This ranking of leading conferences for Computer Science was generated by Research.com, one of the prominent sites for Computer Science research offering trusted data on scientific publications since 2014. The spot on the list is based on Impact Score metrics collected on 21-12-2022. It was based on a detailed analysis of more than 3,549 conference profiles and websites. Show more Our list is base
researchに関するstarposのブックマーク (80)
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starpos 2020/10/10
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Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
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単語と文字の話 - Preferred Networks Research & Development
4月からPFIで働いてます。海野です。 今日は単語の話をします。読み物的な話なので軽く読んでください。 テキストデータなどの自然文を機械処理するときには、まず最初に単語に分割するということをよく行います。一般的にはMeCabやChasenといった形態素解析エンジンに投げて行います。形態素と単語の区別という話もあるのですが、ここでは大雑把に「連続した文字列の単位」くらいの意味で話します。 検索という文脈ですと形態素インデックスという言葉がありますが、これは検索の最小単位を文字単位ではなくて形態素の単位にするということです。例えば「東京都」は「東京」「都」に分かれるため、「京都」というクエリに対して見つかるのを防ぐなど、精度を上げる効果があります。反面、深刻な検索漏れを引き起こす可能性があるため嫌われることが多いです。こうした漏れは検索に限らず、テキストマイニングなどの文脈でも問題となることが
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研究者マンガ「ハカセといふ生物」
第１話 第２話 第３話 第４話 第５話 第６話 第７話 第８話 第９話 第１０話 第１１話 第１２話 第１３話 第１４話 第１５話 第１６話 第１７話 第１８話 第１９話 第２０話 第２１話 第２２話 第２３話 第２４話 第２５話 第２６話 第２７話 第２８話 第２９話 第３０話 第３１話 第３２話 第３３話 第３４話 第３５話 第３６話 第３７話 第３８話 第３９話 第４０話 第４１話 第４２話 第４３話 第４４話 第４５話 第４６話 第４７話 第４８話 第４９話 第５０話 第５１話 第５２話 第５３話 第５４話 第５５話 第５６話 第５７話 第５８話 第５９話 第６０話 第６１話 第６２話 第６３話 第６４話 第６５話 第６６話 第６７話 第６８話 第６９話 第７０話 第７１話 第７２話 第７３話 第７４話 第７５話 第７６話 第７７話 第７８話 第７９話 第８０話 第８１話 第８２話
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とあるシミュレーションが示す「優れたアカデミア」と「ダメなアカデミア」の差異 – 大「脳」洋航海記
【研究 – 全般＆科学】 複雑系モデルに基づくアカデミック･ソサエティの盛衰予測に関する研究 －人事システム,査読システムを内包した大学･学会カップリングモデルによる考察－(PDF) 学会における論文査読と日常的研究,研究評価･後継者選定の場である大学とを人工社会上に仮構した。モデルでは、研究者エージェントは論文に関して生得不変の価値観（数を重視するか質を重視するかetc）を持ち、これと社会全体からの偏差値的なスコアとの積和を採って、目標達成度を計量し、その結果に応じて、自己の行動戦略（論文を投稿するかor質の向上を目指すかetc）を陶冶していく学習プロセスが組み込まれている。数値実験の結果、甘い査読システムにより学問的デカダンスが発現し、論文質を考課に入れることでそれを抑止し得ることが確認された。 何気なくTwitterのTL上で見かけた研究なんですが、これが実に面白い。今すぐこのシミュ
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よい論文の書き方 - NextReality
研究室用に書いた文書を転載します。主に工学系（コンピュータサイエンス系）分野の査読付き学会や論文誌に投稿することを想定しています。 以下は論文を書くときに個人的に気をつけていることです： メッセージをシンプルに：要するに何が言いたいのかが一言でサマライズできていること。記憶に残ること。 メッセージが伝わらないと、そもそも査読で落とされるし、たとえ学会で発表できたとしても誰も覚えていてくれない。実際、国際学会でも発表論文の多くが誰にもリファーされず、翌年になると忘れられている (どんな論文がどのくらい参照されているかはGoogle Scholar, Microsoft Academic Searchなどでわかる）。 問題はなにか・なぜこの問題が重要なのか・問題の原因は何か・どんな解決案を提案するのか・その効果は本当か・他にどんな研究があるか（なぜそれらの既存研究ではだめなのか）・誰のために役
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独立行政法人・学術振興会による、DC・PD特別研究員制度の、廃止の必要性について。 - Blog of Kensuke Yamazaki. Ver. 2.
独立行政法人・学術振興会による、DC・PD特別研究員制度の、廃止の必要性について。 （以下途中まで引用、学術振興会HPより） http://www.jsps.go.jp/j-pd/pd_boshu_f.htm １．趣旨 優れた若手研究者に、その研究生活の初期において、自由な発想のもとに主体的に研究課題等を選びながら研究に専念する機会を与えることは、我が国の学術研究の将来を担う創造性に富んだ研究者を育成する上で極めて重要なことです。 このため、独立行政法人日本学術振興会（以下「本会」という。）は、大学院博士課程在学者及び大学院博士課程修了者等で、優れた研究能力を有し、大学その他の研究機関で研究に専念することを希望する者を「特別研究員」に採用し、研究奨励金を支給します。 また、世界の最高水準の研究能力を有する若手研究者を養成・確保する観点から、審査により、特に優れた大学院博士課程修了者等を特別
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学術書や論文に出てくる略号をまとめてみた
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
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Academic reference management software for researchers | Mendeley
Mendeley brings your research to life, so you can make an impact on tomorrow Search over 100 million cross-publisher articles and counting Search Popular searches: COVID-19 Bioenergy Obesity Create a free account Access your library, everywhere Add papers directly from your browser with a few clicks or import any documents from your desktop. Access your library from anywhere. Windows, Mac, Linux a
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自宅でできるやり方で論文をさがす・あつめる・手に入れる 読書猿Classic: between / beyond readers
１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い 読書猿Classic: between / beyond readers の続きというか、補遺。 大学等に所属してる人は、そこの図書館と契約してる有料データベースを駆使されたし（使い方はガイダンスがあったりするし、図書館のレファレンスでも教えてくれるだろう）。っていうか、言うまでもないだろ、そんなことは。 ここではフリー（市井）の人が使える手を考える。手はたくさんあるが、いっぱいあっても混乱するだろうから、少しだけ。必要なら追記していく。 とりあえず３つのケースに分けてみた。 １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている ２．読みたい分野、知りたいジャンルくらいは決まってる ３．何からはじめればいいのか、さっぱりわからん 番外．論文なんて本屋で買えるぜ １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている Ａ．まずは
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研究能力の発達段階 - 発声練習
追記（2012年1月13日） 書き直しました。 議論能力および発表能力の発達段階 with 反論ヒエラルキー 本文 今日、先輩の先生とたまたま、この話になったので、メモ。 卒業研究で配属されてきた4年生はほとんどの場合以下の段階を経て研究に対する能力を発達させていく 第1段階：ゼミでの発表や研究室内での議論で、自分の主張を否定するような意見に出会うと「怒る」あるいは「泣き出す」、「へこむ」 自分自身と自分の行為・表現の切り分けができていない。行為や表現（文章、口頭発表、議論の際の発言など）が良くないと指摘されただけなのに、自分の存在が否定されたと感じてしまう。 第2段階：ゼミでの発表や研究室内での議論で、自分の主張を否定するような意見に出会っても、何とか受け入れられるようになる 頭では自分自身と自分の行為・表現が切り分けができている。指摘されれば、まずかったポイントが理解できる。ただし、感
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Whatを列挙するときにHowを列挙すべきでない - 発声練習
Life is beautiful: 私からの提案：おかえりなさいテレビ Life is beautifulのsatoshiさんは以前から、User experience（satoshiさん訳：おもてなし）を製品開発の主体におくべきであると主張されていたが、正直「そんなの当たり前だろ？」と思い、賛同していながらも腑に落ちていなかった。で、昨日たまたま研究室の先輩と雑談をしたときの「企業ではソフトウェアの上流工程をできる人が必要」という話を聞き、そして、上記のエントリーを読んでようやく腑に落ちたように思う。 先輩が言っていたのは、「ソフトウェアの上流工程とは、インターフェースの定義である。インターフェースは、入力と出力を定義することで、システムの設計とは、この入力と出力をどんどん細かく分割していくことである。」そして、「上流レベルでは、Howを含めないWhatを明らかにする。現在は、要求分析
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Run-Length Compressed Suffix Array
This web page will no longer be updated. See the author's web pages for further releases. RLCSA [4, 3, 7] is a compressed suffix array implementation that has been optimized for highly repetitive text collections. Examples of such collections include version control data and individual genomes. This implementation also serves as a testbed for many techniques used with compressed suffix arrays. The
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「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
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Leo's Chronicle: 学生を成功に導くアドバイス - Ullman先生からのアドバイス
博士課程には、二人として同じ学生はいない。そして、教師がすべきことも個々の学生に応じて変わる。自分のキャリアを振り返ってみて、うまくいったいくつかの方法と、よく使われているけれど実際には学生のためにならないやり方というのがよくわかるようになった。まず初めに述べておくと、教師のゴールとはどうやったら学生が自分自身の力で考え、新しいアイデアを組み立て、問題を解ける人になれるかを教えることだ。
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最先端の実験は必然的に大規模化する - 武蔵野日記
大規模テキストデータ(もう昨今 GB 単位はそんな大規模ではなく、TB 単位以上)を対象とした研究をしている自分が言うのもなんだが、そもそも自然言語処理の研究ってそんなに大規模化する必要はないし、データ量を増やしたからといってそんなに劇的に精度が変わったりするわけではない(むしろ扱いに独特なコツが必要なので、うかつに手は出さないほうがいい)、と思っているのだが、なんでみんな大規模化したがるのかなぁ、と不思議だった疑問に得心がいった。 もちろん増やしたデータ量に対し log スケールで改善する、というような微弱な改善効果はあるのだが、そんなことよりはアルゴリズムを変えたり、用いるデータの質を上げたり、もしくは使う素性を工夫したり、はたまた全部同じだけどパラメータだけチューニングしたりするほうが大幅に精度に影響したりするのは世の常である。 で、今晩見た爆問学問で、先週の情熱大陸と同じくノーベル
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はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
ベルギーに行った 先日、ベルギーに行きました。 マグリットの絵とルーベンスの絵を見るのが目的。 あまり時間もなく、ブリュッセルとアントワープを駆け足気味で巡ることに。 ミュンヘンから車で10時間近くかかり、なんでこんな無茶をしてしまったのかとも思いましたが、ヨーロッパの方…
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自分で一生懸命考えてやった結果分からなくて退学した奴のほうが、ごまかしごまかしでなんとか卒業した奴なんかよりも、何倍も何十倍もカッコいいと思う @heis.blog101.fc2.com
「黙っているしかないじゃん」をどうにかしたい - 発声練習 価値の判断基準が自分の外にある人間は表現者になれないへのエントリー大学院の教授がクソだと言われる一つの理由でおっしゃっていることは良く分かります。卒論に関する考え方もほぼ賛成です。研究の背景や位置づけ、重要性説明は十数回しております。まあ、別に研究の背景や位置づけなどは百回説明してもかまわないのですが、今年も去年もおととしも、卒論指導で一番困ったのはこの部分なのです。 だから、自分の主張をとりあえず述べて、相手の反論が正しいと思えてから自分は間違っていたと考えれば良いんだよ。 とか言われても、もうなんというか絶対間違える自信がある訳ですよ。「精神的な背骨が育っていないから」ではなくて、自分の意見を言わないのはそもそも研究の目的が理解できてないから。間違うのがわかってて、それを論破されるのがもうほぼ確実に予想出来てるのに、わざわざ自
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