東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科先端血液検査学分野の新井文子准教授の研究チームは、国立成育医療研究センター高度感染症診断部の今留謙一統括部長との共同研究で、稀な疾患である「慢性活動性EBウイルス感染症（CAEBV）」患者さんのEBウイルスに感染したT細胞（※1）とNK細胞（※1）で、転写因子STAT3が恒常的に活性化していること、チロシンキナーゼJAKの阻害剤でその活性化を抑制するとそれらの細胞の生存とサイトカイン産生が抑制されることをつきとめました。この研究は日本医療研究開発機構の難治性疾患実用化研究事業「慢性活動性EBウイルス感染症を対象としたJAK1/2阻害剤ルキソリチニブの医師主導治験」の支援、ならびに松来未祐さん追悼イベント「39！未祐ちゃん」からのご寄付のもとでおこなわれたもので、その研究成果は、国際科学誌Oncotargetに、2018年7月24日（米国東部時間）にオン

021 こんばんは。順調にnoteを更新しているということは、「仕事はできないけど、そこそこ生きてはいる」くらいのステータスです。どうぞよろしくお願いします。 さて、このnoteのお題は掲題の件についてである。「正直みっともないからやめてほしい」という人も多かろう。でもいまのところこれしかないのである。そんなわけで、ご興味の向きはよろしくお願い申し上げます。 いったい、出版産業というのはかなり旧態依然とした──しかしこれが一挙に崩壊しない程度にはよくできた──システムで成り立っている。 このあたりは出版流通の本を一冊読めばわかるし、ググっても出てくるので割愛する。 ともあれ、出版業界は順調に右肩下がりを続けていて、この20年ほどで売上が約半分になった。 現在の業界規模は1兆7千億弱と思われるので、実に狭い村であることがわかる。また、このうちだいたい10%ほどが電子書籍の売上であり、さらにそ

（著）山たー・優曇華院 Hamiltonian Descent Method (arxiv)の「実装の」解説です。Githubの実装はこれです。 先に言っておきますが、現時点でニューラルネットワークの学習に有効に使えるものではありません（optimizerを実装して検証しましたが、ちゃんと学習が進みませんでした。実装があってるのかは微妙ですが）。しかも、自分はちゃんとこの論文の意義を理解してない感があります。 （追記）ちゃんと実装したら最適化できるようです。自分はcifar10でやってたから駄目だったのかも。 → Hamiltonian Descent Methods を chainer で実装した 数学的な詳しい解説は → Hamiltonian Descent Methods ~より広範なクラスで1次収束を達成する最適化手法~ この記事はとりあえず実装しましたという内容です。かしこみ。