2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と

How to watch NASA's first Boeing Starliner crewed flight launch today

ミシガン州立大学の研究チームによって、無色透明な太陽光発電パネルが開発されました。 このパネルは人の視界を一切遮らず、ガラスのように向こう側を視認する事が可能。 スマートフォンのディスプレイに採用されれば何も繋いでいなくても充電する事が可能になりますし、高層ビルの窓ガラスに使用すれば屋上部のみに比べると大幅なエコ効果がありそうです。 従来のソーラーパネルはダークカラーのシリコンに太陽光を集めるものでしたが、この度開発されたパネルは表面部に太陽光を集めたのち、一部の波長を内部を通じてパネルエッジ部分へ伝達。 エッジ部分の薄い皮のような光発電装置によって電気に変換される仕組みとなっています。 太陽光に含まれる不可視光線（紫外線や近赤外線）を吸収する素材がパネルに使われているようですね。 まだ現時点ではエネルギー効率が実用に足りていないとのことですが、研究チームは今後従来の色付きソーラーパネルに

Wired Visionによると、実験室で組織から培養して作った「培養ペニス」をウサギに移植させ、そのペニスで交尾・妊娠させることに成功したそうだ。 海綿体の一部のみを培養した組織では勃起に失敗したそうだが、今回の研究では海綿体全体を培養したことで、電気刺激・化学刺激による勃起に成功、さらにこのペニスを移植されたウサギに交尾の機会を与えたところ、8例が射精し，4例で子供ができたそうだ。さらに、処置されたウサギは通常のウサギよりも好色たっだそうだ。 「対照群のウサギは大半が、メスウサギを与えられても交尾を試みなかった」が、「バイオ工学でペニスを再生されたウサギは、メスウサギを与えられて1分以内にすべてが交尾を試みた」

2013年11月28日 NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構） スパイバー株式会社 小島プレス工業株式会社 NEDOの事業の支援を受け、脱石油の次世代素材として注目を集める、クモの糸の主成分（フィブロイン(*1)）をベースとするバイオ素材QMONOS®（*2）の量産技術確立に取り組むスパイバー(株)と小島プレス工業(株)の試作研究設備が完成、稼働を開始しました。設計、生産、評価までを一貫して行える世界で唯一の試作研究設備で、月産100kgのQMONOS生産能力を有し、これまでの研究成果を実際の量産プロセスの中で実証します。 クモ糸素材は、石油に頼らない次世代素材として、世界規模で研究が行われていますが、コストや培養速度などの課題から実際の量産化には至っていません。 スパイバーと小島プレス工業は、同設備においてフィブロインの構造タンパク質の分子設計から、微生物を用いた

5月末、ソニー『スマートテニスセンサー』が発売されました。スマートテニスセンサーは、テニスラケットのグリップエンドにわずか8グラム、500円玉大のセンサーを取り付けて、ショットに関する各種データを収集、スマホ上で可視化するシステムです（詳細はコチラ）。 今後のテニスを変えるに違いない、楽しすぎる新ガジェット、『スマートテニスセンサー』の開発に携わった方々へのインタビューを敢行しました。後編は、デザインやアプリ開発などについてです（前編のハード開発編はコチラ）。 テニスへの敬意を込めて黄色は選ばず、オレンジを選択 左からソニー SE事業室 ユーザーエクスペリエンスプランナー 中西吉洋氏、クリエイティブセンター デザイナー マシュー・フォレスト氏、システム研究開発部 シニアサウンドエンジニア 山下功誠氏。 ――こうして見ると、ホントに小さいのですが、なんとも遊びたくなるデザインですよね、顔みた

今年も夏コミの季節がやってまいりました。コミックマーケットと言えばひそかに注目しているのが、あの人の研究所（3日目/西き16b）の「あの人の研究論文集」。毎回何の役に立つか分からない「才能の無駄遣い」的研究ばかりを集めた論文集で、昨年は画像補完で衣服をスケスケにしちゃう「画像補完技術による衣服の除去」などが話題になりました（紹介記事）。 さて、今年の注目は何と言っても、七海セカイさん（@Sekai_Nanami）による「半脱ぎパンツ画像の自動合成によるはいてない感の付与」。画像合成技術を使うことで、「はいてない画像」の新たな方向性と感動を模索した紳士的研究論文です。 論文では、女の子の画像から太もも部分を検出し、適切な位置に「半脱ぎパンツ画像を合成」することで、まるで女の子がパンツをずらした「半脱ぎ」、すなわち「はいてない」状態であるかのように見せる手法を提案。その有効性は、次の参考画像を

いいえ。大学１年のほうがはるかに厳しいですよ。大学院１年なんてゴミです。厳しいというか作業が多いのが大学１年。正確には大学１年も大学１年もゴミです。 大学院修士は研究者を養成する期間では断じてありません。文系大学生やフリーター同様に、遊び呆けるゴミの期間です。修士は２年間で２０単位程度です。修士論文が８単位ぐらいですが、修士の研究など糞です。ゴミです。こんなしょうもない論文ごときに「研究者の基礎を築く」など、綺麗ごとも甚だしい。 大学１年は普通の大学生は多くの科目を登録（大学にもよるが４０～５０単位ぐらい）しますので、こちらの方がはるかに忙しいです。学部ではちゃんと単位をとれば３年では２０～３０単位程度で週休３,４日です。「学年があがるほど忙しい」などといってるのは単位取得に苦労したアホです。 理系の研究室はゴミです。研究のけの字にも相当しません。理系大学・大学院で研究しているのは教員のみ

査読付き学術論文誌「あの人の研究論文集 Vol.4 No.2」に、私の執筆した論文「画像補完技術による衣服の除去」が採録されました。私が水面下で開発していた真に革新的なプロダクトに関するものです。人類のロマンであるところの、着衣の透視を実現します。具体的には、以下の画像のようなシステムを実現します。本記事に掲載した画像には強いモザイクをかけていますが、実際の紙面ではモザイクはありません。（一部黒塗りがあります。）上の画像が二次元画像を用いた例、下の画像が三次元画像を用いた例です。この図ではモザイクが粗すぎてわかりにくいかもしれませんが、お察しください。英語力に自信がないのであれなのですが、論文の概要は以下の通りです。Abstract: This paper proposes a novel method to remove clothes in images. When an image

東京大学(東大)は7月26日、3g/m2と世界最軽量、2μmと世界最薄であると同時に、くしゃくしゃに折り曲げても動作する超薄型有機LEDを開発したと発表した。 同成果は、同大 大学院工学系研究科の染谷隆夫教授、関谷毅准教授らによるもの。オーストリアのヨハネス・ケプラー大学のSiegfried Bauer教授、Niyazi Serdar Sariciftci教授のグループと共同で行われた。詳細は7月28日に「Nature Photonics」へ掲載された。 有機半導体は、無機半導体を中心とした既存のエレクトロニクスにはない柔らかさや大面積化といった特徴があり、光学特性にも優れている。有機EL(OLED)や有機太陽電池については、近年、活発に研究開発が進められ、すでに実用化されている。また、OLEDディスプレイは、消費電力、色再現性、応答速度においてLCDよりも優れており、次世代ディスプレイと

ドットインストール代表のライフハックブログ

Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク¶ Jubatusは「分散したデータ」を「常に素早く」「深く分析」することを狙った分散基盤技術です。 Jubatusの名前の由来は、俊敏な動物であるチータの学術名からの命名で、「ユバタス」と読みます。株式会社Preferred NetworksとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同開発した、日本発のオープンソースプロダクトです。 最終的に全ての人にスケーラブルなオンライン機械学習フレームワークを提供することがJubatusの目標です。 Jubatus は以下の特徴を持ったオンライン機械学習向け分散処理フレームワークです。 オンライン機械学習ライブラリ: 多値分類、線形回帰、推薦（近傍探索）、グラフマイニング、異常検知、クラスタリング 特徴ベクトル変換器 (fv_converter): データの前処理と特徴抽出 フォルト

はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ