OUTLIVE（アウトリブ） 人はどこまで生きられるのか 健康長寿の限界を超える科学的戦略 作者:ピーター・アッティア,ビル・ギフォードNHK出版Amazonプーチンと習近平が臓器移植や永遠の命について語り合ったというニュースが先日世界をかけめぐった。権力者はなんでも思い通りになるものだから、最終的にはどうにもならない「自分の寿命」をなんとかしようとするものだ。幸いなことに現状「永遠の命」はどうにもならなそうだが、寿命の延長については研究が進んでいる。 『LIFESPAN』を皮切りに、ポピュラー・サイエンスノンフィクション界隈でも「科学的な知見に基づいて、「健康的な」寿命を増やすにはどうしたらいいのか？」というテーマの本は数多く出て人気となっている。本書『OUTLIVE』も、そうした流れに連なる一冊だ。国立がん研究所で、メラノーマの免疫療法の研究に従事するピーター・アッティアによる、「健康
背景: Data Vaultを運用し続けている事例の公開は多くない おさらい: Data Vaultとは何か データ分析基盤におけるData Vault Data Vault自体の解説記事 Data Vaultを使った開発 with dbt Data Vaultを運用してよかったこと データモデリングを強制される ディメンショナルモデリングとの相性のよさ アリジティが高く、後から拡張ができる AIやLLM Agentとの相性がよい 履歴が使いやすい 運用する中で工夫が必要な点 データソースのスキーマに引っぱられないようにする すでに運用しているデータ分析基盤との付き合い方 Data Vaultの設計をできるメンバーをチーム内でどう増やすか full-refreshとどう向き合うか ハッシュキーの構成の順序問題 Data Vaultを採用すべきだったか? 宣伝: データエンジニアの採用やって
メタゲノム・ビニングのための最近の深層学習手法のいくつかは、高品質なメタゲノムアセンブリゲノムの回収率向上を主張している。これらの手法は、contig embeddings（コンティグの主要な特徴量を固定次元のベクトルに変換する操作を行ったもの）を学習しクラスタリングするアプローチが異なる。ビニング技術の急速な進歩には、新規手法の有効性を評価するための厳密なベンチマークが必要である。本著者らは、著者ら開発のMcDevolを含め、CAMI2データセットを用いて新たに開発された最先端の深層学習ビナーのベンチマークを行った。 結果、COMEBinとGenomeFaceが最高のビニング精度を示すことが明らかになった（ただし、embeddings精度が常に最高とは限らない）。興味深いことに、ビニング後の再アセンブリは、低カバレッジのビンの品質を一貫して向上させた。低カバレッジデータセットでは、複数サ
ドクトル・ガーリン 作者:ウラジーミル・ソローキン河出書房新社Amazonこの『ドクトル・ガーリン』は、ロシアを代表する作家のひとりウラジミール・ソローキンによって2021年に刊行された、邦訳としては最新の長篇となる。ソローキンの作品としては、単独の長篇としては『ロマン』に次ぐ大作で(三部作なら『氷』が一番長い)、そのうえ「集大成的な作品らしい」という話は伝わってきていたから期待して読み始めたのだが、いやーこれはなかなか変な、掴みどころのない話だ。 本書が刊行された当初は2021年とコロナ禍がはじまったばかりの頃で、核攻撃が頻発する最中北を目指して旅を続ける医師ガーリンとG8首脳のクローンたちという構図や冒険活劇展開の意図が測りかねられていたようなのだ。訳者あとがきでも、最初に『作中で描かれる核攻撃や、戦争難民となる主人公たちの波乱に満ちた冒険活劇、そしてソローキンの作品としては珍しいヒュ
最近、ふとした気づきがありました。 それは、「同じものを見ていても、過去と現在の自分では見えている世界がまったく違っている」ということです。 みなさんには、このコードからどんな世界が見えますか？ async function getUserName(userId) { const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`); const user = await response.json(); return user.name; } はじめに こんにちは、株式会社ココナラ在籍のKです。 本記事では、冒頭の5行のコードを通して、私たちが学ぶ理由について考えてみたいと思います。 TL;DR 同じコードを見ても、人によって見えるものが違っている 学習を重ねることで、それまで見えなかった世界が見えてくる 学習
はじめに 生成AI（ChatGPT、Claude、GitHub Copilotなど）でコードを書く機会が激増している中、開発スピードは劇的に向上していますが、「動くコード」と「安全なコード」は別物です。 特に本番環境では、パフォーマンスやセキュリティ、保守性まで考慮する必要があります。 AIが特に書きがちな（または書いたら嫌な）危険パターンを15個 厳選してみてみました。それぞれに「何が危険か」と「修正例」をセットにしています。 【 この記事の対象読者 】 ◇ 生成AIを使ってPythonコードを書いているエンジニアとか ◇「動くけど本番に載せて大丈夫？」と不安を感じたことがある人とか ◇ チーム開発でAI生成コードを安全に活用したい人とか とりあえず、「覚えておいたら便利かも！」ってところです。
福岡伸一氏が提唱する「動的平衡」は、多くの人にとって「身体の組織や細胞が常に作り変えられ、更新され続けている」という現象を表す比喩的な表現にすぎないと理解されているかもしれない。しかし、「動的平衡」に基づく生命観は、現代生物学の知見や理論とは整合しない。さらに福岡氏は、その生命観をもとに、生命に関するさまざまな誤った説明を広めている。 本稿では、この「動的平衡生命観」の内容を解説するとともに、その問題点を指摘する。なお、問題点を詳しく論じているため、やや長い論考となっている。概要を知りたい方は、各項目の要約や最後の「動的平衡がもたらす問題」から読み始めていただきたい。 はじめに 福岡伸一氏の提唱する「動的平衡」による生命観は、多くの一般読者や一部の人文系学者に受け入れられている。特に、2025年、大阪・関西万博において、《いのち動的平衡館》が建設され、注目を集めている。 「体を構成している
枠組みを変えることで問題を再定義することを「リフレーミング」と呼ぶ。リフレーミングの見事な例は、孫正義のこれ。 髪の毛が後退しているのではない。 私が前進しているのである。 RT @kingfisher0423: 髪の毛の後退度がハゲしい。 — 孫正義 (@masason) January 8, 2013 頭頂部で起きていることは1㍉だって変わっていないのに、ネガティブからポジティブへ再定義されている。こういう発想って、どうやって生まれてくるのだろう？ おそらく、これを読んでいたのではないか？ 本書は、見方を変えることで問題を別の角度から捉えなおし、問題を「再発見」する本だ。ユーモア小話仕立てのエピソードを俎上に、「問題は何か」「それは本当に問題なのか」「それは誰の問題なのか」「それを本当に解きたいのか」を分析していく。 「エレベーター問題」は誰の問題か 有名なやつだと、「エレベーター問題
Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNano Bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images · GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1：イラストをフィギュア化 ◆2：異なる時代
デジタルそしてコンピューターを基盤とする情報技術（IT）は、得てして「魔法」に例えられます。それは、多くの人にとってITを活用したシステムや情報機器（デバイス）が「不思議に思えるほどすごいことをしてくれるモノ」と感じられるからではないでしょうか。 このように感じられるのは、ITシステム／デバイスがブラックボックス化され、中身が見えないためでしょう。中身が見えない、言い換えれば仕組みが分からないことから、「すごい」という前向きな感情に加えて、なんだか「怖い」という苦手意識も芽生えがちです。 デジタル社会では、公私ともにITに関与する機会は増える一方です。例えば、会社でDX推進やAI活用に取り組んだり、日常生活で各種支払いをスマホで手軽に済ませたり、といったIT化は今後も進むでしょう。そうしたときに苦手意識を持ったままだと、前向きに進めることが難しかったり、他人任せになってしまったりすることで
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元として知られるStability AIが音楽生成AI「Stable Audio 2.5」を2025年9月10日にリリースしました。Stability AIは「企業のブランドイメージや告知宣伝のサウンド制作向けに設計された初の音楽生成モデル」とアピールしています。 Stability AI Introduces Stable Audio 2.5, the First Audio Model Built for Enterprise Sound Production at Scale — Stability AI https://stability.ai/news/stability-ai-introduces-stable-audio-25-the-first-audio-model-built-for-enterprise-sound
こんにちは、日曜数学者のtsujimotterです。 今日は ヴェイユ予想 と呼ばれる大定理を紹介します。 ヴェイユ予想は、一見すると抽象的な代数幾何の定理ですが、その出発点は「mod p での解の個数」という素朴な問いです。 ところが答えを追ううちに、複素数上での方程式の「形」が関わってくる、というまさに壮大な物語です。 最終的には、具体的に方程式の解の個数を評価する不等式にまでたどり着きます。 ぜひ最後までお付き合いください！ 目次： 宣伝：数学セミナー2025年10月号に記事が掲載されます 1. ヴェイユ予想のモチベーション 2. 母関数の復習 3. 合同ゼータ関数 なぜ「ゼータ関数」と呼ばれるの？ 4. 複素数体上の代数多様体の「形」 例：楕円曲線の場合 例：一般の代数曲線の場合 5. ヴェイユ予想とは ヴェイユ予想1：有理性 ヴェイユ予想2：リーマン予想の類似 ヴェイユ予想3：ベ
peakScoutは、ゲノムピークデータと遺伝子アノテーションの間のギャップを迅速かつ容易に埋めるために設計されたコマンドラインおよびウェブベースのバイオインフォマティクスツールであり、研究者が調節エレメントの測定値とその標的遺伝子との関係を理解することを可能にする。その中核として、peakScoutは様々な手段によるクロマチンプロファイリングを通じて得られたゲノムピークファイルを処理し、参照ゲノムアノテーションを用いてそれらを近傍の遺伝子にマッピングする。ワークフローは入力処理から始まり、ピークファイルの標準化と参照GTFファイルの染色体固有フィーチャーコレクションへの分解が行われる。その後、中核分析モジュールが双方向マッピングを実行する：ピーク→遺伝子マッピングは特定のゲノム領域によって潜在的に調節される遺伝子を特定し、遺伝子→ピークマッピングは特定の関心遺伝子に影響を与える可能性のあ
ゲノムアノテーションは、多様な調節要素や転写バリアントの発見により、ますます包括的になりつつある。しかし、このアノテーション精度の向上は、特に大規模ゲノムやパンゲノムを横断する効率的なクエリに対して重大な課題をもたらす。既存のツールは、大規模ゲノムアノテーションファイルの処理、特に領域ベースのクエリや階層モデル抽出において、しばしば性能ボトルネックを示す。本稿では、超高速かつスケーラブルなゲノムアノテーションアクセスを実現するRustベースのツールキットGFFxを提案する。GFFxは、ビニング戦略に着想を得たコンパクトでモデルを意識したインデックスシステムを導入し、Rustの実行速度、メモリ安全性、マルチスレッド処理の強みを活用する。既存ツールと比較し、実行時間とスケーラビリティを大幅に向上させた特徴ベースおよび領域ベースの抽出をサポートする。Cargo経由で配布されるGFFxは、クロスプ
トランプ大統領の「解放の日」関税政策が、2025年4月2日に発表された。貿易赤字を「国家緊急事態」と位置づけ、国際緊急経済権限法（IEEPA）を根拠に、ほぼすべての貿易相手国に対して10〜50%の輸入関税を課したものである。 この政策は、議会の関税設定権を大統領が侵害しているとの批判を招いている。背景には、トランプ政権の経済ナショナリズムがある。 中国、メキシコ、カナダなどへの関税はフェンタニル流入対策も名目とするが、実態は貿易不均衡是正を狙った広範な保護主義だ。2025会計年度で2100億ドル以上の関税収入を生んだが、消費者物価上昇、供給チェーン混乱、GDP成長鈍化を招き、Tax Foundationの分析では世帯あたり1304ドルの税負担増大を招いている。 下級裁判所はこれを違法と判断している。5月28日、国際貿易裁判所（CIT）がIEEPAは緊急時の輸入規制を許すが、関税設定は議会の
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