今日はプレゼンテーションについて考えてみたいと思います。 presentationの意味を辞書で調べてみると 【1】贈呈;　授与 【2】紹介，披露，発表，提示. 【3】演出，上演，上映，公開 と出てきます。 我々のビジネスの場面では【2】 の意味合いが大きいと言えるでしょう。 うまいなぁと思うプレゼンにはなかなか出合えない 仕事柄、自分がプレゼンをすることはとても多いのですが、誰かのプレゼンを聞く機会も少なくありません。でも、“うまいなあ”と思うプレゼンに出会うことは正直あまり多いとは言えません。 うまいプレゼンを聞いているとあっという間に時間が経ってしまいます。そんなプレゼンはその人が何を伝えたいのかが明確で、それらがいくつかのキーワードとしてバランスよく内容に盛り込まれています。 だから聞き終わった後、そのキーワードを辿っていくと、プレゼンの全体像が直ぐに頭の中に蘇ってきます。

IT業界で、2008年の重要なトレンドになりそうなのが「グリーン」だ。京都議定書の第一約束期間がスタートする年でもある今年、IT業界はこれまで以上に真剣に環境問題に取り組み、同時にビジネスチャンスも迎えることになりそうだ。 昨年は「グリーン」が急浮上した年だった。まず2月、データセンターの消費電力問題に取り組む業界団体「The Green Grid」が発足した。参加企業に名を連ねているのは、Sun Microsystems、Dell、Intel、AMDなどのハード関連企業で、電力効率のよいプロセッサなどの開発を支援するほか、データセンター運用のベストプラクティスを共有するという。 6月には、IntelとGoogleが中心となって、「Climate Savers Computing Initiative」を立ち上げた。「The Green Grid」がデータセンター全体を対象としているのに対

先週末大学のサークルの同期と旅行に行ってきたときに、就職先の話題になって、意外とSEになる人が多いということを知った。先輩達もそうだけど、同期の皆も、世の中というものに疎い俺ですら聞いたことのある大企業に就職していく。ここで名前を挙げるのが憚られる程度には名の知れた大手SIerばかり。タイムリーにもIT業界ってどうなのよ？って話題が盛り上がってるみたいだし、彼らが情報技術にとりたてて興味があったという話も聞いたことがなかったので、すこし気になった。で、何故その職を選んだのかとか、将来的にどうして行きたいのかとか聞いてみた。その彼らが口々に語る夢――より正確に言うならば、計画――を聞きながら、少しだけ暗澹とした気分になった。「最初は現場で１、２年プログラミングの経験を積んで、その後は出世して上流工程をしきるんだよ」「俺は金融の専門家になるんだ」「私、パソコンとか全然わかんないけどこの仕事にな

2008-09-27 17:53:11 +0900 (78d); rev 114 この文書について 分散型メモリオブジェクトキャッシングシステムである memcached について、その仕組み、導入やプログラミング言語からの利用方法までを紹介します。 この文章は常に書きかけです。誤字脱字や間違いの指摘や情報提供などを歓迎します。 この文書の対象者 memcached の導入を検討しているひと memcached をプログラミング言語から利用する方法を知りたいひと memcached の仕組みや仕様を知りたいひと 環境について 以下のような環境を想定しています。 UNIX および UNIX ライク OS x86 アーキテクチャ memcached は x86 以外のアーキテクチャでも動作しますが、この文書では x86 前提として記述します。 memcached とは memcached は

HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み 目次 この文書について Google Earth の <ほんとの> 仕組み パート1 終幕: 3D の仮想地球を描画する 基本 より良いフィルタリングを持ち込む さあ本題に入ろう Google Earth の <ほんとの> 仕組み この文書について RealityPrime > How Google Earth [Really] Works の日本語訳です。 推敲添削歓迎: 誤訳、タイポ、不統一、そのほか ... 有名サイト HowStuffWorks.com の記事 "How Google Earth Works" を読んだら, この記事が "それがどれだけスゴいか" や "その使い方" を書くだけで "それが(ほんとは)どんな仕組みで動いているのか" を説明していないこと

東京工業大学教授の広瀬茂男氏は、「役に立つロボットを作ること」を常々提唱している一人だ。これまでに歩行ロボット、ヘビ型ロボットなどのほか、さまざまなロコモーション(移動様式)を模索しながら、地雷探査用ロボットやレスキューロボットそのほかを研究開発してきた。ロコモーションに一つのこだわりをもってきたのは、さまざまな解があり得るからだという。 広瀬氏は、アミューズメント的なものも確かに商品にはなるかもしれないが、長期的な産業になるのは、あくまで実用ロボットだと考えている。そして「ロボットには過度の期待がありすぎる」と感じているという。「狼少年のように『すごいロボットがすぐできる』と言ってもう何十年。うまくやらないとロボット全体が失望をもって受け止められてしまう」と警鐘を鳴らす。 もともと自身のことは「ロボットの研究者」というよりは「人の役に立つ物を作るエンジニア」だと位置づけている。「ロボティ

文書分類 と Kernel あれこれ (仮称) 転写班 河田雄次 目次 カーネル法について 概要 − モジュール性 Kernel function, Kernel machine, まとめ 素晴らしい点 入力次元、特徴選択 文書分類とカーネル法 主な論文の流れ Fisher Kernel 系 String Kernel 系 SVM からのモチーフ抽出 カーネル法 (特に SVM) について 1. “非線形” を “線形” に 2. マージン最大化 1. “非線形” を “線形” に h( x) = sign ( w ⋅ x + b) i Kernel function Kernel machine w = ∑ α i yi xi i (最小二乗法) f ( x) = sign (∑ α i yi xi ⋅ x + b) [線形] 主成分分析、因子分析、重回帰分析、

404Error - Page not found ご指定のファイルが見つかりませんでした 30秒後にトップページへ移動します

形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード

Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 DP はいわゆる「類似文字列検索（あいまい検索）」に使うと 便利なアルゴリズム。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二

SC06, the international conference of high performance computing, networking, storage and analysis（通称　Supercomputing 2006）は、19回目の今年、フロリダ州タンパのThe Tampa Convention Centerにおいて、2006年11月11日（土）から18日（金）まで開催された。会議名は毎年のように変わっているが、去年と比べては"Analysis"が加わった点が新しい。今年の会議の標語は、"Powerful beyond Immagination"で、これは "Computers are incredibly fast, accurate and stupid; humans are incredibly slow, inaccurate and brilliant

2007年1月5日付けの日本経済新聞の「イノベーション 日本の底力」と題するコラムの第一回として「スーパーコン 米国と互角」という見出しの文章が掲載された。筆者の独断で要約すると、1) 日本は毎秒10ペタ回の演算性能をもつ世界最速のスーパーコンを開発中である。2) 日本の強みは地球シミュレータでノウハウを積み重ねた「ベクトル型」のプロセサ技術。3) ベクトル型は科学技術計算に専用化した構造で、気象予測など大量データを処理する計算はベクトルが得意。4) 国際的な性能評価の指標で比べると28項目中17項目でベクトル型が勝る。5) 米国はスカラ型に注力しておりベクトル型は弱い。6) CPUとメモリ間も光伝送が必須だが、ここでも日本は一日の長がある。従って、スーパーコンは米国と互角以上の戦いを繰り広げると結論付けている。また、米国も開発を行っており、米国国防総省は昨年11月、スーパーコン開発

Multi-Touch Interaction Research © 2006, Jeff Han Bi-manual, multi-point, and multi-user interactions on a graphical display surface. Update Jan-2007: Yes, we saw the keynote too! We have some very, very exciting updates coming soon- stay tuned! Update: We've spun this off into a company, Perceptive Pixel While touch sensing is commonplace for single points of contact, multi-touch sensing enables