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論文ナビ-論文紹介・解説記事 投稿プラットフォーム
正露丸が寄生虫アニサキスを殺す：世界初の特効薬なるか？ オリジナル論文のタイトル：木クレオソートを含む市販薬（正露丸）がアニサキス幼虫を殺す アニサキス幼虫は、... 23,910ビュー | 投稿者: 松岡達臣 | カテゴリ: 著者解説 論文リバイス時のResponse Letterを書くときに重要なポイントまとめ 計算生物学のジャーナルPloS Computational Biologyには10 Simple Rules... 17,872ビュー | 投稿者: Jo Nakashima | カテゴリ: ナレッジ 空中で指を動かすと文字を思い出せる謎：空書行動の実験心理学的検討 【一言で言うと】 空書しているときには，動かしている指を見ていないと意味がないよ。 【... 12,225ビュー | 投稿者: itaguchi y | カテゴリ: 著者解説 統合失調症傾向は，自己運動ではなく他者
はじめての論文執筆 - お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料
はじめての論文執筆 お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料 2018 年3 月 22 日公開開始 2020 年12 月11 日現在の資料 本文書は、論文執筆に関する研究室ローカルルールについてまとめた文書です。論文全体の構成から、 形式的な注意点、原稿を再利用するときのチェックポイントなどについてまとめました。 本文書の主な対象者は、情報系研究室に配属して1 年以内の学生、および後輩の原稿を添削する先輩学 生（主に大学院生）です。 なお本文書では以下の内容は扱いません。 ・ 研究内容の課題発見や問題解決そのものについての議論 ・ 英語特有のチェックポイント（別のゼミ資料） ・ 学位論文特有の注意点（http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/message/msthesis.html 参照） 1. 研究論文の概略的な構成 伊藤研の研究分野にて学会等
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
SQiP研究会2014 ミニ講座「論文の書き方入門」 2014年11月7日
日時: 2014年11月7日 18:15-19:15 題目: ミニ講座「論文の書き方入門」 講師: 鷲崎 弘宜 概要: 活動成果としての「報告」から一歩進めて、研究成果として「論文」を書く方法を解説します。具体的には、典型的な論文構成、研究課題および貢献の明示、動機づけの重要さ、評価のあり方、妥当性への脅威や制限の考慮、一般読者や査読者を意識した読解性向上のコツなどを、 例を交えて具体的に解説する予定です。活動成果を「論文」として執筆し残すことは、各研究員やチームにおける論理的思考力の研鑽、問題解決の把握と掘りさげ、根拠のある形での成果適用や展開、年度を越えた積み重ね、さらには、外部投稿を通じた広く一般への貢献に繋がります。
べからず集-情報処理学会
論文誌ジャーナル/JIP編集委員会では、論文誌の採択論文数（採択率）が減少傾向にあるのを真摯に受け止め、昨年度は全国大会にて『会員の研究活動活性化に向けた論文の書き方・査読の仕方』と題した講演やパネル討論会を企画したり、新旧合同の論文誌ジャーナル/JIP編集委員会の合宿を通して、投稿数増に向けての推薦論文制度の改善/論文の書き方の指導、採録率アップに向けての査読内容の精査と手引きの充実等の活動を行ってきました。来年度も引き続きこれらの取り組みを実施していく必要があると考えております。特に、特集号の企画などを通して論文数の増大を図るとともに、投稿論文の改善につながる有益な査読結果の返送など、論文投稿をする会員にとって魅力のある論文誌を目指した取り組みを実施していくことを目指しています。 昨年度、『石を拾うことはあっても玉を捨てることなかれ』という査読ポリシーを明確にいたしました。また並行して
クラウドソーシングを用いた教師付き学習の凸最適化による定式化
It has attracted considerable attention to use crowdsourcing services to collect a large amount of labeled data for machine learning, since crowdsourcing services allow one to ask the general public to label data at very low cost through the Internet. The use of crowdsourcing has introduced a new challenge in machine learning, that is, coping with low quality of crowd-generated data. There have be
働かないアリは長生き 琉大・辻教授ら研究チーム発見 - 琉球新報デジタル
琉球大学農学部の辻和希（本名・辻瑞樹）教授と日本学術振興会の土畑重人特別研究員の研究チームはこのほど、働きアリよりも、働きアリの労働にただ乗りする、働かないアリの生存率の方が高いことを突き止めた。 個々が社会の目標より自分の目標を優先してしまうことで社会をつくることができなくなるという、人間社会でもみられる「公共財ジレンマ」の実例を、人間と微生物以外で初めて発見した。研究成果は「米国科学アカデミー紀要（ＰＮＡＳ）」（オンライン版）に掲載される。 辻教授は「この研究成果は人間がなぜ助け合うのかを理解するのにも役立つ」と強調した。 「公共財ジレンマ」とは、協力して社会をつくれば最終的な利益が大きいにもかかわらず、他者よりも大きな利益を得るために、他者の働きにただ乗りするという事態が起こり、社会をつくることができないことを指す。 研究チームがアミメアリを使い実験したところ、労働せずに産卵ばかり行
松尾ぐみの論文の書き方：英語論文 | 松尾 豊
あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。３人中１人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 （※に戻る） 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている２つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則： 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第２
BigQuery についてのホワイトペーパーを公開しました
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(Kim+ ICML12) Dirichlet Process with Mixed Random Measures ＠ICML読み会 - 木曜不足
7/28 に行われた nokuno さん主催の ICML 2012 の論文読み会にのこのこ参加。お疲れ様でした＆ありがとうございました＞各位 「えーまたトピックモデルなの？（ぶーぶー）」とブーイングを浴びつつ、[Kim+ ICML12] Dirichlet Process with Mixed Random Measures を紹介してみた。発表資料はこちら。 [Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametric Topic Model for Labeled Data from Shuyo Nakatani www.slideshare.net 論文では Stick Breaking Process と Polya Urn の２つでモデルを表現していたが、そのあとどうせ Gibbs s
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
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19pEA-1 「揺らぎ」の検出・理解・制御への挑戦 : 量子力学・統計力学・メゾ系の話題 はじめに(19pEA 領域4,領域1,領域11合同シンポジウム:「揺らぎ」の検出・理解・制御への挑戦 : 量子力学・統計力学・メゾ系の話題,領域1(原子・分子,量子エレクトロニクス,放射線物理)) | CiNii Research
Bayesian Optimal Active Search and Surveying
Semantic Queries by Example
A Graphical Model Formulation of Collaborative Filtering Neighbourhood Methods with Fast Maximum Entropy Training
Stability of matrix factorization for collaborative filtering
Online Structured Prediction via Coactive Learning
Collaborative Topic Regression with Social Matrix Factorization for Recommendation Systems