こんにちは，落合です．いまシアトルのMicrosoft Researchで研究しています． のぐたくとアメリカにいったら日常的な話もブログ更新するって約束したので，思い立ったので書いてみます．研究まとめ以外もよろしくね．思ったことをちょろちょろ書こうと思うのです． そして，いかにも挑発的なタイトルでごめんなさい． 僕は永久に勝てないとは思ってませんが，少なくとも今のままじゃアカデミックもビジネスサイドも太刀打ち出来ないんじゃないかなと思います． 僕は日本文化が好きです．日本文化が好きだから，研究とかコンピュータカルチャーに関わる面では日本人にも頑張ってほしいと思っています． あと，専門外のところほとんどわかんないので，触れません．でも，僕ダメなところだけあげつらうのは嫌いなので，つたないながら，しっかり改善点も書こうと思います．よろしくお願いします． さて，今回の要点をまとめると，日本の
人間にゴミを拾ってもらったり、手を引いてもらったり―。豊橋技術科学大学（愛知県豊橋市）のロボットはユニークだけれど、少し頼りない。しかし、その弱さにこそロボットとの関係性を考えるヒントがあった。 大切なのは人とのコミュニケーション力 部屋中をキレイにしてくれる掃除用ロボットが人気を集めているが、豊橋技術科学大学の岡田美智男教授らが開発した「Sociable Trash Box（通称、ゴミ箱ロボット）」は、なぜか掃除どころか自分でゴミを拾うこともできない。もちろん、ゴミ箱ロボットにはUSBカメラや赤外線センサー、車輪などが取り付けられている。しかし、室内をあちらこちら動き回ってゴミを見つけると、ロボットがするのは、人の方に身体を振り向け、お辞儀のように身体を傾けることだ。その頼りなくて愛嬌たっぷりの動きは、人に「ねえ、ゴミを拾うのを手伝って」と呼びかけているようだ。 人間のアシストを引き出す
研究室用内部メモ．以下に博士論文（以下D論）提出まで山本が行ってきたことをメモとして記す． 博士論文提出に当たって （先生は英語を望んでいるが）執筆は日本語でも英語でもOK． 論文のテンプレートは自由． 日本語テンプレートサンプルはコチラからダウンロード可能． D論受理までのプロセス： 専攻会議に草稿提出 審査委員決定 予備審査（研究発表） 学位論文審査願提出 公聴会 （研究科会議にて）学位授与審査および議決 学位授与 審査委員は学内から（指導教員を含めて）3人選ぶ必要がある． 予備審査申請に必要な書類：提出先は指導教員 論文題目を明記した研究概要（A4版1枚） 研究経過報告書を[在籍年数×2 – 1]期分（満3年で卒業なら5期分） 論文の草稿（この時点で完成している必要はない） 業績リスト 発表論文別刷 学位論文本審査に必要な書類等：提出先は情報学研究科事務（入手先はコチラ） 学位論文審
「My Keepon」についてWSJ日本版のコラムで書きました。ご覧ください。 キーポンには多数のファンがいて、コミュニティーが形成されつつあるほか、副次的な産業が生まれつつあります。 マークさんのオフィスにはこんなかわいいぬいぐるみがありました。（ぬいぐるみの前にあるのはビートボッツが作ったバッジ。）手芸でMy Keepon用のかわいい帽子やアクセサリーを作って販売する人が出てきそうです。 また、自分のデザインを送ると3Dプリンターでモノを作ってくれる会社がいろいろありますが、Shapewaysという会社が「My Keepon Challenge」というコンテストを始めました。My Keepon用のアクセサリーをデザインして送ると、小嶋先生やマークさんなどが審査して、優秀なデザインに賞を与えるという企画です。かわいいアクセサリーができれば、売れるのでしょうね。 おもしろいのがハッキング。
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書く 数学的な記述は，概ね， 定義で始まり，定理を目指し，その間を証明という論理的な推論でつなぐ， という流れになっています．したがって，専門用語を除いて，使われる語句にも 一定の傾向があり，それらを知れば，数学的内容を英語で伝えるのは それほど困難ではないと思われます．ここでは，主に Donald E. Knuth の未完の大作 The Art of Computer Programming Volume 1 Fundamental Algorithms Second Edition ( Addison-Wesley, 1973) †1 の Chapter 1 Basic Concepts の 1.2. Mathematical Preliminaries †2 から「決まり文句」や「つなぎ言葉」中心に数学的と思われる表現を 抜き出してみました． もとより個人的な見解ですので，興味ござい
はてな匿名ダイアリーで以下のようなエントリーを見ると、自分の研究室でうつ病になった子を思い出して心配になる。 自殺すると研究室にお金が入る仕組みってないのかなぁ 気持ちの整理になるかもしれないので書いてみる 私は、卒業研究や修士研究で得た経験が今後の人生においていくばくかの役に立つと信じているので、卒業研究や修士研究を真剣にかつ楽しく行って欲しいと思っている。でも、一方で、卒業研究や修士研究は長い人生において、何回か登場するちょっとした進級試験でしかないことも理解している。だから、はっきりいって卒業研究や修士研究で自分の心や体を壊すなんていうのはあまりにももったいないと思う。 博士研究は別として、卒業研究と修士研究は成果ではなく努力を評価の対象としている。「でも、中間試問や最終試問とかでは成果について問いただすじゃないか？」という疑問もあろうかと思うけれども、それは、努力の度合いを成果を用
僕の持論である「卒論は『論文を書く練習』、修論は『研究をする練習』、博論は『研究者になる練習』」というフレーズ。それを少し具体的に、気が向くままに綴ってみました。主に僕が専門とする神経科学分野での話ですので、分野ごとに事情が異なる点にご注意下さい。乞うご批判・ご指摘。「誰でも編集可」にしてありますので、リスト編集・デコ等ご自由にどうぞ。（注）タイトルをわかりやすく変更しました。後からの変更でごめんなさい。
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法，応用に必要な技術などの説明。 本ページの記述は下記の解説記事をもとにWEB用に修正したものである： 木村 元，宮崎 和光，小林 重信： 強化学習システムの設計指針， 計測と制御, Vol.38, No.10, pp.618--623 (1999), 計測自動制御学会. 6 pages, postscript file, sice99.ps (1.31MB) PDF file, sice99.pdf (148KB) 第１章： 強化学習の概要 1.1 強化学習 (Reinforcement Learning) とは? 1.2 制御の視点から見た強化学習の特徴 1.3 応用上期待できること 第２章： 強化学習の適用例：ロボットの歩行動作獲得 第３章： 強化学習の基礎理論 3.1 マルコフ決定過程(Markov decision proc
研究室内文書から転載します。前回のエントリ「よい論文の書き方」と多少重複してますが、修論（D論）執筆についての注意ポイントです。おもに工学系（コンピュータサイエンス系）論文を想定しています： まず「結局この修論では何を研究した（何を明らかにした、何を解決した）」を明確にしておく。１センテンスで書けるか。３項目ぐらいの箇条書きでまとめられるか。メインクレーム、イシューセンテンスなどと呼ばれる。(参考：クレーム(claim)とは)。論文を書く段階になってまだここがふらついている場合は、まずまともな論文にはならない。研究を着手する段階から常に意識しておくことが望ましい（「1センテンス、数項目で書ける」内容なので、研究の進捗に伴って変化することもありえる。が、考えなしに漫然と作業していて、さあ論文（修論・博論）まとめられるか、といってもそれは無理)。 誰に読んでもらう文書（論文）なのかを認識する。
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
1. システムを作ることと研究することは違うとよく言うが、結局どう違うのか僕にはよくわからなかった。その違いはいったいどこで学ぶんですか？少なくとも自分は今まで、何だかんだいって最終的にはシステムありきとされる主題にしか関わってこなかった。自分で習得しなかったのが悪いといわれればそこまでだが、果たして自分の中で自然と発生する課題意識を捻じ曲げる必要があるのだろうか。とはいえ、デキル人はその自然と趣向される課題意識を研究タスクに細分化できることは分かっているのだが、そのメソドロジーはどうやれば習得できたのか。 2. つまるところ言うと、自分の思考は極端に「システム」と「そのシステムによってできる世界」に偏向しすぎてしまっている。さてこの場合問題となるのは、そのシステムおよびできる世界が、自分より先に来てしまった場合どうするかということである。簡単に言うと、やりたかったことがもうやられちゃった
私のブックマーク −人間と人工物のインタラクション− 公立はこだて未来大学 小松孝徳 [0] １． はじめに 近年，私たちの日常生活における様々なタスクを支援するため，ロボットやヒューマンインタフェースなどの人工物が盛んに開発されています．ただし，人工物とのインタラクション構築やその条件を探求するといったインタラクション自体について真正面から向き合うような研究はそれほど数がなく，どちらかといえばインターネットの発展を背景としたウェブやオークションといった実用的なアプリケーションを目指したヒューマンインタフェース（ユーザインタフェース）研究がその多くを占めており，また少し幅広く敷衍するとインタラクション時におけるユーザの行動を研究するというユーザビリティ研究や認知科学的な研究（例．ユニバーサルデザイン研究）などが多く行われているのが，この研究分野の現状だと思われます．ま
研究室内ブログより転載です。例によって基本的な内容ですが参考になれば。 なんか「はじめてのお使い」みたいですが、初めて国際学会発表する人のために。 大前提だが、英語の発表をするのが目的でなく、研究の発表が目的。英語が多少下手なのはしかたがないが、発表（研究) そのものがつまらないとどうしようもない。 発表時間が何分なのか（純粋な発表と、質疑の時間との配分はどのくらいか）を確認する。大きな学会だとセッションのタイプも色々なので混乱しないように。 学会にレジストしたら、まず自分が発表する会場を確認する。その会場でのセッションに参加して、スクリーンと観客の距離はどのくらいか、どのくらいのサイズの文字まで読めるか、スクリーンの下の文字はどこまで見えるか、などを確認する。必要に応じて発表スライドを手直しする。 一般原則として、スライドの文字数は少なめに、１ポイントでも大きなフォントにならないか工夫す
ウェブサイトのユーザビリティテストの方法にはユーザの視線を可視化するものがある。gaze plotと呼ばれる方法はユーザの視線の軌跡を記録し、注視した部分に円を描画する。円内の番号は注視した順番を表し、円の大きさは注視時間の長さを表す。この結果から、ウェブサイトのどの部分がどの順番でどのくらい注目されるのかを知ることができる。 面白そうだったからウェブカメラとオープンソースの視線追跡ソフトで簡易なgaze plot環境を作って遊んだ。対象をウェブサイトに限らずに、いろいろ試した結果一覧。 はてなトップページ（はてな） Google Chromeテーマ選択画面（https://tools.google.com/chrome/intl/ja/themes/google.html） 英文（Eye movement in music readingの冒頭を真面目に読む） 楽譜（ラフマニノフ「ピアノ
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