specchionero (@nerospecchio111)

投稿一覧(最新100件)

RT @eDNA_startup: 最近何回も見てるけど改めて情報の充実度とわかりやすさピカイチのレビューだと思う。 日本語で無料なのもありがたい。 https://t.co/gbY0vmMbw5
全く同意ですが、言語獲得の過程で一緒になってしまったらしいので、鼻で話をする感じになれたらよかったのか?  と思っていたら、チンパンジーとかも喉頭下降があるから言語獲得は2次的なものだったみたいですね。。 https://t.co/yVG9YNtoYr https://t.co/LtfSIl4gO8
これを読む限りはやっぱり細胞内のグリコーゲン(かどうかまでは書いてないけど)が染まるってことでよいのかな。すぐに顆粒層までは浸透するようである。 ヨードでこうなら、アルコールとか塩酸とかはやっぱり表面だけじゃなくて結構粘膜の奥の方まで影響でてるんだろうね https://t.co/zXHPbvVuwY https://t.co/6el2zJFn4F
RT @ahmadzakijp: インド人とネパール人とパキスタン人の「インド料理屋」を支えているネットワークについては、すでに研究があります。互いの対立があり、同国人内でも出身地やモスク、インド人学校などを基点にして、それぞれ異なるリクルート・出店戦略があります。 https…
RT @koro485: 早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様
RT @HYamaguchi: 「学業成績には,LINE,Twitter,YouTubeの利用が負の影響を与えていた。つまり,これらのSNSの利用時間が増えるほど学業成績が悪くなることが示唆された」→J-STAGE Articles - 日本の大学生のSNS利用と学業成績との関…
RT @koro485: 傾向スコアについての良さげなまとめがオープンアクセスだそうな

お気に入り一覧(最新100件)

岩崎学先生の論文『統計的因果推論の視点による重回帰分析』をありがたく読ませていただきました。よく考えたら論文を無料で読ませていただけるのってとてもありがたい…! https://t.co/yk0X5YEh1d
最近何回も見てるけど改めて情報の充実度とわかりやすさピカイチのレビューだと思う。 日本語で無料なのもありがたい。 https://t.co/gbY0vmMbw5
LASSOの正則化パラメータの選択には SURE(Stein's Unbiased Risk Estimate)から導出されるAICを使いましょう,という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.co/HlRa27ZSgR
今更ながら時間依存性交絡について学んでおります。 自分の研究テーマで必要が出てこないとなかなか学ぶ気になれない。。。 さて、最初のとっかかりとしてバランスの良い解説論文を見つけました。とても丁寧な解説なので入門に適していると思います☺ https://t.co/3SRbZeShVp
児島将康先生の『グレリンの発見についての裏話』って記事は、生物系で研究やったりする人は一度読んどくと良いかもしれませんね https://t.co/TlSU61e3G3
これは全員読むべし。 オリゴヌクレオチド(プライマー)合成,早さの秘密 https://t.co/zqqybph5Y2
因果推論についての総復習のような論文。 https://t.co/KaoZqL8e2B
朝の勉強会で(分子系統樹を作成中の)院生さんと「分子系統解析の最前線」を一緒に読みましたが、とても勉強になりました。 https://t.co/OPNgoFF1mB
シングルセル解析の基本事項がまとめられた日本語で読める直近の総説です。 https://t.co/bDOAWmKx4T
まだ、ただケージに突っ込むだけでやってたのかと、ちょっと驚いた 詳細はこちら https://t.co/GIUYSjl6io
熱海先生(千葉工大)の電気学会ニュースレター、声を出して笑ってしまった。さてはこの人、面白い人だな。 熱海先生の悩みが解消するよう、研究室の学生さん達には励んで頂きたいと思う所存です。 https://t.co/zObYWiGhqA https://t.co/HgyzQsCoL2
Propensity score analysisの解説。 東大の康永先生が書いた解説論文無料で読めるんですね。コンパクトにまとまっているのでおススメです。 https://t.co/uTKIatTi9e
生物工学会誌の特集にて「細菌叢のシングルセル解析」が公開されました。最近話題の2cmの巨大細菌ですが、このゲノムは実はシングルセル解析で読まれています。今何ができるようになったのか、こちらから知っていただけば幸いです。https://t.co/spwnS4Hux5
ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi
京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風にズバっと問題設定を言ってほしかった。さすが。
生存時間解析の機械学習モデルの評価指標として用いられる「C-index」について,日本語で分かりやすくまとめられている論文でとても助かりました! Brierスコア,AUC,calibrationなどの評価指標の数式的な理解も深まるのでおすすめです〜 https://t.co/YpyOh4Opoi
かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY
「分子系統解析の最前線」 こういう日本語総説が昔から探していた。原理からメジャーなソフトウェアまで網羅。 https://t.co/02oarLaTgt
インド人とネパール人とパキスタン人の「インド料理屋」を支えているネットワークについては、すでに研究があります。互いの対立があり、同国人内でも出身地やモスク、インド人学校などを基点にして、それぞれ異なるリクルート・出店戦略があります。 https://t.co/e20mDCsxKa https://t.co/ARUQlFX94j
早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様
「学業成績には,LINE,Twitter,YouTubeの利用が負の影響を与えていた。つまり,これらのSNSの利用時間が増えるほど学業成績が悪くなることが示唆された」→J-STAGE Articles - 日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について https://t.co/jYTetGE62U
傾向スコアについての良さげなまとめがオープンアクセスだそうな
莫大な金がかかるRCTが開発経済学の重要なツールになってるという深イイ話を聞かせてもらった。 https://t.co/TZaX8aJdwF https://t.co/eMJLSDo3aq

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