先日、アメリカのある学校のクラスに貼られたポスターがツイートされ、大きな話題を呼びました。 それが「明るいクラスをつくるために（creating a Positive Classroom)」と題されたこちらのポスターです。 1.私たちのクラスでは「いじめ」は許しません 2.友達をからかったり、悪口を言ったりしません 3.友達を叩いたり、蹴ったり、殴ったりしません 4.もし、友達がいじめられているところを見たら、（できるならば）止めに入るか、助けを呼びにいきます 5.グループになって何かを行うときは、誰かが取り残されることのないようにグループを作ります 6.新しい友達がクラスに来たときはあたたかく迎えます 7.友達の意見をしっかり聞きます 8.友達に対して思いやりと尊敬を持って接します 9.友達の物や学校の物を大切に扱います 10.友達の良いところを見つけ、違いを大切にします （日本語として

警察庁のまとめによると、2013年の殺人事件検挙件数のうち、被疑者と被害者の関係が親族間である割合は53.5％。実に半数以上が“家族同士の殺し合い”という悲劇の結末を迎えている。 殺人事件は戦後、1950年代から減少し続け、1990年代以降は1100～1250件程度とほぼ横ばいで推移、2009年以降はさらに減って1000件以下となった（いずれも検挙件数。警察庁の統計による）。高度経済成長で暮らしが豊かになるのに伴い減少し、その件数に大きな変動がないことがわかる。 しかし、親子、兄弟、配偶者同士など「親族間」の殺人に目を転じると、事情は異なる。2003年までの過去25年、親族間の殺人は検挙件数全体の40％前後で推移してきたが、2004年に45.5％に上昇。以後の10年間でさらに10ポイント近く上昇し、2012年、2013年には53.5％まで増加した。 「超高齢化による老老介護」や「長引く不況

南シナ海でアメリカ海軍の海洋調査船が軍事用のデータを収集した無人の潜水機を回収しようとしたところ、接近してきた中国軍の艦艇にこの潜水機を奪われ、アメリカ政府は中国政府に即時の返還を求めるとともに、強く抗議しました。 国防総省の当局者によりますと、海洋調査船は回収作業の数日前から中国軍の艦艇に追尾されていて、回収に取りかかるため潜水機に５００メートルの距離まで近づいた段階で、中国軍の艦艇に割り込まれたということです。アメリカ側はその場で無線を通じて返還を求めましたが、中国側は無視して立ち去ったということで、国防総省は外交ルートで中国政府に即時の返還を求めるとともに、強く抗議したということです。 南シナ海では、中国軍の活動の活発化でアメリカ軍との偶発的な衝突への懸念があり、今回の中国の行動によって今後、アメリカとの摩擦が強まる可能性もあります。

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一歳になったばかりでは「どうして駄目なのか」説明してもまだ理解できないし…。 強く言い聞かせるほどのことでもないし…。 でも、要求のままに開けてしまうのも…うーん。 泣き出す前に、なんとか気をそらせないかなと思っていたら… ばあばの演技力であっさり解決。 大人が真剣に対応してくれて、それでも無理だったということ確認したので子どもなりに納得したようです。 「子どもだましが通じるうちは使っておけばいいよ。全部の要求にまともに取り合ってたらきりがないし、疲れちゃうからね」 とのこと。 1歳児の無茶ぶりには子どもだましを上手に取り入れると、お互いにストレスなく過ごせそうです。

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Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals

【ワシントン時事】米国防総省は16日、中国海軍の艦船が南シナ海の公海で15日に、米海軍海洋調査船の無人潜水機を「違法に」奪ったと発表した。 米側は中国に対し、潜水機の即時返還を公式に要求した。国防総省のデービス報道部長は「ほかに同種の例は聞いたことがない」とし、中国の行動を国際法違反と批判した。 中国と東南アジア諸国が領有権を争う南シナ海では、中国が造成した人工島を軍事拠点化して緊張が高まっている。そうした海域で起きた米潜水機の奪取により、米中両国間の対立が激化する恐れもある。 潜水機が奪われた現場はフィリピンのスービック湾北西沖約50カイリ（約93キロ）で、米調査船「バウディッチ」は無線で中国艦船に潜水機を返すよう要求した。「（中国）艦船は無線連絡を認識したが、（返還）要求は無視された」という。 デービス部長によれば、調査船が潜水機2機を回収しようとしたところ、中国艦船が近づき、

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前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im

さめ７２ @SAMEX_1u2y クトゥルフ「日本来たよ」 「なんか来た」 「とりあえず祀っとけ」 クトゥ「ええ…」 クトゥ「生贄ちょうだい」 「生贄かぁ」 「饅頭でええやろ」 クトゥ「ええ…」ﾓｼｬﾓｼｬ クトゥ「精神感応で信者増やそ」 道真公「俺のシマなんだが？」 崇徳院「は？俺のな？」 クトゥ「ええ…」 2016-12-13 21:08:31 さめ７２ @SAMEX_1u2y クトゥ「起きよ」 ダゴン「クティーラ様が北斎の春画にドハマリして…もうちょっと寝てろって…」 クトゥ「ええ…」 クトゥ「信者が増えた」 ダゴン「美少女アニメ化されたらしいです…」 クトゥ「ええ…」 クトゥ「あの」 ダゴン「ハイドラとクティーラ様がコミケに…」 クトゥ「ええ…」 2016-12-13 21:13:45