慶応義塾塾長｢国立大の学費150万円に上げ、教育の質向上を｣ - 日本経済新聞「国立大の学費を年150万円に上げるべきだ」。2040年以降の高等教育の将来像について議論する中央教育審議会（中教審）の特別部会で委員を務める伊藤公平・慶応義塾長の提言が議論を呼んでいる。奨学金の拡充と併せて、現在の学費から3倍程度値上げし、家計の負担増を求める内容だ。その真意を伊藤氏に聞いた。――国立大学費の大幅な値上げが必要だとした3月の提言について、インターネット上などで「教育格差が広が
二次計画法 - Wikipedia
二次計画法（にじけいかくほう、英: quadratic programming, QP）は、数理最適化における非線形計画法の代表例の一つであり、いくつかの変数からなる二次関数を線形制約の下で最適化（最小化ないしは最大化）する方法である。二次計画法の対象となる最適化問題を二次計画問題という。 問題の定式化[編集] n の変数と m の制約からなる二次計画問題は以下のように定式化することができる[1]。 以下を所与とする： 実数値の n 次元ベクトル c n 行 n 列の実数値対称行列 Q m 行 n 列の実数値行列 A 実数値の m 次元ベクトル b 二次計画問題の目的は以下の問題の解となる n 次元ベクトル x を見つけることである。 ここで xT はベクトル x の転置を表す。Ax ≤ b という記法はベクトル Ax の全ての要素が対応するベクトル b の要素より小さいもしくは等しいこと
確率論理 - Wikipedia
確率論理（かくりつろんり、Probabilistic logic）は、確率論と演繹論理を組み合わせて不確実性を取り扱う学問。確率論理では、これまでの真理値表は確率表現により拡張される。 提案されているもの[編集] 確率論理に関して多くの提案がなされている。 「確率論理」という言葉は、1986年にNils Nilssonより出された論文[1]のなかで初めて使用された。 ここで提案されている意味論的一般化から確率論的論理包含が導かれ、全命題の確率が0か1である場合、通常の論理包含へと還元される。 この一般化は、有限個の命題の一貫性が保たれうるどのような論理体系にも適用される。 en:probabilistic argumentation理論[2][3]では、確率は直接論理命題に付与されていない。 代わりに命題に含まれる変数 の部分集合 が、対応するsub-en:σ-algebra上に確率空間を
最大事後確率 - Wikipedia
最大事後確率（さいだいじごかくりつ、英: maximum a posteriori, MAP）推定は、統計学において、実測データに基づいて未知の量の点推定を行う手法である。ロナルド・フィッシャーの最尤推定 (MLE) に密接に関連するが、推定したい量の事前分布を利用して最適化問題を解き確率が最大の結果を得る。したがってMAP推定は、最尤推定に正則化をつけた物と見ることもできる。 概要[編集] の観測に基づいて、未知の母集団パラメータ を推定したいとする。 の標本分布を とすると、母集団パラメータを としたときの の確率は となる。すると という関数は尤度関数であり、 は の最尤推定である。 ここで、 の事前分布を とする。すると、 をベイズ推定における確率変数として扱える。 の事後確率は次のようになる。 ここで は の密度関数、 は の定義域である。これはベイズの定理の直接的な応用である。
Crush! | iPad Pro | Apple
Introducing the all-new iPad Pro. Outrageous performance by the first-ever M4 chip. With the breakthrough Ultra Retina XDR display. All in the thinnest Apple product ever. iPad has never been this powerful. Or this thin. Learn More: https://apple.co/3QEsTSv Audio Descriptions: https://youtu.be/uT24U56I1ZA “All I Ever Need Is You” by Sonny & Cher - https://apple.co/sonny-cher-all-I-need #iPad
共役事前分布(Conjugate Prior Distribution)まとめ - あつまれ統計の森
共役事前分布(Conjugate Prior Distribution)はベイズ統計学に基づいてベイズの定理を用いるにあたって計算負荷を減らすことができるので抑えておくと良い。当記事では観測値に仮定される確率分布に対して共役なパラメータの事前分布に関して取りまとめを行なった。 「現代数理統計学」の$14$章「ベイズ法」や、「自然科学の統計学」の$9$章「ベイズ決定」などを参考に作成を行なった。 共役事前分布の概要 概要 ベイズ統計ではベイズの定理に基づいて、事後分布$P(\theta|X=x)$を事前分布$P(\theta)$と尤度関数$L(\theta)=f(x|\theta)$の積に基づいて導出する。 $$ \large \begin{align} P(\theta|X=x) &= \frac{P(\theta)f(x|\theta)}{P(X=x)} \\ & \propto P(\
ディリクレ分布 - Wikipedia
ディリクレ分布（ディリクレぶんぷ、英: Dirichlet distribution）は、連続型の確率分布である。ベータ分布を多変量に拡張して一般化した形をしており、そのため多変量ベータ分布とも呼ばれる。ディリクレ分布の確率密度関数は、同時に発生することのない 個の事象がそれぞれ 回発生したときに、各事象の起こる確率が である確率を与える（ただし、は整数である必要はない）。つまり、試行の回数が無限大なら各事象の発生の相対頻度は になるが、試行回数が有限だと、そこにずれが生じる。そのずれを表すモデルである。 定義と性質[編集] をパラメータ、実数ベクトル を確率変数 とするときの次ディリクレ分布の確率密度関数は以下の式で定義される。 ここで はK-1次元単体上の点であり、、を満たす。また、 であり、 は多変量に拡張したベータ関数で、以下の式で定義される。 このとき、 の期待値は 、同じく分散
Overview - C2PA
An open technical standard providing publishers, creators, and consumers the ability to trace the origin of different types of media. Learn more Overview The Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) addresses the prevalence of misleading information online through the development of technical standards for certifying the source and history (or provenance) of media content. C2PA is
ニプロ株式会社
令和6年能登半島地震によりお亡くなりになった方々に謹んで哀悼の意を表しますとともに、 被災された皆さまとそのご家族の方々に心からお見舞い申しあげます。 被災地域の一日も早い復旧をお祈り申しあげます。 関連情報：「令和6年能登半島地震」の被災地に対する支援ならびに供給への影響に関するお知らせ（352KB）
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EU、新たな著作権指令を正式承認--ネット企業の責任が拡大へ
欧州連合（EU）加盟各国は現地時間4月15日、著作権法の抜本的な改正を承認した。3月には、欧州議会がこの新しい法案の採択を決議していた。 EUの著作権指令は、著作権で保護されたコンテンツのオンラインへの投稿を保護および管理し、時代遅れの規則をインターネット時代に適合したものに一新する。この法律をめぐっては、政治家とより広範なテクノロジーコミュニティーの間で激しい議論が展開されてきた。世界最大規模の一部の企業はこの法案、特に第13条として知られる項目に反対の立場をとっている。 第13条では、著作権で保護されたコンテンツを共有する者は、事前に権利所有者から許可を得るか、少なくとも許可を得るために最善の努力をしなければならないと定められている。この要件を満たすには、インターネットサービスやソーシャルネットワークはアップロードフィルタを構築して適用し、ユーザーがオンラインに投稿するコンテンツの管理
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