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『新幹線50年の技術史 (ブルーバックス)』曽根 悟 ☆3

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新幹線の設計思想・高速化へのチャレンジに加え、欧州や中国の高速鉄道との比較やリニアとの比較までを網羅。よくまとまっています。


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我が家の子供たち（姉5歳・弟2歳）が鉄ちゃんなので子供たちにドヤ顔するべく読みました。

子供とはよく観察しているもので、図鑑か何かで中国の新幹線を見た際に「パパが見せてくれたドイツの新幹線（出張で乗った）によく似ているねぇ」と言っていて、「いやいや、中国の新幹線は日本の新幹線に近いんだよ」と答えたのですが、本書によると、車体は日本の新幹線ベースなのですがウワモノのデザインはドイツのICEを流用したものだったのです。5歳児侮りがたし。。

ちょうどリニア新幹線が我が家の真下（と言ってもかなりの深度）を通るらしく、近所で掘削工事をやっているので今度見に行ってみようと思います（どこまで見られるのかは不明）。

本書を読むとこんな質問に答えられるようになります


  • 東海道新幹線で使われている高速鉄道技術の実験車両として開発された私鉄の特急は？
  • 東海道新幹線は開業10年くらいでレールにガタがきて、1日無事に走り切るだけでニュースになるほどでした。なぜ10年足らずで設備に限界が来たのでしょう？
  • 豪雪地帯を走る上越新幹線の積雪対策は？
  • 新幹線の先頭車両は空気抵抗削減のために徐々に流線形になってきました。700系のカモノハシのような形状はこれまでと設計思想を大きく変えた結果ですが、どう変わった？
    • 700系における時間短縮のためのイノベーションは？
  • 新幹線と欧州の高速鉄道の設計思想の違いは？
  • 日本の高速鉄道の技術は世界的にトップクラスであるにもかかわらず、欧州や中国の高速鉄道のような時速300キロ超の営業運転ができないのはなぜ？
  • 日本の新幹線と中国の高速鉄道の共通のルーツとは？
  • リニアの致命的な欠点とは？
  • 車両・運行システムを含めた新幹線のパッケージ輸出がうまくいかない理由は？
    • 新幹線を世界で広めるためのポイントは？
  • 北海道新幹線の時間短縮を阻む2つの規制とは？


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ベストビュー（過去1カ月）

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

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生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３ 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

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ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

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AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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