2006年8月アーカイブ

夜の国会議事堂に行きました

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昼の国会議事堂とはひと味違いますね.

さて,これでアメリカ出張はおしまいです. 今回観光した中のベスト3を挙げるとすれば,こんな感じです.

  1. ミュージカル The Lion King
  2. 美術館
  3. 国立航空宇宙博物館(本館新館

Jazz in the gardenに行きました

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ナショナル・ギャラリーのスカルプチャー・ガーデンでは,金曜日の夜にジャズ・パーティをやっています. この日は,座る場所を探すのが大変なくらい大勢の人が集まっていました.

モールの公園内での飲酒は禁止されていますが,このパーティでなら屋外で飲めます.

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金曜日に開館時間が延長しているのを利用しました.

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博物館に入って最初に目に入るのが大きなアフリカ象のはく製です.

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恐竜の化石もたくさん展示されていました.

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国立航空宇宙博物館の新館へは,本館から出ているシャトル・バスで1時間かかります. 途中,ペンタゴン(国防省)とアーリントン国立墓地のそばを通って行きます.

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最初に出迎えてくれるのが SR-91A ブラック・バード,実用機の中では世界最高速を誇る偵察機です.

近未来的なデザインのようにも感じますが,初飛行は1964年と古く,ライト・フライヤーが初飛行した1903年からたったの61年です. 航空機の発展の速さはスゴいですね.

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一番奥に鎮座しているのがスペース・シャトル第1号機のエンタープライズ号です.

間近で見ると,スゴい迫力です.

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超音速旅客機コンコルドです.

ヨーロッパ製のためか,アメリカの技術の結晶であるブラック・バードやスペース・シャトルと比べると,やや窮屈に展示されています.

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広島に原子爆弾を落とした B-29 エノラ・ゲイ号も展示されています.

この機体が編隊で低空飛行してきたら威圧感があるでしょうね.

New Orleans Seafood in Ruby Tuesdayに行きました

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ファッション・センター・アット・ペンタゴン・シティ内の Ruby Tuesday というレストランで夕食を食べました.

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ここのイチオシらしい New Orleans Seafood をいただきました. なかなかおいしかったです.

Apple Store in Arlingtonに行きました

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地下鉄で数駅のペンタゴン・シティ駅にあるファンション・センター・アット・ペンタゴン・シティというショッピング・センターに行きました.

ここにも Apple Store がありましたので,US 配列用のキーボード・カバーとノート・パソコン用のセキュリティ・ロックを買いました.

フィリップス・コレクションに行きました

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ここの自慢はルノアールの「船遊びの昼食」です. 大きな絵で,迫力があります.

これだけたくさんの美術館に行くと,さすがに頭の中の情報整理が追いつきません.

ナショナル・ギャラリーに行きました

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ナショナル・ギャラリーでフェルメールを鑑賞しました.

天秤を持つ女」「手紙を書く女」「赤い帽子の女」「フルートを持つ女」を加えて,フェルメール・レベルは18点になりました.

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レオナルド・ダビンチの「ジネブラ・デ・ベンチの肖像」. ダビンチの作品は数が少なく,自慢の一品です.

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もちろん,モネ,ルノワール,ゴッホ,ゴーギャンなども多数展示されていました.

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リンドバーグが大西洋単独無着陸飛行に初めて成功したときの飛行機,スピリット・オブ・セント・ルイス号です.

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ライト兄弟のライト・フライヤー号(の模型)です.

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月の石です. 実物を触れるのは,世界でココだけらしいです.

他にも,アポロゼロ戦などが所狭しと展示されていて,見応えがありました.

Starbucksに行きました

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スターバックスで朝食. 結構高くつきます.

国立公文書館に行きました

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映画「ナショナル・トレジャー」で重要な場所として登場します.

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映画で説明されているように厳重に守られた独立宣言書があります.

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映画では,このショップも重要な場所です. もちろん,独立宣言書のコピーも売っています.

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国会議事堂をバックにした国立公文書館前の道も,映画では印象的に使われています.

リフレクティング・プールに行きました

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リンカーン記念館前にあるプール?というか池. 近づくとカモのフンでめちゃくちゃ汚いことがわかります.

映画「フォレスト・ガンプ」に登場します.

リンカーン記念館に行きました

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モールの西端まで,ぶらぶらしながらですが,歩いて1時間かかりました.

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リンカーンの像は,ティム・バートン版の「猿の惑星 Planet of The Apes」に登場します.

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「人民の人民による人民のための政治」という,有名なゲティスバーグの演説が壁に刻まれています.

ベトナム戦争戦没者慰霊碑に行きました

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モールには,これだけでなく,戦没者慰霊碑がいくつもあります.

ホワイト・ハウスに行きました

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てくてく歩くこと30分,ホワイト・ハウス前につきました.

「インディペンデンス・デイ」や「13 デイズ」など,数多くの映画に登場します.

国会議事堂に行きました

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ホテルにチェックインした後,モール周辺を散策しました.

これは国会議事堂です.

ワシントン D.C.へ移動しました

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ニュー・ヨークからフィラデルフィアまでは Amtrak の特急で来ましたので,フィラデルフィアからワシントン D.C. へは Acela(新幹線のようなもの)で行くことにしました.

フィラデルフィアの 30th Street Station を定刻通りに出発し,1時間半ほどでワシントン D.C. の Union Station に到着しました.

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BridgeWater Burgerに行きました

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KDD-2006 のプログラムを見たら,最終日は午前中でおしまいでした. そこで,予定を変更し,この日のうちにワシントン D.C. へ移動することにしました.

昼食に,30th Street Station の中にある BridgeWater's Pub で BridgeWater Burger を食べました.

KDD-2006: 感想

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KDD-2006: Structured Data

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Detecting outliers using transduction and statistical significance testing
by Daniel Barbara, Carlotta Domeniconi (George mason Univ.), James Rogers (U.S. Army)
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あるクラス中にある一番近いデータまでの距離とそのクラスの外にある一番近いデータまでの距離の比を用いて外れ値を検出する手法を提案しています.

Spatial Scan Statistics: Approximations and Performance Study
by Deepak Agarwal (Yahoo!), Andrew McGregor (Univ. of Pennsylvania), Jeff Phillips (Duke Univ), Suresh Venkatasubramanian (AT&T), Zhengyuan Zhu (Univ. of North Carolina)
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空間上のデータの中から最もズレが大きい範囲を切り出す手法を提案しているらしいです.

Beyond Streams and Graphs: Dynamic Tensor Analysis
by Jimeng Sun (Carnegie Mellon Univ.), Dacheng Tao (Univ. of London), Christos Faloutsos (Carnegie Mellon Univ.)
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ストリーム・データから増加するパターンを発見する手法を提案しています.

Extracting Key-Substring-Group Features for Text Classification
by Dell Zhang (Univ. of London), W. S. Lee (National Univ. of Singapore)
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日本語や中国語のような単語に分割されていない言語の文章を対象に,部分文字列に分割してその出現分布によって分類する手法を提案しています.

KDD-2006: Invited Talk 3

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Next Frontier
by Rakesh Agrawal (Microsoft)
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データ・マイニングの将来についてのお話でした. エンタープライズ向けからパーソナル向けにシフトするだろうということでした.

2回目の洗濯をしました

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前回と同じところで2回目の洗濯です.

ここはクリーニング店を兼ねているらしく,洗濯機や乾燥機の大半をお店の人が使っていました.

Cheese Steakを食べました

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フィラデルフィア名物といえば,チーズ・ステーキなんだそうです. そこで,KDD-2006 で知り合った NTT の岩田さんと,地球の歩き方に載っていた Jim's Steak に行きました.

地球の歩き方にも載るくらいですから,相当有名なお店らしく,店内には行列ができていました. 行列に並び始めてから2階のテーブルに着くまでに30分くらいかかりました.

チーズ・ステーキは,その名前からは想像できませんでしたが,ホット・ドッグとスキヤキを足して2で割ったような感じでした. お好みでケチャップやマスタードをかけて食べるようです.

ニュー・ヨークのホット・ドッグと同じように,すごくおいしいということでもありませんが,名物は食べておかないとね.

KDD-2006: Microsoft Reception

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KDD-2006 のプログラムにはなかったのですが,会場の Loews Hotel の最上階で Microsoft 主催のレセプションがありました.

盛大なものではありませんでしたが,バンドの生演奏が流れる良い雰囲気の中,最上階からの眺めを楽しみました.

KDD-2006: Web/Text Mining

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Simultaneous Record Detection and Attribute Labeling in Web Data Extraction
by Jun Zhu (Tsinghua Univ.), Zaiqing Nie, Ji-Rong Wen (Microsoft Research Asia), Bo Zhang (Tsinghua Univ.), Wei-Ying Ma (Microsoft Research Asia)
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Visual Tree というものを使ってテンプレートに依存しないでウェブ・データを抽出する手法を提案しています.

Acclimatizing Taxonomic Semantics for Hierarchical Content Classification
by Lei Tang (Arizona State Univ.), Jianping Zhang (AOL), Huan Liu (Arizona State Univ.)
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ウェブ・ページをタクソノミに基づいて分類した階層モデルを構築する手法を提案しています.

Hierarchical Topic Segmentation of Websites
by Ravi Kumar (Yahoo!), Kunal Punera (Univ. of Texas), Andrew Tomkins (Yahoo!)
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ウェブ・サイトの階層構造の中でトピックが分岐している segmentation point を検出する手法を提案しています.

Topics over Time: A Non-Markov Continuous-Time Model of Topical Trends
by Xuerui Wang, Andrew McCallum (Univ. of Massachusetts)
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時間によるトピックの移り変わりを検出する手法を提案しています.

KDD-2006: Web/Graph Mining 3

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Frequent Subgraph Mining in Outerplanar Graphs
by Tamas Horvath (Univ. of Bonn), Jan Ramon (KU Leuven), Stefan Wrobel (Univ. of Bonn)
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Outerplanar という特殊なクラスの頻出サブグラフを見つける手法の提案です.

ILP の会議でよく発表する人たちのグループなので,かなり理論的です.

Using Structure Indices For Efficient Approximation of Network Properties
by Matthew Rattigan, Marc Maier, David Jensen (Univ. of Massachusetts)
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グラフ内でのノード間の距離をいろいろと定義し,ネットワーク内の中心人物を見つける手法を提案しています.

NeMoFinder: Dissecting genome wide protein-protein interactions with repeated and unique network motifs
by Jin Chen, Wynne Hsu, Mong Li Lee (National Univ. of Singapore), Seekiong Ng (Institute for Infocomm Research)
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たんぱく質の相互作用ネットワークから頻出パターンを検出する手法を提案しています.

KDD-2006: Microsoft Business Lunch

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二日目のランチは Microsoft が提供してくれました.

メキシコ料理風のバイキング形式でした. ただし,昨日の Yahoo! のランチのほうが豪華でした.

ビジネス・ランチとなっていて,KDD-2008 をどこでやるか(KDD-2007 は San Jose)とか,会議を4日間にしてはどうかなどを話し合いました.

KDD-2006: Web/Graph Mining 2

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Center-Piece Subgraphs: Problem Definition and Fast Solutions
by Hanghang Tong, Christos Faloutsos (Carnegie Mellon Univ.)
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ランダム・ウォークに基づいてグラフの中から中心ノードを見つける手法の提案です.

Measuring and Extracting Proximity in Networks
by Yehuda Koren, Stephen North, Chris Volinsky (AT&T)
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ネットワークの中の二つのノードの近さ(proximiy)を測定する手法の提案です.

Group Formation in Large Social Networks: Membership, Growth, and Evolution
by Lars Backstrom, Dan Huttenlocher, Jon Kleinberg, Xiangyang Lan (Cornell Univ.)
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ソーシャル・ネットワークのあるグループに加入しそうな人を予測することによって将来のグループのメンバーや発展を予測する研究です.

KDD-2006: Invited Talk 2

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New Cached-Sufficient Statistics Algorithms for Quickly Answering Statistical Questions
by Andrew Moore (Google/Carnegie Mellon Univ.)
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二次元平面を分割して探索空間を絞り込む技術らしいです. 伝染病やいん石を検出するのに使えるそうです.

KDD-2006: Breakfast

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KDD-2006 は朝食までついていました.

多くの人が早めに来て,脳に糖分を補給し,朝のセッションに備えます.

KDD-2006: Poster Reception

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バンケットとポスター・セッションを兼ねた「ポスター・レセプション」が国立憲法センターThe National Constitution Center)で行われました.

一緒のテーブルに着いたアメリカ人の先生から,ワシントン D.C. の話を聞き,「国立航空宇宙博物館はオススメ」とか「ワシントン記念塔は上ってもツマラナイ」と教えてもらいました.

KDD-2006: Web/Graph Mining 1

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Estimating the Global PageRank of Web Communities
by Jason Davis, Inderjit Dhillon (Univ. of Texas)
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ローカルなネットワークに含まれるページのグローバルな PageRank を推定するために,ページをクロールする順序を決める方法を提案しているらしいです.

Unsupervised Learning on K-partite Graphs
by Bo Long (State Univ. of New York), Xiaoyun Wu (Yahoo!), Zhongfei Zhang (State Univ. of New York), Philip S. Yu (IBM)
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Relation Summary Network (RSN) というものを用いて K 部グラフをクラスタリングする手法を提案しています.

Learning to Rank Networked Entities
by Alekh Agarwal, Soumen Chakrabarti, Sunny Aggarwal (IIT Bombay)
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ネットワーク内のノードを順序付けする手法を提案しています.

KDD-2006: Best Paper/KDD Cup Session

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Training Linear SVMs in Linear Time
by Thorsten Joachims (Cornell Univ.)
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最優秀論文賞を獲得した論文で,著者は SVM-Light の作者です.

線形 SVM を早く学習するために探索空間をカットする手法を提案しています.

Very Sparse Random Projections
by Ping Li, Trevor Hastie (Stanford Univ.), Kenneth Church (Microsoft)
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最優秀学生論文賞を獲得した論文です.

高次元なデータから学習する際に小さな行列を掛けて射影してから学習する方法を提案しています.

KDD Cup Presentation
by Terran Lane (Univ. of New Mexico)
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今年の KDD Cup についての報告でした. 今年の課題は肺塞栓の検出です. マルチ・インスタンス,独立でない特徴,偏ったクラス分布などが特徴です.

KDD-2006: Yahoo! Lunch

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KDD の会議は驚くほどリッチで,産業界のスポンサーがたくさんついていました.

この日のランチは Yahoo! が提供してくれました. スープ,サラダ,チキン,デザートというフルコースでした.

KDD-2006: Supervised Learning (and Industrial Session 1)

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Quantifying Trends Accurately Despite Classifier Error and Class Imbalance
by George Forman (hp Labs)
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正事例と負事例の数のバランスが悪い場合に,TP や FP を事例の数のままではなくパラメータで調整する手法を提案しています. これを Classify ではなく Quantify だと主張していました.

上手いプレゼンテーションでした.

ReverseTesting:An Efficient Framework to Select Amongst Classifiers under Sample Selection Bias
by Wei Fan (IBM), Ian Davidson (State Univ. of New York)
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テスト事例の特徴の分布を用いて訓練事例をサンプリングする方法を提案しています.

最初のプレゼンテーションが面白く,内容にも興味があったので,ここで Industrial Session 1 へ移動しました.

Pragmatic Text Mining: Minimizing Human Effort to Quantify Many Issues in Call Logs
by George Forman, Evan Kirshenbaum, Jaap Suermondt (hp Labs)
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最初のプレゼンで発表した技術を使ってコール・センターにかかってくる電話(のログ)を分類する研究です.

Cluster より Classify,Classify より Quantify がいいという主張でした.

KDD-2006: Invited Talk 1

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Self-Organizing Wireless Sensor Networks in Action
by John A. Stankovic (Univ. of Virginia)

最初のセッションからというのも気が引けたのですが,興味がない話なのでパスしました.

KDD-2006 の期間中,パスしたのはオープニング・トークとこの招待講演だけです.

El Vezに行きました

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日曜日は休みのレストランが多く,ショッピング・センターなども18:00には閉まってしまいます. そのため,ホテルの近くでは夕飯を食べることができず,しばらく歩いて店を探しに行きました.

そして見つけたのが,この El Vez というメキシコ料理のレストランです.

タコスを注文したら,出てくるまでにとても時間がかかり,「ごめんね」ってサルサをサービスしてくれました.

このタコス(グリルド・ビーフ)はとてもおいしかったです. サルサのソースは私には辛すぎました.

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メキシコ料理なので,ビールは Corona です.

自由の鐘と独立記念館に行きました

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BIOKDD-2006 終了後,フィラデルフィアの象徴である自由の鐘独立記念館に行きました.

ここも,映画「ナショナル・トレジャー」の舞台になっています.

BIOKDD-2006: 感想

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まさに BIOKDDバイオ・データ・マイニングと呼ぶにふさわしいワークショップでした.

現在やっているバイオインフォマティクスの研究は,こういうところで発表すればいいのだということがわかりました.

BIOKDD-2006: Classification

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Protein Classification using Summaries of Profile-Based Frequency Matrices
by Keith Marsolo and Srinivasan Parthasarathy (Ohio State Univ.)
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PSI-BLAST が生成する PSSM または PSFM をウェーブレット変換で圧縮する PSI-BLAST-Based Kernel を用いて SVM で SCOP の Fold を予測する研究です.

BIOKDD-2006: Motif Mining

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ExMotif: Efficient Structured Motif Extraction
by Yongqiang Zhang and Mohammed Zaki (Rensselaer Polytechnic Institute)
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シンプル・モチーフ(ギャップでないところ)が未知(長さは既知)でギャップが既知なパターンをテンプレートを用いて抽出する研究です.

Efficient Search using Hybrid EM for Motif Refinement
by Chandan Reddy, Yao-Chung Weng and Hsiao-Dong Chiang (Cornell Univ.)
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EM アルゴリズムを用いてモチーフをリファインしながら頻出パターンを探す研究らしいです.

BIOKDD-2006: Invited Talk 2

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Deciphering Gene Regulatory Networks by in silico approaches
by Sridhar Hannenhalli (Univ. of Pennsylvania)
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アラインメントした DNA 塩基配列の中で塩基が独立して生起しているかどうかに基づいてクラスタリングすることによってプロモータを予測する研究のお話でした.

Hard Rock Cafeに行きました

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この日のランチは,会場となったホテルの向かいにあったハード・ロック・カフェでバーガーを食べました.

アメリカのカフェやパブのメニューは,バーガーサンドイッチがメインでした.

BIOKDD-2006: Cluster Visualization

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Automatic Layout and Visualization of Biclusters
by Gregory A. Grothaus, Adeel Mufti and T. M. Murali (Virginia Polytechnic Institute and State Univ.)
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DNA マイクロアレイのデータから得られたバイクラスタを自動的にレイアウトし直して可視化する研究です.

BIOKDD-2006: Invited Talk 1

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Designing and Mining Pathogen Genome Databases: Targets for Drugs, Vaccines and Diagnostics
by David Roos (University of Pennsylvania)
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同じたんぱく質に対して行った様々な観点からの検索をヒストリの保存し,その結果を統合できるという PlasmoDB のお話でした.

BIOKDD-2006: Protein Interactions and Folding

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KDD-2006 に併設して行われた BIOKDD-2006 の内容をレポートします. BIOKDD は,バイオインフォマティクスにおけるデータ・マイニングに関するワークショップです.

Signal Transduction Model Based Functional Module Detection Algorithm for Protein-Protein Interaction Networks
by Woochang Hwang, Young-rae Cho, Aidong Zhang and Murali Ramanathan (State Univ. of New York)
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疎(sparse)で長い(longish)な PPI(protein-protein interaction)グラフをクラスタリングする STM クラスタリング・モデルを提案しています.

Protein Folding Trajectories: Summarization, Event Detection and Consensus Partial Folding Pathway Identification
by Hui Yang, Srinivasan Parthasarathy and Duygu Ucar (Ohio State Univ.)
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たんぱく質に含まれるアミノ酸同士の距離を用いてアミノ酸をクラスタリングすることによってたんぱく質が折り畳まれる様子を分析する手法を提案しています.

1回目の洗濯をしました

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フィラデルフィアに到着して早々ですが,中華街のコイン・ランドリーで1回目の洗濯をしました.

今回の旅行では,4日分の服を持って行き,2回洗濯する計画です.

フィラデルフィア美術館に行きました

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映画「ロッキー」で,テーマ曲が流れる中,ロッキーが階段を駆け上がってガッツ・ポーズしたところです. 映画「イン・ハー・シューズ」にも出てきました.

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MET や MoMA を観た後では規模が小さく感じますが,ゴッホの「ひまわり」やセザンヌの「沐浴する女たち」などがあります. 自慢のコレクションだというマルセル・デシャンの作品はどこがいいのか理解できませんでした :-)

フィラデルフィアへ移動しました

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会議が行われるフィラデルフィアへ 電車で移動しました.

ニュー・ヨークからフィラデルフィアまで Acela(新幹線のようなもの)なら約1時間,特急なら約1時間半です.

国連本部に行きました

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時間がなかったので中には入りませんでした.

旗がないと少し寂しいですね.

ニュー・ヨーク市立図書館に行きました

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映画「デイ・アフター・トゥモロー」の舞台となったところです.

エンパイア・ステート・ビルに行きました

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閉館ギリギリまで MoMA のミュージアム・ショップで買い物を楽しんだ後,ホテルへ荷物を置き,エンパイア・ステート・ビルへ行きました.

ビルに着いたのは 21:45 ごろでした. ここでもまた行列です. 結局,展望台へ上がれたのが 23:25,100分もかかりました.

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屋外展望台からの眺めはまさに絶景. ニュー・ヨークの風を体に感じながら,眺めを満喫することができました.

しかし,オーディオ・ツアーの解説を聴き,写真を撮っているうちに,あっという間に時間が過ぎて行きました. そして,24:00 になると,街全体が暗くなってしまいまいした!

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時間に余裕を持たせて早めに行くのがオススメです.

ニュー・ヨーク近代美術館 MoMAに行きました

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さらに南へ歩いて,MoMA へ行きました.

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金曜日はいつもより遅くまで開館しているので,この日の夕方に行くことにしました. ところが,金曜日は4時から無料開放だったため,行ってみるとスゴい人でした. 結局,列に並ばされ,入るのに30分以上もかかってしまいました.

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ピカソ「アヴィニョンの娘たち」,ゴッホ「星月夜」(写真),ダリ「記憶の固執」,アンリ・ルソー「眠るジプシー女」など,ここにも有名な絵がたくさんあります.

私は,ゴッホの「星月夜」とピカソの「雌ヤギ」がスキです.

Apple Store in 5th Ave.に行きました

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5番街にオープンしたばかりのアップル・ストアです. 実際に行くまでは,このモニュメントの奥にあるビルの中に店舗があるのだと思っていました.

ところが,実はこれが入り口で,この地下が店舗になっていました.

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透明なエレベータと透明な螺旋階段がカッコイイ.

フリック・コレクションに行きました

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MET の近くにある個人所蔵の美術館です. 内部は写真撮影が禁止です.

ここにもフェルメールの作品が3点あります. 門外不出らしいので,ニュー・ヨークまでいかないと見られません.

中断されたレッスン」,「兵士と笑う女」,「女と召使い」が見れましたので,フェルメール・レベルは14点になりました.

フリック氏は対になっている(けれどバラバラになってしまった)作品を買い集めるのが趣味だったそうで,その集め方と飾り方には共感が持てました.

メトロポリタン美術館 METに行きました

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ニュー・ヨークで寄り道している最大の目的がフェルメールの鑑賞です. マンガ「ギャラリー・フェイク」に登場する MET には,フェルメールの作品が5点もあります.

「リュートを調弦する女」(写真左)は日本に来たときに見ましたので,「少女」(中央),「水差しを持つ若い女」(右),「信仰の寓意」,「眠る女」を加えてフェルメール・レベルが11点になりました.

他にも,ルノワール,モネ,マネ,ゴッホ,ピカソなど,美術の教科書に出てきた名前や作品がたくさんありました.

ホット・ドッグを食べました

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ニュー・ヨーク名物といえば,やっぱりホット・ドッグ. ということで,メトロポリタン美術館へ行く前に,美術館の近くにある PAPAYA KING で食べました.

すごくおいしいというわけでもありませんが,ニュー・ヨークに来たら一回は食べておかないとね.

ビッグマックを食べました

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ライオン・キングを見終わったらもう遅かったので,まっすぐホテルに帰り,隣にあった McDonald's で BigMac を買って食べました.

日本のマクドナルドよりも注文してから出てくるまでとっても時間がかかりました. 日本ではビッグマックを食べませんので,どっちがおいしいとかはわかりません :-)

Broadwayで「The Lion King」を観ました

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映画の雰囲気がそのまま出ていたのがスゴかったです. SCAR, ZAZU, SHENZI, BANZAI, ED, TIMON, PUMBAA などは,みんな映画にそのまま出てますよねっていう感じでした. 日本で DVD を買って予習しておいて正解でした.

開演が 20:00 と遅く,終わるとすでに 22:45 だったんですが,これもブロードウェイの文化なんでしょうね.

MoMA Design Store & Apple Store in SOHOに行きました

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次にソーホーに移動し,しばらく散策しました.

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MoMA Design Store では,無印良品(MUJI ブランド)のコーナーが大きいのに驚きました. とはいえ,日本で買えるんだから買いませんでした.

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Apple Store は,郵便局だった古い建物を使っていて,古い外観と新しい内装の組み合せがカッコイイ.

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9.11 のテロで崩壊したワールド・トレード・センターの跡地です. まだ整備が進んでおらず,爪痕が残っている感じがしました.

あの夜にテレビのニュースをずーっと見ていたのを思い出します.

ウォール街とニュー・ヨーク証券取引所に行きました

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ウォール街に着くと,仕事を終えた証券マンたちがニュー・ヨーク証券取引所から帰るところでした.

このあたりでは,警備の厳しさが目につきました. 写真には写っていませんが,マシンガン?を持った兵隊もいました.

トリニティ教会に行きました

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映画「ナショナル・トレジャー」の舞台の一つです.

自由の女神を観ました

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小中学生の頃は「ニュー・ヨークに行きたいかぁ?!」っていうウルトラ・クイズの大ファンでした. テレビや写真では何度も見たことがあるんですが,実物が見れるとやっぱりうれしいですね.

アメリカに出張しています

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フィラデルフィアで開かれる知識発見とデータ・マイニングに関する国際会議 KDD-2006 に参加するため,アメリカに来ています. フィラデルフィアへの直行便はないため,行きは成田からニュー・ヨークへ,帰りはワシントン D.C. からシカゴ経由で成田へという経路にしました.

これから見物したところや会議の様子を少しずつ紹介していきます. タイム・スタンプはそのほとんどを現地での写真撮影時刻にしてあります.

WWDC 2006基調講演 Time MachineがSo Cool!!

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Apple の開発者向けカンファレンス WWDC 2006 の基調講演のムービーを観ました. この基調講演は毎回とても面白いため,今ではスポーツ中継と同じくらいの楽しみとなっていて,今回はニュースを読む前に(何が発表されたのかを知らない状態で)観ました.

いつものことながら,シンプルなスライドわかりやすデモを使った魅力的なプレゼンテーションでした.

次期 Mac OS X の Leopard については,まず,Time Machine(00:31:35 ごろから)がスゴくカッコイイですね. バックアップが大切だってことは頭では理解できているんですが,普段はバックアップを取ることのメリットが感じられず,たまに(パソコンの調子がおかしいと感じたとき)しか取っていません. Time Machine はぜひ使いたい機能なので,これなら常にバックアップをとるようになるでしょう.

次に,Windows Vista をコケにするやり方(00:24:12 ごろから)も面白かったです. ちょっとやり過ぎかなとも思えるほどですが,事実だから仕方がありませんね.

あと,iChat がとても面白そうなんですが,Windows 版を開発してくれないことには,相手がいなくて使えません.

今回気になったのは,ジョブズがプレゼンの核となる部分を他の役員に任せていたことです. ポスト・ジョブズへの流れを作り始めているようにも感じられました.

最後に「One more thing...」(ジョブズがいつも最後に発表するサブライズ)として Core 2 Duo 搭載の MacBook Pro を期待していましたが,ありませんでした. 私の PowerBook G4 の買い替えはもう少し待てということです.

スティーブ・ジョブズ-偶像復活
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(写真は本文の内容とは直接には関係ありません)

オープニングからびっくりの展開で,ずーっと目が離せないレースでした.

今年はあまりいいところがなかった HONDA が,ついに優勝しました! 今後が楽しみです.

二人ともいったい何をやっているんだか.

このままいけば,ポール・ポジションのライコネン(マクラーレン)が勝つでしょう.

goo リサーチ(NTT レゾナント)が行った「第4回 小学生のインターネット利用に関する調査」の結果に基づいて,

という記事が出ていますが,これはウソです. というか,わざとミスリーディングを狙っているのでしょう.

goo リサーチの報道発表資料によると,この調査は,小学生の子どもを持つ保護者を対象に,「キッズ goo」上での公開型インターネット・アンケートによって行われています. つまり,すでにインターネットを利用している小学生の子どもだけを調べています.

ですから,ホントは,「子供の3人に1人」ではなく「インターネットを利用している子供の3人に1人」です.

総務省が行った「通信利用動向調査」の結果によると,平成17年末における 6-12 歳のインターネット利用率は 65.9% です. したがって,小学校入学前にインターネットを経験済みなのは 65.9% のうちの 34.4%,つまり全体の 22.7%子供の5人に1人強)です.

アンケート調査の結果(とくに,そのレポート)を鵜呑みにしてはイケません!

微妙な判定でしたね. 正直なところ,負けでもおかしくありませんでした. 1回にダウンしたときはもうダメだと思いましたが,キレずによく立て直しました.

試合前は散々大口をたたいていた亀田興毅も,世界チャンピオンになったときのうれし涙と親父への感謝のコメントは素直な気持ちだと感じました. 今後の活躍がますます楽しみです.

ただし,これからはパフォーマンスよりも実力で勝負してほしいです.

ソフトウェア・トラブル

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日経サイエンス9月号の「欠陥を見逃すな ソフトウェア設計検証ツール」(D. ジャクソン)の中に,アメリカの空港で起きたソフトウェア・トラブルが紹介されていました.

11年前に新設されたデンバー国際空港の自慢は,技術の粋を尽くした旅客荷物自動運搬システムになるはずだった.

総延長 40Km に及ぶコンベヤー上を荷物が高速かつ途切れなく流れ,航空機あるいは旅客へと自動的に届けられる. しかし,ソフトウェアに問題が発生し解決に手間取ったあげく,開港は1年4ヵ月も延期され,費用は予算を数億ドルも超過してしまった.

開港後も改善への努力が続けられたが,結局満足に運行できず,昨年夏,ついにシステムの電源が落とされた. 荷物は今,従来通り人間の手でカートに積まれ運ばれている.

このシステムを設計した BAE オートメイテッド・システムズは破綻,最大の顧客だったユナイテッド航空は,これが一因となって破産した.

香港国際空港が開港したときのトラブルは記憶していたのですが,アメリカでもこんなトラブルが発生していたとは知りませんでした.

日本でも,最近,ケータイのソフトウェア・トラブルが問題なっていますね.

引用した記事によると,その多くが「基本設計のあいまいさや検討不足」が原因です. たしかに,プログラムを部分的に修正するより書き直した方が早いってことはよくあります.

トリビアってことで,とりあえず紹介まで.

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