アルテミス計画は、宇宙飛行士が生活し、働く場所として、月の地表に「アルテミス・ベースキャンプ」という拠点を築き、ハブ(中継地点)となる月の上空に「ゲートウェイ」という宇宙ステーションを建設する。この計画のためにいくつかのプロセスを経るのだが、まず第1弾として、2022年11月16日、超大型ロケット「SLS」が無人宇宙船「オリオン」とともに打ち上げられた。オリオンは順調に月を周回し、2022年12月12日(日本時間)、計画通り無事地球へと帰還し、最初のプロジェクトは見事成功している。 中国・ロシアが進めるILRS計画 ほかにも、中国も月への計画を進めている。ILRS(International Lunar Research Station:国際月面研究基地)計画といい、ロシアも参加している。中国国家航天局(CNSA)から発表されたILRS Guide for Partnership(現在非公
災害時の生存バイブル「生存指導書」や、海難事故の際に使う救命器具一式を製造する企業「日本救命器具」。防衛省や海上保安庁、モンベルをはじめ、民間各社や各県漁連の海の安全をサポートしています。そんな日本救命器具の代表、小川輝夫さんに話を聞きました。 海は元来、人間にとっては危険なもの。溺れたり、海水温が低かったりすればあっという間に死が待っている。 海難事故も数多く、2022年の水難者は1640名。そのうち727名は死者・行方不明者だ。 2022年、26名全員が死亡・行方不明になった知床観光船沈没事故や、2014年に韓国で304人が犠牲となった、セウォル号の沈没事故も記憶に新しい。 そんな絶体絶命から身を守るための道具こそ、救命器具だ。筆者がそれに思いを馳せるようになったのは、業界のパイオニア・日本救命器具による「生存指導書」にある、“生きぬくために”を見てからだった。 “生きぬくために” “
アイルランド銀行でシステムの設定ミスが原因となり、口座にお金がない顧客でもATMからお金を引き出せる状態になってしまったと報じられています。これによって、アイルランド中のATMに大行列ができて街中は大混乱になったとのことです。 Bank of Ireland IT blunder allows customers who have no money get access to cash at ATMs | Independent.ie https://www.independent.ie/business/personal-finance/bank-of-ireland-it-blunder-allows-customers-who-have-no-money-get-access-to-cash-at-atms/a510070628.html 地元メディアのIndependent.ieに
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 サイバーセキュリティ会社の米IOActiveに所属する研究者らは「Shuffle Up and Deal: Analyzing the Security of Automated Card Shufflers」と題して、8月に開催の「Black Hat USA 2023セキュリティカンファレンス」で、カジノのカードシャッフルマシンをハッキングする手法を発表した。 カジノでは、ポーカーなどのトランプゲームにおいて、テーブルの下に置いて使用されている自動カードシャッフルマシン(Deckmateと呼ばれる装置)がある。 公平さを保つために導入して
編集・発行元 独立行政法人情報処理推進機構(IPA) 社会基盤センター 発行日 2019年12月20日 サイズ B5変形判 ページ数 498ページ ISBN 978-4-905318-72-9 定価 2,500円(税込) 書籍概要 概要 デジタル技術を活用して企業のビジネスを変革し、自社の競争力を高めていく「デジタル・トランスフォーメーション(DX)」が注目を集めるなか、従来のようなITベンダやシステム部門が中心になって要件定義をすすめるスタイルから、業務部門のユーザが主体的に関与するスタイルへの変革の必要性が増しています。 システムの要件を定義する責任は、構築されたシステムを利用してビジネスに貢献する役目を負うユーザにあると言われています。しかしながら、システム開発の遅延の過半は要件定義の失敗にあると言われるように、要件定義においては、その過程で様々な問題に直面します。 そこでIPAでは
野球 高校野球 「練習1日50分、月曜日は完休、部員は全員元投手」…で甲子園って行ける? 人気漫画家が取材で感じた「高校野球、練習“量”と“質”どっちが大事か」問題
股下85センチという驚異的な脚長ぶりで話題のタレント・藤川らるむ(20)が15日までに自身のSNSを更新。服装に関する意見に反応し、注目を集めている。 【写真】私服姿の藤川らるむ。脚線美がすごい 藤川は12日にX(旧ツイッター)で「この服でも私は電車に乗るタイプです」とつづり、肩や腕を見せた薄手のドレス姿で電車に乗る姿をアップ。この投稿に「なんかやめといたほうがいいと思う 犯罪にあってからじゃ遅い」との声が寄せられると、藤川は「昔から思うけど私がどんな服着てても、そんな服着てる方が悪いって風潮いつになったら終わるの?笑 普通に犯罪者が10000万%悪いし 私が犯罪者のために好きな服着る気持ち制限するの、なぁぜなぁぜ?」と反論し、反響を呼んでいた。 その後も藤川は「むしろこのくらい目立つ服着てる人って痴漢されにくい」との声に対し、「ガチでこれ」「本当に地味な服来てる時、すっぴんの時、のほうが
皆さんはプログラムを組んでいて、あれ?思った通りの出力結果にならないという経験はありますでしょうか。単純なエラーであればいいですが、文法の理解が食い違っている場合、中々ミスに気づかない場合もあります。 今回はそんな知らないと沼にハマるかもしれないPythonの文法を10個ご紹介します。 1つでも新しい知見があると幸いです。 それではいってみましょう! YouTube Pythonチュートリアル(公式ドキュメント)を使って基礎文法を解説しています。 チャンネル登録いただけると励みになります。 罠1:アイテム1のタプルもカンマが必要 タプルはカンマで区切られた値からなるので、アイテムが1つでもカンマが必要です。 忘れるとstr型だったり、int型になり、意外と気づかないです。。。
Trading Economics provides its users with a near real-time economic calendar updated 24 hours a day. Actual values are based on official sources, not third party data providers. Previous values are available before an economic indicator is reported and marked as revised (*) accordingly. Survey consensus figures are provided displaying the average forecast among a representative group of economists
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今後も投資やビジネスに関する学びの多いコンテンツを毎日配信していきます。チャンネル登録をしてお待ちください。 https://youtube.com/c/PIVOT公式チャンネル 今回のまりーさんの「米国株」は3回シリーズです。 Day1はこちら 2023年の米国株・米国経済の見通しを学べます。 https://youtu.be/Ba8-bmjA8GM Day2はこちら GoogleやApple、MicrosoftやNVIDIAなど米国の人気テック企業の株の動向や企業の特徴について学べます。 https://youtu.be/Ba8-bmjA8GM <目次> 00:00 ダイジェスト 01:23 Koyfin 05:10 Yahoo! Finance 06:14 CME FedWatch Tool 09:20 FRED 11:13 StockCharts 12:13 TRADING
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 359, 最終変更日時: 2007-12-26 17:10:23 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ 物体検出 OpenCVで用意されている物体検出は,(Haar-like特徴を利用した)ブーストされた弱分類器のカスケードを用いている. 細かいアルゴリズムに関しては,リファレンスおよびその他の参考文献に譲るが,分類器は大まかに以下のように構成されている. Haar-like特徴を入力にとる決定木を,基本分類器とする. ブースティング技法を用いて,いくつかの基本分類器を複合させてステージ分類器が構成される. ステージ分類器が数珠つなぎに連結され,最終的なカスケードが構成される. 認識時に入力される画像は,カスケードの各ステージにおいて評価され,途中で棄却されればその部分画像には物体がない,全てのステージをパス
皆さん、突然ですが上の画像をご覧ください。 (画像引用:OpenCV公式サイトより) これは、画像認識技術の応用例の一つです。コンピューターが映像の範囲内で移動する複数の人間を検知し、その移動をリアルタイムで追跡している様子が見て取れます。かなりの数の人がいるにも関わらず、ほとんどの人を正確に検出することができていますね。画像認識とは、このように画像の数値情報のパターンから写っている物体を認識する手法のことを指します。(本稿で度々登場する物体検出という用語も画像認識と同様の意味を持つと考えていいでしょう。) また、これは画像認識の例ですが、高精度の画像認識を行うために必要不可欠なのが画像処理の技術です。画像処理とは、コンピュータを用いて画像に対して行う、色を変換したり変形させたり、ぼかしたりするなどの処理全般を指します。画像処理を行うことで、コンピュータが画像内の物体を認識しやすくなります
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