癌の治療法には、大きく3種類あります。
①外科治療
いわゆる手術です。
② 化学療法
有名なものでは、抗がん剤治療です。
ほかにも癌免疫治療があります。
③放射線治療
これは説明の必要はないですね。
今までの癌治療は、どれも肉体への負荷が大きいものであり、他の臓器にも影響を与えるものでした。
そのため、体力のない人はその治療を受けることすら難しいという問題がありました。
近年注目を集めているには、 ②の癌免疫治療です。
これは簡単に言えば、癌細胞を直接攻撃する薬による治療です。
癌免疫治療の歴史は浅く、1970年代に編永輝賦活剤と呼ばれるものです。これは体内の麺永輝システムを活性化させることでがん細胞を退治しようという薬でした。これが、癌免疫治療の第1世代です。
第2世代は、1980年代のサイトカイン療法というものです。サイトカインという、免疫細胞同士が互いに指令を伝える化学物質を投与することでがん細胞をに立ち向かう免疫システムを活性化させるとうものです。
第3世代は、1980年代活性化リンパ球療法です。これはサイトカイン療法と並行して研究がすすめられました。この療法は、がん細胞と直接戦うリンパ球を対外で培養してのちの体内に戻すという方法です。
第1～3世代の共通点は、人間の持つ免疫システムを利用して癌と戦うというものでした。
第4世代は、癌ワクチン療法です。
これはそのままですね。ワクチンの開発が進められました。
第5世代は、 融合細胞療法というものです。これが現代の最新の癌治療法です。
これはキラー細胞の教育がメインとなる療法です。
患者から採取した樹状細胞と癌細胞を体外で融合させて、再び体内に戻します。そうするとキラー細胞の的になりやすくなり、キラー細胞によって、融合した細胞はやられます。そうするとキラー細胞は癌細胞は敵であることを学習します。そうすると自然と癌細胞を攻撃するようになるという方法です。
2013年11月25日月曜日
ClubDB2 第173回
Clubdb2 第１７３回
アジェンダ： 注：内容は変わる可能性があります。
1. ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
2. データサイエンティストに必要な「道具」
3. Pythonを使ったデータ分析の実践
講師:
日本IBM 中林 紀彦
時間 11月22日（金）19:00 ～ 21:00
場所 IBMイノベーション・センター 18Fセミナールーム(渋谷)
https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?lang=en#!/wiki/ClubDB2/page/%E7%AC%AC173%E5%9B%9E
・ITエンジニアが分析結果を持っているだけでは勿体ない。分析結果をオペレーションに組み込む
・ビジネスユーザに課題を持ってもらう。
・ビックデータで何ができるかという問いは意味がない。各社でデータの有効活用方法は違う。基本他社の事例は役に立たない。ビジネスの状況をよく理解できている人でないと分析はできない。
データ分析の整備だけでなくデータを分析する機能を合わせて整備しないとなかなかうまくいかない。分析環境を整備しないと難しい。
・RDBMSだけでなくテキスト検索もできないといけない。
・将来的には画像分析や動画分析も求められる。
・Pythonは分析のライブラリが充実している。もちろん可視化まで実現できる。
・データ分析手法をエンジニアが知っておくのは当たり前。
・ITだけで分析した結果でアナリストの分析結果を超える。ただし、ツールでできることではなく事象ごとにアルゴリズムを作る必要がある。
・音声分析はテキストにしてからテキストマイニング。また、話すスピードなどから感情を読み取ることも必要になる。
・画像分析は物の認識はできるようになった。しかし、属性までは分析できていない。
・Drレベルが集まらないと１つの課題のモデルは作れない。
・感と経験を数値的に説明するためにデータ分析をするとモデルを作りやすい
アジェンダ： 注：内容は変わる可能性があります。
1. ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
2. データサイエンティストに必要な「道具」
3. Pythonを使ったデータ分析の実践
講師:
日本IBM 中林 紀彦
時間 11月22日（金）19:00 ～ 21:00
場所 IBMイノベーション・センター 18Fセミナールーム(渋谷)
https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?lang=en#!/wiki/ClubDB2/page/%E7%AC%AC173%E5%9B%9E
・ITエンジニアが分析結果を持っているだけでは勿体ない。分析結果をオペレーションに組み込む
・ビジネスユーザに課題を持ってもらう。
・ビックデータで何ができるかという問いは意味がない。各社でデータの有効活用方法は違う。基本他社の事例は役に立たない。ビジネスの状況をよく理解できている人でないと分析はできない。
データ分析の整備だけでなくデータを分析する機能を合わせて整備しないとなかなかうまくいかない。分析環境を整備しないと難しい。
・RDBMSだけでなくテキスト検索もできないといけない。
・将来的には画像分析や動画分析も求められる。
・Pythonは分析のライブラリが充実している。もちろん可視化まで実現できる。
・データ分析手法をエンジニアが知っておくのは当たり前。
・ITだけで分析した結果でアナリストの分析結果を超える。ただし、ツールでできることではなく事象ごとにアルゴリズムを作る必要がある。
・音声分析はテキストにしてからテキストマイニング。また、話すスピードなどから感情を読み取ることも必要になる。
・画像分析は物の認識はできるようになった。しかし、属性までは分析できていない。
・Drレベルが集まらないと１つの課題のモデルは作れない。
・感と経験を数値的に説明するためにデータ分析をするとモデルを作りやすい
2013年11月21日木曜日
クラウドファンディングで資金調達をする技術
最近、クラウド、クラウドといろんなところでクラウドという言葉がはやっていますね。
クラウドファンディングとは、簡単にいうとインターネット上でこんなことをやりたいとプロジェクトを立案して、それに賛同してくれる人から資金を寄付してもらうという仕組みです。
ノウハウはリンク先の資料を読んでもらうとよいです。
クラウドファンディングで資金調達をする技術
http://www.slideshare.net/schoowebcampus/ss-28447466
調べてみるといろんなサイトがありました。
たくさんの人が利用しているようです。
一般の人も資金調達をできるのでハードルが低く、プロジェクトも大小さまざまなので、いろんな人が利用できてよいサービスだと思います。
また、一方で問題もたくさんあるようです。
・法整備が進んでいない。
・実際にプロジェクトを執行しないで資金の持ち逃げをしてしまう。
このようなサービスを利用して社会を活性化できることはすばらしいことなので、是非みんなでやってみたいですね。
アメリカではかなりはやっているようですよ。
クラウドファンディングとは、簡単にいうとインターネット上でこんなことをやりたいとプロジェクトを立案して、それに賛同してくれる人から資金を寄付してもらうという仕組みです。
ノウハウはリンク先の資料を読んでもらうとよいです。
クラウドファンディングで資金調達をする技術
http://www.slideshare.net/schoowebcampus/ss-28447466
調べてみるといろんなサイトがありました。
たくさんの人が利用しているようです。
一般の人も資金調達をできるのでハードルが低く、プロジェクトも大小さまざまなので、いろんな人が利用できてよいサービスだと思います。
また、一方で問題もたくさんあるようです。
・法整備が進んでいない。
・実際にプロジェクトを執行しないで資金の持ち逃げをしてしまう。
このようなサービスを利用して社会を活性化できることはすばらしいことなので、是非みんなでやってみたいですね。
アメリカではかなりはやっているようですよ。
2013年10月26日土曜日
surface pro 2 のベンチマーク結果
さっそく購入してきたので、ベンチマークしてみました。
参考までにどうぞ。
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
CrystalMark 2004R3 [0.9.126.452] (C) 2001-2008 hiyohiyo
Crystal Dew World [http://crystalmark.info/]
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
------------------------------------------------------------------------------
CrystalMark Result
------------------------------------------------------------------------------
Display Mode : 1280 x 720 32bit (ClearType)
CrystalMark : 190138
[ ALU ] 37202
Fibonacci : 12301
Napierian : 9063
Eratosthenes : 6607
QuickSort : 9209
[ FPU ] 36587
MikoFPU : 4459
RandMeanSS : 18400
FFT : 7590
Mandelbrot : 6116
[ MEM ] 43153
Read : 16475.28 MB/s ( 16475)
Write : 9558.29 MB/s ( 9558)
Read/Write : 9431.04 MB/s ( 9431)
Cache : 76673.92 MB/s ( 7667)
[ HDD ] 39772
Read : 471.23 MB/s ( 7856)
Write : 308.21 MB/s ( 7041)
RandomRead512K : 341.89 MB/s ( 7209)
RandomWrite512K : 305.51 MB/s ( 7027)
RandomRead 64K : 100.59 MB/s ( 4011)
RandomWrite 64K : 262.87 MB/s ( 6628)
[ GDI ] 15035
Text : 5494
Square : 1574
Circle : 4094
BitBlt : 3873
[ D2D ] 7285
Sprite 10 : 760.84 FPS ( 76)
Sprite 100 : 539.07 FPS ( 539)
Sprite 500 : 241.70 FPS ( 1208)
Sprite 1000 : 145.48 FPS ( 1454)
Sprite 5000 : 38.89 FPS ( 1944)
Sprite 10000 : 20.64 FPS ( 2064)
[ OGL ] 11104
Scene 1 Score : 6905
Lines (x1000) : (1166247)
Scene 1 CPUs : ( 128)
Scene 2 Score : 4199
Polygons(x1000) : ( 206399)
Scene 2 CPUs : ( 64)
------------------------------------------------------------------------------
System Information
------------------------------------------------------------------------------
OS : Windows NT6.2 Business [6.2 Build 9200]
Display Mode : 1280 x 720 32bit 60Hz
Memory : 8113 MB
DirectX : 11.0
------------------------------------------------------------------------------
CPU
------------------------------------------------------------------------------
CPU Name : Intel
Vendor String : GenuineIntel
Name String : Intel(R) Core(TM) i5-4200U CPU @ 1.60GHz
CPU Type : Original OEM processor
Number(Logical) : 4
Family : 6
Model : 5
Stepping : 1
Feature : MMX SSE SSE2 SSE3 SSSE3 SSE4.1 SSE4.2 XD VT Intel 64
Clock : 2294.68 MHz
Data Rate : QDR
------------------------------------------------------------------------------
Device
------------------------------------------------------------------------------
ChipSet : Intel Unknown
North : Intel Unknown
South : Intel Unknown
IDE Controller :
------------------------------------------------------------------------------
Graphics
------------------------------------------------------------------------------
Video : Intel Unknown
Video Product :
Video Vendor :
Video Chip :
Video RAM :
Driver Version :
Driver Date :
------------------------------------------------------------------------------
HDD
------------------------------------------------------------------------------
Type Size Model ( Buffer Mode )
SATA 256.0GB HFS256G3AMNB-2200A
------------------------------------------------------------------------------
BIOS
------------------------------------------------------------------------------
Vendor :
Caption :
Version :
Date :
SM BIOS Caption :
SM BIOS Version :
------------------------------------------------------------------------------
Mother
------------------------------------------------------------------------------
Vendor :
Product :
Version :
------------------------------------------------------------------------------
Computer System
------------------------------------------------------------------------------
Vendor :
Product :
参考までにどうぞ。
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CrystalMark 2004R3 [0.9.126.452] (C) 2001-2008 hiyohiyo
Crystal Dew World [http://crystalmark.info/]
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
------------------------------------------------------------------------------
CrystalMark Result
------------------------------------------------------------------------------
Display Mode : 1280 x 720 32bit (ClearType)
CrystalMark : 190138
[ ALU ] 37202
Fibonacci : 12301
Napierian : 9063
Eratosthenes : 6607
QuickSort : 9209
[ FPU ] 36587
MikoFPU : 4459
RandMeanSS : 18400
FFT : 7590
Mandelbrot : 6116
[ MEM ] 43153
Read : 16475.28 MB/s ( 16475)
Write : 9558.29 MB/s ( 9558)
Read/Write : 9431.04 MB/s ( 9431)
Cache : 76673.92 MB/s ( 7667)
[ HDD ] 39772
Read : 471.23 MB/s ( 7856)
Write : 308.21 MB/s ( 7041)
RandomRead512K : 341.89 MB/s ( 7209)
RandomWrite512K : 305.51 MB/s ( 7027)
RandomRead 64K : 100.59 MB/s ( 4011)
RandomWrite 64K : 262.87 MB/s ( 6628)
[ GDI ] 15035
Text : 5494
Square : 1574
Circle : 4094
BitBlt : 3873
[ D2D ] 7285
Sprite 10 : 760.84 FPS ( 76)
Sprite 100 : 539.07 FPS ( 539)
Sprite 500 : 241.70 FPS ( 1208)
Sprite 1000 : 145.48 FPS ( 1454)
Sprite 5000 : 38.89 FPS ( 1944)
Sprite 10000 : 20.64 FPS ( 2064)
[ OGL ] 11104
Scene 1 Score : 6905
Lines (x1000) : (1166247)
Scene 1 CPUs : ( 128)
Scene 2 Score : 4199
Polygons(x1000) : ( 206399)
Scene 2 CPUs : ( 64)
------------------------------------------------------------------------------
System Information
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OS : Windows NT6.2 Business [6.2 Build 9200]
Display Mode : 1280 x 720 32bit 60Hz
Memory : 8113 MB
DirectX : 11.0
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CPU
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CPU Name : Intel
Vendor String : GenuineIntel
Name String : Intel(R) Core(TM) i5-4200U CPU @ 1.60GHz
CPU Type : Original OEM processor
Number(Logical) : 4
Family : 6
Model : 5
Stepping : 1
Feature : MMX SSE SSE2 SSE3 SSSE3 SSE4.1 SSE4.2 XD VT Intel 64
Clock : 2294.68 MHz
Data Rate : QDR
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Device
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ChipSet : Intel Unknown
North : Intel Unknown
South : Intel Unknown
IDE Controller :
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Graphics
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Video : Intel Unknown
Video Product :
Video Vendor :
Video Chip :
Video RAM :
Driver Version :
Driver Date :
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HDD
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Type Size Model ( Buffer Mode )
SATA 256.0GB HFS256G3AMNB-2200A
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BIOS
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Vendor :
Caption :
Version :
Date :
SM BIOS Caption :
SM BIOS Version :
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Mother
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Vendor :
Product :
Version :
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Computer System
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Vendor :
Product :
2013年6月10日月曜日
UX体系化
UXとは
ある製品やサービスを利用したり、消費したりする時に得られる体験の総体です。個別の機能や使いやすさのみならず、ユーザが真にやりたいことを楽しく、心地よく実現できるかどうかを重視した概念です。
つまり、単なるユーザビリティから感覚へと訴えかけるレイヤーへともう一段階上へと行った概念です。
感覚という言葉が出るとどうしてもエンジニアというよりは芸術家の方が得意な分野に思われます。
実際、この手の分野はアイディア勝負です。エンジニアの発想よりも芸術家が持つ発想の方が有効に働きます。
しかし、IT業界には芸術家はいません。エンジニアがやるしかないもの事実です。
世の中にはそういったことを体系化しようとしている人たちがいます。
その中からすぐに使えそうなものを記載します。
UX向上の段階
|
UX向上の段階
|
イメージ
|
考え方
|
|
第0段階
|
機能
|
必要な機能を実現しているか？
|
|
第1段階
|
操作
|
操作に無駄はないか？
|
|
第2段階
|
認知
|
わかりやすいか？
迷わないか？
間違えないか？
|
|
第3段階
|
継続
|
疲れないか？
飽きないか？
やる気になるか？
|
|
第4段階
|
感動
|
わくわくするか？
相棒になれるか？
愛情を注げるか？
のめり込めるか？
|
日経コンピュータ No.835 より
2013年5月30日木曜日
QCDと改善活動：
QCDと改善活動
QCDは皆さんご存知の通り以下の通りです。
・品質(Quality)
・価格(Cost)
・納期(Delivery)
一方改善活動とは、様々な業務、作業を改善することです。
改善の方法論はいっぱいありすぎて簡単には語れないです。
さて、この2つ関係ですが、改善活動の効果は一般にQCDに影響があると言っても過言ではありません。
例えば、3つのプロセスなる業務があったとして、その2つ目のプロセスを改善した場合、CとDが向上されます。
改善の仕方によっては、Qが下がる可能性もあります。例えば、2つ目のプロセスを純粋に削除するなどです。
改善によってQCDの中で最も効果を出しやすいものはなんでしょう。それはCです。逆に効果を出しにくいのはDです。
なぜなら一般に改善とは、削除よりも修正をすることが多く、プロセスの順番を変えたり、1つのプロセスを直したりします。
つまり、改善をしている限り、1つのプロセスは0にはならず、0に近づくだけです。
しかし、一般にCは人のコストがほとんどです。そのため、Dの効果が出るとCがリニアに効果がでます。
また、Dはある程度行くと効果が出にくくなります。
改善活動をする際は、QCDのどの効果を出したいのか明確にしましょう。C＜Q＜Dの順に単位あたりの効果を出すには、考えることが必要になるので、注意して目標を明確にした方がよいです。
2013年5月17日金曜日
成長は質×量
成長は質×量
質×量というのは言わずもがなだと思う。
成長の基本は、学習であり真似るにある。
つまり、質のよい好意をたくさん真似ることが最もよい成長法。
しかし、現実的には質と量のどちらかを選ばなくてはいけないケースが多い。
その場合、あなたは質と量どちらを選びますか？
私なら間違いなく質です。
なぜなら、質の低い「真似る」はそこまでしか成長出来ません。質の限界が成長の限界です。
しかし、質の高い「真似る」は途中までしか成長できませんが、その後自分の中でシミュレーションすることによって質の状態まで届くことができます。
量を擬似的に作成するといっても過言ではありません。
一方、質は擬似的に作成することは読書などで可能です。しかし、人間というのはあまり賢い生物ではありません。なかなか、体験ではない質は成長につながりにくいです。
2013年5月14日火曜日
卸とは物流とITしかない
「卸とは物流とITしかない」
最近、卸について学習してみた結論です。
卸は、目に見える物流とそれを統括する見えないITしかありません。
人がいるじゃないか！という人もいますが、それは違います。
人はいるのですが、一度卸のプロセスをしっかりを作ってしまうと後は誰でも行う事のできる作業しか残りません。
ゆえに人はいるけど、誰でも良いのです。
逆に誰がやっても品質の変わらないプロセスを作ることができてない卸はまだまだ改善の余地があるとも言えます。
「では、卸はビジネスの発展がないじゃないないか」
そういう声があると思います。
卸のビジネス発展は純粋に上流から下流に流す量を増える以外ありません。
そのため、ビジネス発展には下流の商材が売れるようなサービスの展開をしていくことが重要です。
しかし、それは視野が狭い人の発想です。
重要なのは業界全体を活性化する方法です。
そうすることで下流の発展だけでなく上流の発展も見込めます。
そして、上流、下流を巻き込んだ業務が効率化された新しいプロセスの構築ができるでしょう。
2013年5月8日水曜日
MySQL 勉強用スライド
どのスライドも初級者から中級者まで勉強になると思うので、復習に呼んで見ると良いと思います。
MySQLを基礎から運用まで深く学ぶ人におすすめのスライドまとめ8つ
http://it-ch.net/t/11
MySQLを基礎から運用まで深く学ぶ人におすすめのスライドまとめ8つ
http://it-ch.net/t/11
- 初心者向けMySQLの始め方
- MySQLインストールのお作法
- MySQLの文字コード
- MySQL初心者向け負荷軽減のはなし
- DBパフォーマンスチューニングの基礎：インデックス入門
- 俺のSQLがこんなに遅いわけがない
- MySQL Casual な生活 - メンテナンスからチューニング・障害まで
- 1台から500台までのMySQL運用 MySQL Beginners
論理的とは
論理的には3種類あると思っている。
そのどれにも共通していることは、どれも納得のいく説明をするために利用されているという点である。
それは自分または相手を納得させるための考え方であることを忘れてはいけない。
いう人によってその意味は違うので注意しよう。
①ロジカル
文系の人が論理的というとこれに当たる。
3段論法に代表されるように定性的に表現されることが多い。
②プルーフ
理系の人が論理的というとこれに当たる。
これは日本語では証明に値する。
比較的数値や式で表現することができる。
③アルゴリズム
プログラマやSEが論理的というとこれに当たる。
これは①と②の中間に値し、コンピュータの動作言語になる。
言葉を数学に解釈しているという感じ。
僕は、昔この違いを理解することができずものすごく苦労した。
僕は理系であるため、②の考え方で文系の人に説明しても全く納得もしてくれないし理解もしてもらえなかった。
社会での多くの人間は文系であるため、①しか理解できない。なので、理系の諸君は社会に出た時は注意をしよう。
ちなみに難易度としては、①＜③＜②だ。
そのどれにも共通していることは、どれも納得のいく説明をするために利用されているという点である。
それは自分または相手を納得させるための考え方であることを忘れてはいけない。
いう人によってその意味は違うので注意しよう。
①ロジカル
文系の人が論理的というとこれに当たる。
3段論法に代表されるように定性的に表現されることが多い。
②プルーフ
理系の人が論理的というとこれに当たる。
これは日本語では証明に値する。
比較的数値や式で表現することができる。
③アルゴリズム
プログラマやSEが論理的というとこれに当たる。
これは①と②の中間に値し、コンピュータの動作言語になる。
言葉を数学に解釈しているという感じ。
僕は、昔この違いを理解することができずものすごく苦労した。
僕は理系であるため、②の考え方で文系の人に説明しても全く納得もしてくれないし理解もしてもらえなかった。
社会での多くの人間は文系であるため、①しか理解できない。なので、理系の諸君は社会に出た時は注意をしよう。
ちなみに難易度としては、①＜③＜②だ。
2013年2月7日木曜日
ClubDB2 第156回
purescaleに関するお話を聞いて来ました。
個人的はOracle RACよりも好きな技術なので、とても興味深かったです。
https://www.ibm.com/developerworks/mydeveloperworks/wikis/home?lang=ja#/wiki/ClubDB2/page/%E7%AC%AC156%E5%9B%9E
○感想
purescaleの最小構成事例は、中小企業でも導入できるレベルのものだった。(定価で3000万円程度)並行処理が必要なDBの構築があった場合は、検討に入れても良いと感じた。
IBMは今後もアプライアンス製品を多くのパターンで出すことが想定される。アプライアンス製品は、性能から考えた場合コストパフォーマンスが良いため、中小企業でも導入しても良いと感じたが、一方で融通が効かないため、今の要件や開発や運用を前提とした場合、導入は難しいかもしれない。ホスティング契約などでアプライアンスを利用するのが現実的な気がした。
今後、他社でもアプライアンス製品を多く出し、業界的に自由なハード設計はできなくなっていくように感じた。そうなった場合を備えて、アプライアンスを前提とした要件定義の仕方などを考えていく必要があると感じた。
アプライアンスのみでDBを構築しようと考えた場合、どのデータ配置してどう連携すればよいのかエンタープライズのデータモデリングが難しくなると感じた。
クラウドとアプライアンスの住み分けが難しいと感じた。
2013年1月18日金曜日
TABOK
私もまだ勉強していませんが、TABOKというものがあるらしいです。
米国ATIが作成したThe Test Automation Body of Knowledgeらしいです。
自動テストに関する知識体系なので、CIとかそのあたりの内容も含まれていると思います。
こちらの資料が非常に概要がよくまとまっているので、一読すると良いです。
http://www.slideshare.net/shinsk1/tabok
購入は$35らしいです。思ったよりも安いですね。
でも、英語版しかないので、日本語化待ちです。
米国ATIが作成したThe Test Automation Body of Knowledgeらしいです。
自動テストに関する知識体系なので、CIとかそのあたりの内容も含まれていると思います。
こちらの資料が非常に概要がよくまとまっているので、一読すると良いです。
http://www.slideshare.net/shinsk1/tabok
購入は$35らしいです。思ったよりも安いですね。
でも、英語版しかないので、日本語化待ちです。
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