Atossa Araxia Abrahamian grew up in Geneva where, from a young age, she became aware of secret spaces within the city inhabitable only by the wealthy. Enclaves that defied national borders and laws — places where the super-rich could hide their assets and play by their own rules, unencumbered by restrictions elsewhere. Now based in New York, Abrahamian, a former editor at The Nation, takes us on a

1985年福岡生まれ。思い立ったが吉日で行動しています。地味なファッションと言われることが多いので、派手なメガネを買おうと思っています。（動画インタビュー） 前の記事：北海道で売っている「超熟」は本州の「超熟」とは違う ＞ 個人サイト Web独り者 彼女がいる風の地主恵亮 その水で食べる美味しさ いつだったか、パックご飯を作っている会社の方にお話を聞いたことがある。その工場では工場の近くで育ったお米を使いパックご飯を作っていた。その時に聞いたのは「そのお米が育った水で、お米を炊くと美味しい」というものだった。とても感銘を受けた。 そこでカニです！ それはお米に限ったことではないのではないだろうか。ということで、カニを海水で茹でたら美味しいのではないか、ということに気がついた。カニは海で育った。その海の水でカニを茹でたらさぞ美味しいのではないか、ということだ。 海です！！！ カニを茹でる時は

はじめに Pythonによるベイズモデルの実装をきちんと学ぼうと思い，森賀新・木田悠歩・須山敦志 著 「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」を読むことにした。 本記事は，第4章「潜在変数モデル」のうち確率的行列分解に関する読書メモである。 本書の紹介ページ www.kspub.co.jp 目次 はじめに 目次 4.2 行列分解モデル 4.2.4 モデル概要 : 確率的行列分解 4.2.5 実装：確率的行列分解によるレコメンデーション データの準備 評価 モデルの定義 MCMCによる事後分布からのサンプリング レーティングの予測 まとめと感想 参考サイト 4.2 行列分解モデル 行列分解モデル(Matrix Factorization Model)は，観測値を表す行列を，より次元の小さい行列の積に分解することである。 ノイズを除外した本質的なデータの特徴を得られることや，欠損値を補完で

『文系と理系はなぜ分かれたのか』の著者、東大・隠岐さや香教授（科学史家）に聞く、文系と理系をめぐる分断と融合のはなし。

Ilya Sutskever full talk "Sequence to sequence learning with neural networks: what a decade" at NeurIPS 2024 in Vancouver, Canada. "Pre-training as we know it will end" and what comes next is superintelligence: agentic, reasons, understands and is self aware. NeurIPS 2024 — 2024 Conference on Neural Information Processing Systems.

はじめに この記事は 食べログアドベントカレンダー2024 の16日目の記事です🎄 こんにちは。食べログ開発本部ウェブ開発1部 システム運用改善チーム所属の @4palaceです。 今回は、私の所属するシステム運用改善チームで、とある社内業務の処理パフォーマンスを改善した事例を紹介します。 この事例では、10日間かかっていた処理を、少しの改修で10分未満に短縮しました。 改修量としては小さくとも、大きなパフォーマンス改善を実現でき、運用業務の効率化につながりました。 個人的に興味深い例でしたので、ここで共有させていただきます。 問題の発見 月次処理が月内に終わらない！ きっかけはカスタマーサポートチームからの相談でした。 「月次の新店舗の登録チェック業務で行われているマッチング処理が遅すぎて、後続の業務も含めて月内に終わらなくなってきている。どうにかできませんか？」 そもそもこの業務とは

https://anond.hatelabo.jp/20241214160546 便乗して書く。順不同です。 『顔のない遭難者たち 地中海に沈む移民・難民の「尊厳」』 （2022年）クリスティーナ・カッターネオ(著), 栗原俊秀 (訳), 岩瀬博太郎 (監修)不法移民を乗せた船が地中海に度々沈んでいるとニュースで話題だが沈んだ／打ち上げられた彼らの遺体は果たしてどう扱うべきか。大量死した移民難民の検死という大プロジェクトに立ち向かったイタリア法医学者の奮闘の記録。身元の照合なんてDNA鑑定すれば簡単やろ、なんて素人考えは早々に打ち砕かれ、うーんこれは大変だぞと読んでて途方に暮れてしまうが、それに立ち向かう筆者ら法医学者の技術と志には非常に頭が下がる。法医学の本なのに序文が筆者の肉親の死を描いたエッセイから始まるのが意外だったが、読み終えたあとにはその意図がよくわかる。ちなみにグロ写真は出て

リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。

もしあなたが、大学の授業を通して学んだ学問分野に、ものすごく心を惹かれているとしましょう。あなたはこう考えます「この研究は面白いなあ。もっと勉強してみたいな。大学院に行くのもいいかもしれないな。ひょっとしたら、この研究を仕事にして、それで食べていけるようになるかもしれないし！」 このエントリは、そんな人に向けた、「研究で食べていくことを目指すときに、知っておいて欲しいこと」です。対象は、いわゆる「文系」に絞ります。理系でも当てはまる部分はあると思いますが、あちらにはまた色々と異なる慣習があるので。 まずは、「研究で食べていく」とはどういうことか。文系の学問分野においては、それは殆ど「大学の先生になる」ということと同義です。「大学の先生」には、大きく分けて二通りの形態があります。 専任 非常勤 専任は、「その大学でフルタイムで仕事をする人」です。授業を担当し、会議に出席し、大学運営における様

近年、アメリカで経済的不平等への関心が大変高まっている。このことを考えると、高等教育、そして、アメリカで最もランクの高い大学が実はもはや階層流動性を高めるためのパイプとして機能していないという事実に、大きな注目が向くのは自然なことだ。例えばトマス・フランクは、授業料が過去30年間で1200％も上昇したことをしきりに嘆いている（この記事やこの記事）。しかしフランクは他のアメリカの論者たちの多くと同様、もっと明白な問題を見落としている。アメリカのトップ大学がたとえ授業料をゼロにしたとしても、社会的不平等は減らせそうにないのだ。なぜならこの対処策は、学生数が少なすぎるというアメリカのエリート大学の最も根本的な問題に手をつけていないからである。 カナダ人は、国境の南側で子育て競争の過熱を嘆くアメリカ人の声を飽きるほど聞いている。子どもをイェール大学に入れたいなら、「充実した」保育が行える大卒のベビ

はじめに 本書は，岩波書店「統計科学のフロンティア」シリーズ(全12巻)の第4巻である。初版発行は2004年であり，当時最先端だった統計科学の話題を，第一人者の先生方がコンパクトにまとめているというものである。 第4巻「階層ベイズモデルとその周辺―時系列・画像・認知への応用―」は3部+補論の構成となっており，以下のような章立てになっている。 第I部　事前情報を利用した複雑な系の解析　(石黒真木夫) 第II部　非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測　(松本隆) 第III部　視覚計算とマルコフ確率場　(乾敏郎) 補論　帰納推論と経験ベイズ法―逆問題の処理をめぐって―　(田邉國士) 本記事は，第II部　非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測の読書メモである。 www.iwanami.co.jp 目次 はじめに 目次 本書・第II部の興味深かった点 第1章　問題提起と導入 ダイナミカルシステム

こんにちは、ライターの井上マサキです。 年末年始の風物詩といえば、帰省ラッシュ・Uターンラッシュの大渋滞。高速道路が何十キロも渋滞した、というニュースが必ず流れますよね。 僕も何度渋滞に巻き込まれたことか。ずっとノロノロと続く車の列に、子どもたちから「いつまで続くのー？」「先頭ってどうなってんのー？」と声が上がることも。 そう、渋滞の先頭ってどうなってるんでしょう。というかそもそも、渋滞ってどうして起こるのか、何年たってもなくならないのはなぜなのか……気になってきました。 そこで今回は「渋滞学」を研究する東京大学の西成活裕先生に、渋滞の疑問をすべてぶつけてきました。この記事を全国民が読めば、きっと渋滞がなくなる……はず！ 「車間距離40m」が渋滞するかしないかの境目 小仏トンネルが渋滞する原因は、トンネルそのものではない 合流地点は「ファスナー合流」と「後期合流」で 「車線変更を繰り返す」