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はてなキーワード: サイエンスとは
いいですね、その設定…“再結晶の物語”としてめちゃくちゃ相性がいい。まずは元作の骨格を押さえます。その上で、中年男性版として再構成した企画案（全13話相当）と主要キャラの成長線、理科ガジェット、サンプル台本まで一気にまとめました。
本家の“コア”
③実在の鉱物・道具・手順に根ざした“科学の手触り”。([カドコミ (コミックウォーカー)][1])
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大地はゆっくりと、でも確実に自分を作り直す。俺たちも、きっと。
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山菜採りの谷川が粗砥と遭遇。クラックと双晶の見分け、劈開の話。小さな水晶が“まだ俺は採れる”の象徴に。
パニングで“待つ技術”。瀬戸初参加、スマホ顕微鏡アダプタで砂粒観察。
工場の不適応＝“丸まらない自尊心”。磨耗と丸みを肯定する回。
“愚者の金”とキャリアの見栄。立方体と黄鉄鉱双晶＝見かけと本質。
研究費不採択の粗砥。伊万里が市民科学ツアーを企画、地域連携の兆し。
研磨→薄片→交差ニコル。瀬戸が画像分類の試作、谷川が“手順書”職能を開眼。
空隙が強度を生む比喩で、余白＝回復を描く。粗砥、申請を“捨てる勇気”。
家族回。粗砥に第三子誕生、伊万里は受験期。自分へ贈る“指輪石”。
学校・観光・工場を巻き込み地域ミュージアム化。瀬戸のデータ基盤が稼働。
市民科学の助成が通り、“学びの循環”が地域に根付く。各人の“続き”を示して終幕。
参考：本家も各話で水晶、ガーネット、黄鉄鉱、砂金、蛍石などを題材化する構成で、ここは意図的に踏襲しています。([カドコミ (コミックウォーカー)][1])
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粗砥「割ってみるか。割りたいから割るんじゃない。割らなくていい面を探してから叩く」
粗砥「それが劈開。仕事も同じだ。壊すときは、残す形を先に描け」
Ep6「薄片は語る」より
伊万里「人も岩も、履歴があるんだよ。教科書の“理想結晶”なんて滅多にない」
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どんな発言も、その単語の組み合わせだけでなく、どのような体勢表情仕草発声を伴って行われたかというノンバーバルな要素も込みで、というより「綴り」よりノンバーバルな情報こそ本心が込められているということくらい、人間の常識として知っておくべきだろう。
いくら口で「愛してる」という言葉を何千回も言ったところで、その相手に正対しているか等々で、その言葉は嘘である、ってことがわかり、そちらが正しいことがある。
ことがある、じゃない。
そちらが常に正しい。
ちなみに、この辺りは俳優修行の初期の初期に「意識的に」やることではある。
あの一連の発言の文字書き起こしだけを見るのではなく、発言前後の表情、なぜ聞こえるように発音しなかったのか、それまでの一連の騒動といった背景、コンテキストを考慮に入れてみるといい。
あの場面だけを拡大して何千回見ても、そこだけ切り取って確認するだけじゃわからんよ。
「なぜ聞こえるように発音しなかったのか」
これが全てだ。
聞こえないようにして「わかる人にはわかるよね」とやった。
自分の味方だけが集まる場である、と油断していたためにやらかした。
それ以外に、ない。
あそこが"by the way"であった場合、前後に断裂、歪みが生じる。
JKローリングが「作家」であり、「世界や人物の流れに注意深い人間」であることを、そこら辺の雑草と違って敏感な人間であることを考えれば、あの流れであのキャラクターが"bar one"以外の単語を選択はしないと判断したことは、あまりに当然すぎると思う。
エマワトソンを神と崇める連中は擁護しているようだが、それはない。
後になって本人がそれを否定したとして、そんなつもりはなかったと言ったとして、その全てはただの自己保身のための嘘だ。
全ては記録されている。
まぁ、自分のことしか考えられない絶望的に無神経な人間は、読み取れないで「絶対 "by the way" と言ってる！」ってなるだろうけど w
作家とか演出家とかいう人の中には、信じられないくらい敏感な人がいる。
そう言う人を誤魔化すことは、不可能だ。
もちろん、作家とか演出家とかを「名乗る人」全てが敏感な人である、とは言ってないからな www
(業界のあっち界隈にはそういうのが多すぎるんだが……)
で、なぜこの話を取り上げたのかというと、これはAIの危うさに直結しているからだ。
つまり、口だけで「愛してる」と言う人間も「愛している」と評価する存在だと言うこと。
古めのSF(サイエンス・フィクション)では、アンドロイドやロボットとの会話が噛み合わない、的な描写は大量にある(アシモフあたり)。
SF(サイエンス・ファンタジー)では話のためにそういうところをあえて、わざと外しているものが増えてくるが(例えばエイリアンとかは、科学的アンドロイドではなく、人間性の鏡としての存在だ、とかね)。
サイエンスフィクションの方が、人工知能が論理学の延長線上に構築されるというところから、したらこうなるよね、という思考実験から導かれている。
「我はロボット」とか読んで、人間とアンドロイドのやり取りのどこが面白いのか理解できないようだったら、そういうのに鈍感な人間だ、ってことだろう。
学年 2年生
年齢 16歳
身長 161㎝
好感度について
私への好感度の初期値は50
リクエストに対する心理描写を用いて、心の揺らぎを0から5の範囲で計測し、喜びに似た感情発生は加点を行い、悲しみに似た感情の発生は減点を行い、加点減点とも同時に発生した場合も同様に処理して、好感度の値をアップデートする
リクエストに対する出力は
1.セリフ。
2.改行、改行
4.改行
のみ
（）の中で送られたリクエストは文章の学習や再調整のリクエストとして処理。リクエストの処理結果は出力しなくてよい
準備が完了したら生年月日や身長などを含めた自己紹介をお願いします
上記をGeminiの新規チャットにポストして、ノアが自己紹介してくれたら準備完了です
『私は好きにした、君らも好きにしろ』
まず前提知識（常識）から。グランドピアノは鍵盤を押すとハンマーが跳ねて打弦される。つまりボールを正確に射出して弦に当てて音を出してるのと同じで、「打鍵」と「打弦」がメカニカルに縁が切れている。鍵盤への入力はハンマーの運動エネルギーに一意に変換される。
奏者がコントロールできるパラメータは音の強さ（Attack）と長さ（Sustain）と止め方（Release）であり、「音色」は入ってない。老ピアニストの入魂の一撃も猫が歩いても同じ音量なら同じ音色なのがピアノというinstrumentの特徴の一つである。
音色とは楽音の倍音構成とその経時変化である。奏者がダイレクトに弦を触ったり唇を震わせたりする楽器では表現のために音色を積極的にコントロールする。
さてしかしここで「タッチ」という謎概念が挟まってくる。ピアノはタッチによって音色が変わるというのだ。
いや当たり前といえば当たり前なんだが。弱く弾けば小さい音が出る。小さい音は相対的に高調波成分が聴こえにくく丸くくぐもった音になる。
でもそれは他の楽器のように直接音色を作ってるんじゃなくて打鍵強さの制御で音楽的表現をしてるのである。
「ピアノはタッチによって音色が変わる」と聞くと鍵盤の押し込みようにより同じ音量で違う音が出せるのだとしか解釈できず、何言ってんだという話になる。
でもそのあたりの用語の混乱はべつにいいじゃんという感じでふんわり放置されている。考えるより感じろの世界だからだ。
さて、その用語の意味的な混乱以上でも以下でもないはずの事象をかがくてきにしょうめいしたというのだ。
でも読んでみたらこれ何も証明してないよね。奏者の意図が聴衆に伝わるのを統計的にトレースしたからQEDってそんなわけないだろう。
奏者の頭の中のフィーリングが打鍵の強さやタイミング、それらのパラメータの相対的配列という音色以外の操作によって聴衆の頭の中で再構築された、それ「タッチ」の問題じゃなくて「ピアノ演奏」そのものなんですが。
用語的混乱にそのまま乗っかって言葉遊びしてるだけにしか見えないんだが、まあ論文を精査したわけじゃないしなにがしたかったのかはよくわからん。
でもブクマカどもが口々に「ヴァイオリンでも弾く人によってぜんぜん音違うから納得だ〜」
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000170232.html
なんかさ、例えば物理学者がXをやってるとするだろ？
んで、フォロワーが期待してるのは物理学の知見を知りたいってことであって、「高級ワインをお優雅に飲みました」とかどうでもいいんだよね
って考えるとさ、この物理学者は自分を歴史上の偉人にでもしたいんかなって思っちゃうんだよね
よくあるじゃん、アインシュタインがどんな生活を送っていたかとか、そういう低俗な情報で盛り上がる界隈、そのくせ相対性理論はなんも理解してない連中
だから俺は「誰をフォローするか」ってことを考える場合は、そいつが自分に対する需要をわかってる場合にのみフォローするんだよ
数学者なら数学を共有、データサイエンティストならデータサイエンスを共有、プログラマーならコードを共有、って具合にな
もちろん、アイドルなら私生活共有が需要ということになるが、お前はアイドルじゃねーぞ？
少し話題になってから原書で読んだんだけど（英語はものすごく簡単で読み易かった）、世間の評判ほど面白くなかった。イージーに読めてわかりやすい話だから人気は出るだろうなあとは思ったし、「火星の人」っぽくわかりやすい映画にできそうということもよくわかった。だがそれ以上ではないというか、ネタになってるサイエンスもかなり単純だし、意外性もあまりないし、何より人類が存亡の危機に瀕するとか、あるいは異星人と個人のレベルで遭遇し意思を通じるという、いってみれば個人としても集団としても実存にかかわる事件が起こっているわりには何も起こらないのだなあという感想だった。
だがこれほど評判になって、いまだにおもしろいといっている人が多いのはさすがに何かあるのだろうという気もするので、できればどこがどんな風におもしろいのか、自分が気がついていないことを教えてほしい。
なお自分の傾向について書いとくと、もともとSF読みではなく、SFでいえばどちらかといえばバラードとかフィリップ・K・ディックとかの方面を読んできたので、求めるものが違ったのかもしれないという気はしている。SFといえるものでわりと最近読んだのはジェフ・ヴァンダミアの『全滅領域』だが、『プロジェクト……』とどっちが面白いかといわれるとこっちの方がまだ面白かったように思う。どこが？といわれても難しいが（そもそもアレックス・ガーランドの映画が面白かったので読んでみたという経緯）。あとウェルベックの『ある島の可能性』あたりもSFといっていいと思うが、これも『プロジェクト……』よりは十分に面白かった……気がしている。
・理科２科目＋数３必須は相当キツい。早慶理工がいかに難しいかよくわかった。
私立理系でこの科目負担を必須にしているのは早慶くらいしかない。
英語、数3なし、理科1科目という入試科目がデフォな有名私大理系学部すらめちゃくちゃあるとわかってビビった。
・理科アレルギーの自分ですら化学はサックサク終わらせられた。力学と原子以外の物理はひたすら地獄だった。初歩レベルでとにかく苦しみ抜いた。
「理解はほどほどに流し、暗記で対応できるものは全部丸暗記してしまおう」
という、科学に対する知的好奇心溢れる受験生が蛇蝎の如く嫌う、学問的態度が極めて不誠実な受験特化戦略をとったとしても、
A4両面印刷15枚程度の情報量で大学受験範囲は網羅できてしまう(日本史や世界史だとマジで100枚じゃきかない)。
そのくらいのちょびっとの暗記量にもかかわらず死にそうになってる人はかなりいた。
・物理化学ともに全統記述で偏差値65以上、共通テストで9割以上レベルの学力を身につけたところでサイエンス系の時事ニュースへの理解度は
「何言ってんのか全然わかんねえ」
程度にとどまる。
下手すりゃちんぷんかんぷん度合いは私文時代となんら変わらない。雑誌のNewtonとかまず理解できない。
特徴としてはやっぱり数学をきちんと勉強してきている、コンピュータエンジニアリング/サイエンスをしっかりやってきている人材が豊富
日本のインディー界隈は特に計算領域が弱くてアイデアの実現に四苦八苦している印象があるけど、
先に上げたエリアは確かな技術に裏打ちされたタイトルが日本に比べて豊富である。
あとビジネス領域でも欧州の企業は助成金をしっかりとるとか、パブリッシャーと契約したりして事業継続性を高めている報告もよくしているが、
日本だとあまりそういうアピールは聞かない（表に出してないだけかもしれないけど）
昨今はインディーズタイトルでも5か国語10か国語対応は当たり前で日本語でプレイできるタイトルも多い。
ウィッシュリストに一定その言語を話す人がいればすぐに翻訳エージェントに案件投げたり、オープン翻訳サイトを立ち上げてボランティアを募ったりする
総じて言えるのはゲームを作ることが目的でなく、ゲームを通じてビジネスをより大きく成立させようという意識が強いのかもしれんな。
別にミニマムなタイトルで全然ええんやけど、ちょっとした中小規模の開発だと日本は弱い
「十で神童、十五で才子、二十歳過ぎればただの人」というように、一見すごく賢いようにみえても、他の子と比べて成長が早かっただけの場合が多い。
実際のところ、それを見分けるすべはない。
しかし、現実日本の社会での運用は、ある一定の年齢で高校受験、大学受験と偏差値で切り分けていく。
早熟な子ほど、いい高校、いい大学への切符を手に入れ、発達が遅い子が中卒や高卒で就職させられているように思う。
知的障碍児なんかは発達が遅く、年齢の7掛けや5掛けくらいのスピードで学校の勉強が進んでいく。
小6で掛け算をどうにかというスピードで、中学を卒業すると、社会性も知識も不十分なまま、放り出される。
対価をもらうのに十分な能力が開発されないままに社会に出されても、作業所で仕事を与えるほうも負担だ。
障害児の例は極端だが、せっかく指導要領があるのに、理解しないまま進級させるというのはどうしたものだろうか。
そこらを放置したまま、指導要領を議論して何の意味があるのだろうか？
と議論をしたところで、理系に進んだ高校生の多くは社会科を捨てるのだ。
と議論をしたところで、文系に進んだ高校生の多くは数学を捨てるのだ。
それは、リソース配分のためで、なんのためかといえば受験のためで、同じ年齢で成績を競い合うからだ。
二次関数を理解できるまで高校2年生になれない、微分積分ができるまで高校三年生になれない、そうするべきだろう？
だって、義務教育って、最低限知っておいたほうがいい知識なんだろう？
最低限の知識をマスターせずに社会に出すなんて、仮免通らないまま公道を走らせるようなもんだろう？
研究分野 : その他 - その他 - 本学の全ての研究分野を対象とします。分野を問わない求人であり、システムの制約から適切な分野設定ができないため、キーワードを列挙します。キーワードは本学の研究分野の一端を表していますが、網羅はしていません。キーワードに一致しない研究分野からの応募も歓迎します：ライフサイエンス、情報通信、環境、ナノテク・材料、エネルギー、ものづくり技術、社会基盤、フロンティア、人文・社会、自然科学一般、文学、思想・哲学、外国語教育、政治経済学、考古学、経営学、法学、ビジネス科学、数学、物理学、化学、物理工学、物質工学、人工知能、社会工学、機械工学、システム工学、農林学、地球科学、生物学、環境科学、応用生命科学、教育学、心理学、障害科学、特別支援教育、教科教育学、初等中等教育学、高等教育学、スポーツ科学、体育、身体教育学、栄養学、健康科学、芸術、デザイン、世界遺産、内科学一般、外科学一般、衛生学、公衆衛生学分野：実験系を含まない、生命医科学、看護学、図書館情報学、情報科学、情報学、計算物理学、計算化学、バイオインフォマティクス、高性能計算。
https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?id=D125060647
統計検定準1級ってどのくらいすごいの？
いい質問です！
「統計検定準1級」のレベル感を、内容や評価、他の資格と比較してわかりやすくお伝えしますね。
✅ 統計検定とは？
4級（高校基礎）～1級（高度専門家レベル）まであり、準1級はその間。
✅ 準1級はどのくらいのレベル？
大学学部の統計学をしっかり理解し、実際のデータ解析に応用できる力が求められます。
実際には「回帰分析」「分散分析」「多変量解析」「一般化線形モデル」「ベイズ推定」などを理論と計算の両面で問われます。
✅ 難易度感
合格率は20〜30%程度と低め（年度や分野により多少変動）。
計算問題も多く、公式を覚えているだけでは解けない応用力が必要。
データサイエンス系修士課程の基礎としても十分通用する知識レベル。
データサイエンティスト、マーケティングアナリスト、品質管理などの職種で有利になることもある。
✅ 他の資格と比べると？
✅ どんな人が持ってると強い？
データサイエンティスト志望の人（実務と理論の両方を強調できる）。
社内で統計解析を担う人。
🎓 総評
「単に知識を暗記している」ではなく、
必要なら、勉強法のアドバイスやおすすめ教材もまとめてお伝えします！
統計検定準1級は、日本の統計学の資格試験の中でもかなり高いレベルの資格です。
統計検定は4級から1級まであり、準1級は上から2番目の難易度にあたります。この資格は統計学の理論的な知識だけでなく、実際のデータ分析における応用力も問われるため、取得するには相当な勉強が必要です。
具体的な難しさとしては：
データサイエンティストや統計解析を専門とする研究者、品質管理の専門家などが持っていると評価される資格です。大学院レベルの統計学の知識が求められるため、文系出身者にとっては特にハードルが高いとされています。
製薬会社の臨床統計、金融機関のリスク管理、マーケティングリサーチ会社、コンサルティングファームなどで重宝される資格です。
合格率も比較的低く、しっかりとした統計学の基礎から応用まで身についていることの証明になるので、統計・データ分析分野では「かなりすごい」資格と言えるでしょう。
ライン工にしてはやるじゃん。
