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要約 市販の安価なドローンを用いることで圃場の相対的な不陸(凹凸)を計測する方法について説明したマニュアル。ドローンによる空撮方法やその注意点、ソフトウェアを用いた処理方法について、図を多用することでわかりやすく説明している。 キーワード:ドローン、不陸、熊本地震、3次元計測、GIS 担当:農業環境変動研究センター・環境情報基盤研究領域・農業空間情報解析ユニット 代表連絡先: niaes_manual@ml.affrc.go.jp 分類:普及成果情報 背景・ねらい 2016年4月に発生した熊本地震は農業にも大きな被害をもたらし、被災農地ほ場では作物の作付ができないケースも多くみられた。特に不陸と呼ばれる農地面の凹凸が生じる場合、その程度により作業機導入や作付け可能性の判断の必要性や復旧計画等にも影響を及ぼすため、迅速に被害の程度を評価することが求められる。本マニュアルは、農業現場において、
2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口(e-Stat)」で本日から12月1日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
Re:Earthは、物語を伝えるデジタルアーカイブを作成・公開できるツールです。 これまでの、客観的・俯瞰的な構造だけによるデジタルアーカイブではなく、人や資料による語りをストーリーとして伝える、そんなデジタルアーカイブを作ることができます。 ストーリーテリング機能 Storytelling 「わかりやすく、映画や小説のように資料を紹介したい」 ストーリーテリング機能を使えば、データ間の繋がりや時系列をもとに、順番に資料を見せることが可能です。 デジタル地球儀・GIS対応 Digital Earth & GIS 「国や地域をまたいだ活動や資料を、直感的に可視化したい」 GIS(地理情報システム)に対応し、資料ひとつひとつに位置情報の付与&デジタル地球儀での表示ができます。
「グラフ理論とGraph Neural Networks概論」ではグラフニューラルネットワークに関するサーベイ論文をまとめました。 https://lib-arts.booth.pm/items/1912670 が、もう少しトレンドを仕組みから理解できる内容の方が良いのではないかということで、本書ではGraph Network(Relational inductive biases, deep learning, and graph networks)の論文を元に諸々の整理を行いました。 グラフニューラルネットワークを基本に基づいて理解することで、近年BERTやViTなど様々な応用で用いられているTransformerや、Transformerの代替として着目されているMLP-Mixerなども同時に理解することが可能なので、様々な研究を一気通貫で理解できるような内容になるように本書の作成を
国土交通省は、「不動産市場動向等の面的データの地域における活用手法検討委員会」を設置し、地域が抱える政策課題に対応するため、官民が保有するデータの効果的な組み合わせ方法や有効な活用方法による面的データの構築について手助けとなるガイドラインを策定しました。 <背景> 空き家、空き地問題等、地域が抱える政策課題への対応について検討し、また関係者間で認識を共有し、議論する上では、一定のエリアごとで可視化されたメッシュデータ等のミクロデータ(面的データ)を活用することがEBPM※及びアカウンタビリティの観点からも有効です。 しかし、地方自治体をはじめとした地域において、面的データ等を構築するためのツールやその活用方法の普及は不十分な状況であり、この課題を解決する手助けとなるガイドラインを策定しました。 ※EBPM(Evidence-Based Policy Making) : 政策の企画を、その場
In the previous post we’ve covered 100+ Free Machine Learning and Artificial Intelligence Books. If you haven’t checked make sure you spend 2 minutes after checking this post. In this post, You’ll see 100+ free data science books for beginners, intermediate and experts. The eBooks are updated in 2023 and available in pdf or html format. Note: All the books listed below are open sourced and are in
This document outlines some of the common mistakes that occur when using machine learning, and what can be done to avoid them. Whilst it should be accessible to anyone with a basic understanding of machine learning techniques, it was originally written for research students, and focuses on issues that are of particular concern within academic research, such as the need to do rigorous comparisons a
「日本の鳥百科」の中に掲載されている鳥は、鳴き声の特徴からも検索できます。 あなたが今聞いている鳴き声がどの鳥のものなのか、調べてみませんか?
ここでは、鳥類について、よく参照される科学的事実を体系立てて掲載している事典類などの資料やその探し方を紹介します。 【 】内は当館請求記号です。 『資料名』(書誌情報)*は目次・索引が画面下方にある資料です。スクロールしてご覧ください。 1. 参考図書『鳥類』(世界文化社 2004.6 【RA6-H18】)* 世界の鳥類について解説した図鑑です。各種の全長、翼開長、雌雄の特徴、生態、分布地図などをまとめており、カラー写真を豊富に掲載しています。巻末には鳥類の生態や分布に関する情報、ワシントン条約適用鳥類一覧、索引があります。『日本鳥類大図鑑』(増補改訂版 講談社 1979.3 【RA6-14】) 日本産の鳥類を収録した全4冊の図鑑です。特徴(色や模様、虹彩、嘴峰、翼長、尾長、体重など)、生息環境、習性、鳴き声、繁殖、食性、渡り、分布、国外の分布、近似亜種を項目別に解説しています。各巻末には
鳥類アトラスWEB版は、環境省が山階鳥類研究所に委託して実施している鳥類標識調査の回収記録をもとに、鳥の渡りの記録をGoogle Earth上に表示するものです。 1961~2011年までの回収記録をご覧いただけます。2002年に「鳥類アトラス」としてまとめられた1961~1995年の回収記録に加え、1996~2011年の回収記録を掲載しています。「鳥類アトラス」の内容をweb版として再編成したものに、追加事項として、各回収記録の放鳥・回収年月日、性別等の詳細情報も表示されます。 また、 新放鳥数、回収総数等の一部のデータについては掲載していませんが、今後、新しい調査結果を追加していく予定です。 <鳥類アトラスWEB版ご利用方法> 【鳥名(和名)から検索】または【都道府県から検索】または【学名から検索】を選択し、閲覧したい鳥の種類を選択します。 各鳥種のページから地図画像をクリックしGoo
As the scale and scope of data collection continue to increase across virtually all fields, statistical learning has become a critical toolkit for anyone who wishes to understand data. An Introduction to Statistical Learning provides a broad and less technical treatment of key topics in statistical learning. This book is appropriate for anyone who wishes to use contemporary tools for data analysis
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