北海道出張気をつけることって何？
当方、九州出身だが12月頭から仕事の都合で 北海道に３ヶ月ほど出張することになったんだけど 寒い土地に住むの初めてで不安たくさん。。 何か気をつけることってありますかね？ ちなみに住む場所は普通の賃貸マンション。 激寒だという情報だけは聞いた。 噂に聞いてる「みよしの」行くのが楽しみ ■追記 ---------------- めっちゃ有用すぎる情報いただいて感激しております！！ ・現地で冬用の靴は入手 ・スリップ注意 ・水を落とす（全く知らなかったなぁ） ・チタタプってなんだ？ ・雪道歩いた後の味噌ラーメンとカレーが楽しみ 皆さんの助言を参考に楽しんできます！！ ※住む場所は多分苗穂ってところでした ----------------------
口頭で名前を説明されるのが好き
特に電話口で、自分の名前を漢字でどう書くか説明する場面あるじゃん？ 「増えるに田んぼで『ますだ』、利益の益、荒川の荒に男で『ますらお』です」みたいなやつ あれ聞くのが好きなんだよね 当たり前だけどみんな説明する口調が滑らかで、その名前で何十年とやってきた結果、最適化された定型句なんだな～という感があって良い 上の例のように一文字ずつ説明するのも親切だし、「近藤勇の『近藤』です」と有名人を引き合いに出すのも味わい深い 「はしごだか」「土の吉」みたいな異体字もたまらん ワタナベさんのナベの字なんかバリエーション凄いから説明がどんどんこなれていきそう 実務上は直接本人に記入してもらうのが楽なんだけど、たまに聞く機会があるとちょっとうれしい
「桜を見る会の招待適正 名簿廃棄で調査困難」 内閣府 | NHKニュース
総理大臣主催の「桜を見る会」について、内閣府の官房長は、衆議院地方創生特別委員会で、招待者の取りまとめは適正だったとしたうえで、招待者の名簿は開催後速やかに廃棄しており、取りまとめの経緯などを調査することは困難だという認識を示しました。 また、野党議員が、「参加者の選定の際に議員からの推薦が考慮されているのではないか」とただしたのに対し、「そのような観点で逐一確認しているわけではなく、あくまでも全体の意見等を踏まえたうえで取りまとめている」と説明しました。 さらに、大塚官房長は、招待者の名簿について、「保存期間１年未満の文書と位置づけており、会の終了後、速やかに廃棄している。事実上、調べることはできない。各省庁の推薦する側としての情報の保管状況については確認させていただきたい」と述べました。 そのうえで、各省庁に対し、招待者を選ぶ基準などを調査するかどうかについて、「現時点では、そうした考
献血ポスター問題について - Commentarius Saevus
ここ3週間近く議論が続いている『宇崎ちゃんは遊びたい！』献血ポスターについて、このようなtogetterまとめが投稿されました。 togetter.com これは吉峯耕平弁護士が私と行った議論をまとめたセルフまとめです。セルフまとめで相手の議論について「saebou先生の反倫理的な「すごく高い倫理」」などという中立性に欠けるタイトルをつけるのはどうかと思いますが、あまりにも偏ったまとめであること、またこの話が始まって以来、全く私がしている話を見ずにデマに近い内容を流してくるツイッターアカウントや嫌がらせをしてくるツイッターアカウントが後を絶たないため、自分の意見をまとめてここに書いておこうと思います。 1. どうして私が献血にこだわっているのか 2.理念をどう広告に出すか 3. 作品の倫理的側面について議論するのは法律でも、規制でもない 4. 広告は他の芸術と違う 5. オタク文化だけ攻撃
人間はロボットとセックスするようになるのか アメリカでは50年以内に実現の予測
人間が犬や猫などのペットに限らず、ソニーのロボット犬aiboにも癒やされるのは、なぜでしょうか。それは、人間が彼らと双方的にコミュニケーションが取れていると“感じることがある”からです。つまり、飼い主である人間がペットやaiboに一方的に愛着を抱いている場合がほとんどです。当然ながら、aiboに人格と呼べるような意識はありません。人間の親近感や愛着とは、極めて主観的なものです。 現在、自律的に思考できるAIの技術開発が進んでいます。また、人間と自然に会話できるAIの開発研究も進んでいます。普段、苦労なくしゃべっている私たちは気づきにくいですが、人間同士の会話は複雑な構造によって成り立っています。 人間が言葉の意味を理解するときには、その言葉以上の、あるいは以外の文脈も同時に理解しています。例えば、カップルで交わされる「大キライ」という言葉は、本当に相手のことを嫌いだから言っているのではなく
最も効率的に学習できる問題の難度は「正答率85％レベル」であることが判明
by Liam Anderson 何か新しい物事を学習する時、人やコンピューターはさまざまな練習問題を繰り返し解き、時には間違うことを通じて学習を深めていきます。「機械学習アルゴリズムを用いた実験により、学習に最適な問題の難度は正答率85％程度であると判明した」という研究結果を、アメリカの研究チームが発表しました。 The Eighty Five Percent Rule for optimal learning | Nature Communications https://www.nature.com/articles/s41467-019-12552-4 Learning is Optimized When We Fail 15% of the Time | UANews https://uanews.arizona.edu/story/learning-optimized-when
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "世界的も何も犯罪者ですからね。 https://t.co/M1T5FiTh1Q"
世界的も何も犯罪者ですからね。 https://t.co/M1T5FiTh1Q
ヤマト｢アマゾンの仕事が戻らない｣誤算の真因
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