実際の数字を重ねてみた https://t.co/BzS11KXkAc https://t.co/fVmOdR3eRo
『M-1グランプリ2022』(テレビ朝日系)の決勝戦が12月18日に開催され、ウエストランドが18代目のチャンピオンに輝いた。史上最多の7261組のエントリーのなかの頂点に立った。 10組が争ったファーストステージをトップの点数で勝ち抜いたのは、667点のさや香。つづいて、660点のロングコートダディ。出演順がラストだったウエストランドは659点で3位に滑りこんだが、最終決戦では7票中6票の審査員票を獲得して2組を圧倒。「下克上優勝」となった。 ウエストランドの「悪口漫才」が大ウケ、一方で拒否反応も優勝したウエストランド/(C)M-1グランプリ事務局 ウエストランドが勝負手に選んだのは「悪口漫才」だ。 ネタの内容は「ある、なしクイズ」を改良したもの。河本太が「ユーチューバーにはあるけど、タレントにはない」などお題を振り、井口浩之が答えていく。ただ井口浩之は「(ユーチューバーは)出てきたとき
行政代執行で解体が始まったマンション(25日午前、滋賀県野洲市で)=長沖真未撮影 滋賀県野洲(やす)市は25日、市内の築48年の分譲マンションについて、空家対策特別措置法に基づき、行政代執行で解体工事を始めた。同法に基づく分譲マンションの解体は全国初とみられる。壁が崩落するなど「廃虚化」が進んでいたが、区分所有者の一部と連絡が取れず、費用約1億円の回収のめどはたっていない。 解体工事は午前10時に始まり、作業員が屋上の高架水槽をクレーンでつり下ろした。3月末まで行われる。 市などによると、マンションは1972年建築の3階建てで、9部屋あるが、住人は十数年前にいなくなった。管理組合がなく、修繕費用も積み立てられていないため、壁や階段が崩れるなど老朽化が進んでいた。 市は2018年9月、周囲に迷惑を及ぼす「特定空き家」に指定。19年6月までに区分所有者に解体命令を出したが、実施されなかった。集
www.itmedia.co.jp 11月17日に、Google が COVID-19 の感染予測の日本版を発表しました。その際に、11月15日から12月12日の28日間における死者数が512人で陽性者数が53,321人と予測されていました。 本日は12月14日と、発表当初の予測期間が終了したので実際の数値と比較してみました。 統計データとしては、Googleから引いてもよかったのですが、 新型コロナウイルス 日本国内の感染者数・死者数・重症者数データ|NHK特設サイト を用いました。 11月15日時点の死者数と陽性者数の累計が、それぞれ1,920人と121,339人。 12月12日時点の死者数と陽性者数の累計が、それぞれ2,582人と178,242人。 つまり、11月15日から12月12日の28日間におけるCOVID-19による死者数は687人で、陽性者数は59,511人です。 まとめる
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) に始まる一連の予測について、もう少し詳しく、そしてわかりやすく解説します。 前提ひょっとすると誤解があるかもしれませんが(無理もないですが)、まず大前提として、わたしが推定しているのは究極的には「アルファ株の前週比を、5週ぶん」だけです。これはそのまま都民の緊張感と言い換えることもできますが、より正確には、異なる時期でも同じレベルで比較するために「ワクチンの効果がない場合の前週比」に換算しています。つまり、たとえばまったく同じ人流でも、ワクチンの接種率が高いほうが、感染者の前週比も低く抑えられるというわけです。あとは、ワクチンのぶんだけ前週比を調整して、アルファ株の前週比を基準にしてデルタ株を計算すれば、週の合計の感染者数が計算できますから、それを曜日ごとの増減傾向に合わせて配分するだけです。 では、具体的に始めましょう。 過去の感染者
「パンデミックの終焉は近い」中国の終息を言い当てたノーベル賞科学者が予言2020.03.30 14:00139,460 satomi 当たってくれ!…頼む! 米英イスラエルの国籍を持つスタンフォード大学がん研究所のマイケル・レヴィット教授が、 「新型コロナウイルス(Covid-19)のパンデミックは予想より早く終息するだろう」と発言し、さまざまなメディアが引用しています。 疫学は専門外の教授ですが、化学の複雑系モデルの開発で2013年ノーベル化学賞に輝いた人。DNAと蛋白質のシミュレーションソフトを世界で初めて開発し、高分子構造の挙動の予測の第一人者として知られます。夫人が中国美術研究家で、中米イスラエルを行き来していることもあって、今回のコロナウイルスについては1月の初期段階から世界中の動きを注視してきました。 中国の鎮静化をだれよりも早く予言1月31日、中国では46人が死亡。前日の42
IQが高い人ほど難しい問題に「時間をかける」と判明!IQが高い人ほど難しい問題に「時間をかける」と判明! / Credit:Canva . ナゾロジー編集部昔から頭の良さの指標に「難しい問題でも即座に答えに辿り着く」ことが含まれていると信じられていました。 フィクションでも、凡人がいくら時間をかけても解けなかった難問を、颯爽と現れて「即座に答える」天才が登場することがあります。 IQテストをはじめ多くの知能を図るテストも、制限時間内により多くの問題に応えることで、高成績を収められるようになっています。 また多くの人々は素早い意思決定ができる人は有能とみなす一方で、考え込む時間が長い人は「消極的」「無能」とみなしがちになります。 しかし意外なことに「知能の高さ」と答えを出す「意思決定のスピード」そして「答えの正しさ」の3つの関連性を調べた研究は少なく、本当に意思決定の早い人が知能が高く答えが
BuzzFeed Japan Medicalは、京都大学大学院医学研究科教授の理論疫学者、西浦博さんに聞いた。 ※インタビューは2月3日午後に行い、その時点の情報に基づいている。 明るいニュース:新たな感染者が増えるスピードは減ってきている——新規感染者数がどんどん増えているので心配している人が多いと思いますが、各地の実効再生産数(※)は少し下がってきています。これはどう考えたらいいのでしょうか? ※感染者1人当たりが生み出す2次感染者数の平均値。1を超えると増加傾向に転じる。 毎日報告される感染者数は今まで見たこともない数値ですね。東京都で1日2万人を超えました。報告をする保健所の現場の声を聴いても、大騒ぎで悲鳴が上がっている状態です。 ただこの流行を見る上では、増加率を落ち着いて見ることが大事です。増加率を見る時には、「今週先週比」を使ってきました。 今週の報告日別の新規感染者数を先週
徳島市の御座船入江川でボラが大量発生しており、狙って集まった水鳥がふんをするなどして付近住民を困らせている。 【動画】水面に集まる大量のボラ ボラがいるのは市眉山ポンプ場(明神町6)付近から山城橋(山城町西浜傍示)までの約700メートル。体長20センチほどの幼魚がひしめき合い、時折押し出されるように水面を波立たせている。 大量発生に伴い、サギ、ウなどの鳥が集まりだした。住民によると、川沿いの民家の屋根に数十羽がとまり、周辺にふんを落としたり、捕まえたボラを庭や道路に捨てたりしているという。 同市の男性(82)は「鳥インフルエンザが相次ぐ中、ふんを落とされるのは気持ちが悪く、洗濯物が汚れるのも心配。ふん害がひどくなりそうなら対策を考えないと」と苦り切っている。
人工知能(AI)の開発によって自律的に動くロボットや自動運転車の開発が進んでいます。そんな中、「自律的に人を殺すロボット」が開発されることを危険視する動きがあり、SpaceXのイーロン・マスクCEOやDeepMind共同創業者のデミス・ハサビス氏らが誓約書に署名を行ったほど。もし「自律的な殺人ロボット」が開発されたら何が起こるのか、という1つの未来のシナリオがYouTubeに公開されています。 Slaughterbots - YouTube 大きなスクリーンを背景に、壇上に立つ男性。テクノロジー企業の発表会でよく見かける光景です。 男性は「悪人を排除する」ためのドローン技術について語っています。 男性が「新しい技術」として紹介するのが…… 空中に浮かぶ小型ドローン「Slaughterbots(スローターボッツ)」 Slaughterbotsが捉えた映像がこれ。人物の頭を認識しています。 男
※ 1月18日版(anond:20220118182610)を公開しました。 6月21日版(anond:20210621175921) から 1月4日版(anond:20220104223956) に至る記事の続き。※ 都医学研の人流データがまだ出ていませんが、先週同様、年末年始の都心の人流は予測には使えないため(帰省の人流が反映されない)、影響は限定的です。 振り返りオミクロンについて言いたいことは1月4日版(anond:20220104223956)にたくさん書いたので、未読の方はぜひご一読ください。 先週は1月4日(火)の予測のあと、6日(木)になって東京都がこれまでオミクロンの全数検査をしていなかったことが判明し、予測の前提としていた「直前の週のオミクロンが42人」という数字が「158人」へと約4倍に修正されてしまいました(その日のうちに1月4日版にも追記しました)。結果として、も
地球温暖化に対する関心が高まる中、融解が進行しているとたびたび報じられてきた南極の「スウェイツ氷河」が5年以内に崩壊する可能性があるという研究結果が発表されました。 AGU Fall Meeting 2021 https://agu.confex.com/agu/fm21/meetingapp.cgi/Paper/978762 Antarctica's 'doomsday' glacier: how its collapse could trigger global floods and swallow islands https://theconversation.com/antarcticas-doomsday-glacier-how-its-collapse-could-trigger-global-floods-and-swallow-islands-173940 The 'Doo
「ワープロはいずれなくなるか?」への回答を今のわれわれは笑えるか あれから30年、コンピュータと文書の関係を考える(1/2 ページ) 2021年に入ってからSNSで「『ワープロはいずれなくなるか?』という質問に30年前のメーカー各社はどう答えた?」という記事が話題になっていた。発端となったのは、ガジェットカルチャー誌の老舗であるDIMEが、同誌の平成元年(1989年)版に掲載した同名記事を引用して作ったWeb版の記事であるようだ。 「ワープロはいずれなくなるか?」という質問に30年前のメーカー各社はどう答えた? その記事に引用されていた、日本でワープロ専用機を作っていた各社のコメントは、今の基準で見ると古臭いものに見える。今やワープロ専用機など存在感はないが、「絶対になくならない」としているからだ。 それを揶揄(やゆ)するのは簡単だが、話はそんなに単純ではない。30年前、今のデジタル機器で
今夏の新型コロナウイルスの感染爆発はなぜ急激に収束したのか。専門家は考察を重ねてきた。ワクチン接種や人流の増減だけでは説明がつかない中、感染の「120日周期」という新たな仮説が加わった。これを学習した人工知能(AI)が唯一、人流増加でも感染者が減ると予測していたという。周期のメカニズムは不明だが、AIによると、第6波は1月中旬から2月の到来が予想される。(沢田千秋) 「人流が増えても8月後半には感染者数が減ると予想したのは、平田モデルだけだった」。そう指摘するのは、新型コロナ感染と経済の見通しについて研究を続ける仲田泰祐東京大准教授(経済学)。「平田モデル」は、名古屋工業大の平田晃正教授(医用工学)らが開発したAI予測システムだ。 今年8月13日、東京都の新規感染者数は最多の5908人を記録した。当時、政府の新型コロナ分科会の尾身茂会長は感染抑制のため「人流の5割削減」を国民に要請。専門家
はじめに ちょうど3年ほど前に機械学習による株価予測のTipsをブログにて公開したことがある。 機械学習による株価予測には押さえておくべきノウハウが多数あり(要するにドメイン知識が必要であり)、データサイエンティストが単に予測対象を株価に置き換えても簡単に良い結果を得ることは難しい。フィナンシャルデータは過分散で統計的エラーが発生しやすく、バックテストや検証の結果は殆どの場合で信用するに値しない。その上、取引における市場の仕組みや制度を正しく検証に反映できていない場合、実運用において大きくパフォーマンスが劣化してしまう。考慮すべき事象は、上場情報(新規、廃止、監理指定等)、取引規制や貸借情報(売買停止、空売り規制、信用取引規制等)に加え、売買のレイテンシー、板の厚みやキューの考え方など多岐に渡る。 このため殆どの検証は机上の空論で終わる可能性が高い。検証に関する記事は多数存在するが、実弾投
子どもにAIを使わせるとはいっても、その目的がAI活用スキルを研いて使いこなせるようにすることと、ドリルのような学習ツールとして使っていくのとでは、実施方法も違うし得られるものがだいぶ違う。 この2つのアプローチの違いは、今後AIと教育を語る上で欠かせない区別となっていくだろう。 いつAIを学ぶのか いま日本の社会で圧倒的に不足しているのは、AIを活用できる人材だ。これはAIを使って何らかの開発行為を行うエンジニアが不足しているという面と、日常業務にAIを活用することで効率化が図れる人材が不足しているという面がある。 エンジニア不足に対応する取り組みとしては、AWSが開設した「生成AI開発が学べるトレーニングコース」を取材した。AIを活用した業務改善については、リートンテクノロジーズジャパンが主催する「プロンプトソン」がある。 これらの活動は、大学生や社会人を対象に、「今々の課題の解決」を
この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。 時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予測精度の向上ではないことも実験で示している。機械学習の研究では統計モデルとの比較も入れるべきという提言をしている。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 この点について僕はこんなコメントをしたのですが。 だいぶ以前から「一般的な時系列データ予測の問題は単位根過程や季節調整など非定常過程との戦いなので、本質的に定常過程を想定する機械学習手法での予測は計量時系列分析など非定常過程も考慮した古典的なモデルによる予測には及ばない」と言い続けてきたけど、やっ
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