非対称な光学迷彩装置を理論的に実証 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）理論科学研究推進グループ階層縦断型基礎物理学研究チームの瀧雅人研究員と東京工業大学量子ナノエレクトロニクス研究センターの雨宮智宏助教と荒井滋久教授らとの共同研究チームは、非対称な光学迷彩を設計する理論を構築しました。 光学迷彩は、光を自在に曲げる装置を設計、開発することで、物体や人を光学的に見えなくする技術です。これまで様々な理論的提唱や実験的な確認がなされてきました。しかし、光学迷彩装置は向かってくる光を迂回させることで、装置自体を見えなくしています。したがって、装置内に入射する光がなく、装置内からは外部を見ることができませんでした。このように、これまでの原理では外部からも内部からも見えないという“対称的”な振る舞いを示す光学迷彩装置しか作ることができませんでした。そこで共同研究チームは、光に仮想的にクーロン力[1]とローレンツ力[2]を働かせる光学迷彩装置を提
進捗ありません - 修士4年間の振り返り - 唯物是真 @Scaled_Wurm
そういえば修士論文や発表が終わっていたので報告代わりに書いておきます 役に立つ内容だったりポジティブな内容だったりはしないただの記録なので注意 できるだけマイルドな内容にしたつもりです 一応書いておくと2010年に大学院に修士として入って、2回修士論文を出せずに留年して、今回に至ります。 私がいた研究室はポジティブな結果が出ないとダメ的な雰囲気が強いのですが、結局研究はダメで修士4年目なのでお情けで出させてもらった感じが強いです…… 修士論文以外に論文も書いていないので、研究的にはほとんどアウトプットが出せなかった4年間でした。 精神的につらい感じの研究室生活で何度もやめようかと思いましたが、いろんな人に励ましていただいたり手伝ったりしていただきました 感謝しています、ありがとうございました 先生方とも全然会話できない感じになっていました。 ほとんど何も進んでいない→進んでないから話すこと
三重大学,人文学部・人文社会科学研究科
忍者関係資料データベース（海外） 忍者関係資料データベース（海外著書・論文・小説） 忍者･忍術に関する文献についてすべて網羅することを目標に、これまで日本国外で出版された著書・論文・小説に関するデータベースを作成した。データベース作成にあたってはKUBASOV Feodor氏（Russian academy of Sciences Institute of Oriental Manuscripts, 三重大学大学院人文社会科学研究科留学生）に依頼し、作成していただいた。また、関立丹氏（北京語言大学）、Nichaporn WISETCHOTIKUL氏（Kasetsart University,Thailand, 三重大学人文学部留学生）、上野周子氏（三重大学人文学部卒業生, Malaysia在住）の協力を得た。 忍者関係資料データベース（海外映画） 海外で制作された忍者映画に関するデータベー
#3月のポスドク のまとめ
ダンボルギーニ斎藤ጿኈ ቼ ዽ ጿ @ritzberry んー、でもまぁ、辛いニュースのヤツがいなくて何より。オレも来季ポスドク確定したし。なんつーか「首の皮一枚」っつーか、「髪の毛一本」のギリギリのせんだったけどね。 #3月のポスドク 2013-03-01 00:00:03 ダンボルギーニ斎藤ጿኈ ቼ ዽ ጿ @ritzberry 研究っていうのは正直だ。研究した分しか進まない。そう ここにあるものは楽しい20代なんて平気でかなぐり捨てた一人の人間の研究論文だった。いや違う・・・彼は投げ捨てられる程の20代なんてはなから持ってはいなかったのだ。 #3月のポスドク 2013-03-01 00:01:45
時事ドットコム：愛知男性に鳥インフル抗体＝発症歴なし、ワクチン期待−藤田保健衛生大
愛知男性に鳥インフル抗体＝発症歴なし、ワクチン期待−藤田保健衛生大 国内では発症例がない毒性の強い鳥インフルエンザ（Ｈ５Ｎ１型）の抗体を、愛知県に住む日本人男性（６６）が持っていることが６日分かった。男性は鳥インフルを発症したことがないという。藤田保健衛生大（同県豊明市）の黒沢良和学長らの研究グループが発表した。 〔写真特集〕中国で鳥インフルエンザ〜Ｈ７Ｎ９型〜 男性は過去に、型が異なる３種類のインフルエンザウイルスに感染していた。黒沢学長は、うち２種類のウイルスはＨ５Ｎ１型と形がよく似ており、何度か発病する過程で結果的に免疫力が付いた可能性があると分析。「さまざまな型があるインフルエンザ全てに抵抗できる『万能抗体』を作るワクチンの作製が期待できるのではないか」と話している。論文は米科学誌プロスワンに掲載された。（2014/02/06-07:06）
ツイートデータを使われている研究機関の皆さまへ
Twitter Data Grants（データグランツ／データ供与）と名前をつけた、研究機関向けのテストプロジェクトを始めました。 日本も含め、世界各国の方々がご自分の意見を述べたり、何かのイベントを他の人たちと楽しんだり、様々な目的でTwitterを利用していらっしゃいます。毎日5億件以上のツイートが送信されるTwitterには、次に風邪が流行るタイミングなどの健康に関する情報や、地球の東側から順々に新年が明ける様子のように世界全体の動きなど、洞察や研究に役立つデータも存在します。 でも、外部の研究機関がこのようなTwitterのデータにアクセスすることはなかなか難しい状況でした。今日から始まるTwitter Data Grantsプログラムは、研究機関や研究者のみなさんにご必要なデータにアクセスできる機会を提供するものです。 このプログラムにご興味をお持ちの研究機関のみなさんは、お考に
早慶よりも狙い目！？NAISTボーイを彼氏にすべき理由
昔から不動の人気を博している「慶應ボーイ」と「ワセ男」。確かに良い男は多いけど、他の大学の男の子はどうなの！？ 実は今狙い目なのが奈良先端科学技術大学院大学の男の子通称「NAISTボーイ」。モテモテ慶應ボーイより、ガッツあるワセ男より、NAISTボーイを彼氏にする理由をご紹介します。 その1、普通じゃない人が多い偏差値はよくわからないし、低くはない。凄いお金持ちもいるし、奨学金で生きてる極端な貧乏も。専門的な理工学の知識を持っていて、その分野で一流の専門的な会話ができる男の子が多いのです。「専門家が一番」と言う言葉をよく耳にしますが、「一流」にすることは実は大変な事なのかも。 その2、挫折を経験しているNAIST生は5割が京大・阪大を落ちた人たち。受験勉強では所謂“挫折”を経験しているのです。挫折を経験せずに全て完璧で何の苦労もなかった男の子は、自分が辛かったり挫折した時に気持ちを分かって
『恋人の有無が中学生の意識に与える影響』まとめ （東京大学大学院教育学研究科紀要, 2012） | ぱろすけのメモ帳
『恋人の有無が中学生の意識に与える影響 : 「恋人のできやすさ」に着目して』と題する論文が東京大学大学院教育学研究科紀要において発表され、僕の周りではそのタイトルのインパクトから大変話題になりました。しかし、タイトルの誇る印象に比べ、中身はそれほど読まれていないように思います。特に、タイトルだけ眺めて「これで論文になるんだから教育学部はクソ」という声が多く飛んでいます。それはよくない、きちんと中身を把握してから物を言うべきです。ゆえに、本エントリではこの論文の内容を簡単にまとめます。論文自体は東京大学学術機関リポジトリから誰でも手に入れることができます。http://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/dspace/handle/2261/51333発行は2012年3月10日ですから、最新の論文であるといえます。このような情報が広く話題になるあたり、自分のまわり
むーさん、大学院辞めるってよ - インターネットブログ書くマンmoosan63の日記
2013-12-21 むーさん、大学院辞めるってよ 雑記 本記事は「はぐれ学生Advent Calendar 2013」 http://www.adventar.org/calendars/131 という企画のひとつです。 本企画では「はぐれ学生」とは、大学などの学校を中退、休学、留年した方、また、仮面浪人やちょっと変わった進路を選んだ方などを指すことにします。 こんにちは、上記の「はぐれ学生Advent Calendar 2013」の21日目担当のMoosan63といいます。 ここでは僕がいかにして「はぐれ学生」となったのかについて、時系列沿って心境などをまとめていきたいと思っています。今まであまり友人等にも心境を語ってはいなかったし、自分の中にあるいろいろな物をどこかでまとめたいと思っていたのでちょうどよいタイミングでした。 現在の状況 僕は筑波大学大学院のコンピュータサイエンス専
大学院の修了に失敗し、新卒入社にも失敗しました - ゆううきブログ
※本エントリは中退を煽るものでは決してありません。 先月、大学院を中退しました。 コンテンツになりたいがために中退したととってもらってもよいですし、何か深遠な理由があって中退したととってもらってもよいです。 中退するにあたり、相談に乗ってくださった方々にはとても感謝しています。 相談に乗っていただいた方のだれひとりにも中退を勧められることはありませんでしたが、それでも気持ちは変わらなかったので中退することにしました。 中退の理由は、単位が足りないとか研究に嫌気がさした（最終的には嫌気がさしました）というのではなくて、学費の対価としての大学院や研究室のサービス内容に不満しかなかったからです。 まずいラーメン屋には行かないのと本質的には同じ理由だと思います。 まずい程度ならまだいいですが、まず過ぎて気分が悪くなるのに食べ続けないといけない感じでした。 最初は確かにあったはずの研究するモチベーシ
痛みと鎮痛の基礎知識 - Pain Relief
Pain Reliefー私のための統計処理 →→→→→→ UMINサイトに 移動しました！
WI2研究会 – ARG SIG-WI2
ARG 「Webインテリジェンスとインタラクション」研究会 ARG WI2研究会 (ARG SIG-WI2) （ウィッツ研究会） 本研究会は，Webを支える計算機科学と技術に関する研究会です．Webに関する技術には，検索技術，パーソナライゼーション，社会ネットワーク分析，オントロジー技術などがありますが，人工知能，データ工学，自然言語処理，ヒューマン・コンピュータ・インタラクションなどの分野の知見を活かし，新たな技術開発を行う研究を支援します．また，社会科学や心理学など人文社会系の知見も援用し，よりユーザサイドに立ったインタラクションモデルの開発も対象とします．本研究会は，様々なバックグラウンドを持つ研究者が集まり，これらの技術開発のための議論を行うことを目的とします． お知らせ 第19回Webインテリジェンスとインタラクション研究会参加募集案内を公開しました．(2023.11.25)．→
MSR Intern Beijing（滞在中）のご紹介（第47回）
Microsoft Research経験者のご紹介。第47回は、現在、北京のラボに滞在している、NAISTの欅惇志さんです。欅さんは現在奈良先端科学技術大学院大学の情報科学研究科の博士課程に在籍され、インタラクティブメディア設計学講座でXML情報検索に関する研究を行っている方です。 ・所属、学年、研究室 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士後期課程 3 年生 インタラクティブメディア設計学研究室 ・博士論文のテーマ 博士論文のテーマ: データの更新を考慮した高精度かつ高速な XML 情報検索 XML 情報検索とは，Wikipedia や html 文書などの構造化文書からユーザの欲しい情報が記述された箇所のみを取り出して提示する情報検索技術です．文書検索との違いとして，テキスト情報のみではなく文書構造も利用することで，イメージとしては文書検索 + 文書要約という感じでしょうか．
上位下位関係抽出ツールを使ってみる - 重要なお知らせ
上位下位関係抽出ツールは Wikipedia のデータから上位下位関係をとってきてデータにしてくれるものなのだが使うのに少し苦労した。 ダウンロードして解凍し、フォルダに移動。 まず使うとshのエラーが出たので script/ex_hyponymy.sh の一行目を #!/bin/sh から #!/bin/bash に変更。 その後実行すると数時間動き続けるのだが、デフォルトの分類器の pecco の、すでにないオプションを指定して結果が出力されずに終わる。 上位下位関係抽出ツール自体2010年が最終更新なので pecco のずっと前のバージョンをインストールするか、もしくは動作は遅いが TinySVM のオプションがあるので、こちらを使うのもいい。ただ、公式サイトに書いてあるとおり TinySVM と data3 (大規模な学習データを使って生成)を使おうとすると pecco の5倍以上
上位下位関係抽出ツール Version1.0: Hyponymy extraction tool
上位下位関係抽出ツール Version1.0 : Hyponymy extraction tool 目次 上位下位関係抽出ツールとは 新着情報 注意事項 ダウンロード 動作環境 実行 機械学習用モデルファイル 実行結果 オプション引数 ディレクトリ構成 実行コマンド入力例 抽出上位下位関係数 参考文献 Copyright 上位下位関係抽出ツールとは 上位下位関係抽出ツールは，Wikipediaダンプデータ(XMLファイル)から機械学習を使って上位下位関係となる用語ペアを数百万対のオーダーで抽出できるツールです． 上位下位関係とは，"XはYの一種(一つ)である"と言えるXとYの関係を言います． Xのことを下位語，Yのことを上位語と呼びます． 別の言い方をしますと，上位下位関係は「上位概念ー下位概念」または「概念ーインスタンス(具体例）」の関係を持つ語の対となります． 抽出できる上位下位関係の
クエリ拡張について - むしゃくしゃしてやった
クエリ拡張は名前の通りユーザが作成した検索式 (クエリ) に対してシステム側でクエリの提示をおこなう手法で、広い意味では「キーワードサジェスチョン」や「他のキーワード」機能もこれに含まれます。 そこでポイントとなるのが、どんな情報を使用して提示するかでさまざまな手法があります。 例えば、 クリック数が多いもの (人気があるもの) に誘導するよう拡張するもの http://www.dbsj.org/journal/vol6/no4/papers/murata.pdf 文書クラスタおよび単語クラスタからの関連語で拡張するもの http://www-tsujii.is.s.u-tokyo.ac.jp/~tuna/nlp04/tsunakawa04corrected.pdf Wikipedia からの関連語を抽出し拡張するもの http://sigswo.org/papers/SIG-SWO-A8
科学論文に役立つ英語
読書は、他人にものを考えてもらう事である。本を読む我々は、他人の考えた過程を反復的にたどるにすぎない。（中略）だから読書にはものを考える苦労はほとんどない。 作者：大山（東北大金属材料研究所） FWGA8124＠nifty.com このサイトへのリンクは無断でどこにでもご自由にどうぞ。 事後連絡も不要ですが、でも、 免責 掲載情報中の間違いを減らすよう努力していますが、それでも多数の間違いがあります。ケアレスミスだけでなく、本質的に間違っているケースもあるはずです。このサイトの情報は御自分の判断と責任でお使いください。作者は当サイト上の瑕疵などの責を負いません。また、当サイトで得た情報によって生じたいかなる損害に対しても、作者は責を負いません.。
Rで時系列スペクトル分析 - nokunoの日記
id:yokkunsさんが主催する第4回R勉強会のid:hamadakoichiさんの発表で議論になったのですが、スペクトル分析（フーリエ変換）において0に近い低周波の成分が出るときは、全体のトレンドを表しています、という話。 データはRに付属のUKgasを使って、spectrum関数にかけました。まずは、普通にデータ点とそのスペクトル、そしてARモデルで平滑化したスペクトルを見てみます。以下のように、低周波付近と1付近にピークがあることがわかります。 > plot(UKgas) > plot(spectrum(UKgas)) > plot(spectrum(UKgas),method="ar") そして、diff関数を使って差分を取ると、以下のようにトレンドが取り除かれ、周波数領域で見ると低周波のピークがなくなることが分かります。残ったピークは、1年周期なので季節変動を表します。 > p
ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
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