顔写真から自閉症を判別してみた - Qiita
はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
Excess mortality - Wikipedia
The COVID-19 pandemic in Spain caused significant excess mortality (expected rate in black, with confidence intervals in gray). Reporting lags lead to undercounting in the latest (rightmost) data. In epidemiology, the excess deaths or excess mortality is a measure of the increase in the number deaths during a time period and/or in a certain group, as compared to the expected value or statistical t
人生のお悩み一望図（2016年）
2016年の厚労省『国民生活基礎調査』のデータが公表されました。毎年実施されている調査ですが，2016年調査は3年に1度の大調査で，国民の健康状態についても調べられています。 年齢層別の健康意識や喫煙・飲酒率など，面白いデータをひねり出せるのですが，私がまず興味を持つのは，悩み・ストレスの原因です。悩みやストレスがあると答えた人に対し，その原因を複数回答で問うています。 収入・家計，病気や介護，育児，家事，自分の仕事…。選択肢はいろいろありますが，寄せられた回答の内訳を年齢層別にグラフにしてみると，人生の各時期の「お悩み一望図」が出来上がります。 『国民生活基礎調査』の大調査のデータが公表されたら，最初にこの統計図を作ることにしています。本ブログを長くご覧いただいている方はお分かりでしょうが，2010年，2013年のものは既に作りました。では，最新の2016年のグラフを作ってみましょう。
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インフルエンザ関連死亡迅速把握システム
min/km to km/h speed (velocity) conversion tables with examples
