Hideo Hirose (@hirosehideo)

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人工知能が人間の仕事を奪うというような論調もしばしば目にする.しかし,実際には,人工知能や情報 技術のおかげで仕事ができるようになったり,活動の幅が広がるということもあるように思う.人を自由に するコンピュータ文明の側面に,もっと注目したい. https://t.co/6SxCsNIQkp
以前計算したときにちょっと不思議に感じたことがある。流行が頭をもたげ始めたときに叩いても残り火がくすぶっていればいつかまた流行して叩いた効果は少ないのに、ピークに近いところで叩くとピタッと止まってしまう。感受性の多さに違いが出るのかなとそのときは思った。 https://t.co/wM9xrw4jCw
誰でも似たようなことを考えるもんだな。 https://t.co/wM9xrw4jCw https://t.co/2hB1kMkY0y
10年以上も以前のことだが、エージェントモデルとSEIRモデルの計算結果がどこまでシミュレーションで一致するか調べたことがある。人の行動がSEIRのパラメータにどう結びつくかということを。このときは小規模モデルだったが、今はもっと大規模モデルで検証できるはず。 https://t.co/RLIcqu5kQ8
いえ、冗談でなく、実現しましょう。こんなのはどうでしょうか。 https://t.co/IvLia3DHs5 https://t.co/aBHbNDNjg6
RT @hirosehideo: SIRはマクロ解析で全員に同じ様相を持たせている。だから、ネットワークの接続度を今の0.2倍にすれば爆発は避けられると言われても、具体的に人の行動に結びつきにくい。下はそこを Pandemic Simulations by MADE: A C…
SIRはマクロ解析で全員に同じ様相を持たせている。だから、ネットワークの接続度を今の0.2倍にすれば爆発は避けられると言われても、具体的に人の行動に結びつきにくい。下はそこを Pandemic Simulations by MADE: A Combination of Multi-agent and Differential Equations https://t.co/6QSS4JLvtq
この頃は微分方程式からではなく、probable cases, deaths, recoveriesの不完全データから、統計的にCFRを予測していた。 「The mixed trunsored model with applications to SARS in detail」 https://t.co/jnF95zKpU6
3年くらい前になりますが、感染症流行の予測についてまとめたものです。データがしっかりしたものであればSIRのような単純な数理モデル(ODE)でもかなり実際と合う実感があります。 https://t.co/SB8ApvahTs
RT @Perfect_Insider: d次元単位球の定義関数(原点からの距離が1以下の点で1、それより遠い点で0をとる関数)は極めて普通な関数に見える。ところが、この関数をフーリエ変換してフーリエ逆変換すると、5次元以上の場合、任意の有理点で元の関数に戻らず、発散するという…
RT @jaguring1: センター英語の意見要旨把握問題でも、BERTによって大きく正解率が上がっている。 30%だった(東ロボくん挫折時) →44% →68%←new https://t.co/cYDQkXRJKl (pdf)https://t.co/6URb2QAu…
deep learningを使った気候変動の予測の精度が良かったという結果に、いいの?、と話題になっている。 推薦システムでノロウイルス感染の広がりを予測したら精度が良かった、と国際会議で発表したら、高名な研究者が人差し指で自分の眉を撫でていたときのことを思い出した。 https://t.co/htY4J0PuPE
ブラックホールがスパースモデリングによって見えるようになった原理が書かれている。非常にわかりやすい。(池田思朗, 本間希樹, 植村誠、スパースモデリングと天文学、応用数理、25、15-19、2015) https://t.co/atcY7QxRSc
RT @kuri_kurita: 「なんだこれは?」感たっぷりのものを見つけた。 https://t.co/Ufwt7Jg6O1 https://t.co/rxu8FbnYj9
ちょっと分かりやすすぎたかもしれません。でも、fundamentals reviewだから、これくらいで許してもらえないでしょうか。本日公開です。 https://t.co/htY4J0PuPE
そのとおりです。100の性格項目についてアンケートをもとに調べたことがあります。出前授業http://t.co/tEAm5fD6tx @norionakatsuji @fohtake @dankogai 血液型と性格の無関連性 https://t.co/XOyA6JbTIk …”
RT @norionakatsuji: これ日本だけの不思議な信仰の一例だと思っていたが、真偽を研究した方がいたんだ!"@fohtake: 広く知られて欲しい研究結果です。RT @dankogai: 血液型と性格の無関連性―日本と米国の大規模社会調査を用いた実証的論拠 htt…

お気に入り一覧(最新100件)

懺悔したいことがあります. 「排便時に便器中から発見されたミミズについて」という報告を 土壌動物学会誌Edaphologiaに,投稿したのですが,月間アクセス数ランキングが,ずーっと1位になってしまっています.もっと良い論文や総説があるのですが,それをさしおいて. https://t.co/JlReNiXCX3
3月30日付で、賞を頂きました。 IEICE Com. Exp. TOP DOWNLOADED LETTER AWARD です。 受賞理由は、 論文誌 IEICE Com.Exp.の月間ダウンロード数1位(2021年2月) です。 受賞対象論文 The Four Qubits Deletion Code is the First Quantum Insertion Code, DOI: https://t.co/59DLFYmeK0
項目反応理論の連続型モデルの改良と推定方法に関する論文のオンライン版が公開されました。 実装はJulia言語でやってます。 https://t.co/e4QtShLERW
廣瀬 英雄, 災害による被害拡大の予測について, 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, 2016, 10 巻, 4 号, p. 266-274, 公開日 2017/04/01, Online ISSN 1882-0875, https://t.co/u7slUQDMkW, https://t.co/Tue4GTgtuv
廣瀬 英雄, 災害による被害拡大の予測について, 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, 2016, 10 巻, 4 号, p. 266-274, 公開日 2017/04/01, Online ISSN 1882-0875, https://t.co/u7slUQDMkW, https://t.co/Tue4GTgtuv
SIRとロジスティクス関数の関係ってなんだっけなと思い調べてて,見つけた廣瀬英雄先生の解説論文。感染症流行の数理モデルがまとめて解説されてます。とても勉強になります。ありがたや。 J-STAGE Articles - 災害による被害拡大の予測について −感染症流行の予測を中心に−https://t.co/aMGR3bYLkL
データ菜園ティストの人達ならよくご存知のはずの 感染者数のモデルをわかりやすく書いてあります。 災害による被害拡大の予測について|感染症流行の予測を中心に https://t.co/rypXCnKhxG
既に出ています。例えばこれです。 https://t.co/IE7nxFbuym また血液型と性格に関する解析では、過去の研究結果を拡張することができたとともに、21世紀以降のデータでは、安定して血液型ごとに性格の自己申告について有意な差が出ることが判明した。 https://t.co/DEwECU2ZPH

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