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  • 運用業務とスクラムは本当に組み合わせにくいのか?プロダクトオーナーから見た2つのプロダクトを担当するチームでの試行錯誤の軌跡とこれから / Is there chemistry between Operation work and Scrum?@RSGT2023

    RSGT2023での登壇資料です。 一つ前のWomen Developers Summit2022でお話した内容もまるっと含んだ改良版です。 https://confengine.com/conferences/regional-scrum-gathering-tokyo-2023/proposal/17445/2-is-there-chemistry-between-operation-work-and-scrum-path-of-trial-and-error-in-our-team-

      運用業務とスクラムは本当に組み合わせにくいのか?プロダクトオーナーから見た2つのプロダクトを担当するチームでの試行錯誤の軌跡とこれから / Is there chemistry between Operation work and Scrum?@RSGT2023
    • 土曜スタートの一週間カレンダーで生活してみることにしたよ! - Life + Chemistry

      ●土曜から始まる一週間 1月18日(土)から私自身の「一週間」を土曜スタート金曜ゴールにしてみました. 「1日=24時間=1440分=86400秒」ごとに時間を区切ったものが連続している,という構造が私の生まれるまえから続いていて私の人生が終わったあとも続いていく,っていう長い長いテープを7日ごとにカットして行く,っていう作業を考えるとき,どこにハサミを入れるかは自由に決めることができます. 世の中全般には土曜と日曜の間でカットするパターンとか, 日曜と月曜の間でカットして土曜+日曜を「週末2日間」としてセットにするパターンとかが普及していますが, 私は金曜で終わり土曜から次の週が始まるっていうカレンダーにしてみることにしました. ●人生に占める「繰り返し感」が下がった 私はEvernoteの1ページに1週間のログを残しています. その日にやったことを箇条書きにして,再び同じようなことを繰

        土曜スタートの一週間カレンダーで生活してみることにしたよ! - Life + Chemistry
      • 高知高専5年生の論文が『Chemistry – A European Journal』誌のHot Paper及び表紙に選出

        高知高専5年生の論文が『Chemistry – A European Journal』誌のHot Paper及び表紙に選出〜アルデヒド分子が秘める新たな可能性;光学活性化合物の新しい合成法を開発〜 高知工業高等専門学校(高知県南国市 校長:井瀬潔 以下「高知高専」)ソーシャルデザイン工学科新素材・生命コース5年の野並玲奈(のなみ れいな)さんと白井智彦講師らの研究グループは、イリジウム触媒を用いて医・農薬の開発に有用な光学活性キラル分子の新しい合成方法を確立しました。本研究成果は、2022年1月28日(金)公開のChemistry – A European Journal誌(欧州化学会誌)に掲載され、同誌のHot Paper(同誌の編集者が特にその重要性を認めた論文)及びFront Cover(表紙)に選出されました。 研究成果の要点 アルデヒドと呼ばれる一般的な分子を新しい手法で医・農薬

          高知高専5年生の論文が『Chemistry – A European Journal』誌のHot Paper及び表紙に選出
        • FermiNet: Quantum Physics and Chemistry from First Principles

          Research FermiNet: Quantum Physics and Chemistry from First Principles Published 19 October 2020 Authors David Pfau, James Spencer, Alexander Matthews, Matthew Foulkes * (* External authors) In an article recently published in Physical Review Research, we show how deep learning can help solve the fundamental equations of quantum mechanics for real-world systems. Not only is this an important funda

            FermiNet: Quantum Physics and Chemistry from First Principles
          • ビーカーの中の液体を三重点の圧力と温度にしたらどうなるか? – Shinshu Univ., Physical Chemistry Lab., Adsorption Group

            三重点は固相、液相、気相の3相が共存する点で、相図上の1点、 物質固有の温度、圧力で生じます。 (水の3重点は温度の基準として使われている。) 三重点に物質を置くと、わずかな温度の変化で沸騰や凝固が生じます。 実際には 温度が下がって一部が凝固 → 生じた凝固熱によって残りの部分が沸騰 とか、 一部が沸騰 → 奪われた気化熱によって残りの部分が凝固 など、(物質中に温度のゆらぎが生じるため)複雑な現象が起こります。 下記に、シクロヘキサンの実験の動画をリンクしておきます。 (C6H12, T = 6.32 °C, P = 0.052 atm) 三重点は温度と圧力の両方を厳密に合わせる必要があるので、実現するのは難しそうですが、実は割と簡単です。 密封容器の中に水やシクロヘキサンなどの液体を入れ、 液体窒素等を使って完全に凍らせたのちに、 真空ポンプで真空にします。 あとは放っておけば物質は

            • CHEMISTRYって川端の方が堂珍感あるよね

              20年くらい前の会話

                CHEMISTRYって川端の方が堂珍感あるよね
              • AWS 導入事例:株式会社 Preferred Computational Chemistry | AWS

                汎用原子レベルシミュレータ『Matlantis』のプラットフォームに Amazon EKS と Amazon EC2 GPU インスタンスを採用することで サービス化の検討開始からわずか 6 か月で製品化 交通システム、製造業などの分野を中心にディープラーニングの研究・開発を行う株式会社 Preferred Networks(以下 PFN)と、石油元売り大手の ENEOS 株式会社の共同出資で設立された株式会社 Preferred Computational Chemistry(以下PFCC)。同社は 2021 年 7 月、原子レベルで材料の挙動を再現することで大規模な材料探索を行う汎用原子レベルシミュレータ『Matlantis ™(マトランティス)』をリリースしました。サービスのプラットフォームには、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EK

                  AWS 導入事例:株式会社 Preferred Computational Chemistry | AWS
                • 色のシミュレータ:みんなが見えるものにするために - Life + Chemistry

                  「色のシミュレータ」によるシミュレーション.自宅で育てているカタバミの花.2020年.左端のカラーが,もっとも多くの人々が見ている世界(以下の写真配置も同じ).でも,この世界のすべての人々が同じ色を見ているわけではない.講義スライドをつくるときは必ず「他の人の色の見え方」をチェックしています.これをやらないと情報が伝わらなくなる可能性があります.スライド,動画,ポスター,その他の「色」を使うものを他人に「見せる」ときは,色覚をシミュレーションするソフトウェアで確認して下さるようお願いいたします.私は「色のシミュレータ」を使っています.無料ソフトウェアです. asada.website 十代の頃,地元の模型店に集まって放課後の時間を潰していた仲間にMくんがいました.Mくんはアニメの有名場面を模写したりプラモデルに塗装したりするのが上手でした.その彼が「赤緑色盲なんだよ」と言ってきたことがあり

                    色のシミュレータ:みんなが見えるものにするために - Life + Chemistry
                  • Chainer Chemistryの大規模グラフのタスクへの拡張 - Preferred Networks Research & Development

                    本記事は、2019年インターンシップで勤務した 阿部健信 さんによる寄稿です。 こんにちは。2019年夏季インターンに参加した東京大学の阿部健信です。「Chainer Chemistryの大規模グラフのタスクへの拡張」というテーマで取り組んだ内容を説明させていただきます。インターン内容のスライドはこちらにアップロードされています。 TLDR; Chainer Chemistryで大規模グラフのデータを扱えるようにしました。 convolution演算を\( O(V^2) \)から\( O(E) \)にしました。 メモリ使用量も抑えて、PyTorch Geometricでは動かないRedditデータセット(23万頂点, 1100万辺)を16GBのsingle GPU上で学習できるようにしました。 はじめに 入力としてグラフを受け取ることのできる、Graph Neural Network(GN

                      Chainer Chemistryの大規模グラフのタスクへの拡張 - Preferred Networks Research & Development
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