かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨

2024年9月18日追記 gpt-3.5-turboのサービス終了に伴い、gpt-4o-miniに変更する方法のスライドを追加。 2024年3月13日追記 ・OpneAIのAPI課金システム変更に伴うエラーについて解説。 10月26日追記 ・メールが届かなくなった際に権限の再承認が必要な件。 5月11日追記 ・検索にかかった論文に抄録がない場合、AIが要約を創造(捏造)する件。 4月21日追記 ・作り方のサイトではなく公開されたLINE Botのリンクに切り替え。 ・エラ−429が出た場合4のスライドを追加。 4月10日追記 ・送信トリガーの変更方法のスライドを追加。 ・複数キーワードや雑誌を指定して検索する方法のスライドを追加。 デモコードは、 const PUBMED_QUERY = '(aaa) AND (bbb) AND (("ccc"[Journal]) OR ("ddd"[Jo

賢木イオ🍀AIイラスト @studiomasakaki 画像生成AIで推しのイラスト作ったり漫画作ったりしてます / 国内最大級のAI絵解説記事群「AIイラストが理解る！」シリーズ120本超、R-18用語も網羅した「プロンプト超辞典」をFANBOXで公開 / リンクは「さらに表示」からどうぞ。最近のイラストや記事は「ハイライト」で見られます studiomasakaki.fanbox.cc 賢木イオ🍀AIイラスト @studiomasakaki AIイラストはControlnetの登場で完全にゲームチェンジしましたわ。線画から色塗りができるのは本当に素晴らしい機能！「あくまで自分の線のまま」にすることも、「AIに補正してもらう」こともできるのがポイントです。 これは色指定をしていませんが、「赤い髪・黒い服・黄色の目」と指定すると、 pic.twitter.com/V0flFRYmqp

(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。 論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。 研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。 その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる

時間がない人のための要約 ◯どうするか？→下記のようなレビュー・マトリクスにまとめる （クリックで拡大） （出典：『看護研究のための文献レビュー: マトリックス方式』p.95） ◯何を与えてくれるか？（ご利益） 集められた論文に散在する情報を秩序だてて整理し比較対照を容易にする 集められた論文の共通点やトレンド、手薄な点などを浮かび上がらせる ◯どうやってつくるのか？（手順） （１）文献を集めて年代順に並べる （２）レビュー・マトリクスへ抽出するトピックを決める （３）文献から情報を摘出してレビュー・マトリクスを埋めていく 文献を集めることの重要性は別に取り上げたことがある。 結論から言えば、参考文献リストは長いほどいい／文献収集が論文執筆にもたらす４つのご利益 読書猿Classic: between / beyond readers しかし数多くの文献を手元に集めたとして、それが机周りの

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve

全脳アーキテクチャ開発における，プラットフォーム初期検討（V0)においては，認知アーキテクチャの題材として私が2000年頃に開発を行った学習能力を重視したCITTA (認識に基づく知的処理アーキテクチャ： Cognition based InTelligent Transaction Architecture ）というマルチエージェント・アーキテクチャを題材として用いている． 今回，このアーキテクチャの個々のエージェントとして利用されている，認知距離学習器(Cognitive Distance Learning： CDL)モデルについての解説を公開した． CDLモデルはサブシンボリックな学習型プランナーとしてRWCプロジェクト内で2000年ごろに開発された．CDLモデルは，環境モデルの学習も併用するためモデルベースの強化学習とは近いが，強化学習が状態の評価を学習するのに対して，CDLモデル

2. Today Agenda 本日の概要 CPU上のマルチコア化や，各種ペナルティの増大に対して，ペナルティの軽減， または完全に排除するデータ構造やアルゴリズムの研究に関する話題 ---- 本日は2000年以降のIntel Lab.や関連研究者による成果の俯瞰が目的 本スライドの目的は以下 ・マルチコア/メニーコア時代における性能改善観点の理解 ・具体例でのx86/x64最適化アルゴリズムの概要理解 ⇒探索，整数圧縮，並び替え処理 2 3. Today Agenda • 自己紹介 • Intel Lab.とは？ • 最近の研究動向 • 研究分野における最適化の観点 – キャッシュミス/DTLBミスの低減化 – 分岐排除 – メモリバンド使用量の考慮 • 具体例1: SIMD命令を利用した探索の分岐排除 • 具体例2: 整数の固定長圧縮によるPipelineハザードの回避 • 具体例3:

今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．

自分のメモ書きとして，たびたび論文執筆やプレゼン時に参考にしているサイトを以下にまとめてみました． 自身の研究分野である，コンピュータサイエンスや人工知能分野に関連する資料が多めです． 他に参考となる有用なサイトをご存知の方がいらっしゃれば，コメント等で教えて頂けると筆者が喜びます！ English Check Manual 東大，牧島先生の作成した英字論文執筆／校正のためのチェックマニュアル． 英字論文を書く際に，（特に日本人が）誤りやすい文法や単語を修正例とともに示したもの． 自分が英文を書く時はもちろん，校正時もこのチェックマニュアルに従って，誤り箇所に番号を振る形で修正しています． 英語論文の書き方 東大，松尾先生の作成した英語論文の作成マニュアル． 論文の完成度を高めるために何をすれば良いか，論文執筆の全体像・心構え・Tips集等盛り沢山 毎回新しい論文を書くたび，参拝する気持ち

NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック

こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当

言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か