キモチカラ@せんアカ【カ44】 @intention_power (主に)VOICEROID動画作っています．/ VOICEROID+ex全所有．/ VOICEROID2琴葉茜・葵、ほか全所有．/ 干し芋 https://t.co/LfOjN6ja7P / steam https://t.co/BzXLoGXe9r https://t.co/iZRtQyauGT
3つの要点 ✔️ テーブルデータを自動で学習し、高パフォーマンスを発揮するAutoMLフレームワーク ✔️ 既存のAutoMLフレームワークがモデルとハイパーパラメータの選択を重視している一方、本手法は複数のレイヤーを使ってモデルのアンサンブルとスタッキングを行っている。 ✔️ この論文では、主要なAutoMLフレームワークの比較も行っている。 AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data written by Nick Erickson, Jonas Mueller, Alexander Shirkov, Hang Zhang, Pedro Larroy, Mu Li, Alexander Smola (Submitted on 13 Mar 2020) Comments: accepted by IC
「他人が握ったおにぎり」を食べられる？ センター試験の後継テストとして、2021年から実施される「大学入学共通テスト」の影響もあるのだろうか。医学部一般入試、推薦入試の2次試験で問われる小論文試験や面接試験の内容が、大きく変容しつつある。 ひと言で言うと、従来のように定型的で1つのテーマに絞られた「1行問題」ではなく、実質的で具体的な出題が増えているのだ。いわば、日常で遭遇するさまざまな題材を引用し、考えさせる問題が増えていると言える。これは現在進んでいる大学入試改革の方向性とも合致している。 新たに実施される「大学入学共通テスト」は、その概要で「社会生活や日常生活の中から課題を発見し、解決方法を構想する」場面や「資料やデータなどをもとに考察する場面」などを重視するとしている。 今回は実際に医学部入試で出題された問題をもとに、試験がどう変化するかについて考えてみたい。 上に述べた傾向は、こ
このエントリーについて このエントリーを書き始めた経緯は下記にあります。 inductor.hatenablog.com 上記の理由の通り、目的は論文を翻訳することだけではなく、最終的にこれを踏まえて自分の見解をつらつらと書いていくところにもあります。 おそらく一番時間がかかるのはそれなので、一旦は翻訳を一通り終えた上で更に頑張っていきます。ゆっくりお待ちいただければと思います＞＜ 1. Introduction(まえがき) Borgが内部的に呼び出すクラスター管理システムは、Googleが実行するすべてのアプリケーションを許可、スケジュール、起動、再起動、および監視します。この論文ではその方法を説明します。 Borgには3つの主な利点があります。 リソース管理と障害処理の詳細を隠すため、ユーザーは代わりにアプリケーション開発に集中できます。 非常に高い信頼性と可用性で動作し、同じことを行
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
「科学者として取り組むべき研究テーマは、どういう指針で選ぶべきなのか？」―これは研究者なら誰しも頭を悩ませる問題でしょう。プロとして現実的に生き残っていくためには、純粋興味のみに依るのではなく、ある程度現実を見据えたテーマ設定が求められることも多々あるからです。また必ずしも研究者を第一志望としない学生たちであっても、適切なテーマを与えてやることは、彼らの成長という教育的観点からも意義深いことです。 “How to Choose a Good Scientific Problem”（by Uri Alon, Molecular Cell, 2009, 35, 726）は、研究テーマ選びの指針を示したエッセイです。数ページ程度の短文ながら、「優れたテーマ選びは、人材育成の一環である」という観点から、分野を問わない骨太の内容が綴られています。駆け出しの独立研究者（PI）が想定読者のようですが、経
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
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選考委員による査読の結果，採録が決まった論文は｢あの人研エクストリーム論文集（仮）」に採録され，コミックマーケット78 2日目（2010年8月14日土曜日） 東3 エ02a「あの人の研究所」ブースにて販売されます．ご投稿いただいた方には完成した論文集を1冊謹呈いたします． バーチャルリアリティ等の技術の無駄遣いに関係する先進的内容 基礎 ハードウェア設計 ソフトウェア設計 応用 その他 査読の観点： (1) ネタの面白さ ネタの選定またはその取り上げ方に独自性があり，論文の位置づけが明確になっているか． (2) 技術の無駄遣い 技術を無駄遣いすることで研究とコンテンツの分野双方に新しい刺激を与えるか．先行研究・事例が調査され，必要な参考文献が挙げられているか．それらをふまえて、オリジナリティが説明されているか． (3) 再現性 必要な技術情報が盛り込まれているか．本文と参考文献から第三者が
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