うおざ (@p1scesCom)

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より一般の場合は https://t.co/ScmKXSF7mN が答えっぽい

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@KzhrHrd ざっとでいいので、これを読んでいただいて、感想を聞いてみたいです。 https://t.co/kiYc5FZDTu

61 0 0 0 OA ゲームの解決

ゲームの「超弱解決」「弱解決」「強解決」について、詳しいPDFを見つけた。https://t.co/ru7Dg0EEsC
これは分かりやすい.これの続きの離散フーリエの解説 https://t.co/hggZs5DDf6 は応用数理入門 https://t.co/0BZClhkt4M の3.1節の工学的な説明になってて良い感じです(応用数理入門の方は離散フーリエ変換を線形代数の視点から解説してます) https://t.co/cduFPPODfe
「 (現代では)フーリエ変換はもはや積分では定義されず,(急減少関数列の各項に対するフーリエ変換の関数列)$\hat x_n$の収束先として間接的に定義されている」https://t.co/NIWL406loO
2023年のノーベル物理学賞の受賞対象であるアト秒物理に関して、この記事がざっくりと理解するには良さそうです。 https://t.co/VkfOjTQeuw
これと鈴木先生の汎化解析の解説論文(https://t.co/dR4QpqB7hL)はいろんなところでおすすめしている https://t.co/c3YAp4ptjk
統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件 大久保 将貴 https://t.co/Cq09JwMsuT
育児休業のすすめ:ニューヨークで専業主夫になった物理学者 https://t.co/IjSv0q63Mg 今更呼んだが爆笑だった(^o^)
#寝る前に論文読む 17 西郷甲矢人(2021)「圏論的な〈ものの見方・考え方〉入門」(『認知科学』第28巻第1号 57-69) https://t.co/Ci920giLD6 前提知識ほとんどゼロで読める、圏論の超入門 相変わらず西郷先生の文章は読みやすい 範疇文法は大変興味がある
音響学会誌小特集「ヒトと動物の音声の感情・情動伝達」がエンバーゴ過ぎて無料公開されました~!音声使用の種間比較と技術比較できます。 https://t.co/ne49XXP5w5 トリ:https://t.co/UNvlTCRtMs サル:https://t.co/eI7tXKmYEo ネズミ:https://t.co/o8XVcMwhef ヒト幼児:https://t.co/zXgK964Nct
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日本音響学会誌小特集「ヒトと動物の音声の感情・情動伝達」がフリーアクセスになりました。 とりあえず、私の記事だけ宣伝しておきます。https://t.co/KU8fKtUnNX
信号の長さが2の冪乗でないときは、ゼロ詰めすべきという常識は、MATLABでは通用しません。ゼロ詰で生ずる副作用は実は大問題なので、そのままFFTを使うべきです。@yatabe_ さんの以下の記事を参照して下さい。最近の研究では、離散フーリエ変換の美味しさを堪能しています。 https://t.co/pRrp0aEMmX https://t.co/GXBVp99o8I
さっき出てきた6年前のこの総説、懐かしくなった。韓国語を知らない人にも理解できるように書いたつもりなので、音声学・音韻論に興味がある人に広く読まれたい。 現代韓国語に生じている子音とトーンの変化。有名な平音・激音の話だけではない。 https://t.co/S9AEPIsJk3
音源分離の基礎と動向というタイトルで、IEICE Fundamental Reviewの解説論文を執筆しました。 オープンアクセスなので、非会員でもアクセス可能です。 https://t.co/5SJ5Wi1axD
博士課程に関して昔から一貫して言ってるのは「職業研究者を輩出したい」よりも「博士号を取れる実力のある人を随所に輩出したい」である。ITならエンジニアやコンサルタントも含めて色んな人が博士を志す社会を目指していて現に研究室運営はそっちに向かっている。 (参考: https://t.co/BEoD17Gj29) https://t.co/qJz8J0oWmm
人工知能学会「AI 哲学マップ」 (人工知能—哲学対応マップ) 公開しました。 https://t.co/bexhDJbl9x お楽しみください。
数学会の論説に寄稿した解説論文 "不完全性定理の数学的発展" が無料でダウンロードできるようになりましたね. https://t.co/kMiBjP9OF7 ご興味のある方はぜひご一読ください.
今月号の情処会誌「有名論文ナナメ読み」に寄稿しておりました (冊子を見て気付いた…) BERT の登場が情報検索分野にどのような影響を及ぼしたのかについて象徴的な記事を紹介しています 興味がございましたらどうぞご笑覧ください [会員] https://t.co/y7GsqIvN98 [非会員] https://t.co/wa06Ta4mKj https://t.co/pSZOX4RTNW
ディズニーでも違法サイトでもOKなのつよい 上野, 情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本, 人工知能 36巻 6 号(2021 年 11 月) https://t.co/xKeQv4PUqF https://t.co/QocVPg8CZu
私たちのカンペ研究の出番でしょうか… 大学生が作成する事後ノートの質とテスト成績の関連 https://t.co/R243cACtSF https://t.co/Pl2rOrET1u
こちら自分のメタバース解説論文(34ページの長さ…)、公開されました。情報処理学会の会員の皆さまはそのまま読めます。非会員の方は600円ぐらいです https://t.co/PzK5iWjp5b メタバースの成立と未来 -新しい時間と空間の獲得へ向けて- 三宅 陽一郎 情報処理, Vol.63, No.7, pp.e3-e36 https://t.co/sd7EB25wDM
@RehaMD02 @HiroyukiOhtsuka よろしければ↓こちらをご覧ください。 https://t.co/Vqw81Ca9jp
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。
昨年末に「応用数理」に投稿した解説論文 「形式言語理論:非可換と可換のあいだ」 が J-STAGE 上で読めるようになりました. 形式言語理論特有の難しさや面白さを説明させてもらいました. 「応用」を意識して自然言語っぽい話もいくつか話題に取り入れてみました. https://t.co/B4PKRNZb6p https://t.co/qc71Z2O43m
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
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の最終回が無料オンライン公開されました! https://t.co/0i96CpPI3b https://t.co/bsWdnRo0dx
またaかtheかそれとも冠詞を付けないかでよくわからなくなってきたのでググってたら「科学英語文法 覚え書き(冠詞について)」というのを見つけて読んでる。奥が深い・・・ https://t.co/Asp4rjq2Ut
明治の女学生が自分のことを「僕」ということがあり、その言葉遣いに対する当時の批判が掲載されてる論文。明治期特有の女言葉にばかり着目してたから「僕」ということがあったことに驚いた。女子も漢語を学んだ影響のようだ。 『女学生の言葉遣いに対する社会的意識の変化』 https://t.co/LYVoiA78XV
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第三回が無料オンライン公開されました! https://t.co/XrJRhvDJHn https://t.co/APq9UqoG0D
これから JSUT や JVS を研究に利用しようと思っているそこの君! 論文には arXiv ではなく以下を引用しよう! https://t.co/1JFjlB3rfP
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第一回が無料オンライン公開されました! https://t.co/dUp9DmAwzG https://t.co/tzD4L5uMGY
社内で @shunyo_k @tuxedokatze @KoheiWakimoto と書いたアノテーションツールの論文が EMNLP Demo に採択されました!!
「音響信号処理における位相復元」という解説論文がオンラインで出版されました!誰でも無料で読めます! https://t.co/PGz5roians 「位相復元」という処理について,光と音の両方から解説を試みました!めっちゃサーベイ頑張って124本も文献を引用してます!連載講座と同時執筆で大変でした…! https://t.co/dcBTRY9A62
木更津高専の例。どこも一緒なんすね。ちゃんと論文にしていてすごい https://t.co/XZe60eIiyy >学寮独自の挨拶や掃除に関わる慣習の見直しについては、平成 30 年度秋季リーダー研修会にて、これまでの前屈 90°姿勢を保持したままで全力で行う挨拶から、通常の形式の挨拶に変更することが了承された
エントロピーと情報 : 関数解析の見地に立って https://t.co/uXK99XMsmx
「自然言語処理で人々の役に立ちたいのならば、アカデミックなことはしばらく脇に置くのがベターだと思う」同感。あと、機械学習をされている方はこのPDFの「3つのキーワード」の話を読まれることをおすすめします。 https://t.co/IJ17yqUEZV
研究テーマが深まらない、研究目的が決まらない…とお悩みの学生さん。意外に思われるかもしれませんが、その原因は先行研究を十分な量、読めていないからかもしれません。以下URLからDLできる資料を参考にご自身のテーマを当てはめて先行研究を探して読むと道が拓けるかも。https://t.co/pquTgA4ni4
例えば "コンパイラの型推論を使用した型デバッガの提案" https://t.co/GSsvbf3sSP の背景あたりの話とか
2変数間の関係を捉えるために相関係数を求めてそれを視覚的に確認するため散布図に回帰直線を引きたい。yのxへの普通のOLS回帰?でもそれだとxとyの扱いが非対称だしx軸方向の誤差を考慮していない。x軸方向にも誤差がある時の回帰、モデルIIの回帰とは? https://t.co/FKmp9R0ecN 3章がドンピシャ。 https://t.co/uuuZpCk8bf
“ボールペン技術による家庭用高精細映像光伝送システム開発 安価で簡易な光接続を可能とするボールペン型光インターコネクトの提案” https://t.co/SVKNbloxNk

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