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「研究課題の核心をなす学術的『問い』」を明確にするライティング支援の方法
RT @hideokotani: 科研費の書き方系ですげーいい論文見つけた https://t.co/pN22qnEvi4
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3次元考面の凹凸特徴の視知覚特性
ヒトは凸の方が知覚しやすいらしい。こういう下調べは当然ながら、どういう曲面をどう作るかなどやっていた。でもやっぱ先駆者に拍手だ。 https://t.co/SI2k2Y8HcN
お気に入り一覧(最新100件)
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レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第9 回〕ロボティクスと人工知能
長井先生に「せっかく同じ領域にいるのだから,一緒に書きましょう」と言ってもらって分担執筆した解説.書いていて楽しかった. 「end-to-end 学習とソフトロボ ティクスは,本質的な相似性をもっている」 https://t.co/eoYPEKgamd
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応用数理の遊歩道(24) : 数理工学を求めて
Pellioniszという方らしい。 このPDFの6章には金谷さん韓さんと論争を交わした旨が書いてあって面白い。 https://t.co/xCoRo0fydM https://t.co/pmJnhLyeM2
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確率の流れをあやつるモンテカルロ法――詳細つりあいの破れとリフティング
日本物理学会誌は宝の山。「モンテカルロ法は非常に悪い。他がすべてダメな場合に限り使うべし」 https://t.co/gOlwQoGNg0 ランダムウォークは見るからに効率が悪い。行ってほしい方向にわざと流す方法があればいいのに。そんな都合のいいやり方がどうやら本当にあるらしい。年末年始の勉強また一つ。
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2017年度時限研究会「脳の理論から身体・世界へ:行動と認識への再挑戦」実施報告
学会で自由エネルギーが普通に語られるようになったんだなあ 初めて自由エネルギー主体で回路学会の時限研究会をしたのが2017年 伊藤さんの情報熱力学も https://t.co/8tRVpbTRan 乾先生も含めて,吉田さん・磯村さんらと特集号を出したのが2018年 https://t.co/D9AWkINa8F
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特集「自由エネルギー原理入門」
学会で自由エネルギーが普通に語られるようになったんだなあ 初めて自由エネルギー主体で回路学会の時限研究会をしたのが2017年 伊藤さんの情報熱力学も https://t.co/8tRVpbTRan 乾先生も含めて,吉田さん・磯村さんらと特集号を出したのが2018年 https://t.co/D9AWkINa8F
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「研究課題の核心をなす学術的『問い』」を明確にするライティング支援の方法
科研費の書き方系ですげーいい論文見つけた https://t.co/pN22qnEvi4
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ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析
中妻先生の『ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析』がオープンアクセスなの知らなかったな。物理本は凄まじい価格で出回っているのでありがたい限り。https://t.co/2xbdrDW6tH
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日本語からはじめる科学・技術英文の書き方
日本物理学会誌は宝の山。これ読みたい。 https://t.co/T0ueG5zGGZ 「削除しても文意の変わらない語句は全て冗長」。誇張語の使用は「野心に満ちた若い科学・技術者が初めて成功を経験した場合に使いやすい表現」。SNSは悪文であふれている。その倍は良文をよむべし。
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銅より線と黄銅端子圧着部の力学的作用
この論文が非常にわかりやすく書いてるから、コネクタ圧着の際にハンダを流し込んだことがあるニキ達は是非読んでほしい(鏡を見ながら) https://t.co/bvrEsLEzut
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七つの正規分布
俺が求めてたのはこの論文のようだ。 "みんなそれを信じているよ,だって 実務家は数学的定理だと思っているし,数学者 は経験的事実だと思ってるから" https://t.co/f14QxO4yXG
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物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向
下記のサーベイ論文の正式版が公開されました。和文Dのサーベイ論文は無償公開論文として公開されるようなので、誰でも閲覧頂けます! https://t.co/ZocvifoGnH https://t.co/jmfGA3pRW5
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機械学習の概要
すずき先生の記事(応用数理, 2018)。全4回に渡って解説されるらしい。本記事は初回にあたる。/ チュートリアル 機械学習の概要 https://t.co/ALqNJ1pMJw
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深層ニューラルネットの積分表現理論
積分変換の反転公式をみると、最適なカーネル関数を見つけることと、最適なリッジレット変換を考えることは数学的に等価だということがわかる。DNNの解析には関数解析が重要になる、と色々な人が言っている。おそらくそれは正しいと思う。 1. https://t.co/MjzQABNbWw 2. https://t.co/hF2K3H0hdD https://t.co/fQXpPJvjJT
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