なぜ研究者は学術書を翻訳すべきなのか？｜Daichi G. Suzuki
概要・学術書の翻訳は学術の、ひいては文化の地盤を固めるため重要である ・学術書の翻訳は部数が出ない（＝儲からない）うえに、 最先端かつ幅広い知識が必要で、専業の翻訳家から敬遠されがち ・だから、研究者の参入が求められる ・しかし、業績としてあまり評価されないので研究者にも敬遠されがち ・しかも、常勤の大学教員は業務、ポスドクは業績稼ぎなどで多忙 ・業績として学術書の翻訳出版がもっと評価されれば、研究者も参入しやすい ・それはそれとして、訳者にも（学術的・社会的な）利点はある 【メッセージ】 ・研究者がもっと学術書の翻訳に参入すれば、社会全体の利益になる。 ・研究者が参入しやすくするために、翻訳を業績としてもっと評価すべき。 ぶっちゃけて言ってしまえば筆者のポジショントークなのだが、同業者への応援歌（けしかけ）でもある。研究者が積極的に学術書を翻訳するようになってほしいと思うし、そうでなけれ
すべては「スーパーアプリ」になる
経済の先行き不透明だからこそ、インプットが大事です。ずっと気になっていた中国テック企業を調べてました。注目したのは、世界に名高いベンチャーキャピタルのアンドリーセン・ホロウィッツ（a16z）ゼネラルパートナーであるコニー・チャン氏のプレゼン動画。 中国テックに精通し、消費者向け技術のスペシャリストである彼女は、16分間のスピーチで「すべてはスーパーアプリになる」「すべてはコマースになる」「テックはフィジカルに向かう」「耳の可処分時間は新たなマインドシェアだ」という4つの最新トレンドを示しました。 特に衝撃を受けたのが1つ目の「すべてはスーパーアプリになる（Everything becomes a super app）」です。きっとビッグ3、いつもの「BAT（Baidu、Alibaba、Tencent）」の話だろうと聞いていたら、意外にもレストランの料理などを配達するフードデリバリーサービス
「ELECTRA」新たな自然言語処理モデルが示したMLMの問題点とは！？
3つの要点 ✔️その１ 高速・高精度な自然言語処理モデルELECTRAが登場 ✔️その２ 低精度なGeneratorにより入力を置換することで、文全体から効率的に学習を行う ✔️その３ RoBERTaの約1/4の学習量で同等の性能を発揮 ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS written by Kevin Clark, Minh-Thang Luong, Quoc V. Le, Christopher D. Manning (26 Sep 2019 (modified: 10 Mar 2020)) Comments: accepted by ICLR 2020 Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (sta
ピークカット戦略（集団免疫戦略）地獄への道は善意で舗装されている
「コロナの感染を止めることは難しいので、ピークをコントロールし、最終的に、ゆっくりとみんながコロナに罹ることによって、集団免疫を獲得しよう」 いわゆるピークカット＆集団免疫戦略とよばれるものだ。 先日英国のジョンソン首相がこの路線をとることを表明し話題になった。 私はこの戦略が最終的に破綻し、より多くのコストを払うことになるだろうことを２月の始めから繰り返しツイッターで書いてきた。しかしながら、いまだ多くの政治家やブロガー、識者ですらピークカット＆集団免疫路線を支持していていることに驚きを隠せない。 なぜピークカット戦略が破綻するのか。なぜ最終的なコストが高く付くのか？ 多少長いが、できるだけシンプルに書いたので最後まで読んで欲しい。 ピークカット戦略（集団免疫）とはなにか？ まずは、ピークカカット戦略（集団免疫）について簡単に説明する。 ピークカットとは、医療崩壊を起こさないように、感染
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
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よく心理戦で「相手は私の思考を読んでこうするから、それに対し私はこうする」みたいな読み合いがありますが、ずっと互いに読み合っていたら無限ループで切りが無いはずです。どこまで読むのが正解なのですか？