時間がない人のための要約 ◯どうするか？→下記のようなレビュー・マトリクスにまとめる （クリックで拡大） （出典：『看護研究のための文献レビュー: マトリックス方式』p.95） ◯何を与えてくれるか？（ご利益） 集められた論文に散在する情報を秩序だてて整理し比較対照を容易にする 集められた論文の共通点やトレンド、手薄な点などを浮かび上がらせる ◯どうやってつくるのか？（手順） （１）文献を集めて年代順に並べる （２）レビュー・マトリクスへ抽出するトピックを決める （３）文献から情報を摘出してレビュー・マトリクスを埋めていく 文献を集めることの重要性は別に取り上げたことがある。 結論から言えば、参考文献リストは長いほどいい／文献収集が論文執筆にもたらす４つのご利益 読書猿Classic: between / beyond readers しかし数多くの文献を手元に集めたとして、それが机周りの
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]：機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要：分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map：人工知能，機械学習，およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング：4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering potential issues of fairness 私のブックマーク「人工知能と公平性」 [人工知能学会 20
今年の ACL-IJCNLP の各テーマ別採択件数・採択率一覧は ACL business meeting で資料が配られたので、NLP 若手の会第4回シンポジウムの国際会議報告にて報告があると思うが、今回の EMNLP では意味解析に関する研究発表が割と目につく。盛り上がってきたかな？ クリックスルーや検索クエリログを用いた研究は、ポスターセッションでも4,5個あったが、割とメジャーになってきたらしい。朝一のセッションは Information Retrieval and Question Answering に出て、 Huihsin Tseng; Longbin Chen; Fan Li; Ziming Zhuang; Lei Duan; Belle Tseng. Mining Search Engine Clickthrough Log for Matching N-gram Fea
非モテＳＮＳ内で、mixiのecooのような、 twitterのよーなものを、google app engineを使って開発してみた。 使った言語はAjax + Flash + gae(python+mysql+memcached)。 そんで、手抜き＆googleを過信しすぎて リクエストの度にSQLをたたくような↓みたいな処理をかいてたら、（言語はpython） def get : sql = 'SELECT * FROM hoge LIMIT 50'; dbObj = db.GqlQuery(sql); ..ディスク＜帯域＜CPUの順に制限が...の記事どおりの現象が発生。1日５０万リクエストくらいでCPUオーバー。ｗ 規模としてはだいたい、約1日10万〜30万pv程度で、 会員数は20000人でopenPNEで動いてるサービス。 そんで、仕様をみなおして memcacached 化し
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