ウイルスの感染力を高め、日本人に高頻度な細胞性免疫応答から免れるSARS-CoV-2変異の発見 | 国立研究開発法人日本医療研究開発機構
佐藤 佳（東京大学医科学研究所 附属感染症国際研究センター システムウイルス学分野 准教授） ※研究コンソーシアム「The Genotype to Phenotype Japan（G2P-Japan）」（注1）メンバー 佐藤 佳（東京大学医科学研究所 附属感染症国際研究センター システムウイルス学分野 准教授） 本園 千尋（熊本大学ヒトレトロウイルス学共同研究センター 感染予防部門感染免疫学分野 講師） 中川 草（東海大学 医学部医学科 基礎医学系分子生命科学 講師） 齊藤 暁（宮崎大学 農学部獣医学科 獣医微生物学研究室 准教授） 池田 輝政（熊本大学ヒトレトロウイルス学共同研究センター 国際先端研究部門分子ウイルス・遺伝学分野分野 准教授） 上野 貴将（熊本大学ヒトレトロウイルス学共同研究センター 感染予防部門感染免疫学分野 教授） 新型コロナウイルスのスパイクタンパク質（注2）の感染
私とOSSの25年
Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24Shin Ohno
ユーザインタフェース設計
Myersらの1992年の調査によれば、一般的なグラフィカルユーザインタフェース（Graphical User Interface; GUI）アプリケーション開発でコードの48%、実装時間の約半分がユーザインタフェース部分に割かれているといいます。それだけユーザインタフェースの設計は難しいプロセスなのです。 ユーザインタフェース設計で役に立つ基礎理論や評価手法、支援ツールは、人とコンピュータの関係をよりよくしていく学問 Human-Computer Interaction (HCI) で研究、開発されてきました。ただ、こうした知見を体系化されたかたちで学習する機会は（とくに国内では）必ずしも多くありません。 このWebページでは、自分が研究者になるにあたって知っておきたかった基礎的なことを、参考文献を挙げながら紹介します。想定している読者層は HCI を専門にする学生や、ユーザインタフェー
東大松尾研究室、無料でディープラーニングを学べる講座 松尾豊氏が最新動向や今後の展望語る回も | Ledge.ai
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【初学者向け】機械学習の主要なフレームワークをわかりやすく解説！ - Qiita
はじめに 初めまして。 株式会社キカガクの安藤です。 ㅤ AI 開発・機械学習で、プログラミングをするのであれば Python がメジャーです。2020 年におけるプログラミング言語のランキングでは必ずと言っていいほど Python が上位にきます。 Python には多くのフレームワークがあり、開発に適したものが豊富に用意されています。 今回は、ディープラーニング (Deep Learning) 用フレームワークをご紹介します。 本記事を参考にして欲しい方 本記事では、以下のような方にオススメです。 Python の主要なディープラーニング用フレームワークを簡単に確認したい方 初学者の方で学習、実装の為にどのフレームワークを使っていけばいいか分からない方 ※初学者の方に向けた分かりやすさを重視しています。 目次 ディープラーニング・フレームワーク・ライブラリ・ API とは フレームワー
「50代以上エンジニアのキャリアストーリー 〜将来のエンジニアライフを考える〜」に登壇した #over50
2/9、Findy主催のオンラインイベント「50代以上エンジニアのキャリアストーリー 〜将来のエンジニアライフを考える〜」に登壇しました。 いきさつこのイベントはもともと去年の2月、デブサミ2020のあとに開催される予定でした。しかしご存知の通りちょうど新型コロナウイルスの流行が急拡大し、多くのイベントが中止や延期になったつらくきびしい時期にあたってしまい、このイベントも開催延期せざるをえませんでした。 しかしこのテーマは意外と需要があるらしく、運営さんにも「このイベントどうなったの？」という声が複数寄せられたそうです。そこで前回の企画からちょうど1年、オンラインイベントとして復活した、というわけです。 イベントの概要50代以上のキャリアが見通せなくてなんとなく不安なエンジニアのために、ベテランエンジニア3人が寄ってたかってしゃべる、というざっくりしたイベントです。 登壇者増田亨さん(@m
忙しい研究者のためのテストコードとドキュメントの書き方 - Qiita
はじめに 「研究用のプログラムにもテストコードやドキュメント書いたほうがいいよね。」 「分かっちゃいるけど、そんな面倒なことやってられないよ。」 という研究者あるあるを解決すべく、僕が普段実践している開発スタイルを紹介します。 この開発スタイルのすごいところは： テストやドキュメントを一切書かない場合と比べて 追加の工数がほぼゼロ。 普通にコーディングしているだけで、いつのまにかテストコードとドキュメントまでできあがっている。 実装、コメント、テスト、ドキュメントが自然に同期するので、保守しやすい。 Pythonを例に紹介しますが、コメント内にテストを書けるツールと、コメントからドキュメントを生成できるツールをもつ言語ならばどれにでも応用できるはずです。 この開発スタイルに至った背景 ソフトウェア開発において、テストコードやドキュメントを整備することでプログラムの品質が向上することは広く知
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研究者のためのGit入門