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AIがますます加速して発展している中、情報の整理と発信が重要なのかなあと思う。
発信場所としては、SNSや自身のウェブサイトなどがあるが、外部のサービスとしては、ZennやNoteがあるよね。
以下、genspark にまとめてもらいました。

genspark

“Zennやnoteに類似したサービス” の続きを読む

僕は神を信じるものではない そして僕は祈り続ける。

この間、お会いした方が急逝された。
非常に動揺している。
お会いしたばかりであるというこもあるし、年齢が近いこともある。

しっかりお話したことがあるわけではないが、これからいろいろとお話していくんだろうなという
矢先だっただけに残念でならない。

ご家族や関係者のお嘆きはいかほどであろうか。
お悔やみ申し上げたいし、本当に冥福をお祈りしてやみません。

書く技術とAIについてぼんやり考えている。
私の好きな本を紹介します。
紹介文はGenSparkに作ってもらっています。

1. 『書くことについて ～ON WRITING～』 (小学館文庫) スティーヴン・キング

   『書くことについて』は、スティーヴン・キングによる執筆指南書であり、自伝的要素も含まれた一冊です。具体的な執筆アドバイスやキング自身の経験談が豊富に盛り込まれており、多くの読者から高評価を受けています。文章を書くことに興味がある方には必読の一冊と言えるでしょう。[3][4]

2. 『理科系の作文技術』 (中公新書) 木下是雄

   『理科系の作文技術』は、物理学者である木下是雄によって執筆された書籍で、理科系の研究者、技術者、学生を対象にしています。論文やレポート、説明書、仕事の手紙の書き方、さらには学会講演のコツなどを具体的に指導する内容となっています。[9]

3. 『日本語の作文技術』 (朝日文庫) 本多勝一

   『日本語の作文技術』は、本多勝一による著作で、文章を書く際の技術や方法論を解説した本です。特に日本語での明確でわかりやすい文章を書くためのガイドとして広く知られています。[12][14][15]

4. 『考える技術・書く技術 問題解決力を伸ばすピラミッド原則』バーバラ・ミント

   『考える技術・書く技術』は、バーバラ・ミントによって書かれたビジネスライティングと論理思考の指南書です。ピラミッド構造というフレームワークを用いて、効果的な問題解決と情報伝達の方法を提供しています。[18][19]

5. 『アカデミック・フレーズバンク そのまま使える!構文200・文例1900』ジョン・モーリー

   『アカデミック・フレーズバンク』は、英語での学術的な文章を書く際に役立つ構文や文例を提供しており、日本語訳が付いているため、英語を母国語としない研究者にも便利です。[23][24]

6. 『知的文章術入門』 (岩波新書 新赤版 1897) 黒木登志夫

   『知的文章術入門』は、黒木登志夫による岩波新書の一冊で、文章を書く際の技術や考え方を解説し、特に知的な内容を効果的に伝えるための方法を探求しています。[47] [49] [50]

7. 『説得できる文章・表現200の鉄則』 第4版 永山嘉昭

   『説得できる文章・表現200の鉄則』は、ビジネスコミュニケーションにおける文章作成の技術を向上させるためのガイドとして、多くの読者に支持されています。特にネット時代における横書きのビジネス文書や電子メールの作成方法に焦点を当てています。[31] [32] [34]

8. 『文章表現四〇〇字からのレッスン』 (ちくま学芸文庫 ウ 6-2) 梅田卓夫

   『文章表現四〇〇字からのレッスン』は、文章表現の技術を向上させるためのガイドブックです。特に、日本語での文章作成において、400字という制限の中でどのように効果的に表現するかを学ぶことができます。[36]

9. 『ゲーム感覚で身につく論文執筆:「今よりもっと論文を書く」と決めた研究者へ』飯村周平

   『ゲーム感覚で身につく論文執筆』は、論文執筆を効率的に行うための手法を紹介し、特に日本語だけでなく英語でも多くの論文を書く方法をテーマにしています。論文執筆の生産性向上や投稿・査読対応の方法、論文指導の手引きなど、多岐にわたります。[41] [42]

10. 『技術者のためのテクニカルライティング入門講座』髙橋慈子

    『技術者のためのテクニカルライティング入門講座』は、技術者向けに論理的かつ簡潔な技術文書の書き方を解説する書籍です。[翔泳社], [読書メーター]

11. 『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』阿部幸大

    『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』は、アカデミック・ライティングの技術を体系的に学ぶための教科書です。[Amazon], [紀伊國屋書店]

AI Serviceの一つである　GenSparkに私の研究をまとめてもらいました。
いい線　いっている

https://www.genspark.ai/spark/an-overview-of-hiroyasu-tomoyuki-s-research-contributions/fd4c647c-b9e3-44e2-ba04-81114c136a5f

廣安知之（Tomoyuki Hiroyasu）教授は、同志社大学生命医科学部に所属し、知能情報学、ソフトコンピューティング、医用システム、基盤脳科学などの分野で幅広い研究を行っています。彼の研究は、特に以下の分野で注目されています。

## 知能情報学とソフトコンピューティング
廣安教授は、遺伝的アルゴリズム（GA）や多目的最適化に関する研究を行っており、進化的アルゴリズムを用いた最適化問題の解決に焦点を当てています。特に、多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）や対話型遺伝的アルゴリズム（IGA）の開発と応用に貢献しています。

## 医用システムと基盤脳科学
彼は、fNIRS（機能的近赤外分光法）を用いた脳機能解析や、脳活動データの解析に関する研究を行っています。特に、運転中の注意散漫度予測や集中瞑想中の脳活動の変動に関する研究が挙げられます。

## 高性能計算
高性能計算（HPC）の分野でも活躍しており、大規模データ解析や並列計算技術の応用についても研究しています。

## 主要な研究成果
– **非侵襲的脳活動計測と計算論的神経科学**: fNIRSを用いた脳活動の計測に関する研究を行い、高齢者のダーツプレイ習慣が脳の半球側性化に与える影響を調査しています。
– **画像診断システム**: 消化器内視鏡画像から手術器具の画像を除去するための深層学習アーキテクチャの性能比較を行い、内視鏡検査の精度向上に寄与しています。
– **進化計算と最適化**: 多目的遺伝的アルゴリズムを用いた様々な最適化問題に取り組んでいます。

廣安知之教授の研究は、医療分野や自動車産業、進化計算と最適化など多岐にわたる分野で実際的な応用が期待されており、その多様性と実用性から高く評価されています。

大体、お願いというものは自分のためにするものだが、
まれに、他人のお願いを聞き入れて実現する方がいらっしゃる。
我もかくありたい。
make a wish

同じ月を見てる。
時間を超えて、場所を越えて。

2024/08/25は学停電業務の、サーバーが停止します。
復旧は08/25 夕刻を予定しています。

僕は神を信じるものではない そして僕は祈り続ける。
今年の夏はいつにもまして暑い。去年も暑かったように思ったがこんなに暑かったかな。

広島の８月６日はいつも暑い。
そして一年がたっていく。

子供のころは少しづつ世界はよくなっていくとなんとなく思っていたけれども、
思わぬところで思わぬ形で戦いが続いていき、それに対して絶望的な気持ちになるもんだな。

少しでも世界が穏やかになりますように。
戦いで傷つく人がいなくなりますように。

ガートナーが戦略的テクノロジトレンドのトップ5を発表したとCodeZineがのべている。
その５つが

• ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス
• AI拡張型開発
• グリーンソフトウェアエンジニアリング
• プラットフォームエンジニアリング
• クラウド開発環境

であり、GPTに聞いた結果が下記のとおり。

ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス:
ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス（Software Engineering Intelligence）は、ソフトウェア開発プロセスにおけるデータ分析やAIを活用して、開発の効率や品質を向上させる技術や手法を指します。開発プロジェクトの進捗やリスクをリアルタイムで把握し、最適な意思決定を支援するためのインテリジェンス技術が含まれます。

AI拡張型開発:
AI拡張型開発（AI-augmented Development）は、AI技術を利用してソフトウェア開発プロセスを補助・自動化する手法です。コード生成、バグ検出、最適化など、開発者が行う作業をAIが支援することで、開発効率や品質が向上します。

グリーンソフトウェアエンジニアリング:
グリーンソフトウェアエンジニアリング（Green Software Engineering）は、ソフトウェアの開発や運用において環境への影響を最小限に抑えることを目指すアプローチです。エネルギー効率の良いプログラミング、リソースの最適化、カーボンフットプリントの削減などが含まれます。

プラットフォームエンジニアリング:
プラットフォームエンジニアリング（Platform Engineering）は、ソフトウェア開発チームが効率よくアプリケーションを開発、デプロイ、運用できるようにするための共通基盤やツールを構築する技術です。これにより、開発者は基盤を利用して素早く安全にアプリケーションをリリースできるようになります。

クラウド開発環境:
クラウド開発環境（Cloud Development Environment）は、クラウド上でソフトウェアの開発、テスト、デプロイを行う環境を指します。開発者はインターネット経由でアクセスできるリモートの環境を利用し、リソースのスケーリングやチーム間でのコラボレーションを容易に行えます。

クラウドはもはや必須だとして、AIに助けてもらいながらソフトウエア開発するのはもはや当たり前ですね。
プラットフォームエンジニアリングには興味がありますが、グリーンを意識して実装やら　アルゴリズムを考える時代になるのかしら。

プレスリリース
ビッグニュースですね。
本当に素晴らしいお仕事です。

IEEE Spectrum 1月号におもろい記事があがっている。
選挙、オリンピック、戦争などなど多くのテーマがあるが、そこには技術がリンクしている。
最低限、新しく教養となるべき知識については追いつきたいと思う。

2024 Will Be an Exciting Year in Tech

新年あけましておめでとうございます！
AIにblogの内容を提案してもらいました。

2024年はますますAIの利用が促進される年となることが予想されます。

AI技術はますます進化し、私たちの生活やビジネスに大きなインパクトを与えることでしょう。

自分も遅れずにサービスや技術のキャッチアップを行いたいと思っています。AIを活用することで、業務の効率化や生産性の向上が期待できます。新しいサービスや技術を学び、取り入れることで、自分自身の成長やキャリアの発展にもつなげることができるでしょう。

ただし、AIの利用には注意が必要です。データの流出や蓄積に関しては、注意深く対応する必要があります。個人情報や機密情報の適切な管理が求められます。

今年はAIのさらに発展し、加速する一年となると思います。

自分自身の成長と共に、AIを上手に活用していきましょう。新しいサービスや技術へのキャッチアップを進めつつ、データの管理にも十分に注意を払いたいと思っています。

また、職場でも大いに生成AIを中心とした人工知能の技術を使っていくようにしたいと思います。

みなさんも素晴らしい2024年をお過ごしください！

2024年がスタートしました。
今年は４月から、個人的にも研究室的にも大きな変化があります。
この変化をうまくとらえて飛躍の年にしたいと思っています。
どうぞよろしくお願いします。

基礎からわかる情報リテラシーの新しいバージョンをいただきました。
今の高校２年生からカリキュラムがだいぶ変わっているわけですが、どの程度まで抑えられているんでしょうか。
本当だったら、この教科書の内容を丁寧に個々に確認しながらやっていきたいのですが。
amazon

amazon 設計論

素晴らしい本が手元に届きました。
その本を手に取るだけで、その圧倒的な存在感が伝わってきます。
「設計論」、このタイトル自体が強烈なインパクトを持っています。
正確な言葉で表現するのは難しいですが、それはまさに衝撃的で、感動的でした。

この本の分厚さからくる情報量は、一度に全てを消化するのは困難ですが、著者の深遠な歴史と経験が感じられました。
また、現在進行中の私のプロジェクトに対しても非常に関連性がある部分があり、私の学びに大いに役立ちました。

もう少し勉強せねばなりません。
オイラもがんばらないとな。

（この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています）

医情報学科では、今後の飛躍的発展が期待できる生命科学分野と、工学の中でも特に電気、電子、情報分野の融合科学技術領域の基礎、応用を体系的に学習し、幅広い知識と問題解決能力をもつ専門技術者や研究者を養成すること。具体的には、生物機能とエレクトロニクス及び情報技術の融合を図り、生命システムを理解して科学技術に応用すること及び生命システムを工学分野における技術により支援することを目的とし、生体情報の理解に重点を置くバイオインフォーマティクス、脳科学分野、生体情報の取得・制御に重点を置く生体計測、医用機器分野などを柱に据え、教育研究を行うこととした。

同志社大学は2022年度から「同志社データサイエンス・AI教育プログラム（DDASH）」を開始しました。
DDASHとは「Doshisha Approved Program for Data Science and AI Smart Higher Education」の略で、数理、データサイエンス、AI分野の人材育成を目的とした教育プログラムです。
DDASHは大学全体で数理・データサイエンス・AI教育を推進しています。

具体的には、以下の3つのレベルに分けてプログラムが提供されています：

• リテラシーレベルのDDASH-L（2022年度開始）：全学部の学生を対象としており、それまでの同志社大学のデータサイエンス教育の実績を踏まえた全学レベルの教育プログラムです。全ての学生が履修可能で、複数の学部が協同して教材を作成します。また、全ての学部から教員が参加するワーキング・グループでプログラムの点検・検討を行っています。
• 応用基礎レベルのDDASH-A（2023年度開始予定）
• それらを包含するDDASH副専攻（2023年度開始予定

）

DDASHは文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル、応用基礎レベル）に準拠しています。
また、DDASHは大学院レベルでの展開も予定しており、すでに「Comm 5.0 AI・データサイエンス副専攻」を開設しています。
これにより、データサイエンス・AIを駆使して世界で活躍できる人材育成を目指しています​。

（この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています）

Appleが革新的なARヘッドセットをリリースしました。
私がこのヘッドセットについてのニュースをキャッチした時にMetaが提供する製品とは全く異なる製品であると感じました。
しかも、その消費対象となっているのが、我々一般大衆なのかさえ疑問を感じます。

NBAの試合や相撲などのスポーツイベントを考えてみてください。それぞれには、コートや土俵近くのプレミアムシートを確保できる特定の観客が存在します。また、クラシック音楽のコンサートでも、これと同様の特権を享受しているおそらくいくつかの人々が存在することでしょう。
特定の客がその場の独占的な体験を享受するという現象が、これからさらに洗練された形で現れるかもしれません。

映画の領域でも、新型ヘッドセットを所有するユーザーに対して独占的に提供されるサブスクリプションサービスの登場を予見しています。
ここでのキーテクノロジーとなるのは、位置センサー、ミリ波レーダー、そして空間オーディオだと思われます。これらの技術を活用して、バーチャル空間上で具体的な座席を指定するようになるでしょう。
さらに、ユーザーの脳波や生体情報といった詳細な情報が取得されることも予想されます。

これは、一部で話題の「メタバース」のような曖昧な概念を超えて、より具体的で戦略的な新市場の創造を示唆していると感じます。

いかがでしょうか？