まえがき 阪大での研究室学生時代は所属研究室の教授（池田先生）は各方面に多忙でした。教授直下のグループではなく研究グループが違った（浅井Gr）ため、月１度のミーティングで発表者が居るときに先生に会うくらいの感じでしたので研究内容でディスカッションした記憶がありません。しかしながら、教授の研究思想みたいなところは過去の学会誌・論文誌を通して色々と勉強をしていました。また、研究室の忘年会などでも色々と話をして池田先生の考え方を吸収しています。その中でも池田先生は後進に向けたメッセージを色々と残していますので、それらをもって勉強になっていました。 一応注記しておくと、池田研は第一志望の研究室であり、研究が面白そうということだけでなく、授業で質問時の対応で印象に残って研究室選択しているので、私にとって魅力の高い先生でありました。そのような池田先生が他の方面からも色々と頼られるのは必然のように思いま

研究（英: research）とは、ある特定の物事について、人間の知識を集めて考察し、実験、観察、調査などを通して調べて、その物事についての事実を深く追求する一連の過程のことです。その中では、学術研究は専門性の高い分野における学問研究で、人文学、社会科学から自然科学まで幅広い分野にわたって、人間の精神生活の充実や文化の発展を実現してきました。 しかし、学術研究を行うのは簡単ではなく、いわゆる基礎研究から実用志向の研究までを包含しています。ここでは学術研究に役に立つおすすめの文献・論文管理ソフト(ツール)・リソースを3つの方面で、30選まとめています。 もし研究用のデータソースを探しているなら、この記事も役に立つ：知っておくべきオープンデータソース70選 。この記事は政府機関、医療・健康、 金融・経済、ビジネス・企業、ジャーナリズム・メディア、不動産・観光、文化・教育などの内容をカバーしてい

はじめに この記事は強化学習苦手の会Advent Calenderの12日目の記事です。 私は11月末までKaggle上で開催されていたGoogle Research Football with Manchester City F.C.に参加していました。このコンペはGoogle Researchが用意したサッカーゲーム上でサッカーエージェント(プレイヤー)を作成し、その強さを競うというものです。 私はhigeponさんとチームを組ませていただき、強化学習アプローチでコンペ開催から終了まで取り組みました。そこでサッカーエージェントを強化学習で育成する際に工夫した点や苦労した点を共有できればと思います。 kaggle: Google Research Football competition www.kaggle.com GitHub: Google Research Football gi

この記事では，自分が最適化コンパイラの研究をする上で読んできた論文をまとめていこうと思う． まとめることで，自分のためにもなるだろうし，読んだ人のためにもなれたら嬉しい． 以下，随時更新． 部分冗長除去法(Partial Redundancy Elimination, PRE) 部分無用コード除去 (Partial Dead Code Elimination, PDE) スカラ置換(Scalar Replacement) レジスタ促進(Register Promotion) 質問伝播(Question Propagation) 演算子強度低減(Strength Reduction) ループ最適化(Loop Optimization) 手続き間最適化(Inter-procedural Optimization) 解析系 参考書籍 部分冗長除去法(Partial Redundancy Elim

Intro 「新しい API などを、どうやって調べているのか」「仕様などを調べる際に、どこから手をつければ良いのか」などといった質問をもらうことがある。 確かにどこかに明文化されていると言うよりは、普段からやっていて、ある程度慣れてきているだけなものであり、自分としても明文化していなかったため、これを機に解説してみる。 やり方は一つではない上に日々変わっていくだろうが、頻繁にこの記事を更新するつもりはない。また、筆者は実務で必要になるというよりは、ほとんどを趣味でやっているため、このやり方が合わない場面は多々有るだろう。 スコープとしては、ライブラリ、ツール、フレームワークなどではなく、Web プラットフォーム関連の標準やブラウザの実装状況などに限定している。 Scope 従来からあり、広く認知された API については、情報も多く調査の敷居はそこまで高くないため、今回は議論が始まって間

本書は、Amazon総合1位(無料)となった科学的学習法の本のWeb版です。 １２万部のベストセラーとなった前著と同様、図とイラストを使って分かりやすく解説しています。 英語学習者・教師・受験生・小学生～高校生の親御さんに読んでいただきたいです。 全５巻(派生巻も含めると全８巻)構成で、これは第１巻です。 それでは、さっそく、サイエンス誌に掲載された論文を解説します。 (サイエンス誌は、ネイチャー誌と双璧をなす、世界最高峰の学術誌です) この論文からは、学習効率に関する重要ポイントをいくつも学べます。 本書は、基本的には中学生でも読めるように書いてあります。 実際、本書をある中学３年生の女の子に読んでいただいたところ、たいへん好評でした。 実際に期末試験の成績も上がり、志望校にも合格し、ご両親も喜んでおられました。 では、以下、論文の解説をどうぞ。 ■カーピキー2008実験 たとえば、英語

This corpus consists of Japanese text (transcripts) and multi-speaker voice data. The specification is as follows. 100 professional speakers Each speaker utters: "parallel100" ... 100 reading-style utterances that are common among speakers "nonpara30" ... 30 reading-style utterances that are completely different among speakers "whisper10" ... 10 whispered utterances "falsetto10" ... 10 falsetto ut

一般の人にとって、プログラマーの持つ知識と技術は別世界のもののように感じられます。 海外の研究者にとってもプログラマーの持つ特殊技能は興味の対象であったようで、古くは1980年代から、心理学的手法を使ったプログラマーの「特別な脳」の分析が行われてきました。 そんな中、近年の急速な神経科学の発展により、MRI（核磁気共鳴）やEEG（脳波測定）を用いて脳活動を可視化することが可能になってきました。 しかし、これまでの研究で可視化した脳領域は、読書やゲームといった日常生活時にも使われる汎用的な領域であり、プログラム時にだけ働く特異的な領域ではありませんでした。 そこで今回、ドイツのケムニッツ工科大学の研究者たちは、プログラム時にだけ働く「プログラム脳」の特定に挑戦。結果は、予測とは大きく異なるものとなりました。 なんと、プログラム時に働く脳機能は数学的能力や論理的推察力ではなく、会話時における相

０．Ars longa, vita brevis 本稿は、査読論文がなかなか書けずにいる人文系の大学院生に向けて書かれている。 日本の人文系の院生は研究職を目指している場合が多く、そのためには業績が必要になる。具体的には、諸学会が発行するジャーナルに学術論文を投稿して、査読と呼ばれる審査過程をクリアし、採用・出版にこぎつけなくてはならない。 わたしはまだ就活を経験していない院生だが、大学による公募要項を見るかぎり、業績は最低３本必要である。だから、博士号の取得を終えた時点で就活に移るとすると、博論のまえに３本の査読論文を書かなくてはならないことになる。……じつは実情はそうではないのだが、とりあえずこの前提で話を進めよう。 ところで以前、私は「文体を作ろう！」というエントリを書いたことがある。そこで紹介したのは、英作文の初級者から中級者に移行するための、そのためだけの、方法論だった。当時の私

デザイナーの西田です。今回はユーザーインタビューや現地訪問といった、ユーザー調査にまつわる情報管理についてご紹介します。 これまでの情報管理 リサーチリポジトリの作成 何を書いているのか 準備タスク ユーザープロフィール 記録と分析 ユーザーインタビュー ユーザーテスト まとめ これまでの情報管理 弊社では以前からユーザーインタビューや学校訪問を行っていたのですが、せっかくメンバーが議事録を作成しても、Goolge DocsやGithub、Slack、Evernoteと投稿先は各自バラバラで、どこに何があるかが分かりにくい状態でした。 こうしたナレッジを共有・蓄積できていない状況がもったいないと思い、昨年末頃から調査データを集約する取り組みを始めるようになりました。 リサーチリポジトリの作成 GoogleスプレットシードやWikiサイトなど色々試した結果、今のところGithubでの情報管理

Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more

記事の目的 これまでさんざん大学との共同研究で失敗してきたので注意点をまとめておく。 なお、情報系以外の世界はよくわからないので、多分当てはまらないと思う。 １．基本教授は研究してくれない 教授は基本的に忙しい。予算を獲得するために国の会議に出たり、授業をしたり、教授会に出たり。実質研究していない教授も多い。 そこで、実際には教授のネームバリューより担当する学生の質によって共同研究の成否が決まる 採用してもいいと思える学生が見つかるかどうかがカギ あるいは新進気鋭の助教とか研究員がいれば可能性はある 学生はやはり学生なのでプロジェクトマネジメントは結構困難 遠隔地から知らないおっさんに指示を出されてもだいたいやってくれない。チームとして入り込むレベルでかかわることが必要 ２．共同研究は開発の外注契約というよりはコンサルティング契約に近い 通常の開発の外注なら契約を結んで仕様通りに作らせれば

機械翻訳を活用し、難解なコードの要約、構造の可視化をしてくれる「Code2Seq」の論文とデモページをイスラエル工科大学とFacebook AI Researchが公開しました。 膨大な量のコードを簡単な文章で要約他人が書いたコードは、「どんな処理なのか」を知るだけでも、理解が容易になります。Code2Seqは、関数の中でどんな処理ををしているのか、簡単な文章で教えてくれます。 Code2Seqには、自然言語処理の分野で頻繁に使用される手法（Encoder-Decoder構造のモデル）が用いられています。 左ボックスのJavaのコードではそれぞれ、

今回は「探求メモ」の特別版といった位置づけで、長めの記事を投稿します。2017年に出た神経科学についてのちょっと面白い論文を読み、友人と議論しながらあれこれ考えて書いたものです。昆虫の神経科学と合成生物学を研究している、鈴木力憲（@Mujinaclass）氏との共著です。この文章は、鈴木氏の研究ブログにも同時掲載されています。（同ブログには、研究者として本稿を書いた意図をまとめた「序文」がありますので、このテーマのご専門の方はまずそちらをご覧ください。） どうすれば脳を「理解」できるのか：「コンピュータチップの神経科学」から考える 文章：丸山隆一（@rmaruy）・鈴木力憲（@Mujinaclass） 近年、神経科学の進歩がすさまじい。さまざまな技術革新によって、脳に関して得られるデータは飛躍的に増えた。「記憶を書き換える」「全脳をシミュレーションする」といった華々しい研究の数々は、神経科

皆さんは「学術論文」を読んだことがあるでしょうか。 大学生や大学院生なら、自分の分野の論文は読んでいることでしょう。 情報が広く共有される現代でも、 「学術論文は専門家や研究者が読むもの」 「普通の市民は論文など読めない」 というイメージは今でもかなり強いように感じます。 私はこれを非常に「もったいない」と思っています。 実際には、「素人が専門の論文にアクセスする」ためのハードルは年々下がっているからです。 今や、素人でも「専門家が読んでいるのと同じ文献」をその気になれば読める時代になりました。 にもかかわらず「科学論文を読む素人」や「分野外の論文を読む学徒」が増えないのは、「論文の読み方」を大学以外でなかなか習えない、というのが一つの障壁になっているのかもしれません。 「論文の調べ方」「論文の読み方」に王道などありませんが、今回はあくまで私の例として、論文を探して読むためのハウツーを簡単

R&D（研究開発部）部長の原島です。普段は部のマネージメントと自然言語処理関連の研究開発に従事しています。 タイトルの通り、クックパッドに R&D ができて 2 年（正確には 2 年 3 ヶ月）が経ちました。2 年の間に様々な取り組みがありました。また、ありがたいことに、それらについて聞かせてほしいと言っていただく機会も増えてきました。 そこで、このエントリでは R&D のこの 2 年間の主な取り組みを紹介したいと思います。 R&D の役割と体制 これまでの取り組みを紹介する前に、クックパッドにおける R&D の役割と体制を簡単に紹介しておきます。クックパッドの R&D の役割は「社内外の最新の研究成果にもとづくサービスの企画と開発」です。「研究成果」は、より具体的には、「食や料理、レシピに関する研究成果」です。これらのシーズとユーザーのニーズを紐付け、他部署と一緒にサービスを開発するのが

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追記（2018/10/15） 他分野についても情報提供があり，関連記事のまとめを作りました。 dlit.hatenadiary.com 昨日の記事に関する補足を少し。 dlit.hatenablog.com こういう記事ってなかなか読んでもらえないんですよね…でもせっかくなので書いておきます。はてブでいただいたコメントを参考にしたところもありますが，個別のコメントを取り上げることはしません。 b.hatena.ne.jp まず，先の記事にも追記したのですが，下記の記事で日本語学関係の査読付き論文誌やその他の文献の種類等について割と突っ込んで紹介しています。上記の記事を早い段階で読んでしまった方はよろしければどうぞ。 dlit.hatenadiary.com 今回の記事も，あくまで私の観測範囲の中のことに対する記述で単なる印象も含んでいますので言語学・日本語学の話としてすら一般化できないだろ