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google特許検索

で検索した。出願人の分布を示す。 20190113現在

最初は、deep learning, machine learning, と2つの論理和を求めた。
中国では大学の特許が多く、韓国ではサムソンとハングル名の組織の特許が出ている。

製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f

の調査の網羅性を確認するためには、どのような用語を用いるとよいかを、
一つづつmachine learningとdeep learningとの論理和を取りながら考えた。

factory, machine tool, automatic control, motor, real timeの件数と主要組織一覧を記録する。

machine learning deep learning m/d
machine learning 141104
deep learning 20220 6.97
factory automation 178 43 4.13
machine tool 401 92 4.35
automatic control 1331 254 5.24
factory 4058 570 7.11
motor 12325 1864 6.61
real time 54279 6792 7.99
image processing 20889 5285 3.95
m/d(小数点以下3桁切り捨て)

machine learningの件数をdeep learningの件数で割った結果は、
deep learningで特許件数が増えてきた分野かどうかの推測の指標として想定した。
値が小さい方が、近年増加したと推定する。
この推測を確認するため、image processingの件数を確認した。
image processingは、deep learningの代表例で、人間の認識を超えた分野である。

image processing のm/dの値3.95から machine learning/ deep learningの値6.97がdeep learningが増加している領域、6.97以上があまり増加していないかもしれない領域。まだ、3.95より小さい値の領域は未調査。
image processingのデータなく、表をながめると、件数うが多くなると8に近くという近似式が想定できる。統計の網羅性のない推定が危険だということが推測できる。

"deep learning"

で検索すると20220件

deep learning 比率
International Business Machines Corporation 2.70%
中国科学院自动化研究所 1.60%
Intel Corporation 1.40%
General Electric Company 1.30%
Siemens Healthcare Gmbh 1.30%
Facebook Inc. 1.30%
华南理工大学 1.20%
华南师范大学 1.10%
Microsoft Technology Licensing Llc 0.90%
天津大学 0.90%
한국과학기술원 0.80%
Samsung Electronics Co. Ltd. 0.80%
电子科技大学 0.80%
南京邮电大学 0.80%
Adobe Systems Incorporated 0.80%
Intraspexion Inc. 0.70%
北京百度网讯科技有限公司 0.70%
上海交通大学 0.70%
Microsoft Corporation 0.70%

「%」表記なのがやや残念。
""で熟語検索。

"machine learning"

141104 件

"machine learning" 比率
Microsoft Corporation 9%
International Business Machines Corporation 4.10%
Amazon Technologies Inc. 2.30%
Google Inc. 2.30%
Xerox Corporation 2.20%
Cisco Technology Inc. 1.60%
Yahoo! Inc. 1.10%
Qualcomm Incorporated 0.90%
Symantec Corporation 0.90%
Nec Laboratories America Inc. 0.80%
Hewlett-Packard Development Company L.P. 0.80%
Fanuc Corporation 0.80%
北京奇虎科技有限公司 0.80%
Facebook Inc. 0.80%
Brain Corporation 0.60%
奇智软件(北京)有限公司 0.60%
Fireeye Inc. 0.50%
Fujitsu Limited 0.50%
Purepredictive Inc. 0.50%

"deep learning" and "machine learning"

8661件。

"deep learning" "machine learning" 比率
ファナック株式会社 3.50%
Intel Corporation 3.40%
International Business Machines Corporation 2.90%
Fanuc Corporation 2.50%
Siemens Healthcare Gmbh 1.60%
Fanuc Ltd 1.60%
General Electric Company 1.60%
Facebook Inc. 1.40%
Qualcomm Incorporated 1.30%
Microsoft Technology Licensing Llc 1.10%
Google Inc. 1.10%
Digimarc Corporation 1%
Intraspexion Inc. 0.80%
Siemens Aktiengesellschaft 0.80%
英特尔公司 0.80%
澤蒼 顧 0.80%
Adobe Systems Incorporated 0.80%
Microsoft Corporation 0.70%
The Regents Of The University Of California 0.70%

ファナックが、 Fanuc Corporation, Fanuc Ltdなどで出てくる。
SiemenceがSiemens Healthcare Gmbh, Siemens Aktiengesellschaft などで出てくる。
MicrosoftがMicrosoft Technology Licensing Llc, Microsoft Corporation で出てくる。

machine learning deep learning m/d
machine learning 141104
deep learning 20220 6.97
factory automation 178 43 4.13
factory 4058 570 7.11
machine tool 401 92 4.35
automatic control 1331 254 5.24
motor 12325 1864 6.61
real time 54279 6792 7.99

ファナックが、 Fanuc Corporation, Fanuc Ltdなどで出てくる。
SiemenceがSiemens Healthcare Gmbh, Siemens Aktiengesellschaft などで出てくる。
MicrosoftがMicrosoft Technology Licensing Llc, Microsoft Corporation で出てくる。

m/dは4から8。逆算すると12%から25%。

"factory automation"

"machine learning" and "factory automation"

machine learning "factory automation"
Rockwell Automation Technologies Inc. 13.40%
オムロン株式会社 6.10%
엘지전자 주식회사 5%
Intel Corporation 4.40%
Elwha Llc 4.40%
Omron Corporation 2.80%
Tokyo Electron Limited 2.80%
Elwha LLC a limited liability corporation of the State of Delaware 2.80%
Nvidia Corporation 2.80%
欧姆龙株式会社 2.80%
洛克威尔自动控制技术股份有限公司 2.20%
Uptake Technologies Inc. 1.60%
Omron Corp 1.60%
三菱電機株式会社 1.60%
Elwha LLC a limited liability company of the State of Delaware 1.60%
Tokitae Llc 1.60%
国立大学法人電気通信大学 1.10%
Anodot Ltd. 1.10%
Nextbit Systems Inc. 1.10%

"deep learning" and "factory automation"

deep learning "factory automation"
엘지전자 주식회사 18.60%
横河電機株式会社 16.20%
Yokogawa Electric Corp 11.60%
Nvidia Corporation 11.60%
Tokitae Llc 6.90%
Stream Mosaic Inc. 4.60%
株式会社リコー 4.60%
Ricoh Co Ltd 4.60%
株式会社安川電機 2.30%
吉林大学 2.30%
Omron Corp 2.30%
江苏科技大学 2.30%
Michael T. MacKay 2.30%
주식회사 에스엠비나 2.30%
三菱電機株式会社 2.30%
Canon Kabushiki Kaisha 2.30%
LG Electronics Inc. 2.30%
Lg Electronics Inc. 2.30%
Jasmin Cosic 2.30%

factory

"machine learning" and "factory"

machine learning "factory"
Rockwell Automation Technologies Inc. 6.20%
Fanuc Corporation 5.40%
Tokyo Electron Limited 4.20%
Microsoft Corporation 2.60%
International Business Machines Corporation 2.10%
ファナック株式会社 1.30%
Fitbit Inc. 1.30%
Edsa Micro Corporation 1.10%
General Electric Company 1.10%
Prophecy Sensors Llc 0.80%
Nest Labs Inc. 0.80%
Qualcomm Incorporated 0.80%
Omron Corporation 0.80%
Dexcom Inc. 0.60%
Tokyo Electron Ltd. 0.60%
Cloudvu Inc. 0.60%
Albert S. Penilla 0.60%
Purepredictive Inc. 0.60%
Fanuc Ltd 0.40%

"deep learning" and "factory"

deep learning "factory"
엘지전자 주식회사 6.60%
Fanuc Corporation 3.60%
株式会社Wgr 2.60%
Microsoft Technology Licensing Llc 2.60%
ファナック株式会社 2.40%
オムロン株式会社 2.20%
Mobileye Vision Technologies Ltd. 1.90%
General Electric Company 1.50%
Magic Leap Inc. 1.40%
胡明建 1.40%
현대자동차주식회사 1.40%
横河電機株式会社 1.20%
惠科股份有限公司 1%
Omron Corporation 0.80%
日本电产株式会社 0.80%
Fanuc Ltd 0.80%
Nvidia Corporation 0.80%
セイコーエプソン株式会社 0.80%
日本電産株式会社 0.80%

"machine tool"

"macihne learning" and "machine tool"

macihne learning "machine tool"
ファナック株式会 10.70%
Fanuc Corporation 9.20%
发那科株式会社 5.40%
Fanuc Ltd 4.40%
Acalvio Technologies Inc. 1.70%
江苏大学 1.70%
华中科技大学 1.20%
株式会社リコー, 1.20%
Seiko Epson Corporation 0.90%
微软技术许可有限责任公司 0.90%
广东欧珀移动通信有限公司 0.90%
成都振中电气有限公司 0.70%
欧姆龙株式会社 0.70%
安徽大学 0.70%
Okuma Corporation 0.70%
西门子公司 0.70%
温州大学 0.70%
ソニー株式会社 0.40%
Palo Alto Research Center Incorporated 0.40%

"deep learning" and "machine tool"

deep learning "machine tool"
ファナック株式会 27.10%
Fanuc Corporation 23.90%
Fanuc Ltd 10.80%
株式会社Wgr 10.80%
日本電産株式会社 5.40%
日本電産エレシス株式会社 5.40%
Nidec Elesys Corp 5.40%
Wgr Co Ltd 5.40%
Robert Bosch Gmbh 3.20%
发那科株式会社 3.20%
Fuji Xerox Co. Ltd. 2.10%
华中科技大学 2.10%
株式会社Preferred Networks 2.10%
Okuma Corporation 2.10%
南京原觉信息科技有限公司 1%
日本電気株式会社 1%
孙则讵 1%
合肥工业大学 1%
郑州大学 1%

"automatic control"

"machine learning" and "automatic control"

machine learning "automatic control"
通用汽车环球科技运作公司 3.60%
Shiho Moriai 1.80%
Yu Tanaka 1.80%
Masakazu Ukita 1.80%
Seiichi Matsuda 1.80%
Asami Yoshida 1.80%
Masanobu Katagi 1.80%
Yohei Kawamoto 1.80%
Tomoyuki Asano 1.80%
清华大学 1.70%
Rockwell Automation Technologies Inc. 1.30%
广西大学 1.30%
Acalvio Technologies Inc. 1.20%
珠海格力电器股份有限公司 1%
Accenture Llp 1%
パナソニックIpマネジメント株式会社 1%
Tokyo Electron Limited 0.80%
Microsoft Corporation 0.80%
Erick Tseng 0.80%

"deep learning" and "automatic control"

deep learning "automatic control"
엘지전자 주식회사, 7.40%
株式会社Wgr 4.70%
オムロン株式会社 4.30%
澤蒼 顧 3.10%
日本电产株式会社 2.70%
パナソニックIpマネジメント株式会社 1.90%
기아자동차주식회사 1.90%
현대자동차주식회사 1.90%
日本电产艾莱希斯株式会社 1.90%
권순태 1.50%
深圳普思英察科技有限公司 1.50%
大唐环境产业集团股份有限公司 1.50%
松下电器(美国)知识产权公司 1.10%
주식회사 만도 1.10%
浙江工商大学 1.10%
清华大学 1.10%
株式会社日立製作所 0.70%
윤홍익 0.70%
Bamford Excavators Ltd 0.70%

motor

"machine learning" and "motor"

"machine learning" and motor
Fanuc Corporation 5.20%
Brain Corporation 4%
Searete Llc A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware 3.60%
Edsa Micro Corporation 3.10%
Rockwell Automation Technologies Inc. 2.60%
ファナック株式会社 2.40%
Qualcomm Incorporated 1.80%
江苏大学 1.60%
Gm Global Technology Operations Inc. 1.60%
Fitbit Inc. 1.40%
Google Inc. 1.10%
Honda Motor Co. Ltd. 1.10%
Bodymedia Inc. 0.90%
Robert Bosch Gmbh 0.80%
Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America 0.80%
Power Analytics Corporation 0.80%
Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha 0.80%
The Regents Of The University Of California 0.80%
Koninklijke Philips Electronics N.V. 0.80%

"deep learning" and "motor"

"deep learning" and "motor"
엘지전자 주식회사 6.40%
ファナック株式会社 4.60%
Samsung Electronics Co. Ltd. 3.70%
Facense Ltd. 3.60%
Fanuc Ltd 2.60%
삼성전자주식회사 2.60%
주식회사 만도 2.10%
General Electric Company 1.90%
開 顔 1.90%
Fanuc Corporation 1.60%
軍 呉 1.60%
현대자동차주식회사 1.60%
Honda Motor Co. Ltd. 1.30%
オムロン株式会社 1.10%
株式会社エンルート 0.90%
银江股份有限公司 0.90%
Intel Corporation 0.90%
uBiome Inc. 0.90%
삼성전자 주식회사 0.90%

"real time"

"machine learning" and "real time"

machine learning "real time"
Microsoft Corporation 9.80%
Edsa Micro Corporation 3.80%
Qualcomm Incorporated 1.70%
International Business Machines Corporation 1.60%
Amazon Technologies Inc. 1.30%
Google Inc. 1.20%
Yevgeny Korsunsky 1.20%
Yahoo! Inc. 1.20%
Moisey Akerman 1.20%
Rockwell Automation Technologies Inc. 1.10%
Xerox Corporation 1.10%
Wesley Kenneth Cobb 0.90%
Fitbit Inc. 0.90%
Mark E. Zuckerberg 0.80%
The Trustees Of Columbia University In The City Of New York 0.80%
Narus Inc. 0.60%
Siemens Medical Solutions Usa Inc. 0.60%
Kishor Adinath Saitwal 0.60%
Paul M. McDonald 0.60%

"deep learning" and "real time"

"deep learning" and "real time"
Facebook Inc. 1.60%
北京奇虎科技有限公司 1.60%
General Electric Company 1.60%
清华大学 1.50%
西安电子科技大学 1.30%
Siemens Healthcare Gmbh 1.20%
电子科技大学 1.10%
Intel Corporation 1.10%
International Business Machines Corporation 1%
北京航空航天大学 1%
哈尔滨工程大学 0.80%
南京邮电大学 0.80%
Microsoft Technology Licensing Llc 0.80%
华南理工大学 0.80%
同济大学 0.80%
中国石油大学(华东) 0.80%
Qualcomm Incorporated 0.70%
Digimarc Corporation 0.70%
Videoamp Inc. 0.70%

参考文献(reference)

製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f

ハングル データ 扱い方 一方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57231edccaae879800cf

「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab

dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.

Qiita Calendar 2024

2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

博士論文 Calendar 2024 を開催します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

自己記事一覧

Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

4月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年2月末を目標にしている。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

仮説(0)一覧(目標100現在40)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧(自分)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網(Wi-Fi)空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え(0)一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全(0)安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e

物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

色(0) 記事100書く切り口
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22331c0335ed34326b9b

品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

水の資料集(0) 方針と成果
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5dbb30087ea732b52aa

自動車 記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語(0)一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

鉄道(0)鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体(NPOを含む)システムの課題、官(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ  ベクタージャパン 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

関連資料

' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e

Engineering Festa 2024前に必読記事一覧

programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真:社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説(127)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説(136)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。10年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に3段階または5段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。3つの理由。仮説(168)統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう!(再び)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講(再び)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう(あるプログラミング技術の議論報告)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説(34)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説(37) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか(経済学部入学前・入学後・卒業後対応) 転職(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説(52)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収1000万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
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全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
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DoCAP(ドゥーキャップ)って何ですか?
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小川清最終講義、最終講義(再)計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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<この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。>
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿 20190113
ver. 0.02 factory, machine took, automatic control, motor, real time 追記 20190114

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