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イエメン内戦 (2015年-) - Wikipedia
アブド・ラッボ・マンスール・ハーディー大統領を中心とする勢力と、それを認めずムハンマド・アリ・アル・フーシを大統領とするフーシ派、そしてアラビア半島のアルカーイダ(AQAP)傘下のアンサール・アル・シャリーアの、上記3勢力によるイエメン国内戦である。2017年8月時点の報道によると、約5万人が死傷、200万人以上が国内難民となっている。戦闘以外に、水道や衛生・医療システムの破壊により、コレラなど感染症の蔓延も被害を広げている。ハーディ大統領側のサウジアラビアが中心に支援するイスラム教のスンニ派諸国と、イランが支援する同じくイスラム教のシーア派を掲げるフーシ派との代理戦争という側面もある[10]。犠牲者は2020年までに10万人以上へと増え、国際連合は「世界最悪の人道危機」として停戦を呼び掛けている[11]。2022年現在、200万人以上が故郷を追われている[12]。 ハーディ大統領率いる「
【WSJで強化するボキャブラリー・パワー】第34回「one-upmanship」など
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How Your Sandwich Changed The World
What if you could go back in time and follow your food from the farm to your plate? What if you could see each step of your meal's journey — every ingredient that went into its creation, and every footprint it left behind? Back in February, The Salt reported on English researchers who did just that: They rigorously investigated the origin of a single loaf of bread, from wheat field to supermarket.
スピッツ / 1987→ - YouTube
『CYCLE HIT 1991-2017 Spitz Complete Single Collection -30th Anniversary BOX-』 (2017年内限定出荷) 発売日：2017年7月5日 デビュー・シングル「ヒバリのこころ」から2016年の最新作「みなと」までの全シングルを網羅し、 さらに「ヘビーメロウ」(2017 めざましテレビテーマソング)・「歌ウサギ」(映画「先生！」主題歌)・「1987→」を含む新曲3曲を加えた全45曲収録、3枚組CDのBOXセット。 BOXセットに収められた3枚のCDは、それぞれ単体商品としても発売！ 『CYCLE HIT 1991-2017 Spitz Complete Single Collection -30th Anniversary BOX-』情報 https://spitz-web.com/30th/ch/
foundedとestablishedの違い｜英文メール例文とサンプル
会社や組織などの紹介をする際に、いつどこで設立したのか、あるいは創業したのかといったことを表現するのに、「founded in」と「established in」が使われます。この両者にはニュアンスに若干の違いがあり、実際は以下のような意味合いで使い分けられています。 また、設立を意味する用語は他にもありますが、例えばcreateなどであれば組織というよりは委員会のような小規模な集まりを意味するケースが多く、会社設立や会社創業などの表現であれば、以下のいずれかが相応しいということになります。 なお、ウェブサイトのキャッチコピーや看板などでもsince 1950といった表記を見ますが、これも1950年からやっていますといった意味を示しますが、正式な表現ではなく、キャッチコピー用の短縮形です。文章の形式ならば次のようになります。 We have been manufacturing diamo
promの意味・使い方・読み方
【名】〈米〉〔高校｛こうこう｝などの〕プロム◆可算｛かさん｝◆学年末｛がくねんまつ｝に正装｛せいそう｝で行うダンス・パーティー。◆【語源】promenadeを短くしたもの。【発音】[US] prɑm ｜ [UK] prɔm、【＠】プロム、【変化】《複》proms
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
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