sdi - Page: ベーシックス [ 作成日順 ]いわゆる「数学基礎論」（証明論、モデル論、集合論および帰納関数） と データベース 技術について重立った考えかたを説明しています。これらの考えかた（および技術）は、凡そ データ 分析・データ 設計の プロフェッショナル となるための閾値だと私は思っています。すなわち、データ 分析・データ 設計が「情報科学」であるための「最低限の」前提なはずです。
テーマ４：だらしなさ | 感情工学基礎 - 楽天ブログ
テーマ４：だらしなさ 「だらしなさ」の単位(untidy) 今回の単位は｢だらしなさ｣である。認定単位は。。。 [１ Ｈｂ(ハブ)]＝[羽生さんの寝癖頭のだらしなさ] [協会解説] 将棋界に旋風を巻き起こした天才、羽生善治５冠が、結婚会見かなんかで見せた髪型、いや寝癖頭だったんです。この、アイドル畠田理恵を虜にしてしまった母性本能くすぐり系に感じるだらしなさを単位として認定した。 [協会紹介例] ・おやつで腹いっぱいになるだらしなさ：３８Ｈｂ ・ヒップハガージーンズのだらしなさ：５８Ｈｂ ・前歯が欠けてるだらしなさ：３７７Ｈｂ ・酔うとついつい口説いてしまう男のだらしなさ：５４７６Ｈｂ ・つい許してしまう女のだらしなさ：５４７７Ｈｂ [自己評価例] ・朝からチャック(社会の窓ともいう）が開いている事にお昼まで気付かないだらしなさ：１５６Ｈｂ ・私のだらしなさ：１０００Ｈｂ [応用例] 上述
収穫を始めるタイミング - Chikirinの日記
事業戦略のひとつに「いつ、収穫を始めるか」というコンセプトがあります。ありていに言えば、「いつマネタイズを始めるか」ということで、「いつ、投資を回収し始めるか」、「いつ、仕込から販売に転じるか」などと言ってもいいでしょう。 たとえばグーグルが「グーグルマップに課金する」と言い出すタイミングをいつにするか、という話ですね。Gmailだって今は無料で使えますけど、どこかの段階で「月100円課金ね」と言われても、大半の人は「げっ、年間1200円かよっ！」と驚きながらも払い続けるでしょ。 でもこのタイミングが早すぎると、みんな他の無料メールサービスに移ってしまいます。最初は延々と種をまいて育てて・・・だんだん育ってきたのを見ながら、どの段階まで待ってから刈取りを始めるか、収穫を始めるか、というのは、すごく重要な判断なわけです。 最初は無料で会員を集め、途中から課金を始めるのは、ウエブサービスではお
私は二重過程論者ではない - アンドロイドはしあわせか
私は二重過程論者ではない。 ウェブサイトの紹介文に「直観的／分析的処理の区分と相互関係」なんて書いてるから（アレ漢字間違ってる）、そうだと思われているようだ。はっきり言っておこう。 ここしばらくの認知心理学の主流にある二分法的区分――ここで私が指しているのは、最近ではStanovich、もう少し戻ればEpsteinやSlomanやEvans & Overが出しているような説――がいわゆる二重過程論であるとすれば、私はそのような意味での二重過程論者ではない。つまり彼らを支持しない。かといって、Cosmides & ToobyやGigerenzerを支持するわけでもない。私が彼らの研究を熱心に調べているから（一部はwebにも流れている）、支持者だと思われているようだ。 ここで支持しないと言っているのは、全面的には支持しないという意味で、彼らの言説がすべて間違っていると言っているのではない。部分
私のブックマーク
私のブックマーク −人間と人工物のインタラクション− 公立はこだて未来大学 小松孝徳 [0] １． はじめに 近年，私たちの日常生活における様々なタスクを支援するため，ロボットやヒューマンインタフェースなどの人工物が盛んに開発されています．ただし，人工物とのインタラクション構築やその条件を探求するといったインタラクション自体について真正面から向き合うような研究はそれほど数がなく，どちらかといえばインターネットの発展を背景としたウェブやオークションといった実用的なアプリケーションを目指したヒューマンインタフェース（ユーザインタフェース）研究がその多くを占めており，また少し幅広く敷衍するとインタラクション時におけるユーザの行動を研究するというユーザビリティ研究や認知科学的な研究（例．ユニバーサルデザイン研究）などが多く行われているのが，この研究分野の現状だと思われます．ま
とある大学院生の苦悩
1. システムを作ることと研究することは違うとよく言うが、結局どう違うのか僕にはよくわからなかった。その違いはいったいどこで学ぶんですか？少なくとも自分は今まで、何だかんだいって最終的にはシステムありきとされる主題にしか関わってこなかった。自分で習得しなかったのが悪いといわれればそこまでだが、果たして自分の中で自然と発生する課題意識を捻じ曲げる必要があるのだろうか。とはいえ、デキル人はその自然と趣向される課題意識を研究タスクに細分化できることは分かっているのだが、そのメソドロジーはどうやれば習得できたのか。 2. つまるところ言うと、自分の思考は極端に「システム」と「そのシステムによってできる世界」に偏向しすぎてしまっている。さてこの場合問題となるのは、そのシステムおよびできる世界が、自分より先に来てしまった場合どうするかということである。簡単に言うと、やりたかったことがもうやられちゃった
修論(D論)参考 - NextReality
研究室内文書から転載します。前回のエントリ「よい論文の書き方」と多少重複してますが、修論（D論）執筆についての注意ポイントです。おもに工学系（コンピュータサイエンス系）論文を想定しています： まず「結局この修論では何を研究した（何を明らかにした、何を解決した）」を明確にしておく。１センテンスで書けるか。３項目ぐらいの箇条書きでまとめられるか。メインクレーム、イシューセンテンスなどと呼ばれる。(参考：クレーム(claim)とは)。論文を書く段階になってまだここがふらついている場合は、まずまともな論文にはならない。研究を着手する段階から常に意識しておくことが望ましい（「1センテンス、数項目で書ける」内容なので、研究の進捗に伴って変化することもありえる。が、考えなしに漫然と作業していて、さあ論文（修論・博論）まとめられるか、といってもそれは無理)。 誰に読んでもらう文書（論文）なのかを認識する。
強化学習とは？(What is Reinforcement Learning?)
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法，応用に必要な技術などの説明。 本ページの記述は下記の解説記事をもとにWEB用に修正したものである： 木村 元，宮崎 和光，小林 重信： 強化学習システムの設計指針， 計測と制御, Vol.38, No.10, pp.618--623 (1999), 計測自動制御学会. 6 pages, postscript file, sice99.ps (1.31MB) PDF file, sice99.pdf (148KB) 第１章： 強化学習の概要 1.1 強化学習 (Reinforcement Learning) とは? 1.2 制御の視点から見た強化学習の特徴 1.3 応用上期待できること 第２章： 強化学習の適用例：ロボットの歩行動作獲得 第３章： 強化学習の基礎理論 3.1 マルコフ決定過程(Markov decision proc
Togetter - 卒論は「論文を書く練習」、修論は「研究をする練習」、博論は「研究者になる練習」
僕の持論である「卒論は『論文を書く練習』、修論は『研究をする練習』、博論は『研究者になる練習』」というフレーズ。それを少し具体的に、気が向くままに綴ってみました。主に僕が専門とする神経科学分野での話ですので、分野ごとに事情が異なる点にご注意下さい。乞うご批判・ご指摘。「誰でも編集可」にしてありますので、リスト編集・デコ等ご自由にどうぞ。（注）タイトルをわかりやすく変更しました。後からの変更でごめんなさい。
卒業研究・修士研究時の悪循環を防ごう - 発声練習
はてな匿名ダイアリーで以下のようなエントリーを見ると、自分の研究室でうつ病になった子を思い出して心配になる。 自殺すると研究室にお金が入る仕組みってないのかなぁ 気持ちの整理になるかもしれないので書いてみる 私は、卒業研究や修士研究で得た経験が今後の人生においていくばくかの役に立つと信じているので、卒業研究や修士研究を真剣にかつ楽しく行って欲しいと思っている。でも、一方で、卒業研究や修士研究は長い人生において、何回か登場するちょっとした進級試験でしかないことも理解している。だから、はっきりいって卒業研究や修士研究で自分の心や体を壊すなんていうのはあまりにももったいないと思う。 博士研究は別として、卒業研究と修士研究は成果ではなく努力を評価の対象としている。「でも、中間試問や最終試問とかでは成果について問いただすじゃないか？」という疑問もあろうかと思うけれども、それは、努力の度合いを成果を用
GetRobo Blog: ロボット玩具「My Keepon」は来年、日本で発売へ
「My Keepon」についてWSJ日本版のコラムで書きました。ご覧ください。 キーポンには多数のファンがいて、コミュニティーが形成されつつあるほか、副次的な産業が生まれつつあります。 マークさんのオフィスにはこんなかわいいぬいぐるみがありました。（ぬいぐるみの前にあるのはビートボッツが作ったバッジ。）手芸でMy Keepon用のかわいい帽子やアクセサリーを作って販売する人が出てきそうです。 また、自分のデザインを送ると3Dプリンターでモノを作ってくれる会社がいろいろありますが、Shapewaysという会社が「My Keepon Challenge」というコンテストを始めました。My Keepon用のアクセサリーをデザインして送ると、小嶋先生やマークさんなどが審査して、優秀なデザインに賞を与えるという企画です。かわいいアクセサリーができれば、売れるのでしょうね。 おもしろいのがハッキング。
博士論文提出までの道のり | Y.Yamamoto's Website
研究室用内部メモ．以下に博士論文（以下D論）提出まで山本が行ってきたことをメモとして記す． 博士論文提出に当たって （先生は英語を望んでいるが）執筆は日本語でも英語でもOK． 論文のテンプレートは自由． 日本語テンプレートサンプルはコチラからダウンロード可能． D論受理までのプロセス： 専攻会議に草稿提出 審査委員決定 予備審査（研究発表） 学位論文審査願提出 公聴会 （研究科会議にて）学位授与審査および議決 学位授与 審査委員は学内から（指導教員を含めて）3人選ぶ必要がある． 予備審査申請に必要な書類：提出先は指導教員 論文題目を明記した研究概要（A4版1枚） 研究経過報告書を[在籍年数×2 – 1]期分（満3年で卒業なら5期分） 論文の草稿（この時点で完成している必要はない） 業績リスト 発表論文別刷 学位論文本審査に必要な書類等：提出先は情報学研究科事務（入手先はコチラ） 学位論文審
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人間らしさにこだわった東洋初のロボット「学天則」
学天則は、1928年に大阪毎日新聞社の論説委員だった西村真琴が作った“人造人間”で、東洋初のロボットといわれる。そこには、人型ロボットのルーツがあった。 姿は森羅万象を象徴 オリジナルの学天則。左の人物が西村真琴。 写真提供：松尾宏 日本で初めて作られたロボットといわれる「学天則」は、文字を書いたり，表情を変えたりする「人造人間」だ。1928年の大礼記念京都大博覧会で公開された後いくつかの博覧会に展示されたが、ドイツで行方不明になったといわれる。現在、大阪市立科学館で展示されているのは、2008年に復元されたものだ。 学天則とは、自然の法則に学ぶ、という意味である。制作した毎日新聞論説委員の西村真琴は、生物学者でもあり、自然に対して広い見識を持っていた。「学天則は西村の思想を形にしたもので、その姿には自然との調和や生物の共存などがイメージされています」と復元にあたった大阪市立科学館学芸員の
からくり人形に見る日本人とロボットの関わり
ぜんまい仕掛けで動くからくり人形は江戸時代に盛んに作られた。「座敷からくり」と呼ばれた人形に、日本のロボット技術開発の源流を探る。 江戸時代に大流行したからくり人形 茶運び人形：茶たくの上に湯飲みをのせカタカタとお茶を運んでくる。優しい表情ときれいな着物をまとった姿からは、中にからくりが仕込まれているようにはとても見えない。 からくり人形は、江戸時代に盛んに作られたぜんまい仕掛けの人形だ。その代表作として知られる「茶運び人形」は、両手に持つ茶たくに茶碗をのせると、頭をふり、両足をしずしずと動かして、客の前にやってくる。客が茶碗を手に取ると止まり、飲み終わった茶碗を再びのせると、人形はくるりとUターンして、元へ戻っていく。 段返り人形は、とんぼ返りをしながら階段を下りるという曲芸をする人形。人形の内部に仕込まれた水銀が移動すると、重心が変化し人形が回転する。さらに品玉人形は手品をするぜんまい
ロボットなのに人の助けを求める「ゴミ箱ロボット」
人間にゴミを拾ってもらったり、手を引いてもらったり―。豊橋技術科学大学（愛知県豊橋市）のロボットはユニークだけれど、少し頼りない。しかし、その弱さにこそロボットとの関係性を考えるヒントがあった。 大切なのは人とのコミュニケーション力 部屋中をキレイにしてくれる掃除用ロボットが人気を集めているが、豊橋技術科学大学の岡田美智男教授らが開発した「Sociable Trash Box（通称、ゴミ箱ロボット）」は、なぜか掃除どころか自分でゴミを拾うこともできない。もちろん、ゴミ箱ロボットにはUSBカメラや赤外線センサー、車輪などが取り付けられている。しかし、室内をあちらこちら動き回ってゴミを見つけると、ロボットがするのは、人の方に身体を振り向け、お辞儀のように身体を傾けることだ。その頼りなくて愛嬌たっぷりの動きは、人に「ねえ、ゴミを拾うのを手伝って」と呼びかけているようだ。 人間のアシストを引き出す
論文ノートのことは良く分かりません！ - 発声練習
論文の読み方の以下の部分 第一章と最終章を読んだ段階で、概要で得た疑問が解決されているのであれば、本文を読む必要はありません。分かったことを論文ノートにまとめて次の論文へ進みましょう。もし、まだ疑問が解決されていないならば、索引や目次、図と表を最大限利用して限定的に読みましょう。全部読むことが必要なとき以外は、論文の端から端まで読む必要はありません。図だけをパラパラ見る、表だけをパラパラ見るというのも良くある読み方です（趣味の雑誌をざっと読むときとかもそうするでしょ？）。 と書いたところ、id:Hashさんから以下の質問をいただきました。 エントリに関連して一つ伺いたいのですが、next49さん流の 「論文ノート」 の書き方を解説して頂けないでしょうか？ ざっとnext49さんのブログを検索してみましたが、 このテーマについて書かれた部分は見あたりませんでした。 ええっと、正直に白状します
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
sdi - Page: 404
「モデル」 という言いかたをすれば、とたんに、実際の仕事とは無縁のように思い違いする人たちが多い。そして、「情報 （たとえば、事業の管理過程のなかで、使われている文章情報など）」 を材料にして、事業過程を記述する、と言えば、「それは間違った考えかた」 である、といふうに即断する人たちが多い。そういう思い違いが、どれほど、浅慮であるか、という点を示すために、たとえば、「算術」 の言語を考えてみればよい。 「算術」 の定理は、「数」 に関する性質と、「数」 のあいだに成立する関係を述べている。そして、われわれは、ふだんの生活のなかで、算術を使っている。しかし、われわれは、「数」 というのが、どのような 「対象（objekt）」 なのか、というような検討をしないで、「数」 に関する文法を使っている。「数」 に関する文法を使わないで、ふだんの生活を送っている人は、まず、いない──典型的には、生活の
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「利他的行動は戦闘で進化」：コンピューターモデルで分析｜WIRED.jp
http://svslab.jp/0x0a/20091129.html
「利他的行動は戦闘で進化」：コンピューターモデルで分析
勝手に入るゴミ箱作った Smart Trashbox
http://svslab.jp/0x0a/20050730.html
日経BP