東京池袋 大勝軒 那覇店
てだこラーメンデータベース
昼食時間を跨いで映画（アリス・イン・ワンダーランド）を見てきたので、大分遅い時間のお昼。
ランチタイムは過ぎてしまっている時間帯だったので、ラーメン屋でガッツリ食べるつもりで初突撃してきました。
これが予想外に失敗。
県内2店舗目が出来てるようなのでそれなりに美味しいのだろうと想像してたのですが、個人的にはNG。
魚介系のつけ汁はウマいのですが、麺が太くてまっすぐ。これでは汁に絡みません。という理由で、私は細い縮れ麺が好み。
好きずきなのでこれが好きな人はいるのだろうけど、一緒に食べるものなら全体として整ったものでないと。
「あがり」は美味しいらしいと評判なんですが、どうなのかなー。
今の所美味しいつけ麺は与ろゐ屋ぐらいです。リンク先のは変わり種ですが、普通のつけ麺もウマい。高校生のとき、もう20年ぐらい前になるけど、初めてここのつけ麺を食べて以来、ずっとBest1。
ウェブ学会シンポジウム
ウェブ学会シンポジウムの様子は上記リンクを参照ください。
twitterやふぁぼったーでハッシュタグ webgakkai で検索すると、その後の様子もちらほら見れますね。
一種のお祭り的なイベントでしたが、参加することで体感できたこともあり、大変有意義なシンポジウムでした！
ネパール・インド料理ナマステ（マトンマサラカレー＆ゴマナン）
歓迎本店（タンメン＆焼き餃子）
カレーは本郷駅近くの適当なお店に入ったのですが、旨い。
適当に歩いて美味しいカレー屋が見つかるのはうらやましい環境だよね。
餃子は、蒲田駅近くにある歓迎本店。
小龍包チックにスープが種に入っていて、グッド！
その他食べてきたものリスト:
・(観光/お食事) カボチャほうとう＠小作、信玄公巡り
・(お食事) 甲州ワインビーフ＠甲府湯村温泉郷・楽水園
・(お食事) トマトラーメン＠太陽のトマト麺
太陽のトマト麺
http://taiyo-tomato.com/
沖縄では「りゅうみん」というお店でトマトラーメンを食べたことがありましたが、そこのラーメンは「普通のラーメンをトマトスープ風に仕上げてみました」というタイプのもので、それと比較すると根本的に違うスタイルのラーメンでした。
今回食べた「太陽のトマト麺」は、どちらかというとイタメシ風スタイル。
セットでついてくるご飯はスープに混ぜてリゾットとしてどうぞというスタイルだし、餃子はチーズ餃子だったりするしで、普通の豚骨こってりラーメンを食べたいつもりでお店にくるとちょっと物足りないかも。
トマト好きにはオススメできます！
これでもかというぐらいトマト！w
上海ヌードル＆カフェ 珊
http://r.tabelog.com/okinawa/A4701/A470103/47002483/
中華麺ですかね、いわゆる日本で食べるラーメンとは異なります。
エビワンタンのプリプリ感が良いw
与ろゐ屋
http://www.tctv.ne.jp/yoroiya/あげまんじゅう 浅草九重
http://www.agemanju.co.jp/
東京出張時に時間があれば寄るお店の一つ、浅草にあるラーメン屋・与ろゐ屋。
高校生の頃（18年前？）に修学旅行時にたまたま入って美味しかったお店で、一方的に地味に長い付き合いになります。
最近？は、雑誌やTVに紹介されてるらしく、お昼過ぎに到着したものの初めて並んで待ちました。
お互い老けたよなぁ（何）
写真のラーメンは、季節ごとに入れ替わる限定メニュー（1日10食）、「胡麻のつけ麺」です。
麺の美味しさはもちろんのこと、スープは結構辛みがあってウマい。
数年前に季節メニューの存在を知り、初めて見た時は「ゆずラーメン」だったのですが、売り切れで食べれませんでした。
今回は残り2食という状況で、初めて限定メニューにありつけましたw
和風餃子（鶏モモ肉と春雨で作ったにんにく無しの和風餃子）も、他では味わえない風味＆触感で、お勧め！
最後の2枚は、浅草寺近くにあるあげまんじゅう屋さん、浅草九重です。
ラーメン食べて、食後にここでおやつを食べるまでが良くあるコースw
混んでることが多いので、揚げたてを食べれてウマー！
学会二日目。FAN2009の最終日になります。
流石に昨日の夕方まっすぐにホテルまで戻れただけあって、今朝も迷わずに大学に付けました。
駅から30-40分ぐらいの距離なので、そこそこ良い運動になります。そんなことしてるからか、ジャケットは全く必要ありません。沖縄と同じ格好でも問題無いです。
ユーザ間類似度を適当な相関係数で見積もってそれで済ますことが多いが、それをPSO(Particle Swarm Optimization) で最適化すると類似度そのものの精度が改善。
これは、（例えば）ピアソン相関係数使ってしまうと評価傾向が異なるユーザ同士であっても正の相関が高いと判定してしまうケースがあるから。
時間的幾何的規則性を利用して位置推定。
RoboCup での利用を想定しているが、従来法ではロボット数が増えるについれ計算量が増え過ぎたり精度が低くなったりする。これを計算量少なく＆精度高く＆ロボット数が増えても高精度を保って位置推定が可能。
問題は、位置推定のために特定の行動に縛られてしまうことだが、適材適所に行動ルールを選択するなどである程度解決できるんじゃないか。
Preferential Attachmentに基づくモデル化。
待ち行列を用いた推定で、通常ROM数は管理者などしかカウントできないし、アクセスログには異なる要因のアクセスが多く含まれるようになって来たため単純には計測できない。
だけど、ジップの法則をモデルに組み込むことでそれなりに推定できるよという話。実際には掲示板モデルを構築したりいろいろ工夫してあります。
関連度の高いメタデータを自動生成することで、直接ページ内に記載されていない単語を使っても検索できるようにしたい。
実応用に関連して役立つ指摘貰えて良かったね！
初心者（初学者）がどこを注視しがちなのかを解析することで、教示に役立てたい。
NNよりも高速で質の高い制御ルールを自動学習できるようになった。
タイリングだったか、Q-learningでの状態Sの表現を工夫するヤツと比較してどうなのかにちょっと興味があります。
実際に音をつくろうとするとコストが高いので、低コストで使える音を作りたい。
だけど完全な物理シミュレーションをやろうとすると計算コストが高いし、モデルを作ることそのものも結構大変、パラメータチューニングも大変、といろいろ問題点も見えてきた。
やりたいことは面白いと思うのだけど、トラッキングしない（できない？）理由が未だに良くわかっていません。
人とのインタラクションを加味した広告モデルを作りたい。
いくつか仮定を導入することで低計算コストでリアルタイムな処理が可能。
シンプルな2D推定だと精度が低い。3D推定だと計算コストが高くて十分な処理速度を得られない。だから2D推定ベースで精度の高い推定を目指した。
高次局所相関特徴を利用することで、高い精度でバリュー価格なノートPCでも十分な処理速度を実現。
失語症患者に対する言語療法にあると便利なシステムを実現したい。
試作したデバイスは、ノートPCに2台カメラを付けて、1台は手元を撮影してジェスチャ認識。もう1台はヒントを得たい物体を撮影して物体認識。
このデバイスにより、クライアント自身が能動的に物体を投影して段階的にヒントを得ながら単語を思い出すというリハビリを行えるようになるのではないか。
会津大学内の学食にて塩ラーメンを食べました。
もちもちした触感の太麺で、美味しかった！
このあたりのラーメンだとそれが標準なんですかね。
学生ら＆沖大の小渡先生（ごちそうさまでした！）と打ち上がりました！
飲み放題2時間込みの「９月限定！秋のいも煮コース！」とかいうやつです。
メインに掲げている「いもキノコ鍋」は予想外にあっさり風味で美味しい。
（揚げ物が多い）味の濃い/油っこい料理を食べ進めるための口休めとしても良かったです。
3500円のコースでしたが、ピザ＆太巻き(エビのすり身を使った薄皮で巻いたものらしい)＆焼き鳥(殆ど脂身)＆日替わりデザートは要らなかったので、3000円のコースが良かったかも。オードブルも要らないけどw
料理別料金＋2000円ぐらいで飲み放題付けられれば良さげなんだけど、なかなかそうもいかないらしい。
学会一日目。FAN2009の初日になります。
朝一のキーノートスピーチ（ユビキタス云々）は聞くつもり無かったので、会津若松駅（の近くにあるホテル）から会津大学まで徒歩で行くことに。
国道に出ればほぼ1本道で到着するという楽勝なコースだったんですが、肝心の大通りにいつまでたっても出会えず、30分以上彷徨ってました。
線路沿いに行けば交差するはずってことでなるべく線路を離れないように歩いていたのですが、気がつけば隣駅の七日町駅に到着。
目的地は180度反対ですよorz~
大きく間違わないように一度ナビウォークで会津大学の方向を確認していたのですが、何故か「会津大学」で検索した時に見つかってた場所が「会津大塩」になってました。お前（メタデータ設定ミス？）のせいか！（涙）
学生情報によると、何やら会津はソースカツ丼にゆかりのある地らしい。
ググってみると、伝統会津ソースカツ丼の会（http://aizu-katudon.com/）なんてのもありました。
取りあえず大学近くの場所で見つかった月見亭で食べて来たんですが、普通に揚げたてのカツなのでウマかったw
喜多方ラーメン 来夢
http://www.umai-kitakata.co.jp/
喜多方駅周辺で食べようと思ってたお店は(朝の)7:30-15:00という奇天烈な営業時間だったため、諦めて学会近場で食べました。
太めの縮れ麺で、もちもちしててウマー！
冒頭で教師信号を作るとか喋ってたのですが、実際には教師信号ありで、k-means よりも高速かつ精度の良いクラスタリング手法の提案、という話でした。
IDSにおけるアタック特徴を学習するという話で、従来手法だと特徴量が多い割に精度がそれほど高く無い。ラフ集合論で特徴量削減すると共に制度が改善されたらしい。だけど、話聞いてる限りでは「問題設計をうまくやりすぎ」て、取り扱いやすいようにコンフィグレーションしてるように見えました。
肝心のラフ集合の自動生成に付いては良くわからなかったのが残念。後で原稿なり別資料なりで勉強しよう。
バランスの取れてないデータ集合で学習すると、特徴的なんだけどレアなデータというのが無視されがち。
サンプリングを工夫するアプローチがいろいろ提案されてるが、今の所上手くいっていない（デメリットが大きい）。
SOMするとなかなか良い結果が得られたそうな。
って、適当なクラスタリングを一度噛ませば良いって話なんだろうか。
学習度合いに応じて段階的に状態空間を構成するらしい。
階層の深さの増やし方、幅の増やし方は工夫の余地がありありですが、似たような話はいろいろありそう。
バランスを評価基準に入れる事であれこれできるって話らしいのだけど、いまいち有り難みが良くわからなかった。
応用先次第で面白くなりそう。
これもバランスの話なんだけど、ちょっと飛躍が多過ぎて良くわからなかった。
多入力多出力システムを持つ事業体（DMU: Decision Making Unit) のパフォーマンスを図る手法をDEA: Data Envelopment Analysis と呼ぶ。
DEAは相対比較による評価だけど、そのままでは半順序のため全体としてどういう順番なのかが分かり難い。
だから、max/min な評価を組み合わせて一つの全順序にしましょう、という話。
あっさり鶏ガラスープの塩ラーメンと，日替わりメニューの旬菜餃子を食べて来ました．
煮卵はトッピングです．
餃子は普通（なので次回からは頼まないかもw）．
ラーメンは，麺・スープ・具材がうまく噛み合っていて，個人的にはグッと来ました．
塩好きなら一度は食べるべし．
ただし，麺の量が多めなので小食の方は気をつけるべし．
名前はうろ覚えです．覚え難いよw
ようは冷製ラーメンですね．
野菜が少ないですが，キムチ食べ放題なので問題無し．
トマトソースと腰のある冷麺の組み合わせが予想以上に美味かったです．
常時メニューに昇格してくれないかなw
トマトラーメン
名護近辺での食事屋さんツアーその2．
トマトラーメン@りゅうみん
http://www.ryumin.jp/
県内外いろんなところでメニューを見つつ，見かける時には他で食べててすれ違ってばかりだったのですが，今回はトマトラーメン目当てで行って来ました．
これ食べにくるためだけにここに来る（ラーメン代より高速代の方が高いw）のは無しだけど，ここら辺に来た時には食べたくなるぐらい好みの味でした．
トマトスープにラーメン入れてるだけって感じがしなくも無いけど，私の場合はどっちも好きだからそれで十分なのかもw