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女生徒が高校襲撃を計画、自宅に散弾銃や爆弾材料 米東部
（ＣＮＮ） 米東部メリーランド州フレデリック郡の保安官事務所は２７日、１８歳の女子生徒が自分の通う高校を銃や爆弾で襲撃する計画を立てていたとして、この生徒を拘束したことを明らかにした。 計画は、生徒の保護者が学校に相談したことから発覚。警察が自宅を捜索した結果、散弾銃と実弾のほか、パイプや金属片、花火、金属テープ、信管などパイプ爆弾製造のための材料を発見した。 捜査当局は、事前に発覚していなければ、生徒が学校襲撃の計画を実行に移していた可能性もあったと見ている。チャールズ・ジェンキンズ保安官は記者団に対し「惨事を未然に防いだことは間違いない」と述べ、「これまでこんなものは見たことがなかった」と打ち明けた。 警察は生徒を２３日に学校から連行し、鑑定のため病院に入院させた。計画を手助けした人物はいなかったと見ている。警察は爆発物所持などの容疑で逮捕状を取ったが、まだ執行はしていない。銃や爆弾が
DeNAまとめ問題「迷惑料」1件千円の謎 被害者「ちょっと意味が…」
被害女性「呆れてしまった」 なぜ「迷惑料」なのか？ 泣き寝入りしてしまうのでは 運営する「まとめサイト」で無断転載などが横行し、社会問題化しているIT大手・DeNAが、被害者に金銭の支払いを提案しています。「ご迷惑料」として、画像の転載１カ所あたり1000円程度を提示。しかし被害者からは金額や、根拠を明かさない説明姿勢に反発の声もあがっています。 「納得いく解決」表明 DeNAのまとめサイトをめぐっては、弁護士でつくる第三者委員会が今月、無断転載の可能性がある画像が最大74万7643件、記事が最大約2万件あると指摘。守安功社長が記者会見で「なるべく早く（被害者が）納得いく解決をめざしたい」と表明していました。その「解決」への具体的な交渉が始まった形です。 被害者３人を取材したところ、２人が盗用１カ所あたり1000円の迷惑料支払いを提案され、もう１人はより低額の提案をされていました。 被害女
TransE [NIPS'13] を実装（と実験再現）した - でかいチーズをベーグルする
Graph embedding を調べる上で避けては通れないっぽいTransEを実装して実験再現してみた。モデルがシンプルでカッコイイし実装も簡単だった。データもパラメータも公開されてて実験を再現できたのもポイント高い。 TransE NIPS'13で提案されたGraph embeddingをする手法。Google scholarで既に100以上引用されていろんな拡張モデルが提案されてる。論文は以下。 papers.nips.cc TransEはKnowledge graph（Freebaseとか）をベクトル空間上にembeddingする。入力としてKnowledge graphを与えると、全てのsubject, predicate, objectに対してそれぞれk次元のベクトルを出力する。ポイントは出力されたベクトル空間に構造があること。例えば、 v(Kei Nishikori) + v
Graph embedding の RESCAL [ICML'11] を実装した - でかいチーズをベーグルする
最近Graph embeddingに興味があって調べてるので有名っぽいRESCAL [ICML'11] をとりあえず実装してみた。さすが結構引用されてるだけあって簡単お手頃に実装できた。やっぱシンプルさ大事。 Graph embedding 入力 グラフ G = (V,E) 出力 それぞれの頂点 に対して r次元ベクトルを１つずつ 要するにグラフ上の頂点の特徴を表す特徴ベクトルがほしいってこと。Representation learningとも言える。グラフ（上の頂点）をベクトル空間上に "埋め込む" からGraph embeddingと呼ばれている。この特徴ベクトルを使うことで普通のベクトルベースの機械学習手法をグラフにそのまま適用できるからうれしいねということになる。 RESCAL ICML'11で提案されて、WWW'12でちょっと修正＆拡張されてちょっとでかめの実データで実験されてる
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