感染拡大は地下鉄の混雑が大きな要因との分析です。 アメリカ・マサチューセッツ工科大学のジェフリー・ハリス教授の調査によりますと、ニューヨーク市の感染者が急激に増えた先月中旬まで平日の地下鉄の利用者は一日約500万人と通常とほとんど変わっていませんでした。その後、事実上の「外出禁止令」が発令されると利用者が大幅に減り、一日あたりの感染者の伸びがなだらかになったと分析しています。さらに、ニューヨークの地下鉄が先月下旬から運行数を減らしたことが乗客の密度を上げ、感染拡大を加速させたと指摘しています。
![NY感染拡大「地下鉄の運行数減が原因」米大学教授](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/614db49138b1cf7166afedc9ca8a069387f6d1c9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnews.tv-asahi.co.jp%2Fimg%2Fdefault_4_1920.jpg)
感染拡大は地下鉄の混雑が大きな要因との分析です。 アメリカ・マサチューセッツ工科大学のジェフリー・ハリス教授の調査によりますと、ニューヨーク市の感染者が急激に増えた先月中旬まで平日の地下鉄の利用者は一日約500万人と通常とほとんど変わっていませんでした。その後、事実上の「外出禁止令」が発令されると利用者が大幅に減り、一日あたりの感染者の伸びがなだらかになったと分析しています。さらに、ニューヨークの地下鉄が先月下旬から運行数を減らしたことが乗客の密度を上げ、感染拡大を加速させたと指摘しています。
([ゼビウス] AC版ゼビウスに総攻撃がプログラムされていた (5) からのつづき) 前回の検証で終わったはずでしたが、なんとプログラムの解析結果から未改造のゼビウスで総攻撃が発動する可能性があることが判明しました。ただし意図されたものでは無く、コード上のバグを利用して攻撃テーブルポインタをオーバーランさせることによって可能になります。 条件が成立するマップを探したところ1箇所だけ合致するポイントを発見しました。それがエリア12の冒頭部分で、ここは都合のいいことにテーブル調整が安定して行える正にうってつけのポイントでした。ほとんど同じ動きを最低5回繰り返す必要があるので、意図せず遭遇した人はいないと思いますが、まったく無いとも言えません。先日検証した巨大バキュラバグよりも、実は再現するのは簡単だと思います。 仕込み方法 再現条件は下記の通りで、普通にプレイしてフラグを立てることが可能です。
派遣労働、非正規労働者を急増させてきた竹中平蔵元経済担当相(現・パソナ会長)(写真:つのだよしお/アフロ) 竹中平蔵元経済財政担当相の雇用改革は今でも甚大な効果を発揮している4月18日、19日に弁護士、司法書士、社会福祉士、労働組合員などが企画し、全国一斉なんでも電話相談会が開催された。 新型コロナウイルスの影響により、生活困窮する人たちが多いため、全国の専門職などの有志が立ち上がった。 私も埼玉県で活動する仲間たちと電話相談を受け、経済危機の実態が深刻であることを改めて実感するに至った。 朝10時から夜10時まで、埼玉会場の5回線は受話器を置けばすぐに着信がある状態が2日間続いた。 2日間合計で、埼玉会場には、全産業から雇用形態に関係なく420件を超える相談が寄せられている。 他にも、中小企業の社長、自営業者やフリーランスの方たちからも生活苦が語られた。 そして、なかでも立場の弱い派遣労
関連記事 ■急にZOOMを使うことになったあなたへ送るZOOMの基本的な使い方マニュアル →使い方わからない人には「これ見ろ!」と言って渡してください。そういうのなかったので作りました。 結論 ・ランダムパスワード生成 ・URLにパスワードを埋め込まない ・待機室を有効にする ・2要素認証(2ステップ検証)設定する(管理者権限必要) ・参加者へのZOOMアカウントログイン強制 ※設定画面はブラウザからを前提にしています。 ほんとは調べてほしい かえるくん「なぁ,会社でZOOM使い始めてんけど,なんかいろいろまずいらしいな」 ぼく「あー,ね。」 かえる「なんかGoogle検索でURLヒットするらしいな」 ぼく「まぁ,ね。」 かえる「色々調べたけど,SkypeとかTeamsの方がええらしいな」 ぼく「うーん...」(こいつ調べてないやん) かえる「でも切り替え面倒やしZOOMの方がみんな使っと
We propose a novel high-performance and interpretable canonical deep tabular data learning architecture, TabNet. TabNet uses sequential attention to choose which features to reason from at each decision step, enabling interpretability and more efficient learning as the learning capacity is used for the most salient features. We demonstrate that TabNet outperforms other neural network and decision
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