安倍首相の後継候補として名前が挙がる稲田朋美防衛相(57)。政治資金の使途に大問題が発覚している。 「しんぶん赤旗日曜版」(8月14日号)の報道によると、稲田大臣が代表を務める資金管理団体「ともみ組」の収支報告書(2012~14年分)に添付された領収書のうち、政治資金パー… この記事は有料会員限定です。 日刊ゲンダイDIGITALに有料会員登録すると続きをお読みいただけます。 (残り881文字/全文1,021文字) ログインして読む 初回登録は初月110円でお試し頂けます。
山本一郎です。最近さすがに暑いので、週3日のビールを解禁したところ、テキメンに体重が増えました。アベノミクスの風に乗って、体重もアゲアゲで頑張ってまいります。 ところで、先日、国立社会保障人口問題研究所(以下、社人研)より平成26年度版(2014年分)の社会保障費用統計が出てきました。いやー、かなりショッキングな数字ではあるんですが、要するに社会保障費の抑制は頑張っているけど、それ以上に高齢者が増えて費用削減が追い付かないという実にガダルカナルな状態に陥っております。 というのも、1947年から3年間の合計出生数は約800万人を超える日本最大のボリュームゾーンであった団塊世代の高齢者が次々と年金生活に入り、日本経済の成長を元気に牽引した彼らもさすがに病気がちになって、年金支出拡大と医療費増大の主要因となっています。別に団塊の世代が悪いから社会保障費用の拠出が増えたというわけではなく、単純に
「Gartner's 2016 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies Three Key Trends That Organizations Must Track to Gain Competitive Advantage」から、縮小のため一部改変。赤線はPublickeyによる ハイプサイクルは、技術の登場から安定までを以下のステージに分けて説明したもの。 黎明期(Innovation Trigger) 「過度な期待」のピーク期(Peak of Inflated Expectations) 幻滅期(Trough of Disillusionment) 啓蒙活動期(Slope of Enlightenment) 生産性の安定期(Plateau of Productivity) 2016年版のハイプサイクルの中から、注目されるキーワー
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ! 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ(データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開)毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
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