熱海の土石流災害、現場の3Dモデルを有志が公開 ドローン映像を基に作成
太平洋側での記録的な大雨の影響で7月3日に発生した、静岡県熱海市の大規模な土石流。その発生現場を3D化する有志がTwitterで相次いで現れ、注目を集めている。いずれもドローンの映像を基に作成したという。 このうち、藤原龍さん（@lileaLab）は7月4日、複数のアングルから画像を解析し、コンピュータで3DCGモデルを作成する「フォトグラメトリー」を活用した3Dモデルを自身のTwitterアカウントで公開した。これは測量や地形調査などの専門的な分野に加え、近年はリアルさを追求するためにゲーム制作にも採用されている技術。作成にはテレビ局が公開した映像を使用したという。 藤原さんは「立体化することで現場状況を分かりやすく安全に把握するのに役立たないだろうか」と投稿にコメントを添えている。 藤原さんは、2019年に大規模火災で焼失した首里城（沖縄県那覇市）の正殿などをフォトグラメトリーで復元し
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
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