こんにちは、CloudFitの瀬沼です。 先日、Twitterでデザイナーに求められるスキルをマンダラチャートで表現される方がいてとても分かりやすかったので、そちらを参考にさせて頂きながらDX人材verのスキルチャートを作成してみました。 また、後半にスキルチャートをベースにしたDX人材の目指し方を記載しています。 DX人材に求められるスキル DXという言葉が非常に幅広い意味で使われているため、その定義次第で異なるところはありますが、僕が考えるDX人材に求められるスキルはおおよそ以下だと考えています。 続きはCloudFit Blogにてご覧頂けます。 https://cloudfit.co.jp/blog/80 追伸 ---------------------- DX人材スキルチャートに基づき、実態調査を行った『DX人材スキルレポート2021』を公開しました。 ぜひこちらもご覧いただける
「レオナルド・ディカプリオの恋愛遍歴を調べたら、彼の嫌いなタイプに気付いた…」興味深いグラフ 「タイタニック」で一世を風靡し、「レヴェナント: 蘇えりし者」ではアカデミー主演男優賞に輝いたレオナルド・ディカプリオ氏も、現在45歳（1974年11月11日生まれ）。 ナイスミドルと呼ばれる年齢になり、多くの女性と浮き名を流してきたものの、今も独身のままです。 そんな彼の交際遍歴を眺めてみた人が「彼が好きではないタイプの女性」に気が付いたのだとか。わかりやすい表をご覧ください。 Leonardo DiCaprio Refuses to Date a Woman His Age image:TrustLittleBrother オレンジ色：ディカプリオの年齢 水色：デート相手の年齢 24歳のときに18歳だった6歳年下のジゼル・ブンチェンさんとのデートが発覚。次は30歳のときに10歳年下のバー・ラフ
「コロナは全員検査しろ」という人は、これを読んでいただきたい。そしてご自身の「勘違い」に向き合っていただきたい。「勘違い」を自分で修正することは、いつでもできますし、それができる人は賞賛されます。 ベイズ推定をおおまかに理解し、想像する 「ベイズ推定」（≒「ベイズ統計」「ベイズの定理」）は、今話題になっているコロナ感染症でPCRをやるかやらないか、という議論の背景を理解するために欠かせない考え方です。ベイズ推定を、数式でなく直感的にでも理解していないと「誰でも全員PCRしろ」という（現況では）誤謬から逃れられません。 ベイズ推定を直感的に把握できる、ものすごくわかりやすいページがありますからご紹介します。直感的な把握のためには前半分くらい、数式の手前まで読めばいいです。 先のページの図を参考に下図を描き、要素をコロナに置き換えました。 下図の縦割りの左側（先のページでの「買った人」）がコロ
日テレNEWS NNN｜日本テレビ系NNN30局のニュースサイト
1年前のきょう（5月14日）、ジャニー喜多川元社長の性加害問題について、当時のジャニーズ事務所社長・藤島ジュリー景子氏が、初めて謝罪しました。 謝罪から1年、3つのポイントについて、ジャニー喜多川元社長からの性被害を告白した元ジャニーズJr.の橋田康さん、日本テレビ報道局の下川美奈・社会部長とお伝えします。 ＜1＞被害者への補償の現状は？ ＜2＞会社の約束は果たされた？ ＜3＞男性の性被害 社会は変わった？ 以下では「＜１＞被害者への補償の現状は？」についてお伝えします。 （＜２＞、＜３＞については別記事で配信） ◇ 「SMILE-UP.」のコンプライアンス部門の責任者・山田将之CCO(チーフ・コンプライアンス・オフィサー)が、今回初めて日本テレビのインタビューに応じ、被害者への補償について、数か月以内に一通りの支払いを終えるとの見通しを示しました。
「藤井曲線とは何か？」AI研究の東大院生棋士・谷合廣紀四段が解説「基本的には右肩上がりの単調増加関数」「相手が強いからこそ描かれる」（内田晶）
谷合廣紀四段の解説「基本的には右肩上がりの単調増加関数」 「藤井曲線の定義ですか？ 基本的には右肩上がりの単調増加関数みたいなグラフを言うのだと思います」 こう語る谷合廣紀四段は東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程に在籍する異色の棋士。大学院で取り組んだAIの研究が評価され、自動運転ベンチャーのエンジニアとしての顔も併せ持つ。昨年末に『AI解析から読み解く 藤井聡太の選択』（マイナビ出版）を上梓し、「藤井曲線」というキラーワードをよりホットにさせた。
THE WHY HOW DO COMPANY（旧アクロディア）から約3億円を借金中の小室哲哉さん、シティーハンターのおかげで1億円を繰上返済
Preetham Venkatesh @PreethamVi This is historic. The #CASP14 results are out, and #AlphaFold2 by @DeepMind has outperformed everyone by quite a margin. The results could well mean that the protein folding problem has largely been solved, which would be one of the biggest scientific advances in recent times. pic.twitter.com/cVusrzhtxQ Masakazu Sekijima @m_sekijima @rincha1204 今まで、企業が組織だって人員と資金を入れて立
少子化の始まりが戦後だという風潮を正したい
前から思ってたんだけど 出生率のピークは大正時代、1920年くらいで、そこからまっすぐ落ちていってる http://honkawa2.sakura.ne.jp/1553.html 戦後の2回のベビーブームは単純に異常値であって、それ以外は綺麗に減っていってる 俺が本当に知りたいのは ・明治から大正にかけてなぜ増えていったのか？ ・大正〜昭和初期にかけてなぜ減っていったのか？その因子は何か？ ・他国でも同様の状態なのか？ なんだけど、歴史に明るいわけじゃないからマジで戦前のことが分からんのに 誰もが戦後のことばかり話しててイライラする ちなみに富国強兵政策かなと思ったんだけど、むしろその時期は出生率が減ってる時期だとわかった 価値観の大きな変化はたぶん江戸時代→明治時代だろうから、西欧化が原因というのも多分間違い むしろ女性の有り様の変化とか、文化的側面とか、近代化の何かだと思うんだけど、と
GitHub - awslabs/diagram-maker: A library to display an interactive editor for any graph-like data.
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GitHub - leeoniya/uPlot: 📈 A small, fast chart for time series, lines, areas, ohlc & bars
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機械学習とSHAPを用いたデータビジュアライズテレワークを続けたい人はどのような人か？の探索テレワークの効率が良かった人はどのような人か？の探索 機械学習とSHAPを用いたデータビジュアライズ今回はSHAPという機械学習の結果を説明するアルゴリズムを用いてアンケートの分析を行います。SHAPのsummary_plot関数は、どの説明変数が目的変数に対してどのように寄与したのかをビジュアライズしてくれます。 まずはこのビジュアライズ結果の読み方から説明します。以下の画像はSHAPの公式がサンプルとして公開しているボストンの住宅価格予測問題のsummary_plotの結果です。 SHAPのsummary_plotの読み方としては次の通りです。 縦軸：上から順に、目的変数に対する寄与の大きさ横軸：左側は目的変数に対して負の寄与、右側は正の寄与色：青は小さな値、赤は大きな値これらを組み合わせること
Heterogeneous Graphでグラフニューラルネットワークの学習をやってみた - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2022 20日目の記事です。 こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 普段の業務では文章要約技術を用いたAPIサービス1の開発・運用に取り組んでおります。 この記事ではグラフニューラルネットワーク（GNN）、特に Heterogeneous Graph（異種グラフ） を扱ったGNNについて紹介していこうと思います。 本記事で扱う内容 この記事で取り扱う内容は以下です。 グラフニューラルネットワーク（GNN）とは Heterogeneous Graph（異種グラフ） 機械学習におけるグラフベースの問題設定 Pytorch-geometricによるモデル構築 GNNの概要と Heterogeneous Graph について簡単に説明をした後に、実際にモデルを作成していく流れで展開していきま
ドイツのコロナ対策すげーっていうのを一蹴するのと、ドイツの話題はこれが一番というおはなし｜More Access! More Fun
Nスタ、感染者１０万人でも医療崩壊しないドイツ。 東京の今日の感染者は144人、合計1,339人。これで最早医療崩壊の危機だそうだ。 ドイツの背景には、医療現場と政府の用意周到な対策があった。アベ政権とはあまりにも大きな違い。今からでも遅くない、しっかりドイツに学ぶんだな。 pic.twitter.com/1X8TY4H5co — ryota (@ggzhmru2) April 8, 2020 こういうのを垂れ流すマスコミもマスコミですが、鵜呑みにする方もするほうなのでデータで見てみましょう。 4/12現在 ドイツは 発見された感染者数125,452人で 死者数2,871人です。 これで計算しますと致死率は2.2% 日本はと言いますと ドイツより２ヶ月前に始まりまして発覚している患者数は6748人。もちろん検査数は少ないですよ。だから実際の患者数は桁違いに多いはず。 死者数117人 これで
はじめに Haskellでは、ListやTreeがよく取り上げられる一方で、グラフの話題はあまり出てこないことがあります。これは、ListやTreeには適切な始代数があり、それに応じたコンストラクタ（パターンマッチング）がうまく機能するためです。しかし、グラフ構造でも実はmatch関数を使ったパターンマッチングで、驚くほど簡潔に各種のアルゴリズムを実装できます。 グラフの基本構造 まず、グラフの基本構造を以下に示します。 import Data.List import Data.IntMap.Strict (IntMap) import qualified Data.IntMap.Strict as IM type Gr a b = IntMap (a, IntMap b) type Node = Int type LNode a = (Node, a) type Edge = (Node
FediDB is a cutting-edge service providing detailed statistics and insights into the Fediverse network.
新型コロナウイルスの感染者数の推移をみると、曜日によって傾向があることがわかる。週末は検査数が少ないため、月曜、火曜は新規で発覚する感染者数が比較的少ない。一方で週の後半の金曜、土曜の数値が大きく、休日明けの数値を見て楽観視することはできない。 2021年6月以降の曜日別の推移を見ると、すべての曜日で増加傾向にあることがわかる。
JavaScriptで「データを可視化」何を使う？ 10種類のライブラリを比較：提供ツールや付加機能、短所、導入／使用方法を解説 CoderPadはJavaScriptでよく使われる10種類のデータ可視化ライブラリを紹介した。ApexCharやChart.js、D3.jsなどを扱う。 コーディング面接に使われるWebサービスなどを手掛けるCoderPadは2022年8月23日（米国時間）、「JavaScript」でよく使われる10種類のデータ可視化ライブラリを紹介した。 データをビジュアルでグラフィカルなフォーマットに合わせて表示するデータ可視化は、データを分かりやすく、効率的に伝える上で効果的だ。 紹介されている10種類のライブラリは次の通り。 ・ApexChart ・Chart.js ・D3.js ・Techan.js ・AnyChart ・Taucharts ・Zoomcharts
マーケターやデザイナーなどUXデザインに関係する誰もが当たり前に使うようになったカスタマージャーニーマップ。 しかし、多くの場合は新規商品開発や新規サービスの提案フェーズのプロセスの一部として使われており、公表されることもないことから、我々が作っているマップは本当に効果的なのだろうか？と疑問を抱く人は少なくないだろう。 そこで今回はUXデザイナー視点からカスタマージャーニーマップを効果的に活用していくためのポイントをご紹介する。 UXデザインプロセスの基本的な6ステップ カスタマージャーニーマップのおさらいカスタマージャーニーマップとは？作り方効果的に活用していくためのポイント実際の調査やユーザーの行動に基づき、比較する多くの人と編集する見やすく動かしやすいマップを作るユーザーの感情をなるべく細かく表現するまとめカスタマージャーニーマップのおさらいここではおさらいとしてカスタマージャーニー
オンライン数学解決アプリは、無料で段階的に代数や微積分等様々な数学の問題を解明します。詳細はウェブまたは数学解決アプリでご確認ください。
OpenAIがGoogleドライブやOneDriveから直接データをインポートできる機能などChatGPTのデータ分析機能のアップデートを発表
OpenAIが2024年5月16日、ChatGPTでのデータ分析機能のアップデートを発表しました。GoogleドライブやMicrosoft OneDriveからデータを直接インポートする機能のほか、表やグラフを操作するための新たなビューが追加されたり、グラフを作成してダウンロードする機能が追加されたりしています。 Improvements to data analysis in ChatGPT | OpenAI https://openai.com/index/improvements-to-data-analysis-in-chatgpt/ We're rolling out interactive tables and charts along with the ability to add files directly from Google Drive and Microsoft
SpaceNet Challenge Round5 で優勝したのでコンテストで用いた解法について紹介します。 要約¶ 単純な Semantic segmentation タスクではなく、道路ネットワークをグラフ構造として抽出して、ルーティングへの応用を想定したグラフ構造に対する評価指標が用いられた。 未知の都市に対してもロバストな推定ができるように、取得できるすべての都市で検証セットを作成した。 既存の手法 CRESIv2 のエラー分析を行い、道路ネットワーク抽出に特化した後処理を開発した。 コンテストの背景と課題¶ SpaceNet Challenge は CosmiQ Works, MAXAR, Intel, AWS, Capella Space, TopCoder, IEEE GRSS が協賛および主催するコンテストのシリーズです。第五回目となる SpaceNet Challenge
【完全版】GPT-4o超えで話題沸騰のClaude 3.5 Sonnetの使い方と活用事例15選を徹底解説《プロンプトテンプレートと他LLMとの比較付》 7,000文字近くの決定版。｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
みなさん、こんにちは。 チャエンです！（自己紹介はこちら） こないだChatGPT-4oで盛り上がったのが、過去に感じるくらいの新たなアップデートが来ました。またClaudeの時代が到来です🔥 【速報：GPT-4oを超えるClaude 3.5が登場】 実際に試してみたが、性能良いです。 しかも、コード書きながらリアルタイムで編集してプレビューができる機能も搭載。 ここに来て、またClaudeの時代が来る。 現状、Gemini、ChatGPTを抑えてNo.1の性能。 有料課金者は既に利用可能です。 ■要点… pic.twitter.com/kO7zqee8R4 — チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️ (@masahirochaen) June 20, 2024 Claudeには、Opus > Sonnet > Haikuの3つのモデルが存在しています。今回は、中間モデルSonne
GraphToChart(グラフとチャート)では、世界中の統計グラフ・一覧表を国を選び自分で自由に作ることができます。 | GraphToChart
2024-09-05転出者数（日本人移動者） #市区町村別転入者数（日本人移動者） #市区町村別2024-08-26一般診療所病床数 #市区町村別病院病床数 #市区町村別その他3件の更新情報2024-08-25有床一般診療所数 #市区町村別病院数 #市区町村別その他の更新情報はこちら 2024-08-13英検2級の英単語クイズを公開 2024-08-13英検準2級の英単語クイズを公開 2024-08-13英検3級の英単語クイズを公開 2024-08-13英検4級の英単語クイズを公開 2024-08-13英検5級の英単語クイズを公開 2024-08-01TOEIC英単語クイズを公開 2024-07-18大学受験のための英単語クイズを公開 2024-07-04高校3年生の英単語クイズを公開 2024-07-02高校2年生の英単語クイズを公開 2024-06-28高校1年生の英単語クイズを公開
ウェブサービスのシステム構成は日々変化していくものであり、プログラムのコードと同じようにバージョン管理を行いたいと考える人は多いはず。無料のオープンソースソフトウェア「drawthe.net」を使うと、構造化データを表現できるYAMLでネットワーク構成図を書くことができます。 GitHub - cidrblock/drawthe.net https://github.com/cidrblock/drawthe.net drawthe.net: Enterprise NTP http://go.drawthe.net/ drawthe.netはソースが公開されているので自分でビルドすることもできますが、公開されているウェブアプリを利用することもできます。drawthe.netにアクセスすると、サンプルとしてNTPサーバーの構成図が描かれていました。 自分でYAMLを記述するため、サンプルの記
【ネットワークの統計解析】第1回 ネットワークデータと標本調査(1) - Sansan Tech Blog
こんにちは． Sansan DSOC 研究開発部の黒木です．今年の春に新卒社員として入社しました． 専門は統計解析で，特に時系列データやネットワークデータの分析を行ってきました．最近では，タイピングゲーム「寿司打」のやりすぎで左手中指の第2関節が少し痛みます． こちらの連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，古典的な手法からより発展的な話題まで，ネットワークデータにまつわる統計解析を紹介していこうと思います． ネットワークとは，主体となるノード，それらのつながりであるエッジから構成される対象で，webページの巨大な集合であるWWW (World Wide Web) やSNSにおける人のつながり，交通網，食物連鎖のネットワークなど，その例は多岐に渡ります． 近年の機械学習やデータサイエンスの盛り上がりとともに，このようなネットワークデータからも有益な知見を得たいという欲求が高まっています．そんな
はじめに 立場上、数週間コードを書かずにパワポや Excel の仕様書を作るような上流工程を担当することが増えてきました。 もちろんそれはそれで大事なお仕事ですしそれなりにやり甲斐はありますが、クリックだけでポチポチと動かない成果物を作り上げるのはプログラマにとって苦痛しかないです。 エンジニア同士であればリバースエンジニアリングでコードから仕様書を生成した無骨な HTML だったり、マークダウンで箇条書きの README.txt を書き上げるのでも良いのですが、要件定義など非エンジニアな人への仕様書に関してはまだまだパワポの設計書が主流です。最近は Microsoft 製品以外にも便利なツールは出ていますが、 ライセンスが高額なためNG オンラインサービスは情報セキュリティ指針上NG などなかなか導入に至らず、結果的にパワポや Excel でチマチマ作図するのがいつものパターンで、 Ma
【コロナ】東京の圧倒的強者感 - サボログ×てんログ
いつも来ていただきありがとうございます。 サボログ×てんログ運営のサボり(@kuronopoem)です。 このグラフ見たらわかりやす過ぎた。 東京だけダンチ。 これ見ると上位10都道府県くらいが多いが逆に他の県はほぼ気にしなくて良いレベルに見えるな。 最近の新規感染者の増加率見ても東京都はいったんロックダウンしといた方が良いんじゃないのか？ あとGOTOキャンペーンはやるならこの上位10都道府県を除いてやれば全然問題無さそう。 現実的には不公平とか騒ぐ声が大きいのがいるから無理だとは思いますが、この上位10都道府県の往来ありならコロナ拡散キャンペーンと言われてしまうのもしかたないのかもしれないな。
ed-ict｜授業でもっとICT活用 ed-ictは，学校現場におけるICT活用の実践報告や，関連情報に関心をお持ちの先生方を対象とした情報サイトです。
GitHub - hikerpig/pintora: An extensible text-to-diagrams library that works in both browser and node.js
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近く発表になる米アマゾン・ドット・コムの4～6月期（2022年第2四半期）決算は注目だ。同社が成長の節目を迎えている可能性があるからだ。第1四半期は売上高が前年同期比7%強の伸び（純損益は赤字）にとどまった。アナリスト予想によれば、暦年では前年比11%台の増収になる見通しだが、00年から21年までは平均28%の高い率で伸びた。グラフにすると、22年間は典型的な指数関数曲線だったが、今年は傾きが
手書き風のチャートを実装できる非依存のJavaScriptライブラリ・「roughViz.js」 - かちびと.net
roughViz.jsは手書き風のチャートを作成できる非依存のJSライブラリです 他ライブラリを必要とせず単体で動作してくれます。チャートの種類も棒チャートやドーナツ、散布図、円チャート、折れ線などよく使われるものに対応されており、今後も増える予定があるそうです 実装方法も手軽で簡単、CSVにも対応しています 動作テスト 動作サンプルです。開発者さんが用意していたものをお借りしました。簡単に使えるので手書きじゃなくても便利そう <script src="https://unpkg.com/rough-viz@1.0.4"></script> ↑ スクリプトを読み込みます。CDNあるのでまずはこれを使って試すとよさそうですね new roughViz.BarH( { element: '#vis0', title: "SNS foo bar", titleFontSize: '1.5rem'
Flowyはブラウザでフローチャートを作成出来るスクリプトです。シンプルで軽量なコードですがjQueryに依存します 上図のように左ペインからブロックをD&Dで追加、右ペインで各ブロックを編集するUIとなっていますので直感的な操作でフローチャートを作成する事が出来ます 基本的な機能のみの提供で、完成されているようなものでは無いようで、あくまでフローチャートを作成出来る機能を提供するもののようです example var spacing_x = 40; var spacing_y = 100; // 初期化 flowy($("#canvas"), drag, release, snapping, spacing_x, spacing_y); 初期化します。例ではブロックサイズを定義していますがデフォルトで設定されています function snapping(drag) { //例：ドラッグす
こんにちは、イノベーション推進部イノベーション開発グループの青野です。 社内外のデータ活用やAIモデルの実装などを行う部署に所属しております。 さて、AIモデルの構築やデータ分析をするにあたり、プログラミング言語を必要としますが、よく使われる言語が「Python」や「R」です。特にPythonは広く使われており、AIモデルの構築やデータ分析のためのライブラリが豊富です。今回はその中でもPythonの可視化ライブラリについて、4種類のライブラリを比較しながら紹介したいと思います。 はじめに 私は2年間ほどデータ分析を使った、実業務の効率化や新たな取り組みへの意思決定のサポートを担当していました。データ分析の案件の中で、どの案件でも必ず行っていたことが「可視化」でした。 その中で可視化は 業務有識者の方々が暗黙知として持っている知識ではあるが、明確にはわかっていないことをわかりやすく見せること
#政策図解シリーズ はじめました｜図解総研
今回はあたらしい図解にチャレンジしました。「政策図解」です。 追記： ついに「政策図解」が本になりました。これまでnoteで書いた記事を大幅加筆して生まれました。社会のしくみがみえてくる、50の政策を図解した本です。よければぜひご覧ください！ はじめにこれまでまったく政策に触れることはなかったんですが、たまたま出会った経産省の方々とお話する中で「政策って面白い..！！！」と思うようになりました。だって身の回りの生活や社会にすごく密接してるし、新しく意欲的なビジネスをするにも政策が後押しになったりもするし、なにより政策を通じてさまざまな社会の課題をどんな仕組みで解決しようとしてるのか？をみることができるんです（もちろん、うまくいく政策ばかりではないと思いますが...）。 しかし、どんな政策があるのか、なっかなか知る機会がない。そこで、様々な省庁の有志の方々と議論しながら、打ち合わせやワークシ
Seigo Izumo on Twitter: "衝撃CDC報告。米国メイン州で8月に開かれた結婚式からクラスター発生。1人の無症状感染者から147人に広まり、結局7名が死亡❗️しかも死亡した人は誰も結婚式には出席していなかった‼️(式で感染した無症状の出席者が介護施設で働く母親… https://t.co/dU60hHOMcc"
衝撃CDC報告。米国メイン州で8月に開かれた結婚式からクラスター発生。1人の無症状感染者から147人に広まり、結局7名が死亡❗️しかも死亡した人は誰も結婚式には出席していなかった‼️(式で感染した無症状の出席者が介護施設で働く母親… https://t.co/dU60hHOMcc
K値について調べてみました｜臨床獣医師の立場から
K値は大阪大の中野貴志教授（原子核物理）が考案したもので感染症の流行状況を知る指標とのことです。 大阪モデルに採用されるのではないかと言われ、注目を集めています。 K値とは？ 週当たりの感染者数増加数です。 K = 直近1週間の感染者数 / 総感染者数 = 1- 1週間前の総感染者数 / 総感染者数 となっています。 http://www.rcnp.osaka-u.ac.jp/~nakano/K-slides-public.pdf 気になるのはK値の感染者数の求め方です。 感染者数は報告された陽性者数です。 陽性率での補正はされていません。 また感染者数は報告日をそのまま使用してそうです。 従ってK値は感染実態を直接表す数値ではなさそうです。 実効再生産数の場合 実効再生産数の場合は感染者数は陽性率で補正しています。 また潜伏期間を考慮し、報告日とのズレを補正しています。 K値の問題点 K
拙著『グラフニューラルネットワーク』が重版して第 5 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 【重版速報🎉🎉🎉🎉】 機械学習プロフェッショナルシリーズの重版が決まりました😆ご愛読ありがとうございます‼️ 松井孝太・熊谷亘『転移学習』【4刷】 https://t.co/Qic24KAwxD 佐藤竜馬『グラフニューラルネットワーク』【5刷】 https://t.co/Peqn1ZQavo pic.twitter.com/VBkNp2Uwjj— 講談社サイエンティフィク🖋️📔 (@kspub_kodansha) 2024年8月1日 グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤竜馬講談社Amazon 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷）や GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷）でもやりましたが、重版感謝に感謝して書
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DX人材のスキルチャートを作ってみた。｜CloudFit inc.
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【Excel】2種類のデータの関連性を示すには？ エクセルで複合グラフを作る方法【いまさら聞けないExcelの使い方講座】
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楽天、楽天モバイル赤字4928億円のインパクトを面白グラフで誤魔化しにかかる : 市況かぶ全力２階建
DeepMindのAlphaFold2、タンパク質立体構造予測コンペ(CASP14)でブッチギリ１位
いち早く在宅勤務のデータ分析に踏み出した関西の電子機器トップメーカー【アンケート分析】
Haskellでグラフアルゴリズムを攻略する(WIP)
FediDB, Fediverse Network Statistics
東京都の曜日別の新型コロナウイルス感染者の推移のグラフ ｜ グラフストック / グラフや表が無料で使える
JavaScriptで「データを可視化」何を使う？ 10種類のライブラリを比較
UXデザイナーが教える、本当に機能するカスタマージャーニーマップとは デザイン会社 ビートラックス: ブログ
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Amazonも「S字カーブ」か 指数関数で育つ企業つくれ 本社コメンテーター 中山淳史 - 日本経済新聞
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深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ