久しぶりの滋賀・奈良・京都を楽しむ。
久しぶりに土日を使って関西をめぐる。滋賀の実家、奈良で旧友、京都の姉宅を訪問。大阪出張は今回はタイミングが合わなかった。奈良の風はゆったりと気持ち良い。
脳型情報処理機械論#5-1:神経回路網と脳の確率的力学的理論
脳型情報処理機械論の５回目の講義を受けた。今回は京都大学の寺前准教授だ。脳回路のエキスパートだ。分かりやすく説明して貰えるが、自分の理解度と知識が決定的に不足している。揺らぎを確率的に捉えて数式モデルに適用して解析している。素晴らしい。
MBA名授業：Rを使いこなす基礎練習(クラスター分析)
データ分析ツールといえば、PhythonとRが有名だ。今回は、MBAの授業で習ったRをベースに、クラスター分析についてまとめた。個人的には、データを似たもので集めて整理するデンドログラム分析が好きだ。難しい処理もRを使えば簡単に答えが出る。最近はExcelでもできるようだけど覚えておいて損はしないだろう。
強い笑顔でマザーハウスの理念を共有すれば将来は期待しかない。新商品は本当に可愛い。
マザーハウスは元気だ。コロナ禍の困難な時期にも世界中の社員と理念を共有してマザーハウスの企業力はもう一段昇華したように感じる。短期的には課題も多いが、中長期的には期待しかない。可愛いだけではなく、素敵なだけではなく、機能的だけではない作品がいっぱいだ。あなたも使い始めたらファンになると思います。
脳型情報処理機械論#4-3:複雑系カオス脳理論、4つの論点を考える(後半)。
脳型情報処理機械論の第４回講義は、中部大学の津田教授による複雑系のカオス脳理論だった。講義も正直カオスでテキストもカオスだった。この投稿もカオスと言われそうだが、色々調べると先行研究があり、先人の功績の上に現在の社会が成り立っているのを再認識した。
脳型情報処理機械論#4-2:複雑系カオス脳理論、4つの論点を考える(前半)。
脳の処理をカオスな複雑系と捉えて、その仕組みを分析し、数式モデルで分析することが津田教授の狙いだ。ここでは数式モデルはあえて言及しなかったが、各キーワードの意味をできるだけ掘り下げるようにした。しかし、これでもまだまだ説明不足な点が多いし、説明が不適切な部分も多いかもしれない。筆者の不学無知に免じてご容赦願いたい。
脳型情報処理機械論#4-1:複雑系カオス脳理論、事象を数式でモデル化。
脳の処理は複雑系だ。今回の講師である津田教授は脳の情報処理の仕組みを数式を用いて解き明かす複雑系カオス脳理論を専門とされている。具体的な論点は次回以降として、今回はまずは理解しておくべき基本知識について整理した。少しは頭の整理になっただろうか。
5G/IoT通信展で印象に残った７つの展示と講演会での７つの新技術。
幕張メッセで10月27日から29日まで開催されている5G/IoT通信展で気になった展示物や講演会で注目した最新技術についてまとめた。久しぶりの展示会だけど、人手がすごかった。ベンチャー企業などの熱気を感じ、日本の未来は明るいと感じた。
日本技術士会環境工学部会に参加：ゼロ・エネルギービル(ZEB)を考える。
ゼロ・エネルギービル(ZEB)に関する講演会を拝聴した。50%以上削減しないとZEBとは呼べないし、75%以上削減したらニアリーZEBと呼ぶようだ。創エネ＞消費エネルギーが理想だけど、それに向けては快適さを維持しながら無駄を無くし、知恵を発揮させる。水の循環も同様だ。先進事例は興味深かった。
技術士の筆記試験でも口頭試験でも、抽象化と具体化を繰り返すと理解が深まる。
具体化と抽象化は対極だけど補完し合う。物事を説明する時には、次元をあげたり、下げたりすると面白区なる。抽象度の高いコンセプトを述べて、その後具体化された内容を例示する。その課題を抽象化して、その具体的な対策を示す。そんな方法だと説明に引き込まれるし、分かりやすいのではないだろうか。