negi (@negi111111)

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RT @nihon_kenkyusya: 「博士課程修了者の大学教員ポスト採用率」という資料をみつけたのだけど、これは茶柱たつ確率より低い https://t.co/XG77sCe8XX https://t.co/DNJB3SedB0
RT @ballforest: あるものだなぁ / 空耳アワー」にみる音の類似と弁別素性 https://t.co/BsKvp5P34R
@yumu19 https://t.co/QKmgGlyTrR 今,人工知能学会にきてるんですが,弓道の論文あったので,共有しますw
https://t.co/zloTFZHx4t 「弓道練習支援システムにおける射法八節の認識のためのデータ収集について」データセットくっそほしいんだが.それでアプリ作りたいんですが #jsai2018

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JSAIで一番面白かった発表は、人の位置情報の時系列をトークン列に置き換えてGPT-2で学習、人の移動軌道を生成する研究 https://t.co/uaQZlIljS6
"組織目標をブレークダウンした個人目標を各個人が設定し、その目標や実行計画をプレゼンテーション等によってチーム内で公開・共有することは、目標達成に有用な情報の共有を促進し、動機づけに影響を及ぼすと考えられる" (p.351) めっちゃ興味深い。 https://t.co/E9WIPHDElJ https://t.co/qOPGvu1gjP
@nino_pira 新旧含めて、このPDFがまとまっていると思います。2022年5月発行なので最近ですね。 https://t.co/O2PKS3aqKu
今月の人工知能学会誌、和泉さんのブックマークは役立ちそう。人工知能の金融への応用の国際的な研究会や、金融系のデータ取得先などが良くまとまっている。 https://t.co/KCpYh7DXzz
ベースの内容は、昨年度の統計数理研究所オープンハウスでのチュートリアル講演です。 https://t.co/HaeOLO88t4 なお類似の内容が日本統計学会誌に掲載されています。 https://t.co/Dw4h0VQE0g
オープンアクセス / 深層学習の統計理論 鈴木 大慈https://t.co/mtSl73YjIt
これもまた / 音声認識技術の変遷と最先端 ―深層学習によるEnd-to-Endモデル― https://t.co/T7toD1Vpw8
【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7
【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7
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【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7
統計的声質変換ソフトウェア入門(pdf) / “ja” https://t.co/QypgJ4fj2F
Natural Gradients and Stochastic Variational Inference https://t.co/M279spKzwu 自然勾配のすばらしい解説.甘利先生のこれもhttps://t.co/8LrtyzC1CI
今月号の情報処理のDeep Learningの実装と現状にChainerがまったく触れられていませんね・・・ https://t.co/CMoexeMc7C

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