自衛隊の犯罪を斬る;マイクロ波聴覚効果及びその関連

https://patentcom.blog.fc2.com/ 弁理士 博士 小池誠;東大卒イリノイ大博士号;

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次回勉強会

次回勉強会は、83日、土曜日、午後2時から午後4時頃まで氷川区民会館で開催いたします。受付は、午後130分から始めます。
 
内容は下記の3点になります。
 
1 マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信におけるシングルビーム
 
2 執筆中の教科書
 
3 サイエンスアゴラに関するお知らせ

詳細は下記の通り
 
1 マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信におけるシングルビーム
 
2019720日(土)、情報処理学会 音声言語情報処理研究会(SLP)、並びに、電子情報通信学会および日本音響学会 音声研究会(SP)で「マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信におけるシングルビーム」というテーマで発表いたしました。そこで、この発表の報告になります。
 
マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信についてはこの勉強会でも何度も取り上げているのですが、今回はマイクロ波聴覚効果を応用した無線通信が2周波レーダーにより実現するという点に焦点を絞りました。
 
スライドで26枚になりますが、1ページのA4用紙に6枚のスライドを印刷するので、配布資料は5ページになります。この配布資料は持ち帰りOKです。
 
2 教科書(執筆中)
 
現在、マイクロ波聴覚効果及びその周辺について書籍を執筆していますが、この原稿を教科書に使って講義いたします。原稿はA4用紙で100ページを超えているのですが、そのうちの10ページ前後ないし20ページ前後を教科書に使います。出版前なので、この原稿は勉強会終了後、回収いたします。
 
この勉強会が、原稿を執筆する励みになっているのですが、教科書として使っているときに改善点に気がつくことがあります。
 
3 サイエンスアゴラ
 
この点については、勉強会で報告するのに留め、ブログで詳細を紹介するのは割愛いたします。

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学会発表

昨日、720日(土)、情報処理学会 音声言語情報処理研究会(SLP)、並びに、電子情報通信学会および日本音響学会 音声研究会(SP)で「マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信におけるシングルビーム」というテーマで発表いたしました。
 
マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信については何度も発表しているので、今回はマイクロ波聴覚効果を応用した無線通信が2周波レーダーにより実現するという点に焦点を絞りました。レーダー技術は多種多様ですが、2周波レーダーはさほど一般的ではありません。
 
マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信方式も2周波レーダーもマイクロ波兵器のような軍事技術に起源があるのですが、軍事技術は防衛秘密に指定される傾向にあります。軍事技術であっても、永年に渡って秘密にされ、技術として陳腐化したときには、特許出願を通じて機密解除されることがあります。本業が弁理士ということもあり、このあたりの特許文献を調査したのです。
 
一方、大学に所属する研究者は軍事研究に関与しないので、軍事技術の周辺は詳しくないのですが、このあたりにこの発表の意義があります。
 
今回の発表は、ビデオカメラで録画されていたので、インターネット上の情報処理学会公式チャネルで視聴することができます。

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情報処理学会 音声言語情報処理研究会(SLP)、並びに、電子情報通信学会および日本音響学会 音声研究会(SP)が2019719日(金)及び20日(土)に開催されますが、720日(土)に「マイクロ波聴覚効果を応用した無線通信におけるシングルビーム」というテーマで発表いたします。
 
簡単に言うと、科学技術でテレパシーを実現するということになります。無線通信を駆使して、何もないところから声が聞こえるということが可能になります。
 
今回の発表は、下記の情報処理学会公式ウェブサイトで確認できます。

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ロボットと心

この連休中、『ロボットは心を持つか サイバー意識序説』という一昔前(2000年)に刊行された書籍を読んでいた。
 
ルネ・デカルトが心身二元論を提唱して以来、哲学者は心と体の関係について考察しているが、これを心身問題ということがある。
 
通常、心身問題は人間について考察されているのだが、本書はロボットの心身問題について考察している。とはいっても、ロボットの心身問題のみに言及するわけにもいかず、さりげなく人間の心身問題についても言及されている。
 
これに伴って、ルネ・デカルト、カント、ヘーゲル、ハイデッガー、ニーチェ、フッサール、メルロ・ポンティ、ホワイトヘッド、ノバート・ウィーナー(サイバネティックス創設者)、ライル(20世紀イギリスの言語哲学者)などの哲学が紹介されているのだが、大変、面白い。

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自然言語処理の機械学習では、GloVe、Word2Vecなどにより、単語をベクトルで表現する手法が成功した。単語埋め込み、単語のベクトル表現、単語の分散表現ともいう。

そこで、単語のベクトル表現が化学文献に応用されたところ、化学物質についても通常の自然言語と同様にベクトル表現が成功することが示された(文献)。

具体的には、スキップグラムWord2Vecにより、1922年から2018年までの330万件の化学文献の要約が用いられた。ただし、追悼記事の要約などは前処理で除去され、150万件の要約が機械学習に用いられた。

ちなみに、スキップグラムWord2Vecは、教師なし学習になる。

この機械学習により、下記のような単語計算が可能になった。

強磁性−NiFe+IrMn=反強磁性

文献
Vahe Tshitoyan et al, Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature
Nature, vol. 571, no. 7763, pp. 95-98, July 2019

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