子供の学力の新観点「思考コード」を知っていますか？｜受験情報ブログ｜首都圏模試センター
点数や偏差値に変わる新しい学力の基準「思考コード」。試験問題のレベルが、簡単か難しいかだけでなく、「どの程度の知識が必要なのか」と「どの程度の思考の深さが必要なのか」という二つの軸で、どの段階に位置するのかというのを図る指標になる。首都圏模試の各種模試だけでなく、各学校の試験問題、授業の問いかけ等も、どのレベルまでの思考を問うのかを明確にすることができる。 知識の詰め込みだけではダメ。思考力を鍛えなければいけない。誰もが口をそろえる。ときに知識とは何か、思考力とは何か。私たちはそれすら明確に説明できないことに気付く。しかしそれでは知識の詰め込みを否定することもできなければ、思考力を育てる教育を設計することもできない。 知識や思考力という概念に何らかの枠組みを与える試みは、過去に数多くなされてきた。有名なのは1956年にB.S.ブルームらが開発した「教育目標分類学（通称ブルーム・タキソノミー
ドン・キホーテが発売した50インチ4K液晶テレビ ¥59,184（税込）がジェネリックREGZAな件について
藤堂志摩子トレーナー改め西住エリカトレーナー @eternalsisters ドン・キホーテ、54,800円の4K 50型液晶テレビ。「市場最安値に挑戦」 - AV Watch av.watch.impress.co.jp/docs/news/1064… ＞東芝映像ソリューションが開発したメインボードを採用しており それは、実質REGZAなのでは……。 2017-06-08 13:07:01 藤堂志摩子トレーナー改め西住エリカトレーナー @eternalsisters ＞ゲーム機などを接続すると、 高画質処理を行ないながら、入力信号が表示されるまでの遅延を短縮する設定に自動で切り替わるなど、「動きの速いゲームでも快適にプレイできる」という。 REGZAのゲームモードじゃん！ 2017-06-08 13:09:36
稲田朋美防衛相「私たちは容姿が美しい」スピーチは笑えない
稲田朋美防衛相が6月3日、シンガポールで開かれた「アジア安全保障会議（シャングリラ・ダイアローグ）」で、演説をした。壇上には、オーストラリアとフランスの国防担当大臣がいた。
東京の｢1日乗車券｣､なぜこんなに不便なのか
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僕がROSよりもRTMを使う11の理由 (2016年バージョン) | ysuga.net
まず言っとくと，タイトルは釣りです．ざっと書いたら11個になった(笑)そのうちNAVERまとめにでも転載しよっか． 別に僕はアンチROSではないし，むしろROS使って仕事もしてる． ただ，よく聞かれるし，へぇ〜，とは言われるので，「お客様がROS指定じゃなければできればRTミドルウェア (RTM) 使いたいんですけど・・・という時にいう決まり文句」をここにまとめとく． ３つのカテゴリに分けとく．というか大きな理由は３つだ． 手離れが良い 仕事としてまとめやすい その他，いいわけがしやすい これ，そのまんまお客様のメリットでもある．つまり 自社でメンテできる 書面などと整合性が取れる 製品などにつながると理由がつけられる ということです． 手離れが良い ホント，どうやってお客様の現場に行かないで済むかってのは誰もが思ってるテーマだと思うんだけど，ROSだとつまんないところでつまづく場合が少な
アスラテック株式会社
ロボット制御システム「V-Sido」（ブシドー）の 企画・開発・ライセンス販売を中核にして、 ロボット全般の開発支援やコンサルティングなどを展開しています。
カワウソやばい。カワウソかわいい。カワウソが、好きだ。 - デイリーポータルZ：@nifty
カワウソ目当てに動物園に行ったことがあるだろうか。僕はついこないだまでなかった。 しかし、今となってはカワウソを見るために動物園へ行っている。ゾウでもトラでもパンダでもなく、カワウソ目当てである。 あの愛くるしい立ち姿、手の使い方、表情、動き。 大好きだ。 あばよ涙、よろしく勇気、こんにちは松本です。 1976年千葉県鴨川市(内浦)生まれ。システムエンジニアなどやってましたが、2010年にライター兼アプリ作家として自由業化。iPhoneアプリはDIY GPS、速攻乗換案内、立体録音部、Here.info、雨かしら？などを開発しました。著書は「チェーン店B級グルメ メニュー別ガチンコ食べ比べ」「30日間マクドナルド生活」の2冊。買ってくだされ。（動画インタビュー） 前の記事：プロジェクターで魔法使いになる方法 ＞ 個人サイト keiziweb DIY GPS 速攻乗換案内
[Python]Numpyでデータを生成する色々な方法(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid) - Qiita
指定した間隔でデータを生成 0,1,2,3...とか1,3,5,7のようなデータを作る方法をまとめた。 ■ start～stop区間をstep間隔でデータを生成する。 arange([start],stop,[step],[dtype]) start, step, dtypeは省略可能でstartを省略すると0からになる。 In [1]: import numpy as np In [2]: X = np.arange(10) In [3]: print X [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] In [4]: type(X) Out[4]: numpy.ndarray In [5]: X.dtype Out[5]: dtype('int32')
![[Python]Numpyでデータを生成する色々な方法(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e2643ce2483621f65d3576b7a120caf5de86d25b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc3VwZXJzYWlha3VqaW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNhYWU4OGExODAwZGJlZjhjNzJjZDEzY2NiMDk5NjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D750ea97b7c473073aa33059cf9dd551a)
AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで - A Successful Failure
2016年06月03日 AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで Tweet Google DeepMindによって開発されたAlphaGoが世界最強のプロ囲碁棋士の1人である李世ドルを4勝1敗で破ったことは世界に衝撃を与えた。現時点でAlphaGoは世界ランキングにおいて柯潔九段に次ぐ2位につけており、もし柯潔九段との対戦が実現すれば誰をも寄せ付けない孤高のトップに君臨することだろう。 もともと囲碁は将棋やチェスに比べて場合の数が膨大であり（チェス=10120, 将棋=10220, 囲碁=10360）、コンピュータには複雑すぎて人間よりも強くなるにはまだしばらくの時間がかかると見られていた。実際、将棋でプロを圧倒する実力を達成した（参考: コンピュータ将棋のトッププロを凌ぐ強さが確認されるまで）情報処理学会は、次の目標として囲碁を挙げていたところだった。最後に残ったグランドチャレ
2016年の深層学習を用いた画像認識モデル - Qiita
実装 検証が終わっていないモデルの使用は気をつけてください cifar10の数値感覚 現時点で97%以上ではSoTAになると思います。僕が知っている限り、最高精度は96.69%です。そろそろcifar100か別のデータセットを評価の軸にするべきかもしれません。 最近の傾向 今年はResnetファミリーの年だったと思います。特徴的な点として、深さ=精度が終わった点です。googlenetなどは昔から主張していましたが、ある程度深いと、深さよりも幅を広くしたほうが精度が上がるということが、様々な論文の結果で今年は示されました。3月くらいから、Resnetの幅を広くしたほうが良いという結果は副次的にぞろぞろ出ていて、5月23日に出たWide Residual Netowrksで決定的になったような形だと思います。幅が大事といったことが、今年はっきりした点であるように思います。 論文を俯瞰してみる
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「テロ等準備罪」新設法 可決・成立 | NHKニュース
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