ボディビル。自分とは縁のない世界だと思っていた。しかし、一冊の本がきっかけで俄然興味が湧いてきた。 大会では選手にかけ声がかかる。「切れてる！」「デカい！」などという独特な言い回しがあることは知っていた。しかし、「肩メロン！」まで来ると少々ポエティックになる。さらに、「肩にちっちゃいジープのせてんのかい！」となれば――。
ボディビル大会のかけ声、出るか「肩にちっちゃいジープのせてんのかい！」
ボディビル。自分とは縁のない世界だと思っていた。しかし、一冊の本がきっかけで俄然興味が湧いてきた。 大会では選手にかけ声がかかる。「切れてる！」「デカい！」などという独特な言い回しがあることは知っていた。しかし、「肩メロン！」まで来ると少々ポエティックになる。さらに、「肩にちっちゃいジープのせてんのかい！」となれば――。
校正のバイトをしててよく直す箇所10選｜bxjp
時々、校正・校閲の仕事をバイトでやっています。主に、文字・文法の間違いを正すのが校正、文章内容の事実関係の間違いを正すのが校閲、です。 校正の仕事の中心は、誤字脱字衍字や助詞（「てにをは」など）の修正ですが、「それ以外も気になったところは赤字を入れてください」と言われる場合があります。そうして見ていくと、たびたび手を入れる箇所、定番の直しというのが浮かんできました。 ここでは文章を書く人に向けて、「別に直さなくてもいいかもしれないけど、気をつけた方が読みやすい文章になるんじゃない？」というのを10コ選びました。ワタシは校正を「文章の間違いを無くす」だけでなく「文章を読んだときの違和感を無くす」ものだと考えています。なので、他の人だったら直さないかもしれないものもあります。あくまで目安として読んでください。先に項目だけ抜き出します。 1. 順接の「が」が頻出する 2. 「も」を使いがち 3.
かちかち山は現代風にアレンジされているのか、ばばあ汁の味 - ネットロアをめぐる冒険
私は「ネットロア」という語をかなり広義に捉えていて、噂や風説といったもの、そこまではっきりしなくても、「なんとなくぼやっと信じられてそうなこと」までも含んでおります。最近は世の流れで時事ネタを多めに取り扱いますが、私自身は「なんとなくぼやっと」のネタの方が、いつもワクワクしながら取り組めています。 というわけで、今回はその「ぼやっと」ネタの、「現代のむかしばなし、昔よりマイルドになってる説」です。 バアちゃん殺されないとか歴史修正主義者の暗躍がひどい pic.twitter.com/EfpqAPpY5Z — 新米先達mayan (@mayan1969) May 8, 2018 ずいぶん前のツイートですが、最近TLに回ってきたので、へえ、と思った内容です。最近の「かちかち山」は、おばあさんは殺されず、しかも改心したっぽいタヌキと和気あいあいと打ち上げパーティーのように終わるんだとか、そういう
子どもがある日突然眠り込んで起きなくなる「生存放棄症候群」がスウェーデンだけで発生
ショッキングな出来事がきっかけで、ある日突然、眠りから目覚めない子どもたちがスウェーデンで多数みられています。「Resignation Syndrome(あきらめ症候群、生存放棄症候群)」と名付けられたこの症状の回復には、移民政策が大きく影響を与えるとの指摘があります。 Resignation syndrome: Sweden's mystery illness - BBC News https://www.bbc.com/news/magazine-41748485 スウェーデンでは過去20年間に、あきらめ症候群の子どもたちが多数現れてきました。あきらめ症候群の特徴は、歩いたり話したりするのをやめてしまい、場合によっては目を開けることさえやめるとのこと。そして、この症状は「亡命を望む家族の子どもにだけ発生する」という特徴があることがわかっています。 スウェーデン中部に配置された難民向けの
生物にiPhoneをかざすと名前がわかるアプリ「LINNÉ LENS」、第一弾は魚類中心4000種類 - ライブドアニュース
2018年8月14日 12時46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 スマホのカメラで生物の名前が分かる「LINNE LENS」のiOS版が登場 現在は魚類の認識に強く、日本の水族館にいる生物の9割に対応している 平均精度は90％前後で、一度見つけた生物は内の系統樹に記録される イメージ Linne株式会社は、生き物の名前をスマートフォンのカメラで識別できる「LINNÉ LENS（リンネレンズ）」のiOS版リリースを発表した。Android版は現在準備中で、今後リリースされる予定。 使用イメージ。 一度、見つけた生き物は内の系統樹に記録される 現在の精度では、魚類の認識に強みがあり、日本の水族館にいる生き物の9割に対応し、学習済みの水族館の生き物に対する認識成功時の平均精度は90%前後となっている。今後は、認識精度を高め、対象と生き物についても増やすべく、
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