ポスター発表のための１０の簡単なルール | 5号館を出て
今日は日本の中央部は雨が降っていたりしたようですが、出発地の九州と到着地の北海道は良い天気でした。 ２時過ぎに札幌着いたのですが、いままで北海道大学の正門の写真を撮ったことがなかったことに気がついたので、意味もなく撮してみました。 福岡も酷暑という感じではありませんでしたが、さすがに札幌の初夏はさわやかです。 研究室に着いて新着論文をチェックしていたら、PLoS COMPUTATIONAL BIOLOGY に、「良いポスター発表をするための１０の簡単なルール」という論説が載っていました。すでに、ポスター発表を終わった人には「何をいまさら」と思われてしまうかもしれませんが、学会を思い出しながら読んでみました。 今回の学会でも素晴らしいポスターもたくさんありましたが、明らかに読んで欲しくないオーラを出しているポスター、パワーポイントやワードのページを並べただけのポスターなどもたくさんあり、やは
英語出来なくてもポスターで勝負！～効果的なポスター構成を考えてみる (1)～: スッピンねえちゃん研究日誌
学会にもよりますが、私の分野では、何人かのグループで申し込まないと口頭発表できないような学会が多いです。 国際学会なんかだと、日本人だけでグループを組むと、発表のチャンスを与えられても、視聴者は日本人だけ・・・・で、 「まあ、日本人しかいませんから、日本語でいいですか?｣ なんて言って、日本語オンリーで発表する先生方も見たことあります。こういう人に限って、堂々と「国際学会で多数発表｣とか経歴に書いちゃったりするのかもしれません。 それでも恵まれている方で、日本人研究者仲間で、英語で発表しようぜ！という人を探すのは困難なとき、外国にいる同じ分野か、分野がかぶっている人を探さなければなりません。見つかったとしても、仲間に入れてくれるかどうかもわかりません。 それに比べてポスター発表なら一人でも応募できます。しかも大勢の前で話さなくても済むし、個人個人にカジュアルに自分の研究を話すのなら、英語が
英語出来なくてもポスターで勝負！～効果的なポスター構成を考えてみる (2)～: スッピンねえちゃん研究日誌
前回、英語出来なくてもポスターで勝負！～効果的なポスター構成を考えてみる (1)～では、ポスター作成時のアドバイスなどについて述べてみました。 今回は、実際のポスターデザインを見て、(毒説)コメントしてみましょうか。すべての作成者に掲載許可を取れていないので、発表者、所属や、トピックはぼかしてあります。日本人があまりいなかった学会なので日本人の方のポスターは入れていないのですが、もし日本語が堪能で、このポスターは私のだ! 勝手に掲載するのはけしからん! 公衆の面前で私のポスター批判するなんて!という方がいらっしゃったら左下のメールフォームで連絡ください。今回は、ポスターの構成、デザインという観点について考えるので、研究内容に関してはコメントしません。（たぶん） それでは、私が良いと思ったポスターの例から紹介したいと思います。ほとんどファッションチェックのノリです（笑） 優等生で賞 これ、い
7月3日（水）よりメディアラボ第12期展示「「現実拡張工房」The Studio -Extend Your Real World-」を公開します。 | 日本科学未来館 (Miraikan)
トップ ＞ 未来館からのお知らせ ＞ 7月3日（水）よりメディアラボ第12期展示「「現実拡張工房」The Studio -Extend Your Real World-」を公開します。 7月3日（水）よりメディアラボ第12期展示「「現実拡張工房」The Studio -Extend Your Real World-」を公開します。 MorPhys（モーフィス） 常設展示「メディアラボ」は、先端情報技術による表現の可能性を、定期的な展示更新を行いながら紹介していくスペースです。 第12期となる今回は、コンピュータなどの情報機器、コンテンツ、人間のコミュニケーションの融合の可能性を研究するJST CREST「共生社会に向けた人間調和型情報技術の構築」領域の研究を紹介します。 会場は、物理現象で支配されている音や色といった「現実」を、情報技術で「拡張」する「工房（スタジオ）」です。 例えば、床に
多変量解析
データの中には、多くのトレンド（傾向）が必ず隠れています。このトレンドをつかむことができるのならば優位に意思決定を進めることができます。 このページでは、データの中からトレンドを見つける多変量解析の手法を紹介します。 ことわざで「木を見て森を見ず（You can't see the forest wood for the trees. ）」といわれるように、データマイニングの分野ではマクロ（巨視的）な視点で全体を捉える能力が求められます。 とはいえ、データの要素数が多くなると全体像を捕らえることが困難になるのです。 コンピュータは局所的な数値の集合として全体を把握していますので、意味ある情報として全体を見ることが不得意です。逆に人間には、もともと空間的に全体像を捉える能力が超越しています。 例をあげて解説します。 左図は写真です。写真も「画素」と呼ばれる一つ一つの情報の集まりで全
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
TechCrunch