まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書 作者:阿部 幸大 光文社 Amazon 『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』を読んだ。読む前と後で行動様式が変わるような本に出会えることは多くないが、これはそうした一冊になりそうだ。本書は、主に人文系を対象とした論文執筆の指南書として書かれている。アカデミック・ライティングの本は数多く出されてきたであろうなかで、タイトルで「まったく新しい」と謳い、袖の紹介文には「類書の追随をまったく許さない」とまで自らハードルを上げている。驚くことに、この看板に偽りはない。 ここでは内容の説明はしない。ここでは、本書を読んでの「受け身」として、私がどうなったかについてメモしておこうと思う。 1）論文とは何かが初めて分かった。少なくとも、人文学を中心とする諸分野の、かつアメリカを中心に成立しているアカデミック・ライティングの規範において「論文

たまたま、"What is a logic, and what is a proof?" (April 8, 2005) by Lutz Strassburgerという論文を見つけて、読んでみました。比較的短い（印刷して12P）解説的な論文です。表題のとおり、 論理とはなにか？ 証明とはなにか？ という2つのテーマを扱ってます。後半1/3程をしめる「証明とはなにか？」が僕はよくわからんかったのだけど、前半は、「論理（a logic）は圏だよ」という主張をとても上手に説明しています。で、まー、この前半部分を紹介しようかと。 ただし、以前に書いたエントリーを参照しながら私見を交える（私見のほうが多いかな）ので、上記論文の忠実な紹介にはなってません。気になる方は原文を読んでくださいね。 第1回（このエントリー） 第2回 第3回 第4回(完) 今回の内容： プレ順序集合 論理とはプレ順序集合なり

2024年7月9日付けで、内閣府のウェブサイト上で、4月に開催された「学術論文等の即時オープンアクセスの実現に向けた国の方針に関する説明会」の関連資料として、同基本方針及びその実施に当たっての具体的方策に関するFAQをまとめた文書が公開されています。 即時オープンアクセス（OA）の対象や方法、運用の方針に関する18の質問とその回答が掲載されています。 研究DX（デジタル・トランスフォーメーション）（内閣府） https://www8.cao.go.jp/cstp/kenkyudx.html ※「講演会等」の項目に「FAQ（令和6年7月9日公表）（PDF形式：179KB）」が掲載されています。 学術論文等の即時オープンアクセスの実現に向けた基本方針、及び学術論文等の即時オープンアクセスの実現に向けた基本方針の実施にあたっての具体的方策に関するFAQ（令和6年7月9日） [PDF：179KB]

エヌビディアの強みであるGPUの優位性を揺るがすかもしれないAI関連の注目論文とは？人気急上昇中のメルマガ『週刊 Life is beautiful』より読者Q&Aをご紹介。著者の中島さんは「Windows95の父」として知られる日本人エンジニア。メルマガでは毎号、読者からの質問に丁寧に回答しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。 1ビットの高速推論AIチップ　米国より先に中国が開発する可能性も 読者からの質

執筆者：立原 礼也 公開日：2024年6月8日 再公開日：2024年6月11日 記事の非公開に至った経緯については，別の 記事 「記事非公開の理由（特に，記事のある側面に関するお詫び）と今後の対応｜Reiya Tachihara (note.com)」をご参照ください． 今後も記事を非公開にすることがあるかも知れませんが，予告なく記事が非公開になった場合には，編集ののち，予告なく記事は再公開される予定です． 編集履歴は記事の最後に移植しました． 日本語のわかる方はこの英語は読み飛ばしてください（すぐ下に日本語で同じことが書いてあります）． Note: To avoid malicious editing or selective quoting, please ensure that the content of this article is shared by explicitly i

数学としてはどうやらハズレらしいと判断して以来、あまり追いかけていなかったが、朝日新聞にまた違和感のある意見記事が載っており、そういえば最近どうなってるんだろう、と思い出した。 IUT論文が恐れられているとは寡聞にして知らなかった。有料部分も読んだが、議論が膠着しているという主張や、望月氏は芸能ネタもいける親しみやすい人柄であるというどうでもいい情報、川上量生氏による例の賞金の話（後述）など。新しい話は特にない。 一連の問題について自分が以前に書いたものは、タグ「abc」で読める。 これまで書いたことの繰り返しになるが、IUTが著しく評判を落とし、見捨てられた理由は大きく2つある。数学としての問題と、望月氏及び周辺の人々の学問的誠実性の問題。数学コミュニティから見放された本質的理由は後者にあると自分は思うが、石倉記者をはじめ、IUTに大きな期待を寄せているらしいピュアな人たちは、前者の問題

日本の研究者がある研究テーマに取りかかる時期は、世界の最先端から平均1年～1年半程度遅れているとの分析結果を、東京大などの研究チームが英科学誌「サイエンティフィック・リポーツ」に発表した。日本全体で研究力の低下が指摘されているが、研究テーマ選びでも米国などの「後追い」になっている現状が明らかになった。 チームは、オランダの学術出版大手エルゼビアが提供する世界最大級の文献データベース「スコーパス」を用い、そこに登録されている1970年以降のあらゆる分野の学術論文計約7100万本（全て英文）を分析。引用文献リストから論文の研究テーマを類推する方法で、そのテーマが取り上げられた時期や傾向などを国別に調べた。

「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 ブログでは登壇の一部をご紹介します。お越しいただいた皆様、ありがとうございました。日頃から、筋トレというなの「パッチ」を身体のセキュリティとして充てがいましょう。 資料 ※資料の訂正 ちなみに、jast do itはウケ狙いのための施策であり、実際にはjust do itになります。 CGE → GCEになります。（Google Cloudで使用できるVMサービスのこと） 関連ブログ Dev.IO岡山編ブログも投稿しているのでご覧ください。（こちらはGoogle Cloud × Azureです） 「Cloud IdentityとAzure ADの基礎を比較」というタイトルで登壇しました Vol1 #devio23 関連Youtube Devio20

はじめに レバレジーズのデータ戦略室で室長をしている阪上です。専門性向上を目的として、データサイエンスに関する論文輪読会を行っています。5ヶ月続けてみて色々と学びがあったので、簡単にこれまで読んだ論文の中で興味深いものを紹介しようと思います。 論文輪読会とは 週に1回30分の持ち回りで仕事で役に立ちそうなデータサイエンス系の論文を紹介するという取り組みで、専門性を向上させることを目的にしています。 通常の業務もあることから、各人の負担になり過ぎないように論文の概要を数分程度で述べ、特別に資料を作成するなどを想定しないものとして進めています。論文紹介のあとは、皆でその論文で扱われている手法に関して議論をします。主に半分以上の時間は議論に使われています。 以下のようにスプレッドシートに気になる論文を貼り付け、コメントを記した上で報告者がその論文の面白いポイントを述べるような形式で進めています。

こんにちは、チェシャ猫です。 先日開催された CI/CD Conference 2021 で、AWS の IAM Access Anazlyer のバックエンドとして使用されている検査エンジン Zelkova、およびその元となった論文について発表してきました。公募 CFP 枠です。 発表の大筋は、少し前に July Tech Festa 2021 で登壇した際のものと共通です。関連リンク集などは以下の記事にまとめてあるので、よかったらこちらも合わせてお読みください。 ccvanishing.hateblo.jp 内容面では、前回の発表時間 20 分に対して今回は 40 分の枠をもらっていたので、 Level 1-3 として定式化した「検査水準」とツールの対応を明確にすること Zelkova による IAM Policy の SMT エンコードについてより具体的に述べること の 2 点を中心

RISC-Vのベクトル実装の論文を読んでいる。 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3575861 Vitruvius+というのはバルセロナスーパーコンピューティングセンターの開発しているRISC-Vベクトル拡張の実装で、初代Vitruviusの後継となる実装である。 ポイントだけまとめていく。 Vitruvius+: An Area-Eficient RISC-V Decoupled Vector Coprocessor for High Performance Computing Applications ポイントとしては、以下のインタフェースだと思われる。ベクトルユニットとスカラユニットを接続するためのインタフェースを定義しており、明確に分離している。 スカラコアは、非公開のAvispadoを使用している。 Issue: Avispado → Vit

2016年に USENIX Conference で発表された論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んだ．タイトルの通り，コンテナのデザインパターンがまとまっていて，これからコンテナ設計をする人も，既にコンテナを運用している人も，デザインパターンを学べるのは価値があると思う．一部ミスリードをしているかもしれない． Design patterns for container-based distributed systems 論文も公開されている． https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/45406.pdf パターン一覧 Single-container management pattern

Making Snapshot Isolation Serializable 再考 ■2013年的な位置付け まずちょうど年度の開始なので、今年は自分的にはRDBMS関連の位置付けとか整理しておきます。去年の後半あたりからの匂いですが、NoSQL的な発展と合わせて、本格的なDB回帰が始まっている感じです。NoSQL系のほぼ致命的な弱点の一つがtransaction処理であることは指摘も多いところです。要するにデータが書き込めても不整合が発生しますね、ということになってしまいます。これではなかなか使えない、というのが現状でしょう。 なので、RDBMの最良のノウハウであるtransaction処理とNoSQL的な分散処理をちゃんと整合性とれるようにしましょう、という自然な流れは従前よりもより強い要請が働くでしょう。(できるかどうかは別ですが。) それで、そろそろなんかその手のものがRDBMSサ

OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:

外来種としてのアメリカザリガニの侵略性について、最近読んだ関連論文のメモと感想。（※アメリカザリガニは2023年6月1日に条件付特定外来生物に指定されました。個人で採集・飼育は可能ですが、売買や放流は禁止、違反には罰則があります） Anastacio, P.M., Parente, V.S., Correia, A.M. (2005) Crayfish effects on seeds and seedlings: identification and quantification of damage. Freshwater Biology, 50: 697-704.（LINK） ※アメリカザリガニによる水生動植物の捕食と稲への食害を報告した論文。 Angeler, D.G., Sanchez-Carrillo, S., Garcia, G., Alvarez-Cobelas, M. (2

はじめに 自然言語処理におけるタスクの一つとして、構造化されていないテキストから情報や知識を自動または半自動で取り出すことを情報抽出といいます。 最近では深層学習系の論文が国際学会ではメジャーですが、訓練・ベンチマークに用いているデータセットのレコード数が膨大であり、また高価なGPU環境が言語モデルの訓練のために必要など、必ずしも現実の要件で扱われる問題と合致していない部分があります。 また、抽出の際に起こる問題や、抽出の際に用いる指標を古典的な手法を通じて押さえておくことで、実際のデータに既存手法や経験的な手法をいろいろ適用してみるときの手がかりになります。 そこで本記事では情報抽出の領域で深層学習が流行る前に比較的メジャーであったブートストラッピング法にフォーカスし、抽出の概念、手法の解説、論文のタスクや手法の詳細などを追っていきます。 論文の流れを追うことで情報抽出の応用をしようとし

cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/ Read less

関大岩本ゼミのアドミン @iwasemi_kuuu 大学生の日本語作文力がたまに話題になりますが、この文書を事前に配るだけで相当まともな文章を書いてきますよ。 pic.twitter.com/5cl952luR2 2020-02-23 20:11:48 関大岩本ゼミのアドミン @iwasemi_kuuu マーケティングや経済学や実践的なビジネスを対面とオンラインとハイブリッドで学ぶ関西大学商学部岩本ゼミの非公式兼たまに公式アカウント。 アドミンの専門はMKTG(政策)論と学説史。 質問箱→peing.net/ja/iwasemi_kuuu Note→note.com/iwasemi iwamotozeminar.uijin.com リンク note（ノート） 岩本ゼミにおけるレポート・論文の書式の基本ルール｜関大岩本ゼミのアドミン｜note レポート及び論文では「基本的な能力を有した日本語