准教授@東京科学大学 工学院情報通信系。最近の研究トピックはML in/for wireless networks, Federated Learning, Split Computing, Vision and Wireless.
Joined November 2009
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西尾 理志 (Takayuki Nishio) retweeted
初めての国際会議でアメリカに行くとき、入国審査が怖いと某教授に言ったときの返答がこちら
「Computer Scienceの研究者って言ったら変な質問されるから止めたほうがいい」
「お前はハッカーか？とかこのコンピュータは何かとか質問される」
「我々の場合はこう宣告すべき」
I am a mathematician
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ICLRの査読結果でいろいろ荒れている投稿をX上で観測している。「他は結構いいのに一人全部1を付けてきた査読者がいたので終わった」とか「ハルシネーションの関連研究を挙げてきた」とか。トップ国際会議であっても、どの分野も似たようなところがあるのだな。個人的には、査読者を継続的に評価・キュレーションする仕組みをもっと充実させた方が良いと思っている。誰でも簡単に論文を書ける時代が来たら、良い論文、人類の発展に貢献する論文を正しく見極められる査読者の価値が相対的に上がるんじゃないだろうか。「誰がどの論文をどう評価したか」という情報を蓄積し、その論文が採択されたかどうかだけでなく、その後どのように評価されたかまで数年にわたってトラッキングすれば、ある程度機械的に「良い査読者」を見つけ出すことも可能な気がする。
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【日米共同研究「VINES」採択のお知らせ】
この度、新熊研が埼玉大学、慶應義塾大学、米国WINLABと共同で取り組む研究課題「千里眼：マイクロモビリティ向けインフラ統合型自動運転」が、JST（国立研究開発法人科学技術振興機構）とNSF（米国国立科学財団）が連携して実施する日米共同研究プログラム
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뭐 저런 논문들은 어차피 데스크 리젝이라 그나마 양반인데. 진짜 힘든건 "AI로 대충 쓴거 같은데, 어쨋든 증명은 맞는거 같아서 바로 리젝 줄 수도 없으며, 읽는게 고통스러워서 핵심 포인트와 기여는 도통 뭔지 모르겠고, 읽으면 읽을수록 뇌가 fuck되는거 같은 논문"들. 이런 논문들의 특징은
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私が若い研究者にアドバイスするとしたら、ResearchGateで自分で書いた論文やノート、プレゼンテーションファイルなどを公開すること。雇う側や同業者からすると、それらはLinkedInのプロフィールよりも、はるかに重要な情報となる。
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力制御使って模倣学習すれば、3Dプリンタ製のハンドでも豆腐ぐらい操作出来るってこと全然知られてないっぽいので、共有しておきます。教師データはじゃがいもだけだったはずです。
反力は角度センサと電流値からの推定です。力センサや触覚センサは不要。Dynamixelのサーボモータが1つあるだけです。
