僕のドローンへの憧れは根が深い。たぶん周りの誰よりも先に欲しい欲しい言っていたと思う。 しかし買うと高いので作ることにしたのだ。それが今年の春の話。 あの時はバルサ材で作ったボディにビデオカメラをくくりつけ、ミニ四駆のモーター4つに模型用のプロペラを付けた。作っているときは本気で飛ぶんじゃないかと思ったほどの出来だった。 しかし自作ドローンは1ミリも浮くことはなく、僕は撮影を見に来た関係者各位に頭を下げて回った。いま思い出してもじんましんが出そうな思い出である。
僕のドローンへの憧れは根が深い。たぶん周りの誰よりも先に欲しい欲しい言っていたと思う。 しかし買うと高いので作ることにしたのだ。それが今年の春の話。 あの時はバルサ材で作ったボディにビデオカメラをくくりつけ、ミニ四駆のモーター4つに模型用のプロペラを付けた。作っているときは本気で飛ぶんじゃないかと思ったほどの出来だった。 しかし自作ドローンは1ミリも浮くことはなく、僕は撮影を見に来た関係者各位に頭を下げて回った。いま思い出してもじんましんが出そうな思い出である。
古巣の研究所のラボの後輩とスカイプ。すごい話を聞いた。 近所のラボの院生がNをはじめ複数論文を出した（すたーをーずでは院生がCNSを出すのは本当にカンタン！ポス毒よりはるかにラク）。いざ卒業という時に、PIからストップがかかった。PIいはく「おれはお前に論文をプレゼントした。お前の力でも何でもない」ここまでは納得だけど、それからがすごい。「あと3本論文を出すまでは卒業させない。なぜならお前しか使える人材がいないから」。ちょっと意味不明。院生に実力ないと言っておきながら、他にまともなのがいないとか。件の院生はサイエンスを辞める。こうなるとボスの推薦状がクソになるので、ポスドク先探しすら厳しい。アメリカは推薦状天国（地獄？）なので。しかも悪い意味で根回しすることで知られてるPIだし。彼も数年前は「おれはボスを尊敬する」とか言ってたのに。 ブラックラボとして有名なとこなので、こういうエピソードに
Yahoo! JAPAN研究所の岩崎です。 私は主に特定物体認識の研究開発を行っていますが、その一方で特定物体認識において必須技術である高次元ベクトルデータの近傍検索の研究開発も行っています。近傍検索の一種であるk最近傍検索とは、クエリとしてベクトルデータが与えられた時に、クエリと空間内に点在するベクトルデータとの距離に基づき近い順にk個のデータを検索する、ことです。kが5の場合の最近傍検索の例を図1に示します。図中の数字は距離の順位で、青い点が検索結果となるデータです。 空間内のすべてのデータとの距離を計算すると時間がかかるので、高速化のためにインデックスを利用します。インデックスを用いることにより数次元といった低次元のベクトルデータ空間では高速な検索が比較的容易に実現できます。しかし、インデックスを用いても100次元を超えるような高次元ベクトルデータの場合には高速に検索することが困難と
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