2022年3月6日のブックマーク (11件)

  • PowerPointにおける図形の実寸印刷 - Qiita

    はじめに 図形を実寸で印刷する機会が有り、サクッとパワポでやってみようと思い、下のような記事を見つけました。 図形の実寸印刷(with PowerPoint) もう少しいい方法はないかなとやってみたら、上手く行ったので共有します。 環境はPowerPoint 2013 + brother製プリンタです。 手順 A4の紙に印刷する場合です。その他の場合は適宜読み替えてください。 スライドサイズの設定 まず、表示しているスライドのサイズをA4に設定しましょう。 上部のリボンから、「デザイン→スライドのサイズ→ユーザー設定のスライドサイズ」を選択します。 左上の「スライドのサイズ指定」の下矢印を選択すると、選択可能なサイズの一覧が出てきますので、「A4」を選択します。 図形の描画(サイズ指定) そうしたら、好きな図形を書いちゃってください。 最初は試しに簡単な図形を印刷してみて、ちゃんと印刷でき

    PowerPointにおける図形の実寸印刷 - Qiita
  • DX人材という救世主願望を終了させる言葉:「そんな神様人材がいたとして御社を助けるメリットはなんでしょう?」

    中野 仁 (AnityA) @Jin_AnityA DX人材の様な完全超人による改革は救世主願望の一種で次の様なコメントで終了する 「どこかに神はいるかもしれないが、もしいたとしてその会社を助けるに足る理由は?お金持ちの会社を助けたほうが良くないですか? しかも、助けを呼んでおいて自分のお尻に火がついたら磔刑にするのでしょう?」 2022-02-27 13:17:05 中野 仁 (AnityA) @Jin_AnityA つまり、 ・リスクに対するリターン、インセンティブ構造を考慮せず 滅私奉公を前提としている →ビジネス感覚の欠如 ・救済の外注化をしている時点で自分の手を汚す、詰腹を切る覚悟の薄さを感じる →いざとなったら逃げる 2022-02-27 13:21:23 中野 仁 (AnityA) @Jin_AnityA お金持ちの大企業には、DX人材の様な神は降臨するかもしれないし、コンサ

    DX人材という救世主願望を終了させる言葉:「そんな神様人材がいたとして御社を助けるメリットはなんでしょう?」
  • 事業化へ加速「大和西大寺~近鉄奈良 移設計画」新駅設置やルート検討へ | 乗りものニュース

    前進あるのみとなった現在、あとは計画をきっちり詰める必要があります。 2021年に踏切道改良計画を提出済み 拡大画像 朱雀門の前を通過する近鉄奈良線(画像:写真AC)。 奈良県は2022年度の予算案を発表。その中で、近鉄奈良線の大和西大寺駅の高架化および大和西大寺~近鉄奈良間の移設について、「早期の事業認可、工事着手に向け、都市計画決定に必要な調査を実施」するとしています。 この区間で近鉄奈良線は地上を走っており、踏切の影響による渋滞が深刻になっていることなどから、8か所が「踏切道改良促進法」に基づく改善の対象に。「2020年度末までに改良計画を国に提出すること」とされていました。 これを受け、奈良県、奈良市と近鉄とで協議を行い、2021年3月に、大和西大寺駅周辺については高架化、その他の区間については線路移設を行うという計画で国に提出。あとは計画遂行に向けて取り組むこととなり、いよいよ具

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  • 株式会社ブレインパッドと株式会社りそなホールディングスの資本業務提携について|株式会社ブレインパッド(BrainPad Inc.)

    株式会社ブレインパッド 株式会社りそなホールディングス 株式会社ブレインパッドと株式会社りそなホールディングスの資業務提携について 株式会社ブレインパッドと株式会社りそなホールディングスは、日、各社において、両社のさらなる事業領域の拡大と地域経済の発展に貢献する取り組みを加速することを目的に、資業務提携契約を締結することを決議いたしました。 ブレインパッドとりそなグループは、2019年より金融・非金融データの付加価値向上を通じたビジネスモデルの変革に挑戦してきました。両社は、今回の資業務提携を通じて、りそなグループが目指す金融デジタルプラットフォームビジネスと国内随一のデータサイエンティスト集団を有するブレインパッドのデータサイエンスノウハウの融合を促し、既存事業の枠組みにとらわれずに事業領域を拡大するとともに、地域経済の活性化、持続可能な社会の構築を目指します。 ■データを起点と

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  • 電車混雑、AIで可視化 東急・阪急、時差出勤促す

    電車が通過する際、車内の乗客のスマホが発信する電波を受信して混雑度を解析する装置(左下の白い箱)=1月、東京都世田谷区の東急田園都市線駒沢大学駅 東急電鉄、阪急電鉄が東京工業大と連携し、電車の混雑度を可視化する実験を1月から始めた。乗客のスマートフォンが発する電波から、人工知能(AI)が混み具合を推定。専用アプリなどで乗客に知らせるのが目標で、ラッシュ時間帯を避ける時差出勤につなげてもらう考えだ。 実験では、東急田園都市線駒沢大学駅(東京都世田谷区)のホームに、東工大が開発した解析装置を設置。電車が通過する際、車内の乗客のスマホが発信する近距離無線通信「ブルートゥース」の電波を受信し、AIが車両ごとの混雑度を推定する。高速度カメラで撮影した車内の様子も人の目で確認し、AIの推定内容を検証して精度を高める。 電車が通過する際、車内の乗客のスマホが発信する電波を受信して混雑度を解析する装置=1

    電車混雑、AIで可視化 東急・阪急、時差出勤促す
  • ブレインパッド、「変化の時代、データが巡る経営の在り方」をテーマに、 3月23日(水)「DOORSカンファレンス2022」をオンライン開催|株式会社ブレインパッド(BrainPad Inc.)

    ホーム ニューストップ ニュース(ニュースリリース) ブレインパッド、「変化の時代、データが巡る経営の在り方」をテーマに、 3月23日(水)「DOORSカンファレンス2022」をオンライン開催 ブレインパッド、「変化の時代、データが巡る経営の在り方」をテーマに、 3月23日(水)「DOORSカンファレンス2022」をオンライン開催 ー 伊藤忠商事、トヨタ自動車をはじめとするDX先進企業7社との対談や事例を紹介 ー 株式会社ブレインパッドは、デジタル・トランスフォーメーション(DX)とデータ活用をテーマにしたオンライン・カンファレンス「DOORSカンファレンス2022」を、3月23日(水)に開催いたします。 当日は、午前の部を「基調講演 ~データを巡らせ進化を続ける先駆者たち~」と題し、各業界のDXをリードする、伊藤忠商事株式会社、トヨタ自動車株式会社、株式会社ニッセンホールディングス、株式

    ブレインパッド、「変化の時代、データが巡る経営の在り方」をテーマに、 3月23日(水)「DOORSカンファレンス2022」をオンライン開催|株式会社ブレインパッド(BrainPad Inc.)
  • 大江戸線 静かになります「操舵台車」試験導入でカーブの「キィィィ」抑制へ | 乗りものニュース

    試験走行ののち、営業運転へ投入される予定です。 車軸をレールに沿うよう自動回転 都営大江戸線の車両(画像:東京都交通局)。 東京都交通局は2022年2月15日(火)、「東京都交通局経営計画2022(案)」を発表。その中で、2024年度を目標に大江戸線の車両に「操舵台車」を試験導入すると発表しました。 これは、車両がカーブを通過する時に、車輪がレールを擦るなどして騒音を発するのを防止するためのものです。車軸をカーブにあわせてレールの方向へ回転させることで、摩擦の軽減を図ります。大江戸線では全線でカーブが多く、トンネルの断面も狭いことから、この種の騒音が特に激しい路線のひとつとなっていました。 今回導入が予定される「操舵台車」は、仙台市地下鉄東西線の車両をベースに改良を加えたもので、台車の回転力を車軸に伝えて同じく回転させる仕組みです。同様の機構は東京メトロ銀座線・丸ノ内線などでも採用されてい

    大江戸線 静かになります「操舵台車」試験導入でカーブの「キィィィ」抑制へ | 乗りものニュース
  • 都バス「ドル箱路線が軒並み大赤字」のナゼ コロナ禍で経営に天変地異 必要な施策は | 乗りものニュース

    都営バスにおける2020年度の系統別収支状況が発表されました。数も利用者も多い看板路線やドル箱路線が、赤字のワーストに近い順位まで転落するという異常事態が起きています。 花形「都05」が赤字ワースト!? 都営バス2020年度の系統別収支でる 東京都交通局から「都営交通2021経営レポート」が2022年1月に公表されました。これには2020年度における都営バスの系統別乗車人員、収支などが詳細に発表されています。2020年度ですから、まるまるコロナ禍の営業の結果と見ることができます。乗車人員は年間約1億8300万人で前年度比21%減、乗車料収入は284億円で21.8%減、経常収益は95億4千万円の赤字ということです。 渋谷~六木~新橋を結ぶ「都01」。都営バスを代表する存在だが、2020年度の収支状況は129系統中127位に転落(中島洋平撮影)。 コロナ禍の影響は交通業界全体に共通しており

    都バス「ドル箱路線が軒並み大赤字」のナゼ コロナ禍で経営に天変地異 必要な施策は | 乗りものニュース
  • DataPrep — Low code data preparation in Python

    Low-CodeData Preparation Collect, clean, and visualize your data in python with a few lines of code from dataprep.datasets import load_datasetfrom dataprep.eda import create_reportdf = load_dataset("titanic")create_report(df).show() from dataprep.connector import connectdc = connect("twitter", _auth={"client_id":client_id, "client_secret":client_secret})df = await dc.query("twitter", q="covid-19",

  • 「引っ越しするけど会社から歩いて10分圏内ってどこまで?」を調べるサービスをつくりました

    こうです。 新しい住居を探そうとしたとき、「会社から歩いてちょうど 30 分のところに住めたら QOL 高くない?」と思いました。(運動できる、公共交通機関と無縁、買い物もできるetc...) でも ある一点を中心とした移動可能エリアを知りたいとき、円でざっくりと表示をする以外のアプローチがほぼない ことに気がつきました。海外サイトも含めかなり調べてみましたが、類似のサービスは見当たりません。 という経緯でつくったのが How far can I go? というサイト。 ぽちぽちやっていただければわかりますが、結果の精度はかなりのものと思われます。特に道の有無や川沿いなどを検証してもらえるとその効果がすぐにわかるかと。 転職先が決まっているなら、そこにピンを差して交通手段と所要時間を設定してください。HOME'S などの住宅検索サービスには条件絞り込みをしたあとにそれらを地図上にまとめてマ

    「引っ越しするけど会社から歩いて10分圏内ってどこまで?」を調べるサービスをつくりました
  • https://ssl4.eir-parts.net/doc/3655/tdnet/2083124/00.pdf