まうんす @Pyro391 おはようございまうんす。 昨日、何気なくダイソーのフロッピーのことに関するツイートをしたら、今朝になっても通知が止まらないほど、実用と懐古の両面から皆さんに興味を持っていただけたようです。ありがとうございます。 僕は音楽機材で使っているので買い占めたいですが、まだ在庫があります。 pic.twitter.com/ZwO4TqEosR 2018-03-15 07:00:39

iRONNAのサイト内で「森友」を検索すると、次の見出し記事がヒットする。《「森友劇場」はもう飽きた！ 辻元問題を黙殺した嘘つきメディアの大罪》。筆者は他ならぬ私である。一年前くらいの拙稿だと思うが、掲載ページに日付がなく確認できない。文書にとって日付は命。とくに公文書はその要請が高い。日付がないと、いつ決裁（発令）されたのか、後で分からなくなってしまう。だから自衛隊の「行動命令」でも、最初の行に「命令番号」、次に「発令年月日時刻」を記す（様式となっている）。 既出拙稿の掲載時期が明記されていないが、この場を借りて改善をお願いしたい。とくに当該拙稿は、そうでないと困る。なぜなら、問題の質が一変し、もはや「飽きた」と言えなくなってしまったからだ。拙稿は最後をこう締めていた。《もう、森友劇場は閉じよう。私は見飽きた。もはや国会の質疑に興味もわかない》。これを、いま目にする読者がどう感じるか。想

安倍政権に関わって不審な死を遂げた人物一覧森友学園問題で近畿財務局の職員・赤木俊夫氏が自殺をしたことで、過去に安倍政権に関わって不審な死を遂げた人物がクローズアップされてきました。この記事では、不審死リストから、安倍政権との関わりが深い人物を選んで、その背景や暗殺の疑いについて考察するツイートをまとめてみました。 2018年3月12日 2020年2月16日 政治 森友学園問題で近畿財務局の職員・赤木俊夫氏が自殺をしたことで、過去に安倍政権に関わって不審な死を遂げた人物がクローズアップされてきました。 データの取得に失敗しました。ツイートIDまたはAPI接続用アカウント情報を再度確認して下さい。 Twitterではこのような形で、不審死を遂げた人物、もっと言えば「安倍政権に暗殺された疑いがある人物」の一覧が出回っています。 この記事では、不審死リストから、安倍政権との関わりが深い人物を選んで

頻発する空襲を経てもなお「空襲は怖くない。逃げずに火を消せ」と言い続けた日本政府（前回記事を参照）。この方針は、一挙に大規模となった東京大空襲の被害を目の当たりにしても、変更されなかった。 一度始まった政府方針は、簡単には修正されない。それでも、当時の政府方針に立ち向かおうとした議員がいた。その渾身の言葉に耳を傾けて、いま私たちはどう生きるべきか考える糧にしたい。 10万人が死亡しても「空襲を恐れるな」 1945年（昭和20年）3月10日の深夜0時08分、約300機のB29爆撃機が東京上空に飛来し、約2時間で33万発以上の焼夷弾を投下した。「東京大空襲」である。 現在の江東区・墨田区・台東区を中心に、千代田区や江戸川区も含む広範囲が焼け野原となった。一夜で10万人が死亡し、罹災家屋は27万戸にのぼった。 この大惨事を受けて、さすがの日本政府も「逃げずに火を消せ」の方針を変更するかと思いきや

企業が採用選考に人工知能（AI）を導入する機運が高まっているが、就職活動中の学生の過半数はAI選考に否定的であることが就職情報サイトのディスコ（東京・文京）の調査で分かった。採用現場で技術革新が進む一方、学生の意識とは温度差があるようだ。ディスコは7日、2019年卒業予定の大学生・大学院生を対象とするモニター調査の結果を発表した。調査では、AIが(1)自分に合う企業をお勧めする、(2)書類選

スーパーの棚から商品が消え、配給制の食料品にも長蛇の列ができる　Carlos Eduardo Ramirez-REUTERS ＜石油依存経済が破綻して物質不足が深刻化。飢えに苦しむ国民の体重が11キロも減少している＞ 経済破綻と食料不足にあえぐベネズエラで深刻な数字が明らかになった。17年の1年間で国民の体重が平均11キロ減少し、貧困率は90％にも上るというのだ。 国内の3大学が毎年行っている調査によると、体重は16年が平均8キロ減だった。貧困率は14年が48％、16年が82％で、事態は明らかに悪化している。 17年の調査は、20～65歳の6168人を対象に実施された。そのうち60％の人が、過去3カ月の間に空腹で目が覚めたことがあると答えている。ベネズエラの人口3100万人のうち、約4人に1人が1日2食以下で過ごしている。 その食事も、調査の報告書によると、ビタミンとタンパク質が不足してい

２月２２日、米イエール大学名誉教授の浜田宏一・内閣官房参与（写真）は、黒田東彦総裁の続投後に日銀の緩和手段として外債購入を検討して欲しいとの見解を示した。ロイターの取材に答えた。写真は都内で２０１４年１２月撮影（２０１８年　ロイター／Issei Kato） ［東京　２２日　ロイター］ - 米イエール大学名誉教授の浜田宏一・内閣官房参与は、黒田東彦総裁の続投後に日銀の緩和手段として外債購入を検討して欲しいとの見解を示した。ロイターの取材に答えた。

いりじうむ @irid_v2 人月単価150万のところに出したらめちゃくちゃ優秀で仕事早くて半月で終わったんですよ。でも人月を単価が高いと内部から文句が出て70万のとこに変えさせられた。結果、半年かかるようになった。 2018-02-20 07:52:34

日本銀行の岩田規久男副総裁は３１日、大分市で講演し、「財政健全化の速度を経済にあわせてスピード調節することが大事だ」と述べた。財政再建を急げば、２％の物価目標も達成できなくなるとの考えを強調。消費増税などでの財政再建ペースを緩めるべきだと政府に注文をつけた。 日銀執行部が財政再建ペースを鈍らせるよう政府に求めるのは異例だ。 ３月で任期満了となる岩田氏は「私は再任されないと確信している。最後に言いたいことを言う」と述べたうえで、持論を展開した。物価目標の未達は消費増税のせいだとする見方を示し、目標達成には「政府の取り組みも重要」と指摘。適切な財政再建ペースとあわせ「成長戦略が強力に実行されることを期待する」とした。 現状の緩和策は「考えられる限り、効果が最も大きく副作用が最も小さい最適な金融政策だ」と自賛。「より適切な政策があるかを追求すべきだが、政策効果に確信が持てない限り、現在の政策を続

英ロンドンにあるトムソン・ロイターの建物（2008年4月17日撮影）。(c)AFP PHOTO / SHAUN CURRY 【1月31日 AFP】（更新）米大手投資ファンドのブラックストーン・グループ（Blackstone Group）は、情報会社トムソン・ロイター（Thomson Reuters）の金融・リスク部門の過半数株式を170億ドル（約1兆8500億円）で取得することで同社と合意した。両社が30日、発表した。 ブラックストーンは同部門の株式の55％を取得する見通し。トムソン・ロイターは30億ドル（約3300億円）を現金、残りを優先株などで受け取る。 同部門は専用端末や有料配信サービスを通じて金融市場のプロに金融情報や各種ツールを提供し、ブルームバーグ（Bloomberg）などと競合している。(c)AFP

インターネット経由で単発の仕事を依頼したり、受注したりする請負経済（ギグ・エコノミー）市場が世界に広がっている。米国などが新興国からIT（情報技術）人材などを調達するケースが増え、あと7年ほどで世界の市場規模は37兆円に成長するとの試算もある。デジタル経済の恩恵で有能な個人には国境を問わず雇用の門戸が広がる一方、先進国の労働単価には下落圧力が強まるとの観測も増えている。英オックスフォード大学の

𠮷田広志@抗体完成 @takabee1970 平成２９年の源泉徴収票が送られてきました。 大学が私に支払った総額　9,736,254円 社会保険料その他で差し引かれた額　2,437,918円 所得税（源泉徴収）　609,800円 したがって、いわゆる「手取り」は6,952,828円です。 ４７歳国立大学教授の手取りは約700万円。高い？安い？こんなもん？ pic.twitter.com/i5PB2pam2k 2018-01-18 10:44:28

日産自動車の無資格検査問題は、発覚から100日すぎても収まる気配がない。日産は幕引きのタイミングをうかがうが、国土交通省は追加措置の可能性もちらつかせる。なぜこんなにこじれるのか。長引く対立が、日産の背後にいる仏ルノー、さらには仏政府に波及することを危惧する声もある。「ゴミ箱フォルダ」にハンコ貸出簿日産が昨年11月に国交省に提出した100ページ近い社内調査報告書。表紙はこんな文言で始まる。「

予め宣言しておくと　皆が口を揃えて言う「雪質が最高だから」という理由は当たり前すぎて聞き飽きているだろうから、それ以外のことを書く。 ニセコに興味を持った経緯自分はバックパッカーでアジアの遺跡や寺院巡りを中心にいろいろと旅している。寒いところは大の苦手だ。 その数々の旅の中で印象的で記憶に残っているのが５年くらい前にミャンマーかラオスかのゲストハウスのドミトリーで同室だったオーストラリア人との会話。 会話前略 増田「日本行ったことある？」 豪人「Yeah! I went トーキョー　アァンドゥ　ヌィスィクォ」 増田「？？？」 ニセコが外人に人気だということは当時知らなかったし、確かまだ民主党政権下の円高で訪日外国人客もそんなに多くない時代だった。 （・・・・・逆にバックパッカーにとっては円高の恩恵を受けて非常に楽な時代だった） 東京はさておき、京都でも沖縄でも奈良でも広島でもなく謎のピンポ

cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日

本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。 また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の24日目の記事です。 そして長いです。 1. はじめに 観測した確率変数 $X$ をよく表現する、モデル $p(x|\theta)$ のパラメータを求めることが確率分布の推定ではよく行われます。つまり最尤法ですね。より複雑な分布になるとその分布の構造に潜在変数(Latent Variable) $Z$ があると仮定してモデル化を行うと、シンプルな組み合わせで $X$ の分布を表現できることがあります。今回扱う混合ガウス分布もその一つです。 のちに説明しますが、データセットの種別を完全データ集合と不完全データ集合に分けた場合、不完全データ集合に属するようなデータセットはデ

ロスジェネ世代って、まさに個人の努力や才能だけではどうにもならないマクロの社会状況で人生台無しにされてるんだから、そりゃ時代や社会のせいにするのは当たり前の話だし、努力してもどうにもならなかったら人間そういつまでも努力し続けられるもんじゃないよ。

先日、こんな記事が上がっていました。 グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表 中々刺激的なタイトルですね。 ニューラルネットワークといえば、近年の機械学習分野を支える最も大きな技術の一つであると言えます。そんなニューラルネットワークを超えたカプセルネットワークとは一体何なのでしょうか。また、本当にニューラルネットワークを超えたのでしょうか。 本記事では、カプセルネットワークの仕組みを理解することで、従来のニューラルネットワークとの違いを比較していきます。 CNN カプセルネットワークに触れるにあたり、まず畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)について理解しなければなりません。なぜなら、カプセルネットワークは、CNNをベースとして、CNNの欠点を克服するために生まれたモデルだからです