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目次

基本

やることの選び方

  • 四か条
    • やるべきことをやりましょう
    • できることをやりましょう
    • やりたいことをやりましょう
    • 得意なことをやりましょう
  • 1つでも外れると悲しいことになる。
  • まず研究テーマを選べる立場にない、という状況を打破するのが大事

やることの付加価値

  • 必須ではないがあると嬉しいこと
    • すぐに解けるとわからない
    • 社会的につながりがあること
    • 成長できるか
    • 誇りになるか(OSSみたいな)

生産性の上げ方

  • 問題は解けるレベルの立て方をする
    • 解答がない問題を作ってはならない。
    • 曖昧で解けないのはダメ。絶対ダメ。
  • 常に動き続ける
    • 絶対に止まらない
    • 次に何の研究をしようかを考えること
  • 実現可能性の判定には人の力を使う
    • 最短の時間で終わらせて、新しいことを考えるために時間を使う
    • でも信じない
  • ストーリーづくりが大切
    • 真剣に、「穴があっても意味があると人に説得する技術」を身に付けるように最大の努力をすべき

研究のステップ

  • 何がなんでも発表しまくる
    • 発表しないと次の研究の段階に進めない
  • 研究のステップが大事
    • 限定された範囲で、こういう範囲でこうしました、やり残したことはここです、と明確に言えることが大事。
    • 段階を分けて発表するといい感じかもしれない。
  • ステップを切る=新しいことをやる前にきちんと投稿・発表をして一段落つける。
    • なぜ重要か
    • ここが足りない、ここが足りない、とやっていると、完璧主義になって、何もできなくなる。それだけはダメ。
  • ステップのデッドロック
    • 発表して一区切りつけないと人を巻き込んではいけない
    • しかし人巻き込まないと発表できるクオリティにならない
    • とにかく、人巻き込まずに何が何でも発表することが大事。そうじゃないと研究のステップが切れない。

論文投稿

手順

  • 「○○投稿許可」という件名でメールして,概要を本文に書いて,出していいですか?
  • 締切1週間前とかに,PDFをメールで送るって感じ

査読

  • 査読に関するわかりやすい資料
  • 倫理
    • 新しい発見で、査読者が著者のデータ解釈に異論を唱えていても、掲載はできる
      • データで裏打ちされた新たなアイディアは、たとえ当該分野で広く受け入れられている見解と合わなくても発表される価値があります。
    • 以前に他のジャーナルに投稿された論文とほぼ同じで、その際査読したあなたは「掲載不可(Rejection)」の判断をしています。今回はこの依頼に対し、どのようにすればよいでしょう。
      • 間違っても通報したりしない。
      • 以前、別のジャーナルに投稿された原稿を査読したことを伝え、査読を辞退する。
      • 以前、他の専門誌で「掲載不可」と判断したため、今回も否定的な判断になる可能性が高く、著者にとって審査前から不利な状況です。公平性を確保するため、査読を辞退することが適切です。
  • 論文訂正
    • 誤字→何もしない
    • 誤解を生む→訂正
    • 結論を無効にする→撤回

共著

  • そもそも,協力してもらう前に,著者に入るかどうかは決めておくのが正しいです.
  • 寄与の内容によります.字句や文法上の修正のみ,1,2回程度,であれば著者に入れることはあり得ず,謝辞に書きます.
  • 添削といっても,論文の内容的修正に踏み込んだものであれば執筆に協力したと考えられる場合があります.
  • 一般に,研究遂行段階でアイディアを出していなくても,論文執筆を行う時点で論文の構築に寄与した人も,著者に入れることは妥当です.
  • 個人的には、その人なしでは研究が成りたなかったような人が共著に入るべきだと思うのだけど。

研究の業績

  • 論文の種類
    • Article:査読を経て掲載される論文.
    • Letter:短い形式の論文.速報性が求められる.
    • Proceedings:学術会議・学術大会で発表される論文.業績としては一段下となる.
    • Selected Proceedings:厳選されたProceedings.高い業績として認められる.
    • Review:分野の研究結果をまとめた形式の論文
  • カンファレンスとジャーナルの境界線
    • これになにかを追加すると、一段階言えることが上がる、みたいなことがないとカンファレンスをジャーナルにまとめられない
    • それ自体で完成していることは、ジャーナルに投稿するといい

研究のマナー

Level 0

  • 論文における不正行為について.参考
  • 日本の学会と海外の学会でそのまま同じものを出すのはNG(尾形先輩)

Level 1

  • 全部読んでない文献は引用するな.
    • この論文読んでないよね,とかいう会話が出る事自体がおかしい.
  • 結果とプレゼン力は独立
    • 結果が出ていないことをプレゼンの下手さの言い訳にしてはならない.
    • プレゼンをきちんとすることは最低限のマナー
  • 研究の失敗例
    • N線(実験者の願望が実験結果の解釈に影響)
    • 生態心理学、ソーカル事件(反証可能性)

Level 2

  • 研究遂行・執筆指導者を共著に入れるのは、倫理違反
    • 内容に関わってない人が執筆を手伝うべきではない。スケジューリングも同様です。
    • 論文はあくまでも、知識や技術に対するコントリビューションである
    • コアなアイディアに貢献した人のみ。
    • そもそも、そういう人以外が執筆の手伝いをするのはおかしい。
  • 初期の共同研究者に断りなく研究を広げるな。
    • 了解も得ずに勝手に他の人に話を広げていくのは、初期メンバへ失礼で倫理違反
    • 話を広げたいなら、普通はステップを切って、切り分ける
    • そうしないと、どのアイディアが誰に帰属するかに混乱が生じる
  • 研究が進むにつれて著者が増えるのは普通
    • 著者リストは、「この人は、こういう研究ができる」と示すことでもある
    • 薄い内容で著者が増えるのは、無能力の証明になってしまう。
  • 新しい発見で、査読者が著者のデータ解釈に異論を唱えていても、掲載はできる
    • データで裏打ちされた新たなアイディアは、たとえ当該分野で広く受け入れられている見解と合わなくても発表される価値があります。
  • 以前に他のジャーナルに投稿された論文とほぼ同じで、その際査読したあなたは「掲載不可(Rejection)」の判断をしています。今回はこの依頼に対し、どのようにすればよいでしょう。
    • 間違っても通報したりしない。
    • 以前、別のジャーナルに投稿された原稿を査読したことを伝え、査読を辞退する。
    • 以前、他の専門誌で「掲載不可」と判断したため、今回も否定的な判断になる可能性が高く、著者にとって審査前から不利な状況です。公平性を確保するため、査読を辞退することが適切です。

研究のデザイン

  • 先行研究を組み合わせてそれでも残る確かめるべきこと(できれば一つ)を定める
  • Aでもnot Aでも意味のある結論が出せるデザイン
  • 工学の場合は何を評価基準にするかというのがデザインのキモ
    • 工学でも、しっかりした実験の結果で、外部に発表しない途中の段階ならnot Aも意義がある
    • 可能性の排除という意味で
  • 僕が気をつけたいと思っているのは、そういった「デザイン」ができる研究はすでに自分の研究がある程度進んで見通しが立っているか、分野の知見の蓄積がすでにあって自分の研究は付け足し的なもの(+見方を変える)の場合に限られる。
    • デザインできる以前の部分の道のりも長い。

「論文からできることを探す→やることを決める」というのは発散しがち 研究を、ゴミのまま出すのはもったいないので貯める Introできるひとが研究室にいない Journalごとに、Introductionが重要視されるところもあるし、結果が重要視されるところもある。水準に達したら出すというのが大事 自分ができないことが出来る人しか共著に入れない、というのが大事 最近のロボット分野は、ロボット以前に革新的なアイディア、アルゴリズム、センサがないとファンドがつかないのが問題だよねーという話をしていた IROS, ICRAなどはresultが大事。IJRRなどトップジャーナルはいintroductionが大事 目的がある程度固まってからは勉強するのも良い 水準には、カンファレンスそのもののレベルもあるし、自分の出そうとしている分野のレベルもあるし、両方を睨む必要がある。

研究の回し方

参考

目的をもって成果を大事に

  1. イシューありき
    • 自分の世界観から演繹される、インパクトのあるメッセージが論文のタイトルレベルで決まっている。

仮説ドリブン

  • 仮説ドリブン
    • 実験なんてものは最初に問題設定した時点でその重要度やインパクトは決まってしまう。次はこれをやれば、トップジャーナルに載るというところまで細かい実験計画を考える.
    • 仮説があると,見るべき現象が絞り込める.手探りでなくなる.欲しいデータ・結果・解析を特定できる.
    • どんな図が得られれば嬉しいか,を先に考えること
    • どんな事実があれば仮説が証明できるかを考える.
    • どんなメッセージが研究として価値があるか,を考える.
    • リサーチクエッション(理論仮説)を,実際に統計的に検証可能な仮説(作業仮説)を示すことでサポートする.
      • 例えば、デュルケムの「自殺論」を例にすると、理論仮説「集団の凝集性(集団に属する個人同士の繋がりの強弱)が低いと、自殺率が高い」とするとき,作業仮説「プロテスタントはカトリックよりも自殺率が高い(プロテスタントは一般的に、カトリックよりも人との関わり・繋がりが弱いと言われている)」
    • 決して、今持っているマテリアルや技術を活かそうとしてテーマを組んではいけない。自前主義からの脱却.
  • 構造化
    • 簡単にいえば,一つのテーマや疑問を階層的に分解する.
    • 縦のつながりは因果性,
      • あまりに飛び過ぎない.論理階層の飛躍は網羅性を損なう.
    • 横のつながりは網羅性.
      • 「それだけ?」と常に問い続ける.
  • イシューを支持しえるサブメッセージを並べ、それを示す実験結果もまとめる
  • この段階で、スライドが作れる。一番上にタイトル、その下は左がサブメッセージが五つぐらい並び、その右に実験結果の図。実験の工数と、誰と何をすればいいかも明確にする。

アウトプットドリブン

  • 最も根底にあるサブメッセージから取りかかる。
  • あるサブメッセージが難しければ(1週間のスパンで判断)、別のサブメッセージを考え、タイトルレベルも変更する

かなり新規な研究の発表

  • 一生懸命調べた限りでは、これくらいのものが一番近いです、ということを言うといい

研究室に求めるもの

  1. 各人のオーナーシップが明快
    • 自分しかできない領域を作る
  2. 手法にこだわりすぎない
    • アプローチ自体にはこだわらない。
  3. 直接本物の分かる人からハンズオンで学ばせる
    • なるべく人に聞く。他の研究室に数日行くなど、ためらわない。
  4. ストーリーを重視する
    • 大きすぎない。3~5人の構造。

サーベイ

  • 落合先生のサーベイ方法より
  • つまらない研究からの脱却
    • 先行研究や事例への無知によって生まれる。どれだけがんばったかは関係ない。
    • 知っていたとしても、コンテキストを理解しないと、次にどういう大きな流れがくるかがわからない。
    • トレンドを読むのは重要だが、トレンドを作ることがもっと重要。はやりのコンテキストからどれだけ逸脱できるか?今だから自分ができることは?
  • メタ的な視点
    • そういう研究の中でどれが好き?
    • 一番引用されている研究は?
    • どこが一番面白いポイントだと思った?
    • 今の社会と組み合わせて考えるとどこに問題がある?
    • 主要な登場人物は?どういう研究機関がある?
    • 歴史的な流れは?
  • 65pを参考に。
    • タイトル、著者、学会、代表的な図、年度、読んだ日、引用数を入れる
    1. どんなもの?
    2. 先行研究と比べてどこがすごい?
    3. 技術や手法のキモはどこ?
    4. どうやって有効だと検証した?
    5. 議論はある?
    6. 次に読むべき論文は?
    7. (どう一般的に認識されてる?)
    8. (どういうチーム?)

基本的な意識

  • まとまった時間が最も重要
  • 自分の研究にわくわくしている学生や教授たちと過ごすようにせよ。熱情は伝染するのだ。
  • 誰もあなたのことなんか気にかけない
    • 早い時期に自分の課題に自分で責任をもつ決心をしなさい。学位はあなた自身でつかみ取るもの
    • 助力が欲しければ、その人のところに行きなさい。その人からあなたのところに来てくれることは決してない。
  • 「完璧な」論文などできない
  • 自分を一人の研究者として扱われるように期待する
    • 自分のことを、残りの一生を生物学者として生きるプロフェッショナルなのだと思う
    • 人の役に立つ技術(多変量解析でも、電気泳動でも)を身に付けよう。
    • しかし人に使われないようにしよう。
    • 仲間の大学院生や指導教員に、あなたはバカではなく、援助すべき人間だということを確信させる必要がある。研究課題がなになのかはっきりし、それが重要であることを確信したら伝える。
      • 少なくとも一年に一回は、自ら進んで1−2ページの進展報告(プログレスレポート)を書くこと
  • 大学院を止められる選択肢を考慮に入れる。大学院だけがすべてだと考えてしまうと、精神的に不安定になる
  • 全体の計画を台無しにするような起りうる重大な問題をリストアップせよ。そしてそれが実際に起ったとき、次にすべきこともリストアップせよ。
  • 結果を発表する日を決めて、そこから逆算してスケジュールを立て、どのように時間を使うか決めなさい。
  • 指導教員で最も大事なことは、あなたの興味と指導教員の興味が一致していることである。
  • ただ読んだり考えたりという段階は、なにも研究をしていないという罪悪感から、やり遂げるのが難しい段階かもしれないが、常に自分で「今何をしているのか」を問いながら、忍耐強く続けなさい。
  • 読むことが終わってから、二三週間計画を立てるのに使いなさい。
    • その後で、それに対しできるだけ多くの批判をもらいなさい。
  • 課題を与えられてはならない
    • 誰かにもらった課題をやるのだと、あなたはそれが本当に自分のものであると感じることができない。
    • 自分の課題だと感じることで、その研究がしたいと思うし、批判に耐えて戦う力もできる
  • 没頭・中毒しなければならない
    • やりがいのある他のことをしてはいけない
  • 講義をとってはならない

研究の広げ方・狭め方

  • 面白いこと、むつかしいことを言う。何が嬉しいのかを世界中の誰もが理解できるように
    • 例「認識の前から体が動いている、注視点の密度が変わっているという知見がある。 しかし、それはスポーツ科学で証明はされていなかった。ダイナミックなインタラクションの中でそれを示すのは困難だが、僕のセットアップなら可能です」
  • なんで世界の他のひとはできなくて自分が出来るとおもっているのか?
  • 先生方はふわふわとしたミーティングでは可能性の網羅をしている.
    • スケールを変える(変えて、MEMSみたいな小さいものなら?とか)
    • 場所を変える
    • センサを変える
    • その他もろもろ考えられるパターン
  • 研究の大局的情勢としてこれをやるべき,というせつめいの仕方がある
    • 良いのか?

研究会・サブミーティングのあり方

  • 平時より先行研究の知識を貯めておき,新規性を明確化する能力を養う
  • 自分で検討した・考えたことをきちんとまとめろ,それに至った考え・勉強の話がない
    • 上の人間になるとそういうフィードバックされないからサブミーティングでやろうよ
    • 「こうおもったので~を調べた結果こうでした」とストーリー形式にする
  • さも勉強していなかったように過剰に言われた理由は発表が悪い

実験

  • 実験は統制する
    • 見たい条件以外をなるべく同じにする必要がある.
    • 生物実験などでは,遺伝子の統制のため「同一雄雌から生まれた兄弟のみ実験に使う」など,徹底されている.
  • 先入観を排除する
    • 被験者に与える情報を統制する.ブラインドテスト.

研究の開始

  • 何がどこまで出来ればハッピーなのか。
    • 何かと何かを組み合わせます、というには組み合わせることによる良いこと、難しさを語らないといけない
  • 誰が幸せになるのか.
  • 研究のスタンス
  • 新規性
  • 結果までの道筋とコスト
  • 死んだ研究
    • 死んだ研究分野は、同じむつかしい問題にぶつかっている
    • 一方でだからこそブレイクスルーを実現できるので、それを再度取り上げることに意味はある。
    • 歩くようなものは20年前からあるが、最近の3Dプリンタによって生き返ってきた
  • 全体としてこうだが、今2つあって
    • 一つはこれぐらいで頭打ち、なぜならこう
    • もう一つはよくて最高性能はこれ

研究遂行

  • 発表
    • 死ぬほど練習
      • スライド毎に、原稿を書きだす。
      • 原稿を何度か声に出して読む。
      • 引っかかる処は喋りにくく、繋がりの悪い所なので修正する。
      • 暗記
      • 重要ポイントの抑揚、制限時間の遵守、声の大きさなどを調整
  • 問と評価の言語化
    • 研究を進める上でもっとも重要なのは、「今、自分が考えていることは何か」をはっきりと言語化する
    • あなたの疑問、目標、答えが正しいかどうか、適切かどうか、正しいならばどのくらい正しいのか、適切であるならばどれくらい適切であるとあなたは考えるのかを根拠を一緒にして説明できるようになって欲しいのです。
    • 「あなたの答えとその答えの評価基準とその評価基準に従ったあなたの答えの評価をセットにして私にください。そうしたら、私はまず評価基準が妥当かどうかを検討し、その上で、あなたの答えを検討し、最後にあなたの答えの評価が妥当かを検討して、その上で意見を述べます。」
  • 正解のない問題に当たった時に説明しないといけないこと
    • その問題を解く必要性
    • その問題が解決できたと判断できる条件(基準)
    • その問題に対する解決法
    • その問題に対する解決法をあなたが提示した条件で評価した場合の達成度
    • その達成度で問題を解決できたといえるかどうかについてのあなたの主張

モデル研究

重要な性質

  • 予測可能性
  • 妥当性
  • 適合性

予測可能性と妥当性

  • 不自然な生物や不自然な環境でもモデルで説明可能か(生物のクモヒトデの足の本数を減らす)
  • 特定のパラメータが適合性にどう影響するのか(胎児の触覚分布の不自然な偏り)
  • まず,対象の面白いの性質を知らないといけない(動的構え,歩様遷移のヒステリシス,ハンドリガード,フェイスタッチ).

適合性

  • まだわからない

重要なこと

  • 再現させたい現象について詳しく知ること
  • 何がそれを支配しているかの仮説を的確に建てること
  • 現象を詳しく観察すること
  • 詳しく観察したことと対応する妄想をふくらませること(クモヒトデと,5人が乗った桶の自立分散移動システム)

コンセプトの呈示

  • 比較にこだわる必要が薄い.

定量化がむつかしい評価器

  • 例を出しながら説明する論文
    • 芸術性のある例とない例をもってきて、それらを区別できます、というもの
    • 例外がある場合はそういう説明の仕方になる

情報が乗っているか

  • 一部を隠したときの人の識別率でみる

発表の仕方

  • 成功したビジネスのようにプレゼンしてはならない。
    • どのような問題に直面して、どのように解いたか?
    • 技術的問題というのは、アクチュエータの選定、その他手法の選定において必要なこと。
  • スケジュールは、タスクの従属性とそれにかかる時間、それから演繹する日程とプラニング。
  • 自分は覚えていても人は全部忘れている
  • ここが違う、と言えるのが第一義に重要
    • さらにパフォーマンスが上がるといえばよい研究
    • 単純なストーリーが大事

コレボレーション

  • 電線を枯木と間違えメスゼミがブッスーと産卵管刺して産卵し、電線は切れるわセミは子孫残せないわで人もセミもいいことなしの通称「セミ害」。そこで生木っぽくして間違わせない対策した電線「せみタフ!」が出てて、セミ研究と電線の異色コラボ。

博士課程のスケジューリング

  • D1で一個くらい実験をしないと
    • 大きいゴールを設定しても、時間的にできない。
    • 小さいゴールを設定して進めるとアドバンストなことができるようになる。

倫理審査

  • 倫理審査は被験者がどういう体験をするかが重要

メディアラボの研究感

  • メディアラボはよくわからないものを見たあとに、それをすごいものに仕立てあげる能力が高い
    • その意味では、山田さんの方法論とは逆行しているなあと思う。
  • 研究フレームワークの外在化と共有
  • 学生同士が勝手に、先生の許可を取らずにコラボレーションをすることができる

プロトタイピング

  • 「プロトタイピング」は1秒でできるのが一番良い。でもそうはいかない
  • ビデオプロトタイピングが重要!!!!!!
    • さくっと作ってどうおもしろいかを伝えるか(10秒とか1分とか)
    • 嘘でもいい。もしできた時の面白さを伝える、という技。
    • アイディアの共有のためのもの。
    • イメージの整理と共有
    • ストップモーションアニメだと、比較的自然に映像が見える(6fpsくらい)
    • 思い描いていた点よりは一歩前かもしれないけど、糸じゃなくてサーボモータにしました。という感じ。でも、その中でもサーボモータを布にくるむなど、理想へ近づけるような
  • ペーパープロトタイピングも重要!!!
    • ブレストで、何ができるかの全列挙
    • ロジックの整理と共有。

One XX Method

  • シナリオを作るのに、このデバイスの中で「ある人の」「ある一日」の…を考えると、流れが作れる。「ある夏は…」「赤ちゃんは…」「ある家族は…」「リビングでは…」「風呂場だとこう使って…」そういうの

隠す場所・隠さない場所

  • 経験をハックする場合、何を隠して何を隠さないかが重要
  • 機構が完全に隠れてしまうと、ディスプレイに書かれるような感覚しかない。
    • 体験の整理と共有をして、洗い出し、何が必須なのかを考える

SF, アート, デザインとのつながり

  • デザイナーとしての靴を履く、研究者としての靴を履く
    • どちらの文脈でも語れるようにしたい
  • 先行研究にアートとかデザインも入れている
  • 戦略的に見せたい点に向かうための比較検討 Ideation (潜在的な収集→)発想(!どれくらいの頻度でやるの?)→収集(SFも論文も)→発散(アプリケーションについて、シンプルなものでどれだけ幅を出せるかを考える。そして、発想をA+とかB-など評価する!!)→整理・収束(これを整理する) 収集を丁寧にやる。シンプルなアイディアだから、pinterestのシークレットボードで、ありとあらゆる変形するラインに関する研究をまとめる。研究論文だけではなく、映像のものを集める(ドラえもんの「世話焼きロープ」とか、片っ端から集める。ジョジョとかワンピースとか)。SFと研究の最前線をきちんとしらべる。 動くラインの引き出しを構えたうえで、次にすすめる。 収集では人の力を借りるのが重要(外国のアニメなど)。なのでアイディアを

自分の研究と世界のつながり

  • 工学系の人は、点を打つのが得意だが、線を引いた瞬間、今までの文脈でしか言えなくなってしまう。
  • 線を引くのが得意になりましょう(ロボットの人はロボットの文脈でしか語らなく鳴ってしまう。それはダメ。)
  • 点がいっぱいあると、自分でオリジナルの線・つまり新たな方向性・ストーリーを作ることができる。
    • 例:「道具のロボティクスから、物質のロボティクスへ」
    • 自らの潮流を作り、新たな未来を語る
  • MITのLine robotは、蛇ロボットをHCIの文脈で語ったのが大成功した要因!
    • 普通の人は、蛇ロボット→ロボットだ!と短絡的に似ってしまうケースが多いのだろうな。
  • 研究の要素分解 vision->concept->technoloty->function->experience->application(他には、User studyだとevaluationだし、物理数学ならtheoryもある。problem, needの抽出自体も大事) どこがcontributionなのか?というのは、この重なりあわせのノードに赤印をつけられる こういうことをきちんと考えて、脳内を図示していくと、研究の自分と世界をつなげるようなマップが作れるような気がする。

デザインスペース

  • そのフレームワークでできることのセット
    • なんかずるい気がするけど

いつ相談するか?

最初の思いつきから、最初の相談まで、どれくらいもんでから行くのか? →作っちゃってから見せた(論文通してから見せるとかいうレベルもある) 石井先生は、アイディアを撃ち落とすスタイル 偶発的に面白いものを見つけてからやる シンプルなアイディアでどれくらい見通せるかを始めに見ることが大事

動画は誰が作るのか?自分で作るの? →デザインの人はかっこいいデザインバックグラウンドの人が「「一瞬」」で作ってしまう。学会の論文を遥かに上回るようなもの

Research Contribution 研究の方向には、deploy(社会への普及・実現)、Vision(分野・思想の開拓) Deploy方向には、普及ラインみたいなものがある? この次元を、どういうふうに押すか?いつか普及するとか、まず普及させてから思想を変えるか。

研究をどういうコンテクストにのせるか?というのが大事。その先にどのような研究を打つか? 一発研究ネタをしただけでは、沈んでしまう。そのさきが大事。

文脈は一つではない メディアラボは、Ph.D.のCommiteeを以下に指定 Main Conceptual Technical

研究は大切

アカデミックな学問というのは、いわば何十年何百年先への投資です。株で言えば価格の変動がほとんどないけど、長期的に見れば確実に利益の出る銘柄。それに対して就業スキルというのは価格の上下が激しく、上がった時に売り切らないと損する銘柄みたいなもの。どちらが大事って話じゃないんです。

研究雑多

  • ドクターの場合、研究を3回以上回さないとダメ
  • じゃあ、マシンラーニングで相手するのはむりだよな
  • 手は関節が硬いから良く使える

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