2021年9月1日のブックマーク (4件)

  • 河野太郎大臣パワハラ音声 官僚に怒鳴り声「日本語わかる奴、出せよ」 | 文春オンライン

    会議には河野氏のほか、内閣府の山田正人参事官と、エネ庁の山下隆一次長、小澤典明統括調整官の3名が参加した。「週刊文春」はこの会議の様子を録音した約28分間の音声を入手。河野氏が山下氏と小澤氏を大声で怒鳴りつける様子が収録されていた。 議題となったのは、3年に一度見直しが行われる「エネルギー基計画」だ。10月の閣議決定を目指す中、エネ庁は8月4日に素案を発表していた。 エネルギー基計画の素案 経産省関係者が語る。 「エネ庁の素案では、2030年に総発電量のうち、再生可能エネルギーの比率を『36~38%程度』にすると記されています。これは2019年度の実績(約18%)の2倍に相当する、極めて高い目標値です。ただ、規制改革相として再エネ推進に取り組む河野大臣は『36~38%』が『上限』ではないという意味で、『36~38%以上』と明記するよう求めてきました」 会議の場で行われたのは、「程度」と

    河野太郎大臣パワハラ音声 官僚に怒鳴り声「日本語わかる奴、出せよ」 | 文春オンライン
    lochtext
    lochtext 2021/09/01
    刺されたね。
  • 高校生がゼネコン社長に手紙を書いたら…役員にすぐ共有、思わぬ返事

    あきらめなかった研究 みんな心を動かされた 基礎研究こそ大きな力 「私は中学3年から今まで、金属球の転がり摩擦という基礎物理分野の実験を続けております」。大手ゼネコンの竹中工務店の社長あてに手紙を書いた高校生がいます。全国の高校生・高専生による科学技術のコンテストで竹中工務店賞を受賞し、お礼を伝えるためでした。書いた手紙がもたらした思わぬ展開を取材しました。 あきらめなかった研究 手紙を書いたのは、東京都町田市の玉川学園高等部3年の浅倉ゆいさん(17)。浅倉さんは昨年12月にあった第18回高校生・高専生科学技術チャレンジ「JSEC2020」(朝日新聞社、テレビ朝日主催)で、竹中工務店賞を受賞しました。 テーマは「レールの上を転がる球の摩擦力の研究」です。物理の教科書には摩擦係数は速度に依存しないとあるのに、実際に球を転がして計測すると速度で摩擦係数が変化してしまうのはなぜか。その原因を探ろ

    高校生がゼネコン社長に手紙を書いたら…役員にすぐ共有、思わぬ返事
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    lochtext 2021/09/01
    手書き、、、今どきの高校生、逆にそういうもの?
  • 【独自】コロナ病床30~50%に空き、尾身茂氏が理事長の公的病院 132億円の補助金「ぼったくり」 | AERA dot. (アエラドット)

    8月25日、政府の新型コロナウイルス感染症に関する「基的対処方針分科会」に臨む尾身茂会長(中央)(c)朝日新聞社 政府分科会の尾身茂会長が理事長を務める地域医療機能推進機構(JCHO)傘下の東京都内の5つの公的病院で、183床ある新型コロナウイルス患者用の病床が30~50%も使われていないことが、AERAdot.編集部の調査でわかった。全国で自宅療養者が11万人以上とあふれ、医療がひっ迫する中で、コロナ患者の受け入れに消極的なJCHOの姿勢に対し、医師などからは批判の声があがっている。 【画像】尾身茂氏から来た書面の回答はコチラ 編集部が厚労省関係者から入手した情報によると、JCHO傘下にある都内5病院のコロナ専用病床183床のうち、30%(8月29日現在)が空床であることがわかった。 5病院のうち最もコロナ患者の受け入れに消極的だったのは、東京蒲田医療センターだ。コロナ専用病床78床の

    【独自】コロナ病床30~50%に空き、尾身茂氏が理事長の公的病院 132億円の補助金「ぼったくり」 | AERA dot. (アエラドット)
    lochtext
    lochtext 2021/09/01
    実態としては人手不足なんだろう。緊急対応で各病院に人手を確保させるのは政府の仕事だよ。医師会に最大の責任があるとは思わないな。それこそお友達のパソナにコロナ専門の准看護師を促成栽培して供給してもらえば
  • ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita

    # !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw

    ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita