東京都心にハクビシンか 東銀座駅で駅員が捕獲 | NHKニュース
東京都心に珍しい動物が現れました。24日夜、東京メトロ東銀座駅でハクビシンとみられる動物が走り回り、その後、駅員によって捕獲されました。 この動物はジャコウネコ科のハクビシンとみられ、駅員が捕獲したあと、通報を受けて駆けつけた警察官に引き渡されました。 警視庁によりますと、駅員が手をかまれて軽いけがをしたということです。 仕事帰りに目撃したという30代の女性は「シュッとした顔つきで、鼻が長く白い線が入っていたので、ハクビシンだと思います。エスカレーターを上ったり下りたりしていて、駅員がエスカレーターを止めて捕獲しようとすると、駅の構内に入って逃げてしまいました。こんな場所に動物が現れて驚きました」と話していました。 ハクビシンはもともと中国や東南アジアなどで生息していましたが、日本各地でも確認されていて、捕獲されたものは警察官が東京郊外まで運んで山の中で放すということです。 ハクビシンは、
20代の転職人気企業ランキング、2位はGoogle 1位は？
就職情報サイトの運営などを手掛ける学情は5月24日、20代が選ぶ「転職人気企業ランキング」を発表した。1位はトヨタ自動車で、2位はGoogle、3位はソニーだった。大手企業でありながらも、新しい技術や事業に積極的な企業に人気が集まった。 4～10位は、アマゾンジャパン、ANA（全日本空輸）、任天堂、JAL（日本航空）、パナソニック、楽天、オリエンタルランド――と続いた。 業界別に見るとIT・ソフトウェア業界が好調で、ヤフー（17位）、富士通（18位）、ZOZO（20位）、LINE（23位）なども30位以内にランクイン。学情は「世間的にも注目が集まっている業界。社会人としての経験を積んだ20代の関心も高まっているのではないか」としている。 また、同社が3月に発表した2020年卒学生の就職人気企業ランキングと比べると、若手社会人は「成長している業界で経験を積むこと」などを重視する傾向にあるとい
レガシープロジェクトを引き継いだ時、最初にするべき７つのこと - Qiita
営業一課で使っている PHPアプリを保守してくれないかな？ ○○さんが１人で作ってメンテしてたやつなんだけど 皆さんは上司からこんな仕事を振られたことはないでしょうか？私は過去に何度か経験した1のですが、こういった仕事はなぜか： 正確な仕様を知っている人はいない（知ってた人は辞めた） テスト計画書・デプロイ手順書・仕様書といったドキュメントは無い ソースコードはもちろんスパゲッティ でも、業務ではガッツリ使われているので廃止できない というレガシープロジェクトばかりでした。この記事では、レガシープロジェクトを引き継いでしまった時に、最初に何をするべきか書いていきたいと思います。 なお、ここで最悪なのは「とりあえず、緊急の不具合から直してしまおう」と、いきなりコードの修正にかかることです。 ※おことわり： この記事では「遵法的な職場の」「PHPやRailsで書かれた」「社員25人が使う」「業
肌に貼るパッチ型エアコンが登場、肌の温度を10度以上も冷却可能
2019年はまだ5月なのに各地で30度超の気温を記録しており、早くもエアコンをつけたくてしょうがなくなっている人も多いはず。エアコンは部屋単位で空気を暖めたり冷たくしたりできる装置ですが、この時期に使うと一部の人は快適でも別の人は寒がってしまうこともあり、なかなか使いづらいものです。そんな時にピッタリな、人間をひとりだけピンポイントで冷やしたり暖めたりすることができる、「個人用エアコン」とも呼べるパッチが開発されました。 Wearable thermoelectrics for personalized thermoregulation | Science Advances https://advances.sciencemag.org/content/5/5/eaaw0536 Air conditioner ‘in a patch’ provides portable cooling :
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Googleが映像からリアルタイムで動く人物を消し去る技術を開発、ムービーが公開中
ディープラーニングを用いて静止画から物体を取り除いて補正する技術などは既に実現していますが、Googleはさらに映像の「奥行き」に着目することで、ムービーから人や物を消したり、実際には存在しないオブジェクトを合成する技術の開発を進めています。 Google AI Blog: Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction https://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html 実際にディープラーニングを用いて映像を処理している様子や、その仕組みについての解説は以下のムービーで見ることができます。 Learning Depths of Moving People by Watching Frozen Pe
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win-winの関係ってことはwin-loseの関係もあるの？