週刊文春新企画「好きな声優、嫌いな声優」アンケートの募集を始めます！ アニメ人気の隆盛とともに、多くのファンを獲得している声優たち。近年ではアイドル的な人気を誇る声優も数多く、紅白歌合戦に複数の声優が出場したり、声優同士の熱愛・結婚なども大きなニュースになっています。 そこでメルマガ読者のみなさんの投票で、“いま一番好かれている声優”と“いま一番嫌われている声優”を男女それぞれ決めてしまおうというのが、この企画です。 応募方法は簡単。下記のURLにアクセスして、「好きな声優」「嫌いな声優」を、それぞれ男女別に1人ずつ書き込み、その「好きな理由」「嫌いな理由」をお答えください。 応募〆切は9月29日（金）17時。たくさんのご応募お待ちしています！ 応募要項 アンケートに回答いただいた方の中から、抽選で10名様に商品券1万円分をプレゼントします。 当選者にはメールでご連絡します。告知から7日以

なんだかハイローだなんだとオタクが最近EXILEをめっちゃ持て囃すようになってるけど俺はこれから先何があっても絶対にEXILEを許さない。 これはその確固たる意思表示である。 なんでわざわざそんなことを増田に？と思う人もいるかもしれないけど、俺は声を大にして叫びたいのだ。 だって、人一人の人生がめちゃくちゃにされてんだぞ。街がめちゃくちゃにされても復興できるかもしんないけど人生だぞどうしてくれんの！ねぇ！！ 後、増田しかまともに聞いてくれなさそうだしリアルでこの話をすると家庭は崩壊するし弟が社会的に人権を失う。かもしれないし。 簡潔に申し上げますと、俺の自慢の弟がハイローのせいでEXILEにハマって、 TAKAHIROのことをおねえちゃんって呼び出しました。 EXILEの！最近結婚発表したあの人！！あいつ！武井咲と結婚したあいつ、わかる？ご本名、田崎敬浩さんって言うんだねあの人。弟が言って

遺伝の法則の「優性」「劣性」は使いません――。誤解や偏見につながりかねなかったり、分かりにくかったりする用語を、日本遺伝学会が改訂した。用語集としてまとめ、今月中旬、一般向けに発売する。 メンデルの遺伝学の訳語として使われてきた「優性」「劣性」は、遺伝子の特徴の現れやすさを示すにすぎないが、優れている、劣っているという語感があり、誤解されやすい。「劣性遺伝病」と診断された人はマイナスイメージを抱き、不安になりがちだ。日本人類遺伝学会とも協議して見直しを進め、「優性」は「顕性」、「劣性」は「潜性」と言い換える。 他にも、「バリエーション」の訳語の一つだった「変異」は「多様性」に。遺伝情報の多様性が一人一人違う特徴となるという基本的な考え方が伝わるようにする。色の見え方は人によって多様だという認識から「色覚異常」や「色盲」は「色覚多様性」とした。 学会長の小林武彦東京大教授は「改訂した用語の普

平素よりローソンチケットをご愛顧賜り、誠にありがとうございます。 弊社より9月4日（月）にご案内しております、SNS等で情報発信されているミュージカル『刀剣乱舞』のチケット購入に関する事象についての調査結果をお知らせいたします。 ※9月4日（月）のご案内は下記URLからご参照いただけます。 http://l-tike.com/news/20170904.html さらなる調査を進める中で、昨日、ツイートの発信者様とコンタクトがとれ、状況の確認を行ないましたところ、入金はされておらず、従いまして『入金後のキャンセル』及び『当社からのメール配信』という事実は無かったことが確認されました。 皆様にご心配をおかけしましたが、弊社のシステム／サービスに問題がないことを確認いたしましたので、引き続き、安心してご利用いただけますようお願い申し上げます。

ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua

ひでみん @hidemin 小学校低学年で「1cm角の正方形の対角線の長さをみんなで測ってみよう」というとき、みんなが1cm5mmと答える中、わたしだけが1cm4mmと答えて、先生が多数決をとってわたしが間違っていることになった回があったのだけど、あれは今でも1cm4mmの方が近かったと思っている。 2017-09-04 19:18:06 ひでみん @hidemin そのとき「でも10cmの正方形を測ったら……」といいかけたときに、「いまは1cmの正方形の話でしょ」と遮られて結局発言できなかったんだけど、あれはとても教育的だったと、いまならわかる。なぜなら今も会社人として同型の状況に度々遭遇するからだ。私はあのとき反省すべきだったのだ。 2017-09-04 19:20:56 ひでみん @hidemin (例え話です)その後、1cm5mmという合意に従って商品開発を進めるも、中に入るはずの