論文用地図の作り方の備忘録です。 QGIS初心者のためメチャクチャな操作をしている部分もありますが、改善点あればコメントで指摘していただけると嬉しいです。 また、私は「非専門家のためのQGIS」を大いに参考にしています。 とても分かりやすく勉強になるので、ぜひご一読ください。 ※最終的にはこんなのを作ります。 調査地を示す地図を作るまずはシンプルな白地図の作り方から。 こんなのを作ります。 1. データの入手 県や国の境界線を必要としない地図であれば海岸線のデータで十分ですので、ここではNatural Earthの海岸線データを使います。(境界線を必要とする場合は【実習編】非専門家のためのQGIS ～世界地図を描こう～を参照ください) リンクから飛んで、「Download」→「Large scale data, 1:10m」の「Physical」を選択します。 2. 地図の表示 QGIS(

I. はじめに 「白地図を描こう」の第2弾です。今回は日本全体を描いた、都道府県界の白地図を作成します。前回の市区町村界の作成や、それ以前の世界地図の作成よりも需要のありそうな内容ですね。むしろ、何故これを1番最初の記事にしなかったのか？というくらい、GISを使って作業をするにあたって重要な内容かもしれません。 ここで、なぜ「都道府県界の白地図の作成」が重要なのか、なぜ1番最初の記事にしなかったのかを簡単に記しておきます。 まず、なぜ重要なのか。 1. 都道府県界の白地図の汎用性が高い。 2. 都道府県界のGISデータの汎用性がメチャクチャ高い。 この2点なのですが、2番目の方が圧倒的に重要です。つまり都道府県界のGISデータは白地図を描くために使えるのはもちろん、コロプレスマップにも使えるし、都道府県界を何らかの地図の背景図として使うこともできます。都道府県単位の空間的な検索や集計、マス

ユダヤ料理は、世界中に分布するユダヤ人の、多様な伝統料理の集合体である。ユダヤ教の食のタブー（カシュルート）、祭礼、安息日の伝統により規定されつつ、何世紀にもわたって進化してきた。ユダヤ人コミュニティが定住した世界中の国々の経済、農業、料理の伝統により、ユダヤ料理は様々な影響を受けている。 ユダヤ料理は、アシュケナジム、セファルディム、ミズラヒム、イラン系、イエメン系、インド系、ラテン・アメリカ系のグループに大別される。エチオピアから中央アジアにかけてのユダヤ人コミュニティの料理もある。 1948年のイスラエル建国以降、特に1970年代後半から、初期のイスラエル多国籍料理が発達した。それにより、新しい農産物や中東諸国の料理を取り入れた、新ユダヤ・スタイルの要素が多く確立された。 ユダヤ料理への影響[ソースを編集] カシュルート(ユダヤの食物規定)[ソースを編集] 肉をカシェルとするための荒

メタマテリアル by OPT Industries 3Dプリントで生成する、自在な構造と機能を持つ人工素材

「サメ肌鑷子（さめはだせっし）」とは、薄い膜でも傷をつけずにしっかりつかめる医療用ピンセット。先端部分にサメ肌の形状を模した加工を行い、臓器や組織を守りながら把持することを可能にしている。従来の器具では、溝加工などが施されていても、滑りやすい臓器や表面を覆う薄い膜の把持力が不十分で使いづらさもあったため、安全で操作性が高く、手術で実用できる鑷子を開発した。手術効率の向上に加え、サメ肌加工の他医療器具・機器への活用や、国内外の医療機関やアカデミアなどへの展開が期待されている。 NBC長崎放送公式YouTubeより

0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象

はじめに こんにちは。宿泊プロダクト開発部の宮崎です。 みなさん、生成 AI 使ってますか？ 近年、AI の進歩はめざましく、文章生成や画像生成はもちろん、動画生成も実用的なレベルで出来るようになっています。 ChatGPT が話題になったのが 2022 年の 11 月なので、たった 2 年足らずでここまで来ているという事実に少し恐ろしくもありますね。AGI(汎用人工知能)の実現もそう遠くないのかもしれません。 一休でも AI 技術は注目していて今年の 6 月に、まさに生成 AI を使ってホテル検索システムの改善を行いました。 この記事では、その時に学んだプロンプトエンジニアリングの重要性について書いていこうと思います。 生成 AI を使ったホテル検索システム 今回我々が実装したのはフリーワード・文章でもホテルを検索できるシステムです。 以下のようなユーザーの自由な入力に対して、適切なホテ

タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私

この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい…というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON

みなさまお元気ですか 暑さも少し落ち着いてきて、ようやく外に出てもいいかなという気になってきました。季節の変わり目体調には気をつけていきたいですね。 実は、一ヶ月くらい前に Linux PC を自作して Mac から移行しました。そのときの考え、その後の感想を残しておきます。 また、学んだことや作業のログを細かく残しておきたいと思います。（どこかの誰かが不安に思ったときに同じ失敗や疑問を経験した人がいて安心してもらえたら嬉しい） Ubuntu のインストール画面 (ベストオープンソースと開発しよう！) 目次 Mac をやめるきっかけ、経緯 Ubuntu に移行して一ヶ月の感想 おまけ1: どのような PC になったか おまけ2: 事前に学んだこと おまけ3: PC の組み立て おまけ4: Ubuntu のセットアップ 加筆/修正 指摘のあった誤字を修正 NVEnc について誤った内容があっ

騒音上界規定騒音上界規定は、その場における最も大きな騒音を発する人間を指す。 騒音上界規定の存在により、その場にいる別の人間の騒音レベルが上昇する。 それにより場全体が「それ以下の騒音ならば良し」とされる場になる。 騒音上界規定がいなくなると、全体の騒音レベルは著しく低下する。 俗悪くん / 俗悪ちゃん下品な声を発する人間を指す。200人に1人程度の割合で出現。 2人以上の集団で出現しやすい。多くの場合騒音上界規定を形成する。 下品な声とは、誰を蔑んでいるのかはわからないがとにかく誰かを蔑むような声だったり、誰かを評価する話し方のこと。 声に人を尊敬する気持ちが感じられなかったり、周りを気遣っていない様子が見られる。 一時的に形成された人間社会の中では最も極悪な存在として位置づけている。 良い側 / 悪い側 判定2つの選択肢がある場合に、良い側を意図的あるいは無意識にでも選択する動作のこと

しまむ @shimamuraran 今週不思議人と続けて「色気」の話になり、アラフォー以降の男性の色気の正体が掴めた…ような気がしている🤔 しまむ @shimamuraran ある程度年齢がいくと、人生にちゃんと「生活」がある男性が好い。という話から展開し 生活とは、生活感（＝所体臭さ）とも違い ただ毎日が過ぎてしまうのではなく、日々を主体的に過ごしている感 って「出社前にジム、朝食はプロテインができる男のモーニングルーティン」みたいなのとも違って x.com/shimamuraran/s… しまむ @shimamuraran 季節が変われば着るものが変わり、飲むコーヒーの豆や焙煎を変えたり、新米がでれば、新米のおいしさに気づく…みたいな 日常の些細なとものも感じ取って楽しむ、そういうsenseできる感性や能力に色気が出るという話になって 割と自分の中では信憑性が高い しまむ @shim

社内だと相対的に組織マネジメントできてる風を装っている。10年前はとある場で破滅的マネジメントをしていたのにも関わらず。その理由を振り返る。 管轄部門の人のほとんどの採用に関わった書いてみると元も子もない。自分の採用基準で採用しているのでそれはうまくいく確率は高い。もちろん採用ですべてを見極めることはできないのは同意。その上でその人の過去の経歴や苦手なこと、得意なことを大まかにでも分かるので地雷を踏む可能性が下がる。 転じて、人の特性を見ずに数だけで見てたりするとこの辺はうまくやれないのだと思う。入社してから見なくていいということも当然無く、野良で大量のslackに入りながらXのように眺めていると日々の状況も自然につかめて良いし、いちいち報告してください的な場がなくても大体分かる。 力関係の分かれる部署を直接見ていたそんなことないよと言いながら、開発チーム内には意見を言う人と言われる人とい

先日社外の人に「いま一番何に悩んでますか？」と聞かれて即答できなかった。 もちろん常に色々な課題があって頭を使っているつもりだけれども、スコープを絞らず "一番" "悩んでいる" ことは何かと急に聞かれるとちょっと考えてしまった。普段から観察が足りないし優先順位も整理できてないんだなということが浮き彫りになって興味深かった。 これに限らず、"聞かれたら常に答えられるべき質問" を持っておくとよいのかもしれない。たぶん意識せずやっている人はいる気がするが、意識的に持っておくと自身の振る舞いのヘルスチェックに使える。 たとえばマネージャーだったら「いまチームで自分が一番解決すべき課題は何か」「自分が時間を使うトップ3は何か」とか。他のメンバーに聞かれて即答できないのなら、無計画でタスクに忙殺されているのかもしれない。そういったきな臭い兆候に気づくための質問を用意しておくイメージ。 プレイヤーな

はじめに 統計検定1級の統計数理・理工学において，二項分布は頻出分野である。この記事では，二項分布に関する話題のうち，超幾何分布との関係について説明する。 目次 はじめに 目次 二項分布 統計検定1級での出題 二項分布と他の確率分布との関係 超幾何分布との関係 超幾何分布から二項分布への変換 方針 超幾何分布の式変形 Step 1. 二項係数の部分を括りだす Step 2. pになる部分を括りだす Step3. (1-p)になる部分を括りだす Step4. まとめる まとめ 二項分布 統計検定1級での出題 統計検定1級の統計数理・理工学において，2012年～2022年の10年の間で，関連する問題が8題出題されている。 二項分布と他の確率分布との関係 統計検定では，確率分布の性質，特に他の確率分布との関係を問われることが多い。 ある確率分布と他の確率分布との関係は「確率分布まんだら」で表現さ

オーバーエンジニアリングしてしまうという悩みがあって困っている、そのうち必要になるのではないかという気持ちになって無駄に抽象化して頑健にしてしまう。じゃあ素朴にやればいいのかというと、例えばDBスキーマみたいな要素は素朴になってはならないという難しさもある— Windymelt💀(めるくん)🚀❤️‍🔥 (@windymelt) 2024年9月12日 上のツイートを見かけたので、自分は何を心がけているか書いてみる。 結論 プロダクト方針的に起こりそうな未来を想像する 想像した未来が起こったとして、どのような実装になりうるかをざっくり考える その上で、その未来が起こったときに「詰む」ことがなさそうな一番シンプルな設計にする 前提: あらゆる未来の変更に強い抽象化はない 設計を考えていて複数案を出すと、結局トレードオフが存在することがわかる。案Aを選択すると、こっちの未来には対応しやすいが

インターネットでは、Fラン大学を潰せという声が大きい。 Fラン大学とは、定員割れしているような私立大学のことである。 しかし筆者は、今の時代だからこそFラン大学は、社会的に非常に意義が大きいと考える。 筆者は公立高校で教諭をしているが、どうにも限界を感じることが多い。 それは中学や高校といった日本の中等教育におけるリソースの少なさである。 大学院の時の友人がFランで教員をやっている。 彼と飲んだ時、高校でもっとちゃんと文章の書き方を教えてほしいと言われた。 彼は1クラス10人ほどの文章執筆の授業を受け持ち、学生に毎回文章を書かせ、それを添削し、さらに個別に改善点をフィードバックしているらしい。 最初はまったく書けなかった学生も、しっかりと指導すれば、それなりの日本語が書けるようになる。 ちゃんと教えれば出来るようになるのだから、こういうことは高校までで教えてほしい。 そうしたら大学では、も

AIの発展が目覚ましい。 とくにライターの仕事は、「AIに取って代わられるのでは？」という声も多い。 個人的には「文章を書く」という仕事を100％AIに任せるのは、まだ現実的ではないと思う。 どちらかというと、「AIが得意なことはAIに任せ、人間にしかできないことは人間がやる」という分業体制をベースとし、人間のベストパートナーとしてAIを適度に活用することが、現時点では最適だと考えている。 人間よりAIの方が得意なことの一例として、「要約」がある。 「長い文章の要点をつかむ」という作業は、スピード・質の両面において、AIの方が優れている。 要約以外にも、「文章を書く」という作業の中で、AIの方が得意だと感じることがいくつかある。 実務を通じて発見した「人間よりAIの方が得意なこと3つ」を紹介したい。 1. 読解力（複雑な文脈の把握） 少し複雑な文脈の把握に関しては、人間（とくに疲れている状