LK-99は本当に常温常圧超伝導を達成しているのか - 理系のための備忘録
先月末、「常温常圧で超伝導を示す物質が作成できた」というニュースが飛び込んできた。合成の成功を主張しているのは韓国の高麗大学の研究チームである。超伝導転移温度は歴代最高温度を大幅に塗り替える127℃と報告されており、これが常圧（大気圧）下で超伝導性を発現するとのことである。現在様々な追試が世界中で進められており、ネット世界をリアルタイムで大いに騒がせている。 本稿では、現時点におけるこの周辺の状況について情報を整理したい。 プロローグ：Lu-HN系の超伝導性？ 時はやや遡り、今年の3月。アメリカ合衆国ロチェスター大学の教授であるランガ･P･ディアス（Ranga P. Dias）の研究グループは、294 K（≈ 20.85℃）、1万気圧（≈ 1 GPa; 1ギガパスカル）の条件で含窒素ルテチウムハライド結晶（Lu-HN系）が超伝導性を示すと主張する成果をNature誌において報告した[1]。
優れた研究論文の書き方―7つの提案
オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less
GoogleがHDD業界に抱く不満
2016年に入ってから、大規模なデータセンターを運営する大手IT企業が立て続けにストレージ関係の「論文」や「提言」などを発表しています。中でも、ストレージ業界で注目を集めたのは以下の3つです。 1.「Disks for Data Centers（データセンター向けディスク）」 ・米Google社が発表した次世代のHDDに関する提言 ・2016年2月発表 2.「Flash Reliability in Production: The Expected and the Unexpected（現場環境でのフラッシュメモリの信頼性： 予想通りだったものと予想外であったもの）」 ・トロント大学とGoogle社が発表したSSDの信頼性に関する共同論文 ・2016年2月発表 3.「Environmental Conditions and Disk Reliability in Free-Cooled D
ニコニコの動画を識別するためのマルチモーダル特徴(ニコニコ動画の統計的機械学習1) - 人工言語処理入門
"ニコニコ動画の統計的機械学習"シリーズとして、ニコニコ動画のデータを使った解析を幾つか書いてみます。 結構前にやった、以下の発表の内容をブログ化するってのも含めて。 ニコニコ動画のコメント解析 from Keisuke Ogaki ニコニコ動画のコメント解析 このスライドのトピックは ごちうさ難民はどこにいったか コメントによる動画要約 動画を表現するマルチモーダル特徴量の精度検証 なんですが、まずこの記事では3番目の、特徴量の精度検証に触れます。 概要 ニコニコ動画の体験は、音声、画像、そしてなんといってもコメント、と マルチモーダルな体験ですが、それらの情報を使ってニコニコ動画を解析するにあたって、どういう入力特徴を使うことができるか、そしてどの特徴が有用か、を検証しました。 結果は、"コメント >>> 超えられない壁 >>> 画像 > 音声"でした。 また、特徴量を結合することで、
Web広告配信における多腕バンディット問題、Mortal Multi-Armed Bandits Problemとアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
こんにちは@hagino3000です。Zucks Ad Networkという広告配信サービスの開発をしています。最近はアドネットワークの広告配信最適化に利用できるアルゴリズムの調査もしています。 本稿では調査で読んだ論文の一つ、オンライン広告配信を想定した多腕バンディット問題である、Mortal Multi-Armed Banditsを紹介します。多腕バンディット問題になじみがある読者を想定しています。 papers.nips.cc オンライン広告と多腕バンディット問題 ここでは簡単のために、クリック課金型のディスプレイ広告を前提に説明します。オンライン広告配信システムにおける問題として「最初はどの広告がどれだけクリックされるかわからないが、なるべくクリックされる広告を多く配信したい。」という物があります。これは多腕バンディット問題として知られており、探索はCTRが推定できるまで配信する事
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
『リスティングに潜むナッシュ均衡。』
こんばんは、今回は安井(@housecat442)が担当させていただきます。 最近リスティングの入札がナッシュ均衡なんじゃないかな？って思っていることがあるので、それについて書いていこうかなと思います。 さて、突然ですが「ナッシュ均衡」をご存知でしょうか？ ゲーム理論という分野において非常に有名な「ある状態」を示すものなのですが、今回それがリスティングにおいても起きているだろうなという事を書いていきます。 さて、ナッシュ均衡の定義をwikipediaから持ってくると、 「ナッシュ均衡は、他のプレーヤーの戦略を所与とした場合、どのプレーヤーも自分の戦略を変更することによってより高い利得を得ることができない戦略の組み合わせである。ナッシュ均衡の下では、どのプレーヤーも戦略を変更する誘因を持たない。」 となっています。 おそらくゲーム理論とかをかじったことなければさっぱりだと思いますので、ちょっ
ヒットゲームの訴求構造分析
【※】この資料は2014年3月15日に情報処理学会EC31で発表した資料の修正加筆です。【目的】エンターテイメント分析の手かがりとしてヒット作の要因を分析。ヒットするゲームを生むための構造を抽出することを試みる。【分析方法】主成分分析。多変量解析的処理で、与えられた質的データについて、そのデータの類似性について分析する。項目（カテゴリー）と分析対象（サンプル）の両方を同時に数量化し、項目と分析対象の相互の関連をより明らかにする。Read less
結論の書き方をちゃんと指導教員は教えてくれましたでしょうか？ | 上田ブログ
続編みたいなもの。（2014/4/3） どうも。世間は三連休らしいですね。 国内というよりも国際学会の予稿の査読での方が正直酷いのですが、「結論 (conclusion)」がなんなのかよく分かってない研究者が結構な割合でいるように見受けられます。 予稿の場合、どうしても雑になるのは分かりますが、たまに根本的に間違ってるのがあります。 そういえば私も、序文の文をコピペして全部過去形にして先生に叱られて教育的指導を受けたから分かってるわけで、ちゃんと習わないと本人が優れていようがいまいが変な結論を書いてしまうということが考えられます。 ということで、ちょろっと解説しておきます。 議論のある文書には結論を書く 世の中には結論のある文書とない文書がありますが、その違いは議論の有無です。議論のある文書に議論の結果として結論があるわけです。 ですので、結論には本編の議論が反映されている必要があります。
研究用にニコニコ大百科の記事とコメント約24GBを公開‐ニコニコインフォ
いつもniconicoをご利用いただきありがとうございます。 このたび、国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)ご協力の元、ニコニコ大百科の記事データを「ニコニコデータセット」に公開しました。 提供するデータ内容は記事ヘッダデータ、記事本文データ(履歴含む)、掲示板データとなっています。形式はCSVで約24GBあります。非公開の記事や、ユーザーを特定できるIDは含まれていません。 本データは研究目的であればどなたでもご利用いただけます。 希望される方は国立情報学研究所サイトより利用申請をして下さい。 ニコニコ大百科は未来検索ブラジルが運営する『あらゆる言葉について定義や意味、元ネタを解説する辞書・辞典』です。wikipediaと異なり、客観的で真面目な記事だけでなく、主観的で面白い記事も歓迎しています。HTMLやCSSも用いることができるため、見た目に意味を持たせた記事もあるこ
『Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介』
Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介 | インターネット広告代理店で働くデータサイエンティストのブログ はじめまして！ 内定者アルバイトの小笠原(@YAMITZKY)と申します。 初めてなので、簡単に自己紹介を。今は大学の４年生で、機械学習の手法を使って「Webサイトに自動でタグ付けを行う」というのを実現するような研究をしていました。 最近は「MLaPP」という機械学習の本を読んでいるので、輪読の機会があったら呼んでいただけると嬉しいです！ ---------------- 本日の話題は、CriteoのCTR予測、CVR予測についてです。 Criteoは世界中でリターゲティング広告を提供している企業で、日本でもレコメンドバナー市場を牽引しています。 第三者配信計測などでCriteo広告の分析をしてみると、ユーザーの購買行動の最後の一撃を与える役割（刈取
広告と機械学習 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 普段はGunosyという会社で社長業をしながら社長をしています。 ざっくりいうと 結論だけ知りたい人はここだけ 広告における機械学習の応用の多くはCTR予測や運用の最適化のため(クエリー予測とか)の予測問題 今後は「CVRの予測」や「アクティブなユーザーの予測」がホットな話題になる(加えてその運用をどう最適化するかといった話題も) 現在は検索エンジンの応用例が多い。今後はディスプレイ広告やタイムライン広告への応用が増えていく 個人のユーザー属性を集めることが今まで以上にメディアのビジネス的に重要になる 広告や推薦エンジンに限らずドメイン知識は非常に重要。ドメイン知識と機械学習の知識を持ったエンジニアが意思決定に携わる会社は今後大きくのびる(と思う) 広告について 最近はもっぱら広告の開発をしており、広告分野で
Zansa0802
TwitterをはじめとするマイクロブログはNPO広報にも使われはじめています。その利用状況、利点とリスクなどをご紹介します。 このスライドは、ひょうごんテック主催の第5回テックカフェにおいて発表されました。
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日本マーケティング学会：MJ 2015 AUTUMN 138 マーケティングにおける言葉のマネジメントの重要性
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ついに科学は「じゃんけんで連勝できる方法」を解明した
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