェクト「第5世代コンピュータ」を進める新世代コンピュータ技術開発機構(ICOT)の研究所長だった。私もICOTは何回か取材したが、発足(1982)のころは全世界の注目を浴び、始まる前から日米で本が出て、欧米でも似たような人工知能(AI)を開発する国策プロジェクトが発足した。ところが、中間発表(1984)のころは「期待はずれ」という印象が強く、最終発表(1992)のころはニュースにもならなかった。 1970年代に、通産省（当時）主導で行われた「超LSI技術研究組合」が成功を収め、日本の半導体産業は世界のトップに躍り出た。その次のテーマになったのが、コンピュータだった。当時はIBMのメインフレームの全盛期で、その次世代のコンピュータは、AIやスーパーコンピュータだと考えられて
情報検索ことはじめ(3): 情報検索 (IR) 分野の国際会議と論文誌 - シリコンの谷のゾンビ
どの会議や雑誌に投稿すべきかの情報を共有するのは素晴らしい - 発声練習を読んで，そういやIR系のカンファレンスまとめを見たことがないなぁ，と思ったのでIR系の研究を取り扱っているまとめてみることにしました．とはいうものの，自分が通ったことないので，偉そうに語っている部分は全て又聞き情報と妄想によるです． 長らく書いていなかったので，「情報検索ことはじめ」シリーズにしてみました．今回が第3弾です． 過去の情報検索ことはじめシリーズ 情報検索ことはじめ〜研究者編〜 - 睡眠不足？！ 情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - 睡眠不足？！ 何が情報検索 (IR; information retrieval) なの? と言われると明確な定義を説明することができません．愛するIIRから引用します． Information retrieval (IR) is finding material (usual
情報検索ことはじめ〜研究者編〜 - シリコンの谷のゾンビ
昨年書いた教科書編が（僕にとっては）嬉しくて跳ね上がるほどブックマークされたので，調子に乗って第二弾を書いてみました．皆様ありがとうございます（ブックマークにがんばってくださいというコメントがあったのがめちゃくちゃ嬉しかったです）．今回は研究寄りですが，少しでも誰かの役に立てば幸いです． 僕は網羅的にサーベイを，キーワード検索以外に主に二つの方法で行っています． 会議毎にサーベイ 研究者毎にサーベイ 1.はさておき，2.ですが，僕は研究者のDBLPをチェックしています．気になる論文の著者のDBLPを眺めると，知らなかった要チェックや！論文を拾うことができます． なので，一線で活躍する研究者の論文は定期的にチェックする必要があります． 今回はIR研究者の中でも，戦闘力が高く，この人は常にウォッチせねばという研究者の一部を紹介したいと思います． 下記は若輩の独断と偏見に基づくものです．一線で活
情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - シリコンの谷のゾンビ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
リンク：「アメリカの大学政策事情」さんの大学に関する過去エントリー - 発声練習
大学教職員や教育関連官公庁勤務ではない方が考える適切な国立大学のあるべき姿を見たいというエントリーを書いたし、ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketingで国内大学強化に向けた考察も始まっているので、以前、私のアメリカの大学に関する情報源であったアメリカの大学政策事情さんのアメリカの大学に関する過去エントリーを勝手にリストアップ。ちょっとだけ行うつもりが、全部のエントリーに目を通してしまった。教育関連ブログのRSSに登録しておこう。 まずは、アメリカの大学政策事情の筆者であるyanatakeさんの問題意識がかかれたエントリーを転載。 このブログの存在理由 日本で高等教育を語る上で、必ず引き合いに出されるのがアメリカの大学です。「アメリカではこうである」というのは、別に間違ってもいなければ、悪いことでもありません
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
The Distributed Data Mining Bibliography
東大とマイクロソフト、ICTを活用した教育の研究成果を発表
ある大学研究者の悩み : 「東大ドブに捨てる8億円」