書きます書きます
書きます！！書くよ！忘れてないです。
木曜に戻ってきます。。
20220519のニュース
今日はこれ
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2205/18/news058.html
人体で生成できる"ブドウ糖"を電気に変換！？！？
すんご！
これにより体に埋め込む形の医療デバイスへの電力供給に新しい道ができたみたいですね。
従来では無線で電力を給電する方式や、小型の電池を使う方式が一般的でしたが、電池交換の手間や無線のためのアンテナサイズなど問題になっていた。
そこへの1手、人間が生み出すブドウ糖から電気を生成すればいいんだ！ってね。
ホントの意味で自家発電ですね
将来有望なソリューションですね、未来が楽しみ
(このデバイスを体に埋め込みすぎるか、このデバイスにはめちゃくちゃ電気が必要で大量のブドウ糖を必要として、脳に必要なブドウ糖が行き渡らない！なんてことが起きたらそれはそれで面白そうですね(笑えない))
以上
成果を出すにはメモ1
1つ前の記事にも載せましたがこの動画↓のメモです。
https://youtu.be/XquV6e2DYMA
①締め切りを設ける
1.今日の何時までに終わらせるか
2.今やってるタスクを何分で終わらせるか
"タスク"と聞いて思いついたことですが、そもそも仕事に取り組む前に「この1つの仕事はどんなタスク、何個のタスクに分解できるのか」を考える必要があると思った。
私はこの分解工程が下手くそなので、手戻りが多く仕事に時間がかかってしまうのかなと思います。
また、日本人はみな締切を死ぬ気で守らなくてはいけないと魂に刻まれているので締切を決めるのは大事ですね。
ただ、私の場合自分で決めた締切に緊張感を持てないんですよね〜どうすればいいんだろ。
②70点主義
完璧にこなすより70点くらいで上司に見てもらうほうが修正もしやすくなりますよね、多分。
この説で考えたのは"70点は自分の尺度なのか上司の尺度なのか"ですね。皆さんはどっちだと思いますか？
③集中力
確かにスマホ気になっちゃいますよね。
しかも一度切れた集中を戻すのに、23分もかかるなんてびっくりですね。
クソ雑に考えると1時間に3回スマホみる人は1時間の内に集中してる時間無いみたいなもんですか。
ちなみに私はwindowsに新しく？追加された「windowsとリンク」みたいな機能を使うことでスマホへの通知がpcに来るよう設定しています。
これだと常に通知気になってしまうのではと思う方もいらっしゃると思いますが、やってみると意外に気にならないもんです。
動画の中で紹介されていた"ポモドーロテクニック"は明日からやってみようと思います。
25分作業→5分休憩→25分作業→、、、を4セット→20分休憩
これを繰り返すことで、メリハリがつく。
④継続力(GRIT)
私に1番足りないこと(本当か？)
本買って読んでみたいな
IQ<継続力らしい
⑤仕組み化
これは自動化みたいな話かな
確かに単調作業ほど時間を無駄にする仕事は無いですね。
excelなどのルーティンワークはプログラムで自動化できるので、プログラミングの勉強がてら自動化スクリプトを作成してみても良いんじゃないでしょうか。
以上
なんか継続しなきゃな〜
YouTubeでこの動画↓観て
https://youtu.be/XquV6e2DYMA
自分に一番足りないのは継続力だなぁと感じたのでめちゃくちゃ久しぶりにここに戻ってきました。
と、いっても毎日更新できるほど時間もネタも無いので興味をもったニュースをテキトーに挙げてみようと思います。
では早速今日(20220517)気になったニュース
https://www.titech.ac.jp/news/2022/063968?s=09
これは東工大のプレスリリースです。
やっぱ東工大は研究レベルが高いなあと思いつつ、レンズレスカメラなんてものが考えられてることに驚きました。
レンズレスカメラとは
詳しいことはわかりませんが、レンズでなくマスクを通った光(焦点のあっていないもの)がイメージセンサに入力されることで(おそらく)デジタルデータに符号化され、それをAIで処理することで撮像(というより創造に近い？)を可能にするみたいなものらしい。
この分野ではイメージセンサから得られる情報に対して、"どのようにAI処理すれば高精度に撮影対象の再構成が可能なのか"が議論されているようですね。
この研究では、ディープラーニングの手法の1つであるCNN(convolution neural network, 畳み込みニューラルネットワーク)を適用している。
しかし、一般的にCNNはレンズレスカメラの再構成には適していない(何故かは理解できなかった)
この課題に対して、グーグルが提案しているディープラーニングの画像認識モデルであるVision transformerを採用することで、従来手法より短時間で高品質な画像の再構成に成功しているらしい。
私はAI分野について全く無知なので詳しいところはわからないですが、将来的にはこのレンズレスカメラのようにハードウェアxAIが主流になる日が来るのでしょうか。
時代においていかれないよう勉強し続けないといけませんね。
以上
【javascript】jsの配列でつまずいた...
今回はjavascript（本当はGAS）で開発を行っていた際につまずいたポイントがあったので残しておきます．
経緯
GoogleSpreadSheetにgasを使ってコードを書いていた．
行Aの内容を少し変更して行Bに挿入するコードを書いた．
実行してみるとなんと！
レコードBの内容がレコードAにも反映されていた！！
原因
コード例は下に載せますが，jsでは配列がオブジェクトとして扱われることを知らず「代入」を用いてレコードのコピーと編集，挿入を行っていた．
ここで重要なのは，普通の値を変数に代入するときは「値渡し」
つまり通常よくやる代入方法で変数ごとにアドレスを確保するもの
今回のようにオブジェクトを変数に代入するときは「参照渡し」
つまり代入される変数は代入するものとアドレスを共有する方法
jsの配列はオブジェクトとして扱われ，代入は「参照渡し」になるため今回はつまずいてしまった．
var recordA = ["あいうえお","かきくけこ","さしすせそ"];
var recordB = recordA;
recordB[1] = "がぎぐげご";console.log(recordA);
//出力結果
//["あいうえお","かきくけこ","さしすせそ"]
//の内容であってほしかったが実際には
//["あいうえお","がぎぐげご","さしすせそ"]
console.log(recordB);
//出力結果
//["あいうえお","がぎぐげご","さしすせそ"]
結論
jsで配列はオブジェクト / オブジェクトの代入は参照渡しになる
参考になった方はいいね！コメントよろしくお願いします．
モチベーションにつながります笑
講演会に行ってきました．
本日は，電子情報通信学会主催の講演会に行ってきました．
講演のテーマは「半導体だから出来るIoT時代に向けた取り組み」ということで，ラピスセミコンダクタの斎藤さんが講演されました．
僕がこの講演を聞いて感じたことは「ハードウェア（半導体）の勉強をしよう」です．現在，僕は大学の講義で集積回路の講義を受講しているのですが，なにせ難しいものであまり好きではありません笑．ですが，今回の講演を聞いてハードウェアの知識は社会に出た時にとても有用であることを知り，またハードウェアの勉強は独学ではとても難しく，専門家である教授から学ぶのが最短の勉強方であることを知ることができました．（ネットワーク系はやる気さえあれば独学できる）
また，勉強会に行くとかなりのスピードで知識を得られるとも仰っており，僕も参加してみたいなとも思いました．
結論：難しい勉強から逃げるな！今が耐え時だぞ！
追記：講演会等で質問が出せないんですけど何かいい手はありませんか？？（質問できるようになりたい）
