【湿布の副作用で医師に 「一生治りません」と診断される】 皆様、モーラステープという肌色の湿布はご存知ですか？ 以下、大変恐縮ですが私の副作用でただれた 画像があります。ご注意下さい。 日差しが強くなると特に思い出す事があります。 それは私が 『良くなると思って貼った湿布の副作用に より、医師に「一生治りません」 と診断された病気になった』からです。 これは【光線過敏症】という“病気”です。 日差しに長時間当たると陽に当たった部分が 腫れて痒くなってしまいます。 ーーーーーーーーー 数年前、夜にヨガをしてたら足首が痛くなって 過去に貼ったことがある湿布を 安易に足首に貼ったのです。 翌日はディズニーに行くので朝その湿布を 剥がしてディズニーで大はしゃぎ。 3日ほどすると足が毛虫に刺されたように ぶつぶつに腫れ上がりました。 初めは 「あー毛虫にさされちゃったな；；」 と思っていたら、その後

Lightning端子で接続するiOS向けのデバイスで、対応するiOSは10.3.3以降。両耳に装着し、iOSデバイスに接続するだけで、手軽にバイノーラル録音が行える。2017年4月のIFA GPCで発表された製品（関連ニュース）が、ついに日本で発売されることになる。 左右のイヤホン本体に2基ずつ無指向性マイクを内蔵。またリモコンユニットにはA/Dコンバーター、マイクプリアンプなどを備えている。このA/DコンバーターとプリアンプはApogee社によるもの。 なお本機は、このマイクを利用してアクティブノイズキャンセリング機能も使うことができる。 録音には専用アプリを使用し、入力感度が2段階で変更できる。また「トランスペアレントヒアリング機能」を備え、iPhoneで音楽を聴きながら環境音を録音することも可能だ。 イヤーピースはS/M/Lの3サイズを同梱。ほかにキャリングケースも同梱する。 再生

熟慮して失敗する方が、即断して失敗するよりも学習効率が上がることがネズミを使った実験で分かったと、東京大学の池谷裕二教授（神経科学）らが発表した。 人間が学習する仕組みの解明にもつながる可能性があるという。米科学誌「プロスワン」（電子版）に掲載された。 実験ではまず、壁に開いた二つの穴に鼻をつっこむとエサがもらえる仕組みをネズミに学ばせた。その後、不正解の穴の上に緑色のランプを点灯させ、点灯していない正解の穴を選んだ時だけエサがもらえるルールを学習させた。２２匹のネズミで実験し、選択にかかる時間やルールを覚えるまでの回数を検証した。 その結果、全てのネズミに共通して、正解を導き出す際には４秒ほどじっくり考える一方、不正解を選ぶ際は反射的に行動する傾向がみられた。ただ、不正解の前にも「熟慮」していたネズミは、反射的な行動で失敗するネズミに比べ、少ない回数でルールを覚える傾向があった。

言迷水💦日音黒通信団ブロンズ戦闘員C103日東ペ35a @genmeisui 私の立場。 ・自宅マンションが謎水装置を拒否すれば活動終了 ・この業者が他で商売をする事には関知しない （神社のお守りを買う人に「効果がない！」と言って回るようなことはしない。信じることでシアワセになるのは個人の自由なので） 2018-04-09 19:05:31 言迷水💦日音黒通信団ブロンズ戦闘員C103日東ペ35a @genmeisui ・謎水はあくまでも謎であって、特定の商品名は出さない ・似たような装置は多数販売されており、このツイートでは商品を特定できない ・特定の商品を連想された方には「その商品の事ではない」と言う ・漫画は「疑似科学にハマる人々」を描くのがメイン。特定商品の非難ではない 2018-04-09 19:05:32

データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ

ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw