2013年12月16日月曜日

癌治療 最新動向

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

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。

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 :

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
0段階
機能
必要な機能を実現しているか?
1段階
操作
操作に無駄はないか?
2段階
認知
わかりやすいか?
迷わないか?
間違えないか?
3段階
継続
疲れないか?
飽きないか?
やる気になるか?
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、CD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。CQD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。