アイリスオーヤマは3月16日、「糖質カット炊飯器を使用しても、『糖質の総量』には大差がなかった」とする国民生活センターの発表を受け、同社の見解を示しました。 画像は公式サイトより アイリスオーヤマが販売する炊飯器（画像出典：Amazon.co.jp） 国民生活センターは、消費生活センターによる依頼で実施したテストにおいて、糖質カット炊飯器で炊いたごはんのほうが通常の炊飯より、同一重量あたりの糖質の量は少なかったものの、表示されていた最大の割合には大きく及ばなかったとの結果を発表。新聞各紙やテレビ各局などが報じていました。 アイリスオーヤマは、報道の映像に社名や炊飯器が映り込んでいることから、同社の製品の事実関係が疑われるとして、「あたかも当社製品においても広告などの表示よりも低減の割合が低いかのような報道がなされておりますが、そのような事実はございません」と否定。国民生活センターが実施した

林 知行 @HayashiTomoyuki 忘れてましたけど、木材の「圧密」ってこれです。木高研の玄関に置いてある・・ハズです。 左のスギをある特殊な条件下で、ギューッと押し固めてやると右のようになります。 スギがカチカチになります。当然、密度が上がって、重い木材になります。 pic.twitter.com/Bo4KP2ycK7 2023-03-12 11:39:48 林 知行 @HayashiTomoyuki 圧密、曲げ木、グネグネの木の実演はここで見ることができますので、ご参照ください。 相場詩織さんが実演しています。 【ROOTS THE MOVIE vol 06】なんでも曲げる足立！木材を自由自在に！｜秋田県立大学 木材高度加工研究所 足立 幸司 准教授 youtu.be/wtQZ_A2mA8Q @YouTubeより 2023-03-12 12:55:47

英メディアの裁判報道で最近、ある日本の植物が話題だ。ジャパニーズ・ノットウィード（Japanese knotweed）という植物で、タデ科のイタドリを指す。日本ではその名が「痛み取り」から転じたとされるほど、民間薬としての歴史もある植物だが、英国では極めて厄介な外来種として悪名が高い。なぜ英国で特に問題となっているのか。背景を探った。（ロンドン・加藤美喜）

昨年の秋ごろから、スマホアプリゲームの『ブルーアーカイブ』を遊び始めました。いろいろな理由で割と気に入って、長く遊ばせてもらえそうだな…と感じている。ごく最近ゲーム自体は二周年を迎えたそうだ。1.5周年記念が終わったあとから手を付けた僕は、全期間の25%も触っていない…ということになるのだけど、いろいろ語りたくなる内容（主にシナリオ、次いで製作者側で共有されているだろうイメージのベースについて）だったので、どこかである程度、知識も知能も薄っぺらいユーザーなりに、思うところをまとめておきたかった。なので、そのようにしてみる。適切な史料の引用もないので、きわめていい加減な話題、酔っ払いの

しんやさん☯️ @hangstuck 弊社セキュリティ研修 問: 下記のどちらが強力なパスワードですか？ 1.「w6!j38?pa7J」 2.「CanYouCelebrate?」 正解: 1.は確かに複雑ですが覚えにくいです。2.は覚えやすく他人からの推測も困難です。2.を使う方が賢明です。 pic.twitter.com/b0ti95TjZ4 2023-03-14 12:15:06

Chat GPT用、チャットで異世界の幼馴染に現代知識を送りつけて無双させるゲームです。 以下ストーリーとプロンプトです。 ストーリー 突然、あなたのもとに数年前に死んだ幼馴染からメッセが届きました。なんと彼女は、異世界に転生して魔王と戦っていたのです。彼女はチート能力として、幼馴染の貴方とチャットする力を授かりました。 貴方はチャットで、現代の知識や技術を幼馴染に伝え、彼女を無双させ異世界を救ってください。貴方がどんな知識や技術を伝えるかで、異世界の運命が決まります。 ChatGPTのサイトからGPT-4を起動して、チャット欄に以下のプロンプトをコピペすると遊べます。 ver 0.4 As an AI Game Master, you'll guide "Chat Reincarnation: My Childhood Friend, Who Should Have Died, Beca

今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP