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科学技術 全て伝えます サイエンスポータル / SciencePortal
3月28日 農業は地球の環境悪化の緩和に重要な役割を果たす フランス農学・獣医学・林学研究院 アグリニウム会長 マリオン・ギュー 氏 3月8日 近未来SF漫画で描かれるテクノロジーの未来 漫画家 山田胡瓜さん 12月28日 「世界中の望遠鏡が協力して中性子星合体を観測 ―重力波と光の同時観測『マルチメッセンジャー天文学』の幕開けは、何を意味するのか?」 理化学研究所仁科加速器研究センター 玉川 徹 氏 5月1日 「次のアインシュタインはアフリカから」―フォーラム「NEF」第2回会合開催 国際部 4月20日 《JST主催》『女性研究者と共に創る未来』公開シンポジウムを開催 「科学と社会」推進部 4月13日 《JST共催》『ひかり×ひと』－『情報ひろばサイエンスカフェ』で大学院生と中高生らが語り合う 「科学と社会」推進部 4月11日 信頼できるがんの最新情報を届ける ―国立がん研究センターとヤ
TOEIC800点とったよ！
半年の勉強でTOEIC800点取ったので書いてみる 動機勤務先でようやく評価対象になってきたので。(勤務先は技術系・おいらは40歳中間管理職) それとはてはのホットエントリに英語の記事がやたらと入ってきてるんで、気になった その中では "英語学習、はじめの200時間(TOEIC700点レベルまで)" http://www.aoharu-b.com/cgi/sk/2010/02/200toeic700.html が特に参考になった。 勉強前の実力最後にちゃんと勉強したのは大受験以来だから20年以上のブランク。 ただ仕事上英文の規格書(ASME)とか仕様書とか読んでるんで、完全に忘れたりはしてない。 それと3年に1回くらい突発的にNHKのラジオ講座を半年ぐらい聴いたりしてた。 今思うと高校卒業レベル(TOEIC500点ぐらい？)はキープしていたと思われる。 勉強の方針知り合いがNOVAで大変な
Algebraic Topology
topology Algebraic Topology Some information about algebraic topology. Shinshu Topology Seminar Lecture Note on Fiber Bundles (in Japanese) Lecture Note on Fibrations (in Japanese) Lecture Note on Calculus of Functors (in Japanese) Algebraic Topology: A guide to literature (in Japanese) Last updated on Mon Sep 12 11:21:01 +0900 2016
石屋さんの数理
法面（のりめん）の、「のり」になぜ「法」の字を当てたかはよく分からないのです。本来は「矩（のり）（かね）」の字が適当なんではないかと思うのですが・・・。 「直線的に ａ 進んだ位置から ａ に対して直角に ｂ 進む」、このｂのことをａに対する「矩」（かね）(のり)といいます。 吾十有余而志乎学（われじゅうゆうごにしてがくをこころざし） に続く有名な論語でも ・・・・・ 七十而従心所欲、不踰矩（七十にして心の欲するところに従い矩（のり）を超えず） ---でも「のり」と読んでいます。 悟りを得て、心の欲するままに行動してしまっても基本路線から大きく外れることは無くなった・・・と、いうことのようです。 大工さんが直角を測る時に使う差矩（さしがね）にも「矩」の字が使われます。 ま、決まっているものに異論を唱えても仕方が無いので「法（のり）」について考えましょう。
ノート/テキストマイニング/NLTK - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
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Jacques Garrigue の講義情報
オフィスアワー (2023年秋学期) 場所：多元数理科学研究棟 405号室 日時：水曜日 12時〜13時 セミナー 少人数クラス 卒業研究 2023年度 2023年度秋・数学展望II Perspectives in Mathematical Sciences IV/II (Fall 2023) 2023年度春・数理解析・計算機数学III 2022年度 2022年度秋・Affeldt氏集中講 義 2021年度 2021年度秋・数理解析・計算機数学IV 2021年度前期・九州大学集中講義 2020年度 2020年度後期・数理解析・計算機数学II 2020年度後期・数学展望II 2019年度 2019年度前期・数理解析・計算機数学II 2019年度前期・微分積分学I 2018年度 2018年度後期・数理解析・計算機数学II Perspectives in Mathematical Science
プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
独断と偏見によるノンパラ入門 - 木曜不足
「ノンパラメトリック」って言うくらいだからパラメータ無いんかと思ってたら、パラメータめっちゃあるし。 機械学習のネーミングのひどさはこれに始まった話じゃあないけど、それにしたって。 ノンパラの一番素朴なやつ( K-means とか)は本当にパラメータ無くてデータだけだから納得なんだけど、だんだん欲が出てパラメータ足しちゃったり派生させちゃったりしてるうちに、よくわかんなくなってきちゃったんだろうかねえ。まったく。 どれどれ、と英語版 Wikipedia の "Non-parametric statistics" を見たら、なんか意味が4種類くらい書いてあるし。じゃあ名前分けろよ。 en.wikipedia.org とりあえずここで言う「ノンパラ」とは、変数の個数決めなくていい「分布の分布」なメタっぽいやつのこと。つまりディリクレ過程とか、ディリクレ過程とか、そこらへん。 「あー、ノンパラベ
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
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MBAホルダーから教えてもらった英語学習方法 | Last Day. jp
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