※上記の発電量は、設置条件（方位：真南、傾斜角：30度など）が良い場合のシミュレーション値です。 ただし、これらの数値はあくまで理想的な条件下での目安です。 実際の発電量は、お住まいの地域の日射量、屋根の向きや角度、季節や天候によって変動します。 このように、太陽光発電の「容量（kW）」は、どれくらいの「電気の量（kWh）」を生み出せるかを決める重要な指標です。 この基本を押さえた上で、次の章では「なぜ一般的な家庭の最適容量が5kWなのか」を詳しく解説していきます。 一般的な家庭であれば太陽光発電の最適容量は5kW 約35坪～40坪ぐらいの一般的な住宅で、お住まいの人数が3～5人程度の家庭であれば、太陽光発電の最適な容量は5kWです。その理由を解説していきます。 まず太陽光発電・蓄電池を検討する時に大事なポイントは、電気を1日でどれくらい・どの時間に使っているか？です。 2020年代に入っ

2010年サイバーエージェント入社、アカウントプランナー・新規事業プロデューサーを経て2013年小学生向けプログラミング専門「CA Tech Kids」設立、代表取締役として「Tech Kids School」を全国展開。2019年からは株式会社キュレオの代表も兼任し、自立学習型教材「QUREO」開発・教室数全国No.1の普及を達成。文科省プログラミング教育に関する有識者会議委員、一般社団法人新経済連盟プログラミング教育推進分科会主任も務める。『PR TIMES MAGAZINE』『こそだてまっぷ』等で教育観や事業ビジョンを積極発信し、指導者負担軽減×質の高い教育機会全国化のパイオニア。 …続きを読む 全国に約2000を超える教室をオープンし、プログラミング教育をグッと身近にしてくれている「QUREOプログラミング教室」。その教室数は全国No. 1で、民間プログラミング教育を語るには外せな

どうも、読書中毒ブロガーの ひろたつです。一生寝てたいタイプです。 今回は界隈が大盛りあがりだった企画。 いらん前置き まだ続くいらん前置き SFが生み出す“熱” 集計の概要 40位    4票 39位    5票 38位    6票 37位    7票 36位    8票 35位    9票 34位    10票 33位    11票 32位    12票 31位  13票 30位    14票 29位    15票 28位    16票 27位    17票 26位    18票 25位    19票 24位    20票 23位    21票 22位    22票 21位    24票 20位    25票 19位    26票 18位　29票 17位    31票 16位    34票 15位    35票 14位    39票 13位    42票 12位    49票 11位　

日本と自衛隊が抱える課題 日本政府は今年（2023年）1月、防衛費を2027年度に国内総生産（ＧＤＰ）比2％に増額することを決めた。特定の官庁の予算が、これほど短期間のうちに二倍近くになった例は戦後初めてのことだろう。昨年12月には、防衛力強化に向けた「国家安全保障戦略」など三つの文書が改定され、反撃能力を含む防衛力の抜本的強化を実施していくこととなった。 いずれも、戦後日本の防衛政策における大転換といえる決断といっていいだろう。政府だけでなく、危機感をもっていた国民のあいだにも安全保障に対するある種の安心感が生まれつつあるように見える。だが、はたしてこれだけでよいのだろうか。 今回の防衛費増額においては、「総合的な防衛体制の強化に資する経費」という新たな概念が打ち出されたのが特徴といえよう。防衛費以外の予算――たとえば、海上保安庁予算（国交省）、防衛に役立つ研究開発費・公共インフラ整備費

情報科学若手の会とは、情報科学に携わる学生、若手研究者、エンジニアのディスカッションと交流の会です。NTT東日本特殊局員の登氏が政府に配布停止要請されたVPNソフトの話など、シン・テレワークシステムの開発のもととなった数々の経験を開発秘話として講演しました。まずは登氏が作ったSoftEther VPNについて。全4回。 ネットワークをもっとやりたいという方々を増やしたい登大遊氏（以下、登）：本日は長い歴史があり、名誉ある「若手の会」で講演の機会をいただき、ありがとうございます。先ほどコメント欄も拝見しましたが、自宅の1Uサーバーを持っている方がどうとか。 本日の主題は、どうすればそういうみなさんのような方々が、日本の中でもっとたくさん増えるのかなということが1つ。2つ目は、自宅ラックのようなことを大規模にやろうとすると、どうしても家の中だけでは壁がありまして、そこをどう乗り越えるかというと

「工夫次第で自宅をエンタメ空間に変えられます」そう話すのはボードゲームライター双六屋カゲゾウさん。 「ボードゲームは自宅のテーブルの上で気軽に、そして家族で楽しめる。サイコロのひと振りが、めくったカードの１枚が、奇跡やドラマを生むんです」 「おうち時間」をアツくする、傑作ボードゲームを紹介いただきました。 （執筆・撮影/双六屋カゲゾウ、編集/メルカリマガジン 編集部） みなさんこんにちは。ボードゲームライターの双六屋カゲゾウといいます。『くるねこコイコイ』や『はじめてゲーム 映画ドラえもん　新・のび太の宇宙開拓史　守れ！コーヤコーヤ星!!』などのゲームデザインの経験もあります。ボクには小学生の姉妹と幼稚園の息子の３人の子どもがおり、普段から家族でボードゲームを楽しんでいます。 ボードゲームは最高のコミュニケーションツール。ゲームに勝つためには頭も手も会話もフルに使うため、そこには濃密な時間

「デジタル人材の育成」が企業の成長を加速させる。 e-Learningからハンズオン研修まで幅広く対応する法人向けサービス。

急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム　～プログラマの視点から～」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的

FPGAの用途は、さまざまな電子機器に広がっている。その1つが民生電子機器であり、具体例として、大画面液晶パネルを使った高精細テレビやDVDレコーダー、プロジェクタなどを挙げることができる。また、電子ブックなどのモバイル端末にもFPGAやCPLDの採用が始まっている。本稿（前編）では主に液晶テレビなど映像機器におけるFPGAの設計事例を取り上げ、FPGAを使う有用性などについて解説する。 FPGAの特徴はASICやASSPを用いた回路設計に比べて柔軟性が高いことである。電子機器の回路設計においては、その途中で急に仕様が変更されることも少なくない。機能の拡張や追加が途中で必要となった場合、ASICやASSPでは、チップが完成するまでの期間が、その分長くなることが多い。これに対して、FPGAを用いていれば、チップ完成までのロスタイムを最小限に抑えつつ、回路の変更も柔軟に対応することができる。

長引くコロナ禍でテレワークや休校・休園が相次ぎ、“おうち時間”が増えた家庭は多い。互いの視線や音の干渉、作業スペースや居場所の取り合い、運動不足……これまでとは違った新たな家庭のお悩みが出てきている。家族皆で長時間過ごしても、快適に仲良く暮らせる住宅には何が必要なのか。子育て世帯への支援に国が本腰を入れている今、進化している「キッズ住宅」を考えてみよう。 2022年2月に完成した田形邸のリビングの様子。リビング脇に設置したロフトは上を図書室、下を視聴覚室兼こもり部屋としている。閉じた個室をつくらず、どこかでつながっている家を目指した（写真：日経アーキテクチュア）

MWCで見えた主役交代、巨大ITがインフラ丸飲み 総論 2022年2月28日から3月3日にかけて開催されたモバイル業界最大級の展示会「MWC Barcelona 2022」。通信事業者に代わり、そこで存在感を見せつけたのが、米Amazon.comや米Microsoftといった巨大IT企業だ。巨大なトラフィックやクラウド基盤を武器に通信インフラを侵食しつ… 2022.03.18 世界をまたぐイントラ網に、巨大クラウドが積極投資 第1部：様変わりする海底ケーブル インターネットの国際通信の99％を担う大動脈である海底ケーブル。通信事業者がその主役だったのはもはや過去の話だ。現在のけん引役は米Googleや米Meta Platformsなどの巨大クラウド事業者である。世界各地につくるデータセンターを結ぶイントラ網構築のために、積極的に投資している。 2022.03.18 モバイル網を丸ごとAWS

京都大学学術情報リポジトリKURENAIでは、京都大学で日々創造される研究・教育成果をWebで公開しています。世界的に卓越した知的成果を社会へ還元することを目的として、2006年から図書館機構が運営している事業です。

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import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)