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はてなキーワード: 機械工学とは
この前、会社のホームページの求人欄から30過ぎの男が応募してきた
その男性が自慢げに「競プロやってます！アルゴリズムも詳しいです」って言ってたので
「サポートベクターマシン」のアルゴリズムを組んでもらいました
するとその男性さんはサポートベクターマシンのコーディングができてなくてドン引きしました…
「サポートベクターマシン」って基本中の基本でアルゴリズムのテキストでも4-50ページ目で乗るような内容なので、キーボードが壊れてたのかなって思い
理由を聞くと、普段ライブラリで使ってるから、アルゴリズムは知らないとの回答でドン引き（本日２回目）をしました…
それプログラミングやアルゴリズムに詳しいんじゃなくてライブラリに詳しいだけじゃんって苦笑しちゃいました
メガネレンチやニッパーの使い方に詳しいだけの人が、機械工学に詳しいですって言わないように
ライブラリの知識に詳しいだけの人はアルゴリズムやプログラミングに詳しいとは言わないんだよ？
その「慣れ」をオーディオ界隈では耳エージングとか言うが、そうではなく機械工学的な意味でエージングによる変化もある。
周波数特性の測定値では帯域ごとの大小しか測れないし、あとは帯域ごとの歪み率などもデータ化できたりするが、オーディオユニットには応答速度や収斂速度、残響などから構成される微妙な聴覚上の変化、ステージ空間の広さ感、左右や上下や前後の距離、音像の精細感のように、数値化できない、測定が難しい要因があり、しかも音域ごとに性質が違ったりする。
ボーカルが近い、シンバルが遠い、音場が広い、高域の抜け感がある、寒色(残響少なめで精細)、低域がにじみ出て中域をマスクする、みたいに、さまざまな言葉で表現するが、そういう特性が正反対にまで変わることはないものの、微細な変化を人間の聴覚は大げさに捉えることが得意だ(意識して聴く場合)。
もちろん思い込みによって変化したと感じる部分もないとはいえないが、集合知として稼働時間による変化はあるというのがこの界隈では消費者のみならず生産者の間でも常識になっている。
オーディオ愛好家向けのメーカーではエージングに言及して推奨するメーカーもあるが、基本的にはエージング行為を意図的にする必要はなく、通常使用するうちにこなれていくのを待てばいい。レビュワーなどは条件を揃えるために一律のエージング作業をすることはあるが。
なので、特定の測定値を出して、エージングだとかリケーブルだとかに有意な変化がないから無意味、と声高に主張するようなものはどちらかというと理系気取りを履き違えたトンデモの域。聴覚は電気や工学の側面だけじゃ説明できない。
もちろん、オーディオ界隈にはシールを貼ると音質がアップする、みたいなオカルトじみたグッズも存在するので、そういうものまで肯定していく必要はないが、外部の人はすべてを一緒くたに小馬鹿にしがちなので難儀なところだ。
話を戻すと、エージングという表現だと使い古して悪い意味でもユニットが劣化していく変化までを含むので、慣らし運転としてはバーンインという呼び方をする事が多い。
それによって低域がスムーズに出るようになったり、高域のトゲトゲしさが落ち着いたりといった変化はある。もちろん、ある場合もある、というだけで、知覚できないことも多いだろう。大抵の製品は箱出しから音がいいので、「あれっ」という音の時にエージングに期待する感じになる。
またユニットの種類によってエージングにかかる時間が異なることも集合知的にわかっていて、例えば平面駆動ドライバの場合は一般的なダイナミックドライバよりも長く、数百時間のバーンインが必要なことが多い、などと言われる。
工業的にも物理的にも、同一製品だからといってどの時点でも同一の出音を維持するなんてことは不可能で、普通は左右のユニットですら微妙な音量差や周波数特性にブレがあったりする。それはデータにも現れるが。
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身長165cm、工学部機械工学科卒、工学研究科修了、彼女いない歴＝年齢
ー完ー
関連ブクマ： https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20230822/k00/00m/040/214000c
アメリカと日本の大学における理系の研究で、盛んな分野のトップ５をそれぞれ箇条書きにしてお答えします。
一般的に言えば、アメリカの方が日本よりも大学の研究が経済に与える貢献度は高いと考えられます。その理由として、以下の点が挙げられます。
アメリカでは、大学の研究成果を産業界に移転する仕組みが整っており、特にベンチャー企業の創出や成長につながっています。例えば、スタンフォード大学やマサチューセッツ工科大学（MIT）などは、シリコンバレーやボストンエリアといったイノベーションの中心地に位置し、多くのハイテク企業やスタートアップ企業と連携しています。また、大学発ベンチャーの成功事例としては、グーグルやフェイスブックなどが有名です。
日本では、大学の研究成果を産業界に移転する仕組みが十分ではなく、特にベンチャー企業の創出や成長につながっていません。例えば、日本の大学発ベンチャーは、アメリカや欧州と比べて少なく、また規模も小さいです。その原因としては、日本の大学の知的財産管理やライセンス交渉の能力が低いことや、日本の産業界が新技術や新製品に対する需要が低いことなどが挙げられます。
以上のことから、アメリカでは大学の研究が経済に与える貢献度は高く、日本では低いと言えるでしょう。もちろん、これはあくまで一般的な傾向であり、日本でも優れた大学発ベンチャーは存在しますし、アメリカでも大学の研究が経済に貢献しない場合もあります。しかし、日本はアメリカから学ぶべき点が多いと思います。
アメリカと日本において、お金を生みやすい研究の分野は、それぞれ異なる傾向があります。
一般的に、アメリカでは、医学・生命科学、コンピュータ・情報科学、工学などの分野が研究開発費の多くを占めており、高い経済効果や社会的影響力を持っています1。
日本では、自動車やロボットなどの製造業に関連する分野が研究開発費の大部分を占めており、国際競争力を高めています。しかし、日本の研究開発費は、GDP比で3.3%と先進国の中で低い水準にとどまっており、基礎研究や新領域の研究に対する投資が不足しているという課題があります。そのため、日本では、エネルギー・環境、生命科学・医療、人工知能・ビッグデータなどの分野において、イノベーションを生み出すための研究開発費の拡充が必要とされています。
