教室の席なくされ、進学の夢は遠のき 髪黒染め指導訴訟：朝日新聞デジタル
生まれつき茶色い髪なのに、学校側が何度も黒染めを強要したのは違法だ――。大阪府立高校の女子生徒（１８）が府を相手に起こした訴訟が、国内外で話題になっている。過去に学校側の頭髪指導を許容した司法判断もあるが、「行き過ぎ」との声が各方面から上がっている。 「ここまで追い込むのか」 「自分で望んだわけじゃない。地毛が茶色いだけでなぜ責められ続けるの」 裁判を起こした生徒は２年生だった昨年５月、家族にそう語ったと、訴状にある。母校の中学校の指導で、生徒は学校行事の際などに髪を黒く染めた。しかし高校入学後は、頭髪など身だしなみについて記載した「生徒心得」を理由に、地毛に戻すことが認められることはなかった。髪が傷み、頭皮に痛みを感じるようになったが、教員から「不十分」とやり直しを命じられることもあったという。高校は、入学時に黒く染めていた場合は「黒色をキープする」方針だった。 昨年９月、「指導に従えな
人手不足による先月の倒産件数 この４年間で最多に | NHKニュース
企業の間で人手不足が深刻になる中、先月、人件費の高騰や求人難など人手不足が理由になって倒産した企業の数が、この４年の間で最も多くなったことが信用調査会社のまとめでわかりました。 倒産件数が前の年を上回ったのは２か月連続で、産業別に見ますと、「サービス業など」が最も多く２１５件、「建設業」が１４８件、「卸売業」が１１１件などとなりました。 このうち、人手不足による人件費の高騰などで経営が悪化し、倒産した企業の数は３９件と、前の年の同じ月より７０％以上増加し、この４年間で最も多かったということです。 信用調査会社は「多くの人を雇わなければならないサービス業や運輸業を中心に、人件費の高騰や求人難が経営のリスクになろうとしている」と話しています。
14年の消費増税、景気後退せず 内閣府、19年の判断材料に - 日本経済新聞
内閣府は15日、景気の拡大や後退を判断する景気動向指数研究会を約2年ぶりに開いた。2014年4月に消費税率を引き上げた時に経済が停滞したが、景気後退には至らなかったとの見方で一致した。19年10月に予定する次の消費増税に向けた政策対応を考える材料になりそうだ。研究会の座長の吉川洋立正大教授は消費増税後も「経済活動の収縮が大半の部門に持続的に波及したとはいえない。景気は拡張を続けている」と説明し
ハリー・ポッターの魔法があなたのそばに – Niantic
ナイアンティックが「イングレス」を発表してから、およそ5年が経ちました。イングレスは、最初の拡張現実 (AR) モバイルゲームとして、みなさんのお住いの街を世界規模のゲーム盤に見立て、人々を共通のデジタル・リアリティに導いたものです。 探検と発見の喜び、運動の楽しみ、そして人との絆を結ぶきっかけを生み出したこの作品は、共通のゲーム体験で結ばれたファンのコミュニティを世界中で生み出し、ナイアンティックのARゲームプラットフォームの礎となるものを生み出しました。 そして『Pokémon GO』は、そのビジョンを空前のスケールで世界へ示し、ナイアンティックのプラットフォームを更に発展させる触媒となりました。 そして今日... 私たちは、モバイル AR ゲームの次のステップを皆さんにお知らせすることができるのを、とてもうれしく思っています。 「Harry Potter : Wizards Unit
東芝、２８年ぶり最高益 売却予定の半導体が９割弱稼ぐ：朝日新聞デジタル
東芝が９日に発表した２０１７年９月中間決算（米国会計基準）は、本業のもうけを示す営業利益が前年同期の約２・５倍の２３１７億円だった。中間決算では２８年ぶりに過去最高を更新。９割弱にあたる２０５０億円を稼いだのは、売却が決まっている半導体子会社「東芝メモリ」だった。 売上高は前年同期比５・１％増の２兆３８６２億円だった。東芝メモリの売却に伴う税負担の一部を先行計上し、純損益は４９７億円の赤字。株主資本はマイナス６１９７億円の「債務超過」で、６月末時点のマイナス５０４２億円から悪化した。 １８年３月期通期の業績見通しは、売上高は前年比２・０％増の４兆９７００億円、営業利益は５８・８％増の４３００億円だが、純損益は１１００億円の赤字。予定通り来年３月末までに東芝メモリを２兆円で売却できれば、売却益によって純損益は黒字に転じ、債務超過も解消されるとしている。
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
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