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2018年5月8日のブックマーク (7件)

  • Daraさんの引退に思うこと - 葱と鴨。

    Daraさんの引退やPENTAGRAMの在留カード問題についてあまり言及してこなかった人として、その理由といま思ってることをまとめてみます。 この問題に言及してこなかった理由はほぼ1つだけで、「何が起こったのかをわかっていないから」です。 LJLの発表、PGMの発表、BCの反論、Daraさんの当時および今回のツイートはもちろん全部見てますが、全体像がハッキリわかりません。 Daraさんが巨大な苦痛を受けたこと、引退に追い込まれたことだけが確かで、その経緯が正直全然わからない。 経緯を知っていれば何を言うか言わないかの線引きを考えることもできるでしょうけど、経緯を知らずに発言するにはあまりに重大な案件と考えました。 この考えは今も変わっていないので、問題そのものには言及しません。 ただ、その周囲の躊躇が状況の解明を滞らせた面はたしかにあって、もしかしたら自分のレベルでも最悪の結果を避ける方法

    Daraさんの引退に思うこと - 葱と鴨。
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    cu39 2018/05/08
  • 東京大学中央食堂の絵画廃棄処分について | 東京大学

    東京大学中央堂は、東京大学140周年記念事業の一環として、老朽化が著しかった内装の全面改修工事及び厨房機器一式の取替を行い、2018年3月末に完成して皆様にご利用いただいているところです。ところが一部マスコミ等でも報道されたように、1977年の竣工時から約40年にわたって堂の壁面に展示されていた宇佐美圭司氏の絵画作品が、改修工事の過程において廃棄処分とされていたことがこのほど判明いたしました(詳細な経緯につきましては、東京大学消費生活協同組合のホームページに掲載されている「東京大学中央堂の絵画廃棄処分についてのお詫びと経緯のご報告」をご覧ください)。 この絵画の所有権は東大生協にあり、東京大学の資産管理下にはありませんでしたが、工事の監修にあたった学の教授は、作品を保存するべきであるという立場から、打ち合わせの段階で、意匠上も機能上も問題のない新たな設置場所を具体的に指定しておりま

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    cu39 2018/05/08
  • 文書改ざん「どの組織でもありうる 個人の問題」麻生氏 | NHKニュース

    森友学園をめぐる財務省の決裁文書の改ざんについて、麻生副総理兼財務大臣は「どの組織でも改ざんはありうる。組織全体としてではなく、個人の資質が大きかったのではないか」と述べ、改ざんは個人の資質によるところが大きかったという認識を示しました。 そのうえで、「改ざんが組織全体で日常茶飯事で行われているということは全くない。そういった意味では、個人の資質とか、そういったものが大きかったのではないか」と述べ、決裁文書の改ざんは個人の資質によるところが大きかったという認識を示しました。 さらに、福田前事務次官によるセクハラ問題など財務省で問題が相次いでいることに対して、麻生副総理は「きちんとした体制をもう一度作り上げていかないといけない。ほかの省庁や外の意見を聞く機会が少ないのではないかという批判は一つあると思う。風通しのよさが必要で、人事異動で外の機関に出て行く必要性は大きい」と述べました。

    文書改ざん「どの組織でもありうる 個人の問題」麻生氏 | NHKニュース
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    cu39 2018/05/08
  • フラッシュメモリが中古のリサイクル品かどうかを簡単に確認する手法が開発される

    スマートフォンなどに内蔵されているフラッシュメモリには長い寿命が備わっているため、古くなって捨てられたデバイスからフラッシュメモリを外して「新品です」と偽って販売されるケースがあるとのこと。この詐欺行為を簡単に暴くことができる技術が、アラバマ大学の研究チームによって開発されました。 That New Memory Smell: Tech Can Tell if Your Flash is New or Recycled - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/memory/that-new-memory-smell-tech-can-tell-you-if-your-flash-is-new-or-recycled この技術は、繰り返して使用されるごとに情報を記録する「セル」の不良が増加するという

    フラッシュメモリが中古のリサイクル品かどうかを簡単に確認する手法が開発される
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    cu39 2018/05/08
  • 結局、機械学習と統計学は何が違うのか? - Qiita

    これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書:戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック)という有名

    結局、機械学習と統計学は何が違うのか? - Qiita
  • 内閣府:公募研究、事前に「内定」応募仕込む | 毎日新聞

    内閣府が今年度から5カ年で行う「戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)」第2期事業で、研究開発課題の責任者を公募したにもかかわらず、実際は事前に候補者を決め、各課題の詳しい内容を伝えていた。12課題のうち10課題で候補者がそのまま選ばれ、うち9課題は候補者1人しか応募がなかった。今年度だけで325億円、総額1500億円規模になるとみられる大型研究プロジェクトで、公募が形骸化していた実態が浮かんだ。【酒造唯、柳楽未来】 責任者はプログラムディレクター(PD)と呼ばれ、具体的な研究計画の立案や参加機関への予算配分など大きな権限を持つ。内閣府は「公平に選ぶ」として3月、2週間の募集期間で「エネルギー・環境」「防災・減災」など12課題のPDを公募。政府の総合科学技術・イノベーション会議(議長・安倍晋三首相)の審査を経て、「適任者がいない」として再公募となった1課題を除く11課題で4月12日に

    内閣府:公募研究、事前に「内定」応募仕込む | 毎日新聞
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    cu39 2018/05/08
  • 山本一郎という問題。ついでにピクシブの件。

    ここ数年、だれもネットには書き込まないが、ネット関係者が集まるとよく話題になるテーマがある。「山一郎をどう思うか?」 ぼくは山一郎(敬称略)こそ、ネット社会が抱える根的な問題を象徴する存在だと思っていて、いろんなひとに、山一郎という現象は重要だ。研究テーマにすべきだと主張しているのだが、同意するひとは多くても、だれも怖がって手を出したがらない。 でも、山一郎について語らないで、現代のネットでなにを語るんだと、ぼくなんかは思うわけだ。 なぜ、山一郎が重要なのか。それを議論するまえに、現在のネットの状況を整理しよう。 この10年間でネットが社会に与える影響はとても大きくなった。テレビの話題はネット発のものが多くなった。ネットで有名になった人がテレビにレギュラー出演するようになり、逆にテレビの有名人がネットメディアに登場するようになった。 にも関わらず、有名人や専門家や社会的な立場を

    山本一郎という問題。ついでにピクシブの件。
    cu39
    cu39 2018/05/08
    ぜんぜんわからない。俺たちは雰囲気で印象を判断している。