中銀カプセルタワーの解体現場に潜入、合計100個超の取り外しに一苦労
2022年4月12日に解体工事が始まった中銀カプセルタワービル（東京都中央区）。故・黒川紀章（1934～2007年）が設計を手掛けた「メタボリズム（新陳代謝）建築」を代表する作品だ。日経クロステックは施工会社の協力を得て内部に潜入。世界でもユニークな建物の解体現場を紹介する。 大部分を防音パネルが覆う中銀カプセルタワービルの解体現場。時折隣接するヤードからクレーンがアームを伸ばし、丸窓を備えたカプセルをビルの上へと引っ張り上げる。建物は11階建てと13階建ての2棟が立ち並び、タワーのコア周囲に合計140個のカプセルユニットを取り付けた構造だ。解体工事では、そのカプセルユニットを上から順に、1つずつ取り外している。
大阪ガスとJR西日本、気象予測とデータサイエンスで協業 湖西線に高精度な強風予測システムを試験導入：JR西日本
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大規模システムのリプレイスを2度経験したPMが語るシステム移行プロジェクトで重要なこと - JMDC TECH BLOG
JMDCの開発本部データ基盤開発部の新倉です。JMDCには大型案件に自由度高く取り組める環境があります。今回は私が実際に経験したDWHシステムの2度のリプレイスの事例をお伝えします。1度目はPL（プロジェクトリーダー）、2度目はPM（プロジェクトマネージャー）としてプロジェクトに参画。その経験からシステム移行プロジェクトを成功に導くポイントを解説します。 ＜プロフィール＞※執筆当時 新倉 裕一郎（にいくら ゆういちろう）データウェアハウス開発部 データレイクグループ グループリーダー 新卒でソフトウェア会社に入社。大手ベンダー企業の介護パッケージソフト製造などの開発業務に従事。その後、SaaS型CRMサービスを展開するベンチャー企業に転職し、2015年5月に日本医療データセンター（現JMDC）入社。レセプトDWHシステムを担当し、2度のリプレイスを経験。現在はレセプトDWHシステムの保守開
【機械学習＋外挿】機械学習モデルで外挿してみた - ころがる狸
こんばんは。今日も機械学習を使った実験です。一般に機械学習は内挿は得意ですが外挿は苦手だと言います。というわけで、sin関数の一部を学習させ、外挿するとどうなるのかを実験して確かめることにしました。予測誤差を出力できるガウス過程回帰に加えて、機械学習３兄弟である（と勝手に思っている）ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレストを用いて検証しました。問題設定としては、[0, 2pi] の範囲で学習を行い、それより３倍長い[0, 6pi]の範囲での予測を行いました。 〈お断り〉 scikitlearnとkerasモジュールを使いましたが、モデルのハイパーパラメータは学習データに出来るだけ適合するように選んでいます。一般にそんなパラメータは使わないよ、と思われることがあるかもしれませんが、どうかご容赦下さい。 〈目次〉 目次はこちら。最後に本稿のまとめを書きました。要するに
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