特定非営利活動法人natural science は、知的好奇心がもたらす心豊かな社会の創造にむけて、 現代社会では実感する機会の少ない科学や技術のプロセスを可視化・共有化する場づくりを通じて、 科学を切り口とした地域づくりを目指す、若手主体の団体です。 |
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【紹介】
「ルンゲ・クッタで行こう!~物理シミュレーションを基礎から学ぶ~」出版決定(発売日:2018年4月3日)
【報告】
第8回 国際イノベーションコンテスト(iCAN'17)世界大会優勝&第3位入賞!
【報告】
第64回 仙台市児童・生徒理科作品展において受講生5名が受賞しました
【報告】
「科学・技術講座」受講生の受賞歴を更新しました
【報告】
第2回「サイエンスデイ・オブ・ザ・イヤー2017」に「文部科学大臣賞」が加わりました。
【紹介】
「Arduino & HTML5による IoTアプリのつくり方~センサーと最新ウェブ技術でアイデアを形に~」出版決定(発売日:2017年4月24日)
【紹介】
「科学・技術講座」新ウェブページを公開しました
【量子力学再入門4】ステップ関数型ポテンシャルへの衝突
2018.04.25
【
遠藤 理平
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仮想物理実験室
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計算物理学
】
【ニューラルネットワークの基礎研究20】層数やユニット数による学習結果の違いについて6(関数の入力数と出力数を一致させた構造)の続き
2018.04.24
【
遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【量子力学再入門3】無限に高いポテンシャル障壁へ衝突する量子粒子
2018.04.23
【
遠藤 理平
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計算物理学
】
【ニューラルネットワークの基礎研究19】層数やユニット数による学習結果の違いについて6(関数の入力数と出力数を一致させた構造)
2018.04.22
【
遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【量子力学再入門2】自由空間中の相互作用しない量子粒子2個の運動
2018.04.21
【
遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【ニューラルネットワークの基礎研究18】層数やユニット数による学習結果の違いについて5(角振動数が変化する三角関数)の続き
2018.04.20
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【ニューラルネットワークの基礎研究17】層数やユニット数による学習結果の違いについて5(角振動数が変化する三角関数)
2018.04.19
【
遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【ニューラルネットワークの基礎研究16】関数形ごとの学習成果の比較
2018.04.19
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【ニューラルネットワークの基礎研究15】層数やユニット数による学習結果の違いについて4(底が変化する指数関数)の続き2
2018.04.18
【
遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【量子力学再入門1】自由空間の量子粒子の運動
2018.04.17
【
遠藤 理平
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計算物理学
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【ニューラルネットワークの基礎研究14】層数やユニット数による学習結果の違いについて4(底が変化する指数関数)の続き
2018.04.17
【
遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究13】層数やユニット数による学習結果の違いについて4(底が変化する指数関数)
2018.04.15
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究12】学習効果を高めるにはディープ(層数)と並列数(ユニット数)のどちらが有効か?
2018.04.13
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
】
【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて3(べきが変化するべき関数)の続き2
2018.04.12
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて3(べきが変化するべき関数)の続き
2018.04.11
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて3(べきが変化するべき関数)
2018.04.10
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて2(係数が変化する2次関数)の続き3
2018.04.09
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて2(係数が変化する2次関数)の続き2
2018.04.08
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて2(係数が変化する2次関数)の続き
2018.04.06
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて2(係数が変化する2次関数)
2018.04.06
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遠藤 理平
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ゼロから作るDeep Learning
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HTML5による物理シミュレーション環境の構築 ~WebGLライブラリThree.js 入門(1/3)~
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VisualC++ と OpenGL を利用した仮想物理実験室【1-2-8】微分・積分を利用した等加速度直線運動の解析解の導出
【量子力学再入門3】無限に高いポテンシャル障壁へ衝突する量子粒子
【ニューラルネットワークの基礎研究20】層数やユニット数による学習結果の違いについて6(関数の入力数と出力数を一致させた構造)の続き
「ルンゲ・クッタで行こう!~物理シミュレーションを基礎から学ぶ~」出版決定(発売日:2018年4月3日)
gnuplot 3次元カラーマップで補間(interpolate)
物理シミュレーション環境構築用HTML5フレームワーク「physics.js」/natural science Laboratory