木造で地上70階建ての高層ビル実現へ 11階建て以上の例なし | NHKニュース
高さ350メートル、地上70階建てという木造では日本一となる高層ビルの建設プロジェクトが本格的に動きだします。大手住宅メーカーの「住友林業」は、プロジェクトの実現に向けて茨城県つくば市に新たな研究拠点を設け、火災に強い部材や建物の構造の研究などに取り組むことになりました。 住友林業は、環境に優しい木造建築の普及に取り組んでいますが、江戸時代の創業から350年となる2041年に、高さ350メートル、地上70階建てという木造の高層ビルを建設するプロジェクトを立ち上げています。 このプロジェクトの拠点となる茨城県つくば市の研究施設が21日、関係者に公開されました。 この施設は、木造３階建てで外壁やバルコニーを緑化し、屋上にはソーラーパネルが設置されていて、最大140人が働くことができるということです。 この施設では、３時間燃え続けても構造を維持することができる火災に強い部材の開発や、鉄骨などを使
ドイツでは金色のクルマは違法!? ド派手な金箔仕様「ポルシェ・パナメーラ」を警察が検挙、過去には金色のランボルギーニも
ドイツのハンブルグ州警察は、「オートポーザー」という違法改造車を取り締まるためのチームを持っています。速すぎるクルマや騒音を出しているクルマを捕まえるのなら想像がつきますが、2019年4月某日、この日捕まったポルシェ・パナメーラの違反内容は「まぶしいから」でした。……なんだそれ!? 金色は違法!? 検挙された「ポルシェ・パナメーラ」（写真：morgenpost） このポルシェはパナメーラというモデルで、オーナーはピッカピカの金箔でラッピングしていました。 しかし、あまりにも輝きが強すぎたのか、警察に「まぶしすぎて他のドライバーに迷惑、危険だからやめろ」という理由で検挙されてしまいました。 一連の様子を伝えている「morgenpost」によると、パナメーラの金箔ラッピングを剥がすように注意を受けたそうですが、オーナーは指示を無視して乗り続けました。 その結果、約1週間後に2回目の検挙を受けた
荒れ放題だった部屋の片付けしたらスッキリしました - karaage. [からあげ]
部屋が荒れていました 以前、妻の指導の元、収納下手を克服したと言っていたな（以下記事参照）、アレは嘘だ 色々イベント続きで片付ける時間が無く、とうことを言い訳に部屋が荒れ放題になっていました。 わりと床が見えなくなって来たので、いい加減片付けることにしました。 iPhone 11 Proの広角レンズの無駄使い 別アングル ミクさんが箱に押しつぶされている コンマリしました というわけで、コンマリしてみました。コンマリはときめかなかったら感謝して捨てるらしいですが、自己流のコンマリなので、1年間一度も使わなかったものは「バイビー」っとボロ雑巾のように捨てていきます。 段ボールマウンテン 発掘されたApple製品関係の大量のケーブル。これ欲しかったんだよねー ポケットを叩いたら、ミクさんが2人…！？ストックあるの気づかず、間違えてこの前買っちゃったよ！ 定期的に片付けしないと…ダメですね。 片
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質問が出ないのは話し手の責任が8割。だから「質問が出る」ようにルールを決めたら、大成功した話。
ちょっと前の話になるんですが、はてな匿名ダイアリー、通称「増田」でこんな記事を読みました。 質問力の付け方 知識がなくて質問できない部分も確かにあるけれど、少し考えれば分かる違和感に気付かないままの時もある。 そして質問しても、後が続かない質問しか出てこない。もしくは、本質的ではない的外れなものしか出てこない。 論議に対してクリティカルに効くような質問が出来ないし、それを引き摺り出すことも能わない。 ベストディスカッション賞を取る質問なんか一生出てこない。 「質問が思いつかない」「いい質問が出来るようになりたい」という増田の話ですね。 当たり前の話なんですけれど、「質問」というのは確かに非常に重要でなんす。 基本、話す側には、「聞き手が何を知らないか」が分かりません。 ゼミだろうが発表会だろうが関係なく、話し手と聞き手の間には、間違いなく知識の溝が出来るものでして、話す内容だけでそれを埋め
機械学習を中途半端に勉強しても必要とされているのは研究者レベルの人だと考えてしまうのですがどう思いますか？
回答 (4件中の1件目) ”中途半端に”というのはどのくらいのレベルなのでしょう。 谷村新司が歌うところの、「中途半端でなけりゃ、生きられない」by 狂った果実 ってあたりでしょうか。とりあえず「基礎知識はあるがそれを使って何か自分で問題解決をするソリューションを組むことはできない」レベルとしてみましょう。 さてそんな中途半端な私は将来必要とされますかね？ YesかNoかで言えば、単純に普通のビジネスマンを続ける上ではあまり必要とされないのではと感じます。 まず自分がMLシステムの構築を主導・管理する場合： MLを問題解決やシステムとして使う場合、正しいデータを用意し、学習した結...
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