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はてなキーワード: 研究とは
他にもあるな
Microsoft「MR(Mixed Reality)の研究の成果やぞ」
人々「は？MRって何だよ、どうせMicrosoft Realityの略とかじゃねえのｗネーミングセンスだっさｗ」
Microsoft（えぇ…1980年代から研究者の間で使われてた言葉やぞ…）
Apple「Apple Intelligence、略してAIやぞ」
直角三角形４つを持ってくると回転対称性があるし、そういうときは、簡潔な正方形の部分が従う、という実質的なものだから超対称性は簡単に分かるものではない。
大体ろくに研究されていない技術であるし、不変量変換があるときは出て来ると信じられているだけで、超対称性は、実質的には、定理の発見にも等しい精神作用であるから
高等学校では、うまくやると、消えてもらわないと困る変数がスパスパ消えるのはセンター試験でもたまに話題となるが、超対称性や有名定理の登場による証明、といったことは
何度も言うけど、反AI運動家は、AIの汚さ、危険性を煽ることが政治的には「だからこそ投資しなければならないもの」になるだけだと理解すべき。
同じことを「核兵器」について言ったらどうなるか、くらいの思考実験はできるくらいの知性を持て。
核兵器が「危険で恐ろしいものだ」ということは誰でも知ってる。知らないから核の研究をするんじゃない。知ってるからこそするんだ。
危険なものだからこそ、他よりも早くアドバンテージを握っとかなきゃいけないのが政治だ。
危険なものだからこそ、自分にはその力が及ばないように利用するのが政治だ。
危険だから悪いものだからやめろなんて言われてやめるのは、それこそ無能な、国を衰えさせる政治家だけだ。
じゃあ何をすべきかって？ 反AIの方が危険だとアピールするんだよ。
危険な連中扱いされて嫌がるな。
AIよりも核兵器よりも危険で扱いにくい連中だと思われて初めて反AIに対して政治が配慮するんだよ。
逆なんだ、逆。
生まれつきだと思うな〜、私もそう
私は奥手すぎて全然経験はないしソロプレイ探求ばっかりだけど…
思春期の頃は悩んだけど、最近はもう開き直って性欲っていう神秘を探求することに決めたよ
下請けのメリットって、儲けは少なくとも確実に儲かる、というところにあると思う
発注する側はゲームが外れたときにはダメージを被るが、当たったときの儲けはそのまま得られる
その代わり、ゲームが外れたときのダメージレベルは下請けでは吹き飛んでしまう
中国の面白い所は、思い付きで作ったような製品を小ロットで、最初は10個作ってみよう、100個作ってみよう、とりあえずそれを売ってみよう、ができるところにあると思う
法律的にも良くも悪くも緩いので、とりあえず小ロットで市場に流して反応を見れる
そして、好反応が得られれば、小ロット生産の体制のまま量産体制に移行してしまう
日本だと、とりあえず100個作って売ってみた、みたいなのは会社でも企画自体が通らないであろう
そんな町のパン屋さんみたいなことは許されない
日本だと、まず確実にこれぐらい売れる、という市場調査があって、そこから研究開発して、ラインを組んで、という話になる
中国だけではなく、どちらかというと日本以外、最近はその辺をすっ飛ばして、いきなり変な製品が市場に入ってくることが増えた
結局、日本だと良くも悪くも、それって売れるの？なんかおいしいの？みたいなツッコミばかりになってしまう
確実に儲からないことはやらない、単に面白いだけなんでしょ？という反応をされてしまう
なんとなくだが、自分が子供の頃のファミコンとかMSXにはそういう雰囲気は感じられなかった気がする
低コストながら面白いことを実験的に市場に流してやろう、という意気込みを子供ながら感じることができた気がする
ゲーム産業も成熟したため、そんなことを考えるような余地はなくなってしまったが、当時はあったはずだ
ゲームウォッチのような、枯れた技術の水平思考みたいな発想もあったはずだ
TSMCのみならず、円安もあるし、日本が目指すべきなのは下請けなのだろう
中国に代わって、安い人件費で、人海戦術で、期間工という名前で半永久的に安価な人材を使い捨てにして、
確実に儲かるものづくりをするのがこれからの日本の役割なのだろう
面白い製品は日本以外の、東南アジアとかからも登場してきてるし、日本は海外のための下請けに徹するべきなんだろう
夢のない話だが、自国で大型航空機も巨大空母も作れる余力があるわけでもない、
熱量が薄れて文章が短くなり、対象へのリスペクトが失われて興味本位の乱文になり始めている。かつてのように事実関係をきちんと確かめず、表層的な調査や単なる和訳で終わっている。
短文では、読者の知的好奇心も満たせまい。
そろそろ潮時だろう。
| 投稿日 | 記事名 | ブクマ数 |
|---|---|---|
| 2024/2/12 | オランダブルマー短信、それからコーフボール | 5 |
| 2024/3/11 | 北欧ブルマー考、それからへそ出しブルマー、ブラトップブルマー (1) | 1 |
| 2024/6/10 | ウクライナ、イスラエルなどのブルマー、オーストラリアのタブー | 0 |
| 2024/6/10 | ルーマニアのブルマー続報 | 0 |
| 2024/6/10 | ズボンを下ろしてパンツ見せて腰を振る動画と超ハイレグなエアロビ | 67 |
ネットの浅瀬ではこれくらいが限界だ。ネットにアップロードされていない郷土史的な情報は、書籍に当たらなければならない。当たり前だが情報はタダじゃないのだ。汗を流して足を運ばねば、肝心のところはわからない。
得られたのは、論文ではほんの一行で済むような事実を実証するのにも、膨大な労力が費やされている実感だ。以前はライターになるのはどれくらい大変かを実感したと書いたが、こういう実感は、泥臭い調査をする真っ当な情報発信者に対する敬意を持つことにつながる。
はっきり言って、ブルマーが学校で採用されていた地域・年代を正確に理解することは、一個人の能力を超えている。redditで質問スレを立てることも考えたが、調査対象の地域と年代が膨大になると気づき、諦めた。学校で採用されていた地域の大まかな分布は、イングランドから北欧・中欧・東欧・旧ソ連を含む共産圏、それから日本とごく一部の東アジア地域、及びイスラエル、というのが当面の結論だ。イスラエルをヨーロッパにも分類しているウィキペディアを見ると納得できそうだ。だが、例えばイングランドのすぐそばのアイルランドではブルマかどうだったかさえ分からない（追記：ブクマカによれば、イスラム圏では体育の授業がない地域もあるそうだ。そうなると、女性の体育の授業があった地域ではかなりの割合でブルマーが採用されていたことになる）。
ぜひとも、どこかの大学で研究してもらいたい。できれば、日本の研究と同じように、採用された経緯や背景にあった思想、つまり自立と恥じらいの葛藤・共犯みたいなも知りたい。
ブルマをはいて運動していた人がいつまでも生きているわけではない。SNSの画像も理由もわからずにBANされる。アーカイブはいつまでも保存されるわけではない。魚拓を取ってもいつまで残るか。
ところで、証言といえば不思議なのは、ブルマーについて好きだったとか嫌いだったかとか腹が立ったとかと情報発信しているのが、ほぼ英語圏と日本語圏に限られていることだ。服装フェティシズムがこの言語圏で強いのか、個人が情報発信するモチベーションの違いなのか、自分の検索能力なのか、理由はわからない。
例えばチェコのフェイスブックでも、ブルマーがどうだったかとかあまり書かれていない。懐かしいとか今の子はもっと運動させるべきとかそんな言葉が多い。
もちろん、書きたいこともないではない。例えば天皇陛下のお好きな映画は大林宣彦「転校生」だが、ってことは小林聡美のトップレスをご覧になったのかなとか、そんな小ネタがある。
しかし、どう書いてみても面白おかしい小話になってしまい、リスペクトが失われているのがよくわかる。表現の自由とつなげたところで、面白く書く自信が無い。だから、終わりにする。
以上。
よくもここまで続いたもんだ。
いつか誰かがこの研究を引き継いでくれることを祈って擱筆する。
はてな匿名ダイアリーとはてなブックマーク、それから他のSNSで拡散してくれた皆様、そして読んでくれたあなた。
お世話になりました。
【終】
【メモ】
https://x.com/ShinyaMatsuura/status/1792754892182061227
（スレッド）
これ以上は服飾史の沼に潜らねばわからないだろうなあ。
自然界の法則の探索は、一般相対性理論と量子力学の発展の中で行われてきた。
相対性理論はアインシュタインの理論だが、これによれば、重力は時空の曲率から生じることになり、リーマン幾何学の枠組みで与えられる。
相対性理論においては、時空はアインシュタインの方程式に従って力学的に発展することになる。
すなわち初期条件が入力データとして与えられていたときに、時空がどのように発展していくかを決定することが物理学の問題になるわけである。
相対性理論が天体や宇宙全体の振る舞いの理解のために使われるのに対し、量子力学は原子や分子、原子を構成する粒子の理解のために用いられる。
粒子の量子論（非相対論的量子力学）は1925年までに現在の形が整えられ、関数解析や他の分野の発展に影響を与えた。
しかし量子論の深淵は場の量子論にあり、量子力学と特殊相対性理論を組み合わせようとする試みから生まれた。
場の量子論は、重力を除き、物理学の法則について人類が知っているほどんどの事柄を網羅している。
反物質理論に始まり、原子のより精密な記述、素粒子物理学の標準模型、加速器による検証が望まれている予言に至るまで、場の量子論の画期性は疑いの余地がない。
数学の中で研究されている多くの分野について、その自然な設定が場の量子論にあるような問題が研究されている。
その例が、4次元多様体のドナルドソン理論、結び目のジョーンズ多項式やその一般化、複素多様体のミラー対称性、楕円コホモロジー、アフィン・リー環、などが挙げられる。
こういった断片的な研究はあるが、問題間の関係性の理解が困難である。
このbot対応よく見るんだけど、大阪弁となんJ語の区別がついてないからスベってるんだよな。
やはり休日は暇つぶしが必要だと思い、Kaggleでmovielensデータセットで実験を行った。
最もシンプルなモデルとして、ユーザー×アイテムの行列に対する類似度を算出する方法で、類似ユーザーTop n人のレートの平均値を算出し、Top mのアイテムを出す。
これでNDCG@100で0.36ぐらいなので、ベースラインとしてはまあそのぐらいだろう。
実際、SOTAモデルを見ても、NDCG@100=0.4253ぐらいしか達成していない。
https://paperswithcode.com/sota/collaborative-filtering-on-movielens-1m?metric=nDCG%40100
Kaggleでのコンペは、精神を疲弊しそうだし、自信もないので参加する気はない。
こう、なんというか、それなりの精度のベースラインモデルをササッと作るぐらいで丁度いい。
ところで、自分の7年の業務経験のスキルセットがどの程度なのかというのを視覚化してみたら、多分以下のようになると思う。
| genre | level |
| コーディング | ★★★★ |
| アルゴリズム | ★★★ |
| インフラ | ★★ |
| 機械学習 | ★★★ |
| コミュニケーション | ★★ |
| ビジネス理解 | ★ |
| データ視覚化 | ★★ |
| 統計学 | ★★ |
実のところ「機能要件をどう実現するか」というエンジニア思考なので、あまり統計科学的な思考は身についていない。
といっても薬学研究の発表があれば「薬の作用・副作用の効果なのか、病気の症状によるものなのか区別がついていない」ということを指摘できる程度の批判的思考は持っているので、
「科学」と名のつくところに科学とは程遠い政治が存在することは知っている。
つまりエンジニアリングが好きで、科学が嫌いなのは、その政治性である。エンジニアリングは、作って見せればそれで実証できるのが好きである。
「ビジネス科学」と言われることがあるが「科学的手法を使うから科学である」というのは少し違う気がしている。
コンテンツ集合Xがあります。各々の要素x∈ Xは特徴量f_1(x)∈Y_1 を持っています。
同様にユーザーu ∈ Uが存在し、特徴量f_2(u)∈Y_2を持っています。
コンテンツには単価P(x)が存在し、ユーザーuがコンテンツをm回消費することをg(u, x, m)=m*P(x)_uで表し、全てのユーザーU, 全てのコンテンツXに対して行列M∘P = g(U, X, M) が存在します。
回答
この問題は、コンテンツとユーザーの特徴量を考慮して、ユーザーがコンテンツを消費する回数を最大化するものです。このような問題は、推薦システムの分野で広く研究されており、協調フィルタリングと呼ばれるアプローチが一般的に使われています。
協調フィルタリングアルゴリズム
協調フィルタリングには、以下のようなアルゴリズムが考えられます。
1. 行列因子分解 (Matrix Factorization)
行列因子分解は、ユーザー・コンテンツ行列を低ランク近似することで、ユーザーとコンテンツの潜在的な特徴を抽出します。具体的には、ユーザー行列Uとコンテンツ行列Vを求め、その内積U^TVで元の行列を近似します。この手法は、Netflix Prizeで優れた成績を収めました。[1]
2. ニューラルコラボレーティブフィルタリング (Neural Collaborative Filtering)
ニューラルネットワークを用いて、ユーザーとコンテンツの非線形な関係を学習します。入力としてユーザーIDとコンテンツIDを与え、出力として評価値を予測します。この手法は、従来の行列因子分解よりも高い精度が期待できます。[2]
3. 階層的ベイズモデル (Hierarchical Bayesian Model)
ユーザーとコンテンツの特徴量を階層ベイズモデルに組み込むことで、より柔軟なモデリングが可能になります。この手法は、Cold-Start問題(新規ユーザー・コンテンツの推薦が困難)の解決に有効です。[3]
4. 強化学習 (Reinforcement Learning)
ユーザーの行動履歴を環境として捉え、報酬最大化のためのアクションを学習します。この手法は、長期的な利益最大化に適しています。[4]
これらのアルゴリズムは、ユーザーとコンテンツの特徴量を考慮しながら、目的関数を最大化するように設計されています。実装の際は、データセットの特性やモデルの複雑さ、計算リソースなどを考慮する必要があります。[5]
Citations:
[1] https://aicontentfy.com/en/blog/understanding-algorithms-behind-content-distribution
[2] https://marketbrew.ai/optimizing-your-websites-content-with-genetic-programming
[3] https://sproutsocial.com/insights/social-media-algorithms/
[4] https://surferseo.com/blog/the-new-algorithm-for-content-analysis/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/what-best-ways-measure-content-relevance-x6apf
大学の基礎研究に予算を付けずに「ノーベル賞を取ったら予算をあげるよ」と言ったところでノーベル賞は取れないと誰でも分かるのに
何故かこと少子化の話題になると「子供を産んでメリットがあればみんな産む」「子供を産んだ方が得すれば産むようになる」とか言い出してしまうのか
何が駄目って彼らは常に「俺達は正しい。やっぱり正しかった」しか言う気がないから。
たとえば彼らは「ある人がなにかに怒っている時、それは怒りたいから怒っているのだ」と語るが、
・勘違いをして吹き上がっていただけだった→日頃のストレスを発散するために理由を探していたから勘違いしたのだ。それを暴いた俺達は凄い。アドラー万歳！
・怒っても損するのは分かってたけど我慢できなかった→詭弁に過ぎない。なぜなら人は怒りたくて怒っているのだから。アドラー万歳！
・別にそんなことは考えてなかった→無意識がそうさせたのだ。自分でも気付けない心理を暴き出した俺達は凄い。アドラー万歳！
みたいな感じでどんな形からでも「やはり俺達は正しかった！」に変換してしまう。
自分たちの積み上げた理論が間違っていたら修正しようという概念がなく、常に自分たちは正しいので修正の必要はないという前提で話を進めていくのだ。
祈祷師が「雨を降らします」と言って雨乞いするのと大差がない。
雨が振る→祈祷が通じたな。金を払え。
雨が振らない→簡単な祈祷では対処できない状況。もっと凄い祈祷をします。金を払え
絶対に自分は間違っていないという前提からスタートし、やはり間違っていなかったをゴールとする人間に研究なんて出来るとは思わない。
研究とは仮説→検証→考察→仮説のループを繰り返すトライアンドエラーの世界であり、天啓のような閃きはあってもその９割は実際には上手くいかないものなのだ。
あろうことかアドラー心理学は１００％中１００％の確立で仮説が正解となるという奇跡の未来予知のもとに理論を構築している。
勘違いしないでほしいが、俺はこの犯罪者にちゃんと怒ってるからね。
処女膜チェックとかにすればワンチャンありそうだけど、日本のモザイク基準だと肝心の所が隠れちゃうんだよなあ。
レントゲンみたいな機械を使って撮影したってことにしてシルエットだけ表示するとかにすればいけるかな。
うーん。
「アナルはチンコを突っ込んでない状態ならノーモザでも許される」と同じようなライン攻めになるな。
うーん。
難しいかなあ。
しかし、シチュとして興奮はするけど現代社会で小学生相手にやるのはマジで変態すぎるし卑怯者って感じだなあ。
昭和の時代に歪んだ性認識が蔓延る因習村で行われている既習ぐらいだったらともかく。
いやマジで現代社会でこれを実行に移せる脳みそはバグってるね。
男を学び捨てる──弱さを認めない社会を超えて
近現代日本文学、クィア・スタディーズ、フェミニズム、トラウマ研究などを専門にする岩川ありさが、日本に未だ根強く残る「家父長制」について考える。
https://www.gqjapan.jp/article/20230420-arisa-iwakawa-column
では、このような現状をどうすれば変えられるのか。ヤマシタトモコのマンガ『違国日記』（既刊10巻、祥伝社）は交通事故で両親を亡くした15歳の田汲朝（たくみあさ）と、叔母で小説家の高代槙生（こうだいまきお）がともに暮らす物語だ。朝は槙生と生活しはじめて、まるで違う国に住んでいるようだと感じる。
（中略）
第3巻で笠町は、「弱くてもいいんだ って 誰も言ってくれなかったし おれも思えなかったからね」と槙生に話す。この社会は、強くなれ、泣くなと学ばせ、弱い自分を殺させる。しかし、人はふとしたことで、痛み、傷つき、病み、死ぬ。だからこそ、弱さを認めない社会を学び捨てることが必要だ。そして、ピラミッドの頂点、つまり、家父長制的な頂点を目指すような生き方を学び捨てることも求められている。「男」という言葉が持っている意味を刷新しよう。家父長になるしかないという思い込みを捨てよう。つくられたものをときほぐすことは必ずできるのだ。
逆じゃないの？
そもそも国立大学の基礎研究は大国がやるべきで日本がやるべきではない。
15位 7pt 上海静安隊、他5チーム
32位 2pt 清華囲棋基金隊
甲級リーグ（1部） 16チーム
乙級リーグ（2部） 16チーム
丙級リーグ（3部） 33チーム ←ここ。上位3チームが乙級へ昇格
広瀬優一七段 22歳 5勝2敗 0.714
福岡航太朗五段 18歳 7勝0敗 1.000
○芝野虎丸九段 - 林君諺X
○広瀬優一七段 - 呂奕銓X
○酒井佑規五段 - 林彦丞X
○福岡航太朗五段 - 简靖庭X
○芝野虎丸九段 - 羅岩四段X
X広瀬優一七段 - 趙毓彩五段○
○芝野虎丸九段 - 韋一博五段X
○広瀬優一七段 - 韓恩溢四段X
○酒井佑規五段 - 楊潤東四段X
○福岡航太朗五段 - 楊皓哲二段X
○芝野虎丸名人 - 郭信驿五段X
○広瀬優一七段 - 鄭胥四段X
○酒井佑規五段 - 韓卓然三段X
○福岡航太朗五段 - 何天予二段X
○芝野虎丸名人 - 李康七段X
X広瀬優一七段 - 朱元豪五段○
○酒井佑規五段 - 張欽初段X
○芝野虎丸名人 - 胡鈺函六段X
○広瀬優一七段 - 秦悦欣六段X
X酒井佑規五段 - 秦馳遠三段○
○福岡航太朗五段 - 于富霖三段X
○芝野虎丸名人 - 周泓余六段X
○広瀬優七段一 - 呉依銘五段X
○酒井佑規五段 - 方若曦五段X
○福岡航太朗五段 - 徐海哲四段X
1990年代中頃より、テレビ朝日系列の日曜8時台後半では、『ナージャ』のように幼児から小学校中学年までの女児をターゲットとした柔和なアニメ作品が多く放映されていたが、当時女児向けアニメはおろかアニメそのものに疎かった鷲尾は「自分のやりたいことをやる」と開き直り、従来にとらわれない新たな作品を開拓する[13]。仮面ライダーシリーズやウルトラマンシリーズが放映されていた世代である鷲尾は、「とりあえず変身して戦うのがかっこいいだろう」という発想から、同時間帯で放送されていた『ママレード・ボーイ』『花より男子』などの恋愛系、『夢のクレヨン王国』『どれみ』シリーズなどのファンタジー系とは逆の「戦い」をメインとするべく、『ドラゴンボール』『エアマスター』などで頭角を現した西尾にシリーズディレクターを依頼。前述した変身して戦うという概念、それに映画『48時間』や『ダーティハリー』、ドラマ『白バイ野郎ジョン&パンチ』といったバディ物の構造を取ることで新しいアクションが模索された。また鷲尾は「幼児期の男女に差はほとんどなく、公園や幼稚園では男女関係なく飛び跳ねて遊びたいはず」という考えから、企画書に「女の子だって暴れたい」と書いたという。メインターゲットの好む物のリサーチにおいて、『セーラームーン』の研究も行われたが「『セーラームーン』と同じことをしても今の時代に受け入れられるわけではない」とし[14]、『無印』及び『MaxHeart』をそれらのカウンターとして位置付けた[15]。女の子らしい華麗さをメインとするのではなく、あくまで香港映画のような激しい接近戦という意味で変身アクションを志したという[16]。一方で、西尾は性別によってターゲットを限定するようなマーケティングに対する強い警戒心も見せており、総体としてこれまでの戦闘物や女児向け作品に対する強い批判性を含みながら、同作品に挑んだことが窺える[17][18][19]。
