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トッパン・フォームズ(株)は、中部エリアにおけるデータ・プリント・サービス(DPS)やプリント関連業務の一括アウトソーシングの受託体制強化を目的に、グループ会社であるトッパン・フォームズ東海(株)(静岡県袋井市)の名古屋工場(愛知県清須市)とトッパン・フォームズ・サービス(株)(埼玉県所沢市)の中部流通センター(愛知県清須市)を移転・再編し、都市近郊型アウトソーシングセンターとして愛知県愛西市に「名古屋センター」を新設する。 同センターは6月15日に名古屋工場・中部流通センターからの移転準備を開始し、10月から部分稼働、2021年1月から本格稼働する予定。
新型コロナウイルスが世界的に猛威を振るい、感染予防に役立つとされるマスクにかつてないほど注目が集まっている。一時、国内のドラッグストアの商品棚から姿を消し、各国が輸出制限するなど、入手困難に陥った。今月に入り、世界保健機関(WHO)が、人との距離が取りにくい状況での着用を推奨するなど、必要性はさらに高まる。日本は元々、マスク着用に抵抗がなく、海外からは「新型コロナの死者が抑えられた要因の一つでは」との声も。歴史をひもとくと、1918年から世界的に大流行したスペインかぜでは、当時の日本政府が国民への注意喚起に使ったポスターの標語で「マスクをかけぬ命知らず!」とうたっていた。日本の「マスク文化」の歴史を探った。(共同通信=杉田正史) ▽輸入品「呼吸器」 「国産最古の大衆向けマスクです」。現物を示しながらその機能性について説明してくれたのは、北多摩薬剤師会(東京都)の会長を務めている平井有(ひら
新型コロナウイルスの感染が続くなか、防衛研究所がおよそ100年前に流行したスペインかぜについての旧日本軍が保存していた資料を調べたところ、いまと同様にマスクの着用を呼びかける文書などが見つかり、公開されることになりました。 新型コロナウイルス対策に役立てられないか、防衛研究所が旧日本軍が保存していた資料を調べたところ、初代の軽巡洋艦「矢矧(やはぎ)」の日誌で記録が見つかりました。矢矧が、シンガポールを出港した直後に艦内でまん延し、乗員の1割以上にあたる48人が死亡したことや、次の寄港地で艦内の消毒を徹底したことなどが記されています。 また、内務省衛生局が国民に感染予防を呼びかけた別の資料では、映画館など人が集まるところに立ち入らないことや、電車ではマスクを着用すること、それに人前でせきをする際は、ハンカチで口を覆うことなど、いまと同様の対応を求めていました。 資料を調べた防衛研究所の菅野直
標準的な医学的知見を否定する名誉教授と市議会議員 日野市議会議員の池田としえ氏が、2020年6月8日に「新型コロナに迫る!」 *1と称して議会で質問をしたが、その内容に危惧を覚えたのでここで指摘する。端的に言えば、池田としえ氏は、YouTube等で徳島大学名誉教授・大橋眞氏が主張している「新型コロナウイルスは存在しない」というきわめて根拠に乏しい独自の説に基づいて質問を行った。動画*2を拝聴したところ、大橋眞氏の主張には問題点がいくつもあった。 池田としえ氏のfacebookより。「やはり、新型コロナウィルスは存在しない」。URL:http://archive.vn/SsLPH ほとんどの人がご承知であるが、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)は重症の肺炎を引き起こす。しかし、大橋眞氏は標準的な医学的知見を否定し、「PCR検査で測定しているのは、病原性のない常在性ウイルスである可能性
「ブラック・ライヴズ・マター(BLM)」を合い言葉に黒人差別への抗議を訴える運動が2020年5月から急速に広がっています。その中で、プログラミングの世界で使われている「マスター/スレイブ」や「ブラックリスト/ホワイトリスト」などの言葉が言い換えられ始めていることが報じられています。 GitHub to replace "master" with alternative term to avoid slavery references | ZDNet https://www.zdnet.com/article/github-to-replace-master-with-alternative-term-to-avoid-slavery-references/ 特定のユーザーや言葉を拒否する「ブラックリスト」、そして逆に許可するユーザーや言葉をまとめた「ホワイトリスト」という言葉が人種差別的だ
宣伝 人工知能が顔面成分を分析してくれるサイトを作りました。ぜひ使ってみてください! ちなみにTensorflow.jsで作成しているのですべての処理がユーザーのブラウザで行われます。つまり、画像をアップしてもそれがサーバーに送られることはなく、セキュリティ的にも安心です。 ai-animal.web.app 何番煎じなんだって感じもしますが、まとめておきます。 「keras-yolo3で学習済みモデルを使って一般的な物体検出はできた」という方が対象です。 ちなみにkeras-yolo3とは物体検出を行う深層学習モデルYOLOv3をkerasで実装した有名なgitHubリポジトリのことです。 github.com さて、独自データセットで学習させるためには大きく分けて3つのことをする必要があります。(執筆時点) ・データのアノテーション ・train.pyによる学習 ・独自データによる学習
30台後半を過ぎて初めて自動車免許を取得した。 今まで都心に住んでいたので交通で困ることは一切なかった。 ただ、転職のタイミングで纏まった休みができ、 これが最後のタイミングだと思い、なんとなく教習所に通い出した。 初めて運転した車はとても怖く、毎回毎回手汗でびっしょりハンドルを濡らしながら、 若々しい受講生の中でなんとなく肩身の狭さも感じながら、 取得した免許は、嬉しかったというよりもやっと取れたという開放感のほうが強かった。 でも、ようやく免許を取得できたからこそ、 それを無駄にはしたくなかった。 だから免許取得後、すぐに車を買った。 そして、時間が空けば積極的に乗った。 毎回、毎回、緊張しながら、手汗でハンドルを濡らしながら そうこうして一年ほど経って、気がつけば運転が楽しくなっていた。 程よく緊張しながら、程よく集中しながら、リラックスして運転できるようになっていた。 それは感覚と
マクロ経済学という分野は、残念ながらもう所謂オワコンになってしまった。正しく言うと、実を言うとDSGEはもうだめです。突然こんなこと言ってごめんね。でも本当です。こんな感じだろう。 結論から言うと、データを見るふりをして実は全くデータを見ておらず、はっきりいってモデル化に失敗したからだ。とくに予測能力が兎角ないのが致命的だったと思う。予測能力がない結果、モデル・理論を通して将来の政策談義を結局は出来ないので、政策提言すらまともにできず、役立たずの烙印を押された。政策評価・提案等の役目は統計的手法を上手く用いている、応用ミクロの研究者が主に担うことになった。 そもそもの始まりは、合理的期待形成仮説というバカげた仮定に基づいて、数学音痴がmathinessにまみれたリアルビジネスサイクル(RBC)理論などという、さらにバカげた理論を推し進めた点であろう。それに呼応してニューケインジアンモデルが
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