本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
博士論文の執筆した時に作った,チェックリストをスライドにまとめました.
This slide is only for Japanese speakers
他に参考になるページ
+修士論文の作り方( http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/lecture/msthesis.html ) by 伊藤先生
+修論(D論)参考( http://d.hatena.ne.jp/rkmt/20101217/1292573279 ) by 暦本純一先生
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
博士論文の執筆した時に作った,チェックリストをスライドにまとめました.
This slide is only for Japanese speakers
他に参考になるページ
+修士論文の作り方( http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/lecture/msthesis.html ) by 伊藤先生
+修論(D論)参考( http://d.hatena.ne.jp/rkmt/20101217/1292573279 ) by 暦本純一先生
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...Masahito Ohue
Masahito Ohue, Marina Yamasawa, Kazuki Izawa, Yutaka Akiyama: Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU and MEGAN,
In Proceedings of the 19th annual IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (IEEE BIBE 2019), 152-156, 2019. doi: 10.1109/BIBE.2019.00035
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...Masahito Ohue
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network Considering Distance on a Molecular Graph
Int’l Workshop on Mathematical Modeling and Problem Solving (MPS)
2019 Int’l Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA’19)
Session 2. July 29, 2019 @Luxor, Las Vegas
https://americancse.org/events/csce2019/program/pdp_csc_ipc_msv_gcc_29
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...Masahito Ohue
Thirteenth International Conference on Intelligent Computing (ICIC2017)
R13: Protein and Gene Bioinformatics: Analysis, Algorithms and Applications, Aug 9, 2017.
Masahito Ohue, Takuro Yamazaki, Tomohiro Ban, Yutaka Akiyama.
In Proceedings of the Thirteenth International Conference On Intelligent Computing (ICIC2017) (Lecture Notes in Computer Science), 10362, 549-558, Liverpool,UK August 7-10, 2017
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-63312-1_48
Changsheng Zhang, Bo Tang, Qian Wang and Luhua Lai.
Discovery of binding proteins for a protein target using protein-protein docking-based virtual screening.
Proteins, 2014 (early access on May 26)
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...Masahito Ohue
GLBIO2013, Original Research (Proceedings) Presentation.
"Highly Precise Protein-Protein Interaction Prediction Based on Consensus Between Template-Based and de Novo Docking Method"
Accurate protein-protein docking with rapid calculationMasahito Ohue
In PRIB2012 Talk (http://prib2012.org)
<reference>
Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Improvement of the Protein-Protein Docking Prediction by Introducing a Simple Hydrophobic Interaction Model: an Application to Interaction Pathway Analysis", In Proceedings of The 7th IAPR International Conference on Pattern Recognition in Bioinformatics (PRIB2012), Lecture Note in Bioinformatics 7632, 178-187, Springer Heidelberg, 2012.
http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-34123-6_16
Predicting protein–protein interactions based only on sequences information
Juwen Shen, Jian Zhang, Xiaomin Luo, Weiliang Zhu, Kunqian Yu, Kaixian Chen, Yixue Li and Hualiang Jiang
Proc Natl Acad Sci USA, 2007, 104(11), 4337-4341.
60. Tip 6:とにかく敵を,知ること
• 書類選考方法
2014/3/23 三若手合同学振セミナー 大上雅史 60
書面審査による評価は、(1)推測される研究能力・将来性、(2)研究計画、(3)研究業
績のほか、学位の有無などを含めて総合的に研究者としての資質及び能力を判断し
た上で、5段階の評点(5:採用を強く推奨する、4:採用を推奨する、3:採用してもよ
い、2:採用に躊躇する、1:採用を推奨しない)を付けます。
なお、DCについては研究経験が少ないことから申請書記載の「現在までの研究状
況」、「これからの研究計画」、「自己評価」及び「評価書」を重視し、PDについ
ては「研究業績」を重視して評価します。
実際の評点付け
① 申請書類から推量される研究者としての能力,将来性
② 研究業績
③ 研究計画
④ 総合評価
・①~③は5段階の絶対評価.
・④は①~③の項目評価をもとにした相対評価.各審査員は
5点: 10%,4点: 20%,3点: 40%,2点: 20%,1点: 10%
の比率を目安に点を付ける.(①~③の平均点ではない)
61. Tip 6:とにかく敵を,知ること
• 書類で落ちた人だけに届く評点結果から分かること
1. 申請領域における不採用者のおおよその順位
• A (上位20%), B (20~50%), C (50%未満)
2. 評点結果(複数の担当審査員による平均値)
① 申請書類から推量される研究者としての能力,将来性
② 研究業績
③ 研究計画
④ 総合評価
3. 総合評価Tスコア
• 総合評価について,各審査員が担当した申請の全評点を
偏差値処理し,平均3.0,標準偏差0.6となるように補正した値.
2014/3/23 三若手合同学振セミナー 大上雅史 61