ガザ危機と中東の激動 | 東京大学
── 2020年以降は、どのような動きがあったのでしょうか？ 2020年にアラブ首長国連邦（UAE）とイスラエルが国交を正常化しました。これ以後、湾岸諸国やアラブ諸国の間でイスラエルとの関係を見直し、正常化に向かう動きが進みました。これをユダヤ教、キリスト教、イスラーム教に共通する預言者アブラハムにちなんでアブラハム合意と呼びます。アメリカのバイデン政権は、サウジアラビアとイスラエルの国交正常化に向けた交渉を仲介し、サウジアラビアがイスラエルとの国交を正常化すれば、アメリカはサウジアラビアの安全を保障すると確約していました。 サウジアラビアのサルマーン国王周辺は、1967年の戦争以前の国境での二国家共存によってパレスチナ問題を解決し、アラブ諸国がイスラエルを承認して国交正常化する、という2002年アラブ平和イニシアチブの原則に変わりがないことを一貫して明言しています。しかし、ムハンマド皇太
早く失敗して成功につなげる手法、プロトタイピングの可能性を探求するイベント「プロトタイピングナイト」がスタート
早く失敗して成功につなげる手法、プロトタイピングの可能性を探求するイベント「プロトタイピングナイト」がスタート S&D Prototyping株式会社（本社：東京都武蔵野市、代表取締役：三冨 敬太）は、株式会社ホロンクリエイト（神奈川県横浜市、代表取締役：高橋 克実）とアンカーデザイン株式会社（東京都品川区、代表取締役：木浦 幹雄）とともに、プロトタイピングに特化したイベント「プロトタイピングナイト」を開始しました。初回のイベントを2022年8月4日 (木) 19:00 - 20:30にオンラインで無料にて実施します（https://prototyping-night.peatix.com）。 プロトタイピングナイトとは プロトタイピングに専門性を持つ3社が立ち上げた、失敗する技術であるプロトタイピングの可能性を探求するイベントです。プロトタイピングのコアにあるのは「つくる」ことです。ノー
Increasing number of attempts ver. 2021
試行回数の増やし方 2021年度版です
米国市場の高校サイトでは、今、何が起きているのか？
ブログサービス「マーケター通信」をご利用の皆さまへ 平素はITmedia マーケティングをご愛読いただき、誠にありがとうございます。 当サイトではこれまで、関連ブログサービスとして「マーケター通信」を長年にわたり運営してまいりましたが、全体的な利用の減少を鑑み、2020年9月30日にサービスを終了させることになりました。 このような結果になり残念ですが、何卒ご理解いただけますと幸いです。これまでご利用いただきましたことに対し、あらためてお礼申し上げます。 尚、ITmedia マーケティングは従来通り更新を続けますので、引き続きよろしくお願いいたします。 サービス終了までのスケジュール、および、これまで登録していただいたブログ記事の取り扱いにつきましては、以下の記載をご確認ください。 スケジュール 2020年9月25日（金）
意訳：2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください - Dust Theory
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
東京工業大学 奥村・船越研究室 Okumura-Takamura-Funakoshi Lab » About Research
いわゆる風評被害と呼ばれる現象が，インターネットの普及で新たな性質を帯びてきています．これまでは，噂は個人から個人へと伝わるもので，噂を聞く人の真偽判断や信頼性判断が防波堤となるため，あまりに無根拠な噂は現状と比較すると広まりにくいものでした．しかしインターネットでは，電子掲示版あるいは電子メールという形で, 誰でも安価に噂を流すことが可能であり，しかも瞬時に何百万人という人の目に触れる状態を作ることが可能です．たとえば, 「○○会社の○○というパソコンは壊れ安い」という電子掲示版への書き込みは，そのパソコンの売上げを左右しかねず，企業だけでなく，「○○大学の○○研究室は雰囲気が悪い」などという大学機関への風評や，個人への攻撃も，その威力は増すばかりです．逆に，「○○というパソコンは使い易い」など，消費者の生の意見が書かれた書き込みも多くあり，これらは例えば自分がパソコンを購入しようとして
リンク：論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ - 発声練習
追記（2022年7月31日） 大元になっている書籍の最新版はこちら Amazon.co.jp: 山内 志朗「新版 ぎりぎり合格への論文マニュアル」 最新版で以下のように述べられている。ごめんなさい。 それにまた、「すぐに使えるフレーズ集」（原版「ぎりぎり合格」 pp. 182-188）のところに「論文らしい言い換え」ということで、いろんな例を載せておいた。特にその最後のところにかいた「言い換え一覧」のところが、いろいろとパクられてネットに無断使用されている。そんなに意外ですか？コンパでよく話題にすることでしょ、というノリだったのだが、パクられまくりでいたるところに出てくる。 おわびにKindle版を購入しましたのでご容赦ください。 本文 とっても役に立つ。でも、どちらかというと小論文とかの書き方かな？ 読書猿Classic: between / beyond readers：こう言い換えろ
IBM、人間の脳を模した実験的な新チップを発表
IBMは米国時間8月17日、人間の脳の認識力、認知力、行動力を模倣する新しい世代の実験的なプロセッサを発表した。これにより、人間の脳の働きに似た機能を備えたコンピュータは、これまでよりかなり実現に近づいた。 今回の発表の3年近く前に、IBMおよび同社と提携する大学数校が米国防高等研究計画局（DARPA）から助成を受けて、人間の脳の認知力や認識力、知覚、相互作用、行動能力を再現し、大きさとエネルギー消費の面で脳の効率の良さを模倣する研究に取りかかった。 この助成は、DARPAによる「Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics（SyNAPSE）」プロジェクトの第2フェーズの一環だった。IBMによると、目標は「複数の感覚様相からの複雑な情報を瞬時に分析するだけでなく、環境との相互作用の中で動的に自らの配線もつなぎ換え
asahi.com（朝日新聞社）：生産能力１０倍 「石油」つくる藻類、日本で有望株発見 - サイエンス
藻類「オーランチオキトリウム」の沖縄株＝筑波大提供 藻類に「石油」を作らせる研究で、筑波大のチームが従来より１０倍以上も油の生産能力が高いタイプを沖縄の海で発見した。チームは工業利用に向けて特許を申請している。将来は燃料油としての利用が期待され、資源小国の日本にとって朗報となりそうだ。茨城県で開かれた国際会議で１４日に発表した。 筑波大の渡邉信教授、彼谷邦光特任教授らの研究チーム。海水や泥の中などにすむ「オーランチオキトリウム」という単細胞の藻類に注目し、東京湾やベトナムの海などで計１５０株を採った。これらの性質を調べたところ、沖縄の海で採れた株が極めて高い油の生産能力を持つことが分かった。 球形で直径は５〜１５マイクロメートル（マイクロは１００万分の１）。水中の有機物をもとに、化石燃料の重油に相当する炭化水素を作り、細胞内にため込む性質がある。同じ温度条件で培養すると、これまで有望
xtel: Ubiquitous Content Project: ユビキタスコンテンツシンポジウム 2010 開催のお知らせ
ユビキタスコンテンツシンポジウム 2010 開催のお知らせ 2010年2月16日、「ユビキタスコンテンツ製作支援システムの研究」は、神奈川県横浜市港北区日吉・藤原記念ホールにて、「ユビキタスコンテンツシンポジウム2010」を開催致します。 本プロジェクトは、JSTの戦略的創造研究推進事業CRESTによって支援を受けたプロジェクトで、平成16年度から5年間の研究プロジェクトとして「ユビキタスコンテンツ」という新しいコンテンツジャンルを提案し、基盤技術開発、デザイン理論構築、コンテンツ制作の3軸から研究を実施してまいりました。 ユビキタスコンテンツは、私たちの衣食住遊に新たな経験と感動をもたらすコンテンツです。それらはモノや環境に溶け込み、ヒトや状況によってダイミックに変化します。また、ネットワークと接続されることにより各々のコンテンツのユーザ経験が蓄積され、蓄積されたデータをもとにコンテンツ
トレーニングと知能
最近、ワーキングメモリーをトレーニングすると、流動性知能(fluid intelligence)と呼ばれる知能が向上する、と主張する論文が報告され話題になった。日本語でもwired visionの記事などが見つかった。 結果を一般化するのはまだ早いとは思うが、おそらく今回の研究は、今後の知能・知性研究に大きなインパクトを与えそうな気がする。自分は、心理学の知能研究は全然知らないのだけども、その論文の解説記事（commentary）が最近出て非常に勉強になった。 今回は、この解説記事やウェブで見つかる情報を参考にしながらエントリーを立ててみる。 （＊誤り・誤解があるかもしれないので、あればぜひ指摘してください） --- 二つの知能 知能(intelligence)は、流動性知能（fluid intelligence）と結晶性知能(crystallized intelligence)の二つに分
n-back課題トレーニングソフト「エムズメス」
n-back課題トレーニングソフト「エムズメス」 dual n-back task training software "m-mess" 流動性知能(fluid intelligence)とは、新しい問題・環境に直面した時にそれを解決する能力のことであり、元来、流動性知能は生得的なもので不変のものとされてきました。 しかし、複雑なn-back課題(dual n-back task ：視覚と聴覚の課題を混合したn-back課題)をトレーニングした被験者に表れる効果を検証した研究において、トレーニング次第で流動性知能を高められることが確認されました。[*1] このソフトウェアを使えば、その研究で使用されたn-back課題とほぼ同じ課題でトレーニングを行うことができます。[*2] トレーニングの効果の程は、ご自身で確認してください。 効果がなくても、作者は責任を負いませんので、あしから
工学ナビの中の人の研究と周辺 良い研究を行うためのいくつかのルール
・良い研究は，良い問題発見からはじまる ・「問題」「方法」「結果」のいずれかが新しければ，研究として新規性が認められる ・アイデアをよくする最も良い方法は，人に話して意見をもらうこと ・ヒントはその辺にたくさん転がっているが，「問題」に悩んでいる状態でなければ その存在に気づくことはできない ・「方法」から「問題」を考えるのは難しい 「問題」に対して「方法」は無数にある．他の方法に対して有利な「問題」を考えるのは楽なことではない． ・どんなに良いアイデアでも，論文の書き方とプレゼン次第で台無しになる （逆もまたしかり） ・研究している本人がドキドキしない研究は，他の人が見てドキドキするはずがない ・良い研究者は，素人のように考え，玄人として実行する ・できることだけ考えているうちは新しいことはできない 良い研究者は，できないことを考えて，それをできるようにする方法を考える ・良い研究をして
春から研究室に配属される理系新四年生のための心得 - ミームの死骸を待ちながら
春は出会いと別れの季節と言いますか？わかりません。今日は、新しく研究室に配属される理系大学の新四年生を対象に、この魑魅魍魎渦巻く研究世界の歩き方的なものを、曲がりなりにも二年間、理系の研究室で過ごしてきた経験を元として、二年前の自分にアドバイスするつもりで、心の赴くままに書いてみようと思います。 こんてんつ はじめに 積み上げてきた経験とのギャップ 研究は神聖なものではない 研究の三つの意義 「理系はコミュニケーションをとる機会がない」の嘘 研究室で発狂しないために さらに勉強したい人のために はじめに 僕は生命+情報系の研究に携わる大学院生（4月からM2）ですが、下のエントリを見てもらえば分かるように、僕は研究者見習いとしては落ちこぼれです。M1の途中で研究室を移籍するという暴挙を成し遂げた他、最近まで就活にかかりきりで修士研究の成果は未だほとんど出ていません。このままでは三年修士をやり
圧倒的に生産性の高い人（サイエンティスト）の研究スタイル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ
Introduction to Information Retrieval #9 の復習資料 - naoyaのはてなダイアリー
Introduction to Information Retrieval 輪読会 9章の復習資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_09.ppt 9章は、検索結果の適合性を改善するするための二つのアプローチ、Relevance Feedback (RF) とクエリ拡張についての話です。 検索結果のドキュメントに対してユーザーから追加の入力 (Relevant か Non-relevant か) を受け取るのが RF です。受け取ったフィードバックは、ベクトル空間でベクトルの重心を使ってクエリベクトルを最適化することに利用できます。最適化のアルゴリズムとして Rocchio アルゴリズムを利用します。ただし、特に Web 検索などにおいては、ユーザーは明示的なフィードバックを好みません。そこで、ユーザーからの入
Leo's Chronicle: 良い論文を書くために知っておくべき５つのこと
英語で科学技術論文を書くための書籍はいくつか出版されていますが、大抵、日本語と英語の表現やロジックの違いの説明が主で、「論文」というよりは「英語」の学習と質的に変わりません。ここでは、「論文」をいかに書くか、さらには「論文」を書くために「研究」をいかに進めるかという点に踏み込んだ内容を紹介していきます。 まず、コンピューター系の論文の書き方のHow toを示した書き物として、DB分野で有名なJennifer Widomの以下の記事が、良い指針となります: Tips for Writing Technical Papers (Jennifer Widom)この中から、introduction (導入部）で説明すべきことについて引用しました。 What is the problem? (解いている問題は何?） Why is it interesting and important? (なぜその
論文を読む上で重要かつシンプルな９つのルール - 晴耕雨読ときどき昼寝の日々
研究 | 00:06 | 最初に言っておくけど、このタイトルはホッテントリメーカーでつくったんじゃないよ！結果としてこうなったんだよー！！ ゴホッゴホッ（咳をする音）、では気分を取り直して、以下本文です。 しんぷる大先生 (id:simpleA) が読書をする上でいかに自分のアイデンティティーを大事にするかという興味深いエントリーを上げていたので、本エントリーでは研究者の論文の読み方について思うところを。 ライフサイエンス系の最前線の研究者は論文を読むことと実験をすることに忙殺されていると思うから、ほとんどの研究者は論文か実験に使う時間を出来るだけ減らしたいという願望を持っていると思うのです（エラクなるごとに実験量は減り、論文を読む量は増えるよー）。私は（エラクはないけど、っつーか、シタッパーズです！それでも）読む必要性のある論文が常に山になっているのですが、論文を読む時はこんな点に注意し
当たり前すぎて教えてもらえない研究のこと。 - IHARA Note
下記二つの記事を読んで、どうにも違和感があった。大学の研究室での研究に関して、何かとんでもない前提のすれ違いがあるのではないかと思えた。この違和感は学生時代にも後輩に対して覚えていたのだけれども、どういった前提が食い違っているのかがどうにもつかめなかった。先日、下記二つの記事を立て続けに読んで、ここではないかと仮説を思いついたので、書いておく。 なお、本日の日記の内容も基本的には工学を想定しているが、ある程度は文系にも当てはまるのではないかと思う。 詳細は述べないが修士研究がつまらない。研究の目的が矮小で研究の手法が非現実的なものに感じられる。 メモを捨てろ、本を捨てろ、そのでかい鞄を捨てろ。そんなものに頼るんは自分に自信がないからや - ミームの死骸を待ちながら 卒研は院生の下につく形で，動画のクラスタリングをテーマにすることになった．が，これは２ヶ月くらいで面白くなくなった．詳細は省く
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