あなたの頭の中の光景はどんな？ ひとつ前の記事で「あなたの脳内はどんなものなのか反応をくれ」と書いた。 頭の中のアレクサンドリア大図書館の話（認知特性について） https://decinormal.com/2015/09/30/alexandria_library/ そうしたらたくさん反応をいただいたので、今の時点で拾えるものだけ紹介していきたい。 テキストタイプ 私と似たタイプの方のケースだ。 頭の中のアレクサンドリア大図書館の話（認知特性について） http://t.co/D6U4KEX3Mm　あたしもテキスト派　フォントも決まっててひらめくように現れる　ピカッって — エッグマンCP??? (@mana_ita) October 1, 2015 ここから、「頭の中に浮かぶテキストのフォントは何か」という話になり、いくつかやりとりがあったあとで、「テキストにしろ色や音にしろ、小さい頃

頭の中にアレクサンドリアの大図書館がある 私の頭の中にはアレクサンドリアの大図書館のような、広大な、古今東西の情報が全て詰まったような空間がある。 アレクサンドリア図書館のWikipediaでの説明は以下のとおりだ。 アレクサンドリア図書館（アレクサンドリアとしょかん、古希: Βιβλιοθήκη τῆς Ἀλεξανδρείας – Bibliothḗkē tês Alexandreíās）は、紀元前300年頃、プトレマイオス朝のファラオ、プトレマイオス1世によってエジプトのアレクサンドリアに建てられた図書館。 世界中の文献を収集することを目的として建設され、古代最大にして最高の図書館とも、最古の学術の殿堂とも言われている。図書館には多くの思想家や作家の著作、学術書を所蔵した。綴じ本が一般的でなかった当時、所蔵文献はパピルスの巻物であり、蔵書は巻子本にしておよそ70万巻にものぼったとされ

一般的な衛生用マスク だてマスク（伊達マスク）とは、本来の衛生上の理由とは異なる目的で常にマスクを着用すること、あるいはそのようにしてマスクを着用する人のことを指す。「（マスクを）完全に外すのは飯、風呂、寝る時だけ」と証言する者もいる[1]。 概要[編集] 一般的にマスクは、口や鼻を覆うことで、菌や花粉・粉塵が体内に侵入することを防ぐことなどの、衛生上の目的で使用されるが、そうした本来の用途から外れた目的で、マスクを使用する者がいる。 2009年の新型インフルエンザとだてマスク[編集] 日本においては、2009年に流行した新型インフルエンザを機に、一時的にマスク着用者が増えた。翌年までに新型インフルエンザは収束し、マスク着用者は少数派になったものの、首都圏など都市部の若者を中心に日常的にマスクを着用する人が見られるようになった[2]。 博報堂若者研究所の原田曜平が『近頃の若者はなぜダメなの

ジャンルとしては興味あるんだけど、見るといまいち期待した面白さを得られないんだよな。 今放送しているのだと仮面ライダーリバイスは悪魔とのバディ設定だから期待したんだけど、悪魔的なヒリついた感じがほぼなくてなあなあで仲良しやってる感じがしんどい。 今日は映画のヴェノム見たけど、地球外生命体なのにはじめから地球文化への理解すごいし、物分りが良すぎるので予定調和的だった。 主人公がバディを制御できるかどうかのハラハラ感とか、異形ならではの「理解できなさ」みたいなのが描かれていると好みなのかなと思う。（そういう意味では、少年向け作品でよくあるタイプの少年と人外のバディは求めているものとはちょっと違うことが多い） 寄生獣はダントツで面白かった。 仮面ライダーオーズも、駆け引きやパワーバランス、関係性の変化とかがあってよかった。 ARMSも面白かったけど、期待している異形バディ的なものとはちょっと違う

CHUGAI DIGITAL VISION 2030の3つの基本戦略の1つである「デジタルを活用した革新的な新薬創出」について、各取り組みを紹介します。 中外製薬は、リアルワールドデータ（RWD）利活用により新薬の臨床開発プロセスの効率化・高度化、医薬品の価値証明、疾患理解などを進め、患者さん一人ひとりに最適な治療の提供を実現します。 「リアルワールドデータ（RWD）」とは、日常の実臨床の中で得られる医療データの総称です。RWDにはレセプトデータ、DPC（Diagnosis Procedure Combination）データ、電子カルテのデータ、健診データ、患者レジストリデータ、ウェラブルデバイスから得られるデータなどがあります。近年、医療ITの進展により大量のRWDを取得・解析できるようになっています。 RWDは予め目的を決めて前向きにデータを取得する臨床試験とは異なり、日常の実臨床から

t-SNEは、高次元のデータを可視化する手法としては、非常に便利ですが、時々不可解な挙動をしたり、誤解を招くような可視化をすることがあります。 シンプルなデータを可視化して動作の仕組みを理解することで、t-SNEのより効果的な使い方を学ぶことができます。 t-SNEは、高次元のデータを調査するための手法として、2008年にvan der MaatenとHintonによって発表 [1] された人気の手法です。 この技術は、数百または数千次元のデータですら無理やり2次元の「マップ」に落とし込むという、ほとんど魔法のような能力を備えているために、機械学習の分野で幅広く普及しています。 このような印象を持っている方が多いのですが、こういった捉え方をしていると誤解を招くこともあります。 この記事の目的は、よくある共通の誤解を解くためでもあります。 t-SNEで可視化できることと、できないことを説明す

ここのところ発生生物学界隈では1細胞解析が大ブームです。「マウスの初期胚完全に理解した」みたいなサイトも整備されてきて、その勢いとどまるところを知らず。「細胞ばらしてクラス分けしただけで何が嬉しいの？」とか言ってる口の悪い人もいるようですが、「ス、スゲエ、、、」というのがやはり多くの人にとっての第一印象ではないかと思います。で、この一細胞解析で必ずと言って出てくるのがtSNE解析。膨大な遺伝子発現のデータから、この細胞は似ている、この細胞は似ていない、と、二次元プロット上に可視化することができる解析法になります。専門的には「次元下げ」というみたいですが、これ、eCLIPのデータで使ってみたらいろんな転写産物を細胞タイプみたいに分類できるかも？ということで、こちらの記事を参考に、ちょっと遊んでみました。 eCLIPはご存知の通り、多数のRNA結合蛋白質がどのRNAに結合しているのかを調べたデ

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ