韓国向けの輸出管理 運用を一部見直す 7月以降初めて 経産省 | NHKニュース
経済産業省は韓国向けの輸出管理を厳しくした半導体などの原材料のうち「レジスト」と呼ばれる品目について、日韓の特定の企業どうしの取り引きに限って、運用を一部見直しました。ことし７月に輸出管理を厳しくして以降、運用を見直すのは初めてです。 輸出の契約ごとに個別に申請し許可をえる必要があることは変わりませんが、日韓の特定の企業どうしの取り引きに限って、許可を与える期間がこれまでの半年間から、最大で３年間に延長され、対象となる企業どうしはこれまでより輸出がしやすくなるとみられます。 半導体の基板に塗る感光液として使われるレジストは、世界の生産量に占める日本企業のシェアが極めて高く、フッ化ポリイミドと高純度のフッ化水素と合わせて、ことし７月から韓国向けの輸出管理が厳しくなっていました。 それ以降、運用が見直されるのはこれが初めてで、経済産業省は、安全保障上、問題がないと判断された民生用の輸出の実績が
伊藤詩織さんが「この際ですから」と苦言。質問者に「私の下着を公開するな」
小川さんは、18日に山口さんが別の場所で開いた会見に､山口さんを支援する立場で登壇している。一方で伊藤さんは、19日に行われた山口さんの会見をジャーナリストとして取材した。 「私はおそらく日本、というか世界で、一番詳しく裁判資料から全て調べた人間です。そして、（雑誌で）3度にわたって詳細な議論を展開している」 小川さんははじめに自己紹介し、語り始めた。 「その観点から見ると、伊藤さんの今日までの証言は、やはりカルテとホテルの防犯カメラ映像という2つの最も客観的であるはずの資料と反していることが非常に多いと思っている」 「カルテも動画も公開されておらず、（裁判所による）閲覧制限がかかっている。その状況で、世界中のメディアの前で、性被害を訴えるのはアンフェアだと思う。だから、きちっと全部情報を公開し、公開情報をもとにもう一度、世界のメディアと向き合われる方がいい」 そして、伊藤さん側が閲覧制限
山口敬之氏の発言が偏見と物議「腹が立つ」「呆然とした」 - ライブドアニュース
2019年12月19日 20時4分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 伊藤詩織さんに性暴力をしたとして、氏に損害賠償命令が下された件 のちに山口氏は会見し「伊藤さんは性犯罪被害者ではありません」などと発言 これらの発言には、「腹が立つ」「呆然とした」などと非難が相次いでいる ジャーナリスト・伊藤詩織氏（30）が元TBSワシントン支局長の氏（53）に起こした民事訴訟。その判決が12月18日に下され、東京地裁は山口氏に330万円を支払うように命じた。のちに山口氏は会見を開いたが、その発言が物議を醸している。 テレ東NEWSの公式YouTubeアカウントには、会見の様子がアップされている。「判決内容にはまったく納得できません」と話した山口氏。伊藤氏と性行為に及んだ道義的な観点には言葉を濁しながらも「意思に反した性行為は一切していない」と強調している。 そんなやり
クラウドは、データを完全削除したくてもハードディスクを物理破壊してくれない。どうする？ AWSが説明
神奈川県庁が富士通リースから借りていたサーバのハードディスクが不正に転売された結果、膨大な個人情報などが漏洩した事件が起きました。これをきっかけに、ハードディスクなどのストレージをいかに安全に破棄すべきか、という点に世間の関心が高まっています。 オンプレミスで使われていたストレージであれば、ハードディスクやSSDなどの媒体を取り出して物理的に破壊することで、データを第三者が読み出し不可能な状態になったと確認できます。 クラウドではどうでしょうか？ クラウドのストレージに保存したデータを削除した後、これが第三者によって完全に読み出しできない状態にしようと、クラウドに対して「ストレージを物理的に破壊してほしい」といったリクエストは、（特殊な契約でも結ばない限り）できません。 クラウドでは基本的に、自分が使わなくなったストレージはリソースプールに戻り、別のユーザーに割り当てられ、再び使われること
機械学習の説明可能性（解釈性）という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
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