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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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並び順 : 新→古 | 古→新

2018年03月25日(日)

Miku in Africa @miku_africa

18年3月25日

@fun_sui ほ〜。鍛冶の部族みたいなのがいたんですね。技術があれば飢えることもなさそうですし、早いうちに現代的な生活をスタートさせた部族なのかもしれないなぁ。牛と交換してたのかな?

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posted at 23:50:10

ふんすい @fun_sui

18年3月25日

@miku_africa かつてはel-kononoなる民族がマサイの金属製品を作っていたらしいですが…この人たちはすでに独立したのかそれともそんな人たちはいなかったのかどうなのか、謎ですね pic.twitter.com/tu57MQSbTS

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posted at 23:36:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語 以上の n=64 の場合について、収束結果は

d = 3 ⇒ AIC = 262.4, GL = 280.7
d = 5 ⇒ AIC = 254.2, GL = 288.5
d = 7 ⇒ AIC = 253.4, GL = 299.3

です。AICは下がって行ってますが、汎化誤差は大きくなって行ってます。
(d=9→d=11でAICは上昇)

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:33:12

kemofure @kemohure

18年3月25日

中・高生の場合(未成年者)は監督義務者(保護者)を被保険者(契約者)とするタイプのボランティア保険なら、保護者(未成年本人ではない)は一応加入できるようです。ただ非自発的ボランティア(学校主導下のボランティア)の場合は加入できないので、今回の学校(中学・高校)主導の五輪の場合は入れなそうです

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posted at 23:30:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

添付動画は n=64, d=7 の場合

時刻500以降はオーバーフィッティングの過程になっています。

以上の動画の作り方は

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

を見ればわかります。最適化のアルゴリズムはNelder-Meadです。

もっと面白い動画を作った人がいれば見せて下さい。 pic.twitter.com/QI3AZm8tMp

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

添付動画は n=64, d=5 の場合

途中でオーバーフィッティングを起こしかけて復活していたりする。しかし、最後の方で微妙にオーバーフィッティングが起こっていて、d=3の場合よりも最終予測精度が悪化している。n=64でも正弦函数の5次の構造が見えて来ないようです。 pic.twitter.com/lI1EN5DEQD

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

#機械学習 の話を調べると、過学習を防ぐために「適当なところで最適化過程を止める」のような「極めて怪しいこと」(笑)をやっているようです。

その「極めて怪しいこと」(笑)の様子を単純なモデルで見てみたかったので、動画を作ってみました。

添付動画は n=64, d=3 の場合 pic.twitter.com/8YtLuKtv3F

タグ: Julia言語 機械学習 統計

posted at 23:23:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語 最適化の手続きが、サンプルの詳細な構造を発見するごとに、AIC (=対数尤度の-1倍+定数)はポコッと下がります。しかし、それは、予測精度が改善するような学習になっているとは限らず、予測精度が悪化するような過学習になっているかもしれない。

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

以上の例でのAICの収束先と汎化誤差GLはそれぞれ

d=3 ⇒ AIC = 73.5, GL = 75.2
d=5 ⇒ AIC = 63.5, GL = 104.7
d=13 ⇒ AIC = 65.7, GL = 296.1

です。汎化誤差GLが小さいほど予測誤差は小さくなる。AICが小さくなっていても、予測精度は激しく悪くなっていることがある!

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

添付画像は n=16 で多項式の次数が d=13 の場合。

この場合には激しくオーバーフィッティングが起こっています。

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

添付動画はサンプルサイズ n=16 で多項式の次数が d=5 の場合。

オーバーフィッティングがパラメーターの最適化過程の時刻300あたりから始まっています。時刻300あたりから、AICは下がっているのに、GLは上がって行き、どんどん予測誤差が大きなって行く。 pic.twitter.com/RoFBLr5X4g

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

真の分布は y = sin(x) + 0.3ε, ε~Normal(0,1), 0≤x≤2π です。

添付動画はサンプルサイズ n=16 で多項式の次数が d=3 の場合。この場合にはオーバーフィッティングしていません。汎化誤差とAICが同時に下がって行く。 pic.twitter.com/GJt8YLenSM

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語 注意:

GL = 汎化誤差 = 真の予測誤差 + 定数

の定義はいつもの通りですが、AICの方は尤度函数を最大にしないパラメーターについても

AIC = -2(最大とは限らない対数尤度) + 2(モデルのパラメーター数)

で定義されているとしました。これは普通の流儀ではないので注意!

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 #Julia言語

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
過学習の過程の動画

多項式による回帰で多項式の次数を挙げるとオーバーフィッティングしてしまうという「いつものあの話」の動画を作りました。

パラメーターの最適化の過程を動画にしました。

タグ: Julia言語 統計

posted at 23:23:25

Miku in Africa @miku_africa

18年3月25日

ちなみに、1枚目がマサイ族の布。500円。2枚目、3枚目がインドネシアや中東の輸入品。シールが貼ってあるのが本物らしく1000円、ないのがコピーらしくて750円。布に関しては、生地の触り心地もデザインも輸入品が上かな〜ってのは感じますね。このあたりは素直に競争に負けたのかな? pic.twitter.com/AWoQRBgfNk

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posted at 23:16:03

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kemofure @kemohure

18年3月25日

所属している企業or大学がボランティア保険に未加入の場合で、ボランティアをやるなら絶対にボランティア保険は自腹で加入しておいた方が良いと思う。保険に入っていない場合、労災がないから、保険未加入だとボランティア中もしくはボランティアの通勤中に何が起きても自己責任で補償はされない。

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posted at 23:09:54

kemofure @kemohure

18年3月25日

五輪ボランティア中・通勤中に労働災害が起きても、労災(労働者災害補償保険)は一切出ない(ボランティアを公務中とみなされた教員なら出るかもしれない)、基本的にボランティア保険に入っていない限り全く補償されない、そもそも中高生はボランティア保険に入れない。

現状の制度が酷すぎて危険すぎる

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posted at 23:04:44

kemofure @kemohure

18年3月25日

「ボランティアは基本的に労災とみなされない」という凄まじいリスクが常にある訳で、所属企業・大学もしくは個人でボランティア保険に入っていない状態で東京五輪ボランティアするのは、労働を遥かに超える高リスク。中高生のボランティアはこの状態に置かれることをもっと考えるべきだと思う。

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posted at 22:54:59

fukatani @fukafukatani

18年3月25日

Juliaの対話型インタプリタがC++のインタプリタとして使えて、さらにJuliaからC++を叩ける。熱い。 github.com/Keno/Cxx.jl

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posted at 22:53:06

kemofure @kemohure

18年3月25日

東京オリンピックのボランティアの中高生枠、事故発生時に労災が下りるか調べてみたけど、無理っぽい。本当に酷いね。

ボランティアは基本的に労災とみなされない。

社会人及び大学生にはボランティア保険が存在するが、中学生・高校生が加入なボランティア保険がざっと調べた限り存在しない模様。

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posted at 22:51:38

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K M @Phys_KM

18年3月25日

whyitsso.net/physics/quantu...
Magnus展開 (平均ハミルトニアン) による摂動論について書きました。ちょっと数式が多くなりすぎてmathjaxが重い。

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posted at 18:02:05

ジャグラー小田原 @hakodumepuz

18年3月25日

この短い文章の中に1〜9が1度ずつ登場している事に気がついた。 pic.twitter.com/WxLFFe1P0D

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posted at 17:46:25

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

18年3月25日

Crystal言語にGitHubのスター数で先に10kを超えられて枕を濡らしたJulianも多いかと思うが今見たらJuliaがちょっと逆転してるな。

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posted at 17:46:03

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

18年3月25日

@__s_you Juliaの一部パッケージがHomebrewに依存しているのはあまり良くないなというのが分かってきたので,最近はビルド済みのバイナリを配布する方向にシフトしつつあります。github.com/JuliaPackaging...

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posted at 17:41:27

チャンリョウ @aN0ryomass

18年3月25日

たぶん話題の北海道にも春が来た軽の現在。 pic.twitter.com/ReY0spkso0

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posted at 16:49:57

岡野八代 @yot07814

18年3月25日

「科研費バッシングに応えて/ 無料電子書籍『架橋するフェミニズム』刊行しました!」 もともと無料電子書籍として公刊することを予定していた共同研究ですが、期せずして不当な政治手介入に応える形となりました。
movie-tutorial.info/2018/03/25/%E7...

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posted at 16:37:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#Julia言語 Optim.optimizeによる最適化の途中の様子を抜き出して動画を作りたい人のための参考Jupyter notebooks

nbviewer.jupyter.org/urls/genkuroki...
t分布線形回帰の実験と動画の作成

gist.github.com/genkuroki/8016...
Optim.optimizeによる最適化の途中の様子の抜き出し方

タグ: Julia言語

posted at 16:27:02

吉田弘幸 @y__hiroyuki

18年3月25日

内部のことだからあまり興味はないけれど,対外的にも重要なのはミスがあったときの事後対応で,その責任は執行部にあるはず。ミス自体を許さないという態度をとるから今年の入試でも無用な訂正を乱発したんだな。受験生には余計に迷惑なのに。京大の執行部も同じ穴の狢だな。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 14:40:08

Haruki Nishimura @imp_aa

18年3月25日

PythonからJuliaを呼び出したいんだ qiita.com/SatoshiTerasak...

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posted at 13:35:45

招き猫 @kyounoowari

18年3月25日

当時、政権与党の民主党一年生議員が全員復興増税に反対した。
いまでも忘れないのは震災被災地の議員の発言。消費税をあげたら、被災地の人が家を建てるころに増税のタイミングになる。
いまは増税するべき時じゃない
被災者のことをもっと考えるべきだ!とのさけび
それを財務省が切り崩していった twitter.com/yoichitakahash...

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posted at 13:28:52

Yuki Nagai @cometscome_phys

18年3月25日

Juliaの次期バージョンはいつでるんだろ

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posted at 13:18:59

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年3月25日

ちゃんと読む前にリツイートしてしまいましたが、PyCall v2.0やJulia v0.7(≒v1.0)の見通しにも触れられていてすごくいい内容でした。
qiita.com/yatra9/items/0...

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posted at 12:45:05

アヲギリ @Aogiri_m2d

18年3月25日

久々,Juliaでオーディオ処理.ラダーフィルタを3通りのアルゴリズムで実装,それぞれの音の聴き比べと処理速度の違いを確認したやつ.nbviewer.jupyter.org/github/Aogiri-...

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posted at 12:44:02

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

18年3月25日

Kaggleの全体ではJuliaで書かれたKernelもあるっぽいので,実践的なコードを見たいときはこういうところもチェックするのも良いのかも.#Julia言語 www.kaggle.com/kernels?sortBy... pic.twitter.com/DNqFKd9w7Z

タグ:

posted at 12:41:00

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年3月25日

PyCall.jlは既存のPythonを設定できるのに対して、Conda.jlはJulia用に新たなminiconda環境を作る、という理解でいいのかな。私の環境だとこの2つのパッケージがそれぞれ別のPythonにバインディングされていて若干怖い(あとで混乱しそう)。

タグ:

posted at 12:35:40

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年3月25日

@genkuroki @Qiita PyCallを試してみるのが目的でしたので、ScikitLearn.jlをスルーしたのはご容赦くださいm(_ _)m

タグ:

posted at 12:26:40

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

18年3月25日

うちのMacBookちゃん.
pyenv で Miniconda (Python3.5.5) を起動できるようにしていて

julia > ENV["PYTHON'] = "path/to/miniconda/bin/python"
julia > Pkg.build("PyCall")
julia > using PyCall
julia > @ matplotlib.pyplot as plt

これで何事もなかった・

#Julia言語 pic.twitter.com/XliEaBo29A

タグ: Julia言語

posted at 12:23:28

☔️ @nardtree

18年3月25日

うちの親父がピケティの論文を読んで大変感銘を受けたらしく、無理しててでも子供を大学や高等教育を受けさせるべき(無理が効く収入にすべき)って言ってたおかげで大学院まで行けた感じ

タグ:

posted at 12:09:03

Jacqueline@ @Jacqueline_ani

18年3月25日

「原理研」「CARP」「摂理」←四月からのキャンパスライフ、希望に胸膨らましてる新入学生はよく覚えておいてね。あ、最初からそんな名で近づいて来ないよー。なんかニコニコ「アンケートとらせてくださーい」ってサークル勧誘が来たら「あああ猫の餌やり忘れた!」って逃げよう。おばちゃんと約束だ。 twitter.com/kojiharada/sta...

タグ:

posted at 12:00:20

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

18年3月25日

続)そこが分からない人が、順序自由論者を「計算だけはなんとかしてきたお利口さん」と見なすのである。

タグ:

posted at 10:56:11

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

18年3月25日

#掛算 の順序固定は、いかにも2年生むけの最初期の問題だけなら「教えられた通りにやっとけ」で済むかも知れない。
だが高学年むけの問題や、日常の中で実地に算数を使う場面では、そういう訳にはいかない。
そこを見て「順序強制にハンタイ」と言っているのだが(続

タグ: 掛算

posted at 10:53:33

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

18年3月25日

「理科の問題文の意味がわからないこと」と「#掛算 の順序問題」がつながっているというのは正しい。そして「どちらの立場にも立てる」などというのは、掛算の順序問題の答えではない。 twitter.com/sobukawa/statu...

タグ:

posted at 10:23:47

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年3月25日

一晩たったらdepwarnでコードが動かなくなるの、さすがというか何というか。 #Julia言語

タグ: Julia言語

posted at 10:07:05

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年3月25日

前回の勉強会で"≈"をどうやって出すの?という話題が出ましたが、\approx[TAB]で出せます。他にも下付きやギリシャ文字も対応しているみたいです。 #Julia言語 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 09:52:42

高橋洋一(嘉悦大) @YoichiTakahashi

18年3月25日

震災7年でも徴収される「復興増税」のおかしさに気づいてますか gendai.ismedia.jp/articles/-/54954 #現代ビジネス

タグ: 現代ビジネス

posted at 09:44:32

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

来ました、来ました!古典的なとんでも経済論www

**貿易赤字は悪いことだ**

という刷り込み。この古典的トンデモ経済論については

クルーグマン著『良い経済学 悪い経済学』
www.amazon.co.jp/dp/453219010X

が超おすすめ。古本が一円。送料を含めても300円未満でとんでも撃破の切符が手に入る。

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posted at 08:26:36

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 統計学を使って現実の行動を決定するときには、統計的推測がどのようにどれだけ**失敗するか**に関する知識が非常に重要だと思うので、以上の話を繰り返し、かつ、改善を重ねながら、かつ、計算の実例を増やしながらしています。

推測の失敗の原因になる事柄は数学的にも面白いです。

タグ: 統計

posted at 07:38:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 以上は最尤法でのAICの文脈で説明しましたが、ベイズ統計でも渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』の第4章定理15と第6章注意65(3)より、真の予測誤差とWAIC、LOOCVの間には漸近的な逆相関関係があり、同様の注意が必要です。

タグ: 統計

posted at 07:38:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 AIC(やLOOCV)は予測分布の予測精度の相対比較のために使われる指標であり、それが小さい方が予測誤差も小さいと推測します。その推測が概ね正しいことは上で紹介したプロットの左半分を見ればわかる。しかし、AICが小さくなり過ぎた状態では予測誤差が大きくなっていることへの注意が必要。

タグ: 統計

posted at 07:38:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 そのプロットの右半分

KL_2 - KL_0 ≈ 4 - (AIC_2 - AIC_0)

は、AICの差(もしくはLOOCVの差)が小さくなると、予測誤差は大きくなることを意味しています。

これはより一般的に成立している漸近的等式。

AIC(やLOOCV)がサンプルの偏りが原因で小さくなると、真の予測誤差は大きくなっている!

タグ: 統計

posted at 07:38:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#統計 リンク先のプロットは純粋数学的にも実務的にも結構重要だと思う。

KL_dはd次多項式回帰で作った予測分布と真の分布のKL情報量で測った予測誤差(の2n倍)で、AIC_dは対応する場合の赤池情報量規準。AICをLOOCV(一個抜き出し交差検証)でも同様。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 07:38:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

今食べている神戸屋のパンがめっちゃおいしい。

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posted at 06:56:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

@MathSorcerer おお!素晴らしいです!

関係があるかどうかはわかりませんが、

github.com/JuliaPy/PyCall...

にはpyenv on MacOSを使う場合の注意として添付画像のようなことが書いてありました。

#Julia言語 側からPython環境の様子を正確に認識する(させる)のに色々苦労している感じ。 pic.twitter.com/r8GsEzNDVg

タグ: Julia言語

posted at 05:48:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

#Julia言語 Qiitaの記事にコメント:実はすでに

github.com/cstjean/Scikit...
ScikitLearn.jl

というパッケージがあります。PyCallの使い方については

qiita.com/yatra9/items/0...

が非常に参考になります。

PyCallを使ってscikit-learnコードを動かしてみた。 on @Qiita qiita.com/Dsuke-K/items/...

タグ: Julia言語

posted at 05:26:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月25日

AtCoderに登録したら解くべき精選過去問 10 問を #Julia言語 で解いてみた on @Qiita qiita.com/lcolaholicl/it...

タグ: Julia言語

posted at 04:46:55

ceptree @ceptree

18年3月25日

これこれ。作ってるうちに自分がなにを作りたかったかわかった。 pic.twitter.com/d8JgsOPVxr

タグ:

posted at 04:09:48

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招き猫 @kyounoowari

18年3月25日

日本のテレビに品質管理なんて全くない。経済政策一つとってもデマだらけ twitter.com/toriiyoshiki/s...

タグ:

posted at 01:35:26

斉藤久典 @saitohisanori

18年3月25日

「モリカケ」にこだわるより、「消費増税には絶対反対」という本来の芸風に戻ったほうが良いと思う。 twitter.com/shiikazuo/stat...

タグ:

posted at 01:10:17

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

18年3月25日

ブログ更新しました.線形回帰→主成分分析→変分オートエンコーダまでの旅です.
#機械学習 #深層学習
線形回帰を1つ1つ改造して変分オートエンコーダ(VAE)を作る - 作って遊ぶ機械学習。
machine-learning.hatenablog.com/entry/2018/03/...

タグ: 機械学習 深層学習

posted at 01:05:57

もへもへ @gerogeroR

18年3月25日

アベノミクスにいろいろ問題はあるけど腐るほど言われる間違った言説なら「少子化などで人が減ってるから就職率があがっただけ。アベノミクス関係ない」とかいうのは完全間違いで単に政府の労働調査みたら労働人口が顕著にへるのは2020年からだし団塊の大量退職は2007年からなんで完全に間違い。

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posted at 00:29:56

ほむほむ@アレルギー専門医:noteメン @ped_allergy

18年3月25日

残念な結果ではあるものの、これはこれでとても重要な結果。
個人的には読んでおきたいので、いいね&リツイートが少なくても、後日翻訳してご紹介します。

タグ:

posted at 00:22:45

ほむほむ@アレルギー専門医:noteメン @ped_allergy

18年3月25日

個人的に期待していた、入浴剤によりアトピー性皮膚炎が改善するかをみた大規模ランダム化比較試験の結果が発表された。

小児483人が、入浴剤あり、なしで12ヶ月間観察され、プライマリアウトカムとして16週間のPOEM(アトピー性皮膚炎重症度)を比較されたが、有意差なし。
orca.cf.ac.uk/109916/1/BATHE... pic.twitter.com/L7bnKV5K1u

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posted at 00:21:32

Miku in Africa @miku_africa

18年3月25日

個人的に今日ツボだったのは、マサイ族の武器とか靴はメイドインチャイナで、服はメイドインインドネシアだったこと。アフリカの部族の代表格みたいな方々の伝統すら既に、外国からの輸入なくして成り立たないんだなぁっと思うと寂しかった。 pic.twitter.com/FdRzy1pkay

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posted at 00:21:15

Yuta Kashino @yutakashino

18年3月25日

(´-`).。oO( むしろ日本は,ニューアカブームを含めて,何十年も前から非専門家や評論家がなんとなく大衆の心に穿ったことを言ったのが勝ち的な風土があって,専門家の正確で慎重な意見がずっと押しやられてますよね… ) twitter.com/yomoyomo/statu...

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posted at 00:17:50

yomoyomo @yomoyomo

18年3月25日

"報酬の圧倒的大部分がスーパースターに集中してしまう現代の思想産業では、研究も満足にしないうちに講演活動に乗り出そうとする若手知識人が増えている。現代の思想産業は、スーパースターの座にある者たちとその考えに対して、報酬を与えている" www.panrolling.com/books/ph/ph69.... これは日本でもそうだろう

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posted at 00:03:35

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