Covid-19による大阪府の死亡率が高いのは高齢者割合が多いからだとか、高齢者世帯の在り方によるものだという言説が飛び交っているので、実際に数字を見てみた。 期間1: 2022/01/01~2022/01/31 期間2: 2022/01/01~2022/02/13 死亡者数のデータ https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/number_of_deaths_daily.csv 都道府県 年齢5歳階級 別 人口統計 2020年10月 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000032153670&fileKind=4 期間1と期間2について、全年齢人口と65歳以上人口100万人当たりの死亡者数上位20都道府県を表とした。 年齢階級別の死者数データはまとまったものが
昨年は花粉の当たり年だったようで、初めて花粉症になりました。ヒノキの頃だったと記憶していますが、かなり辛かった記憶があります。花粉症の方はこの辛さを長年経験されていたのですね。頭が下がります。 さて、ウエザーニュースには全国各地の花粉飛散データのダウンロードが行えます。常識の範囲内なら無料で使えるようなので、ログ作りのためにPythonでデータを取り込むコードを作りたいと思います。 本記事は準備編になります。 情報収集 先ほど思い立ったところなので、本日は情報収集をして、まとめておきたいと思います。 公式のリンク先 ポールンロボによる観測・解析:花粉飛散数データの無料ダウンロード CSV形式とAPIの2パターン選べます。 APIの型 そもそもAPIとは何なのでしょうか? API (Application Programming Interface)とは、簡単に言うと「サービスが持つ便利な機
東京都、都庁前駅の点群データをオープンデータとして公開 デジタルツインの基礎に 東京都は、都営大江戸線「都庁前駅」の3D点群をオープンデータとして公開しました。「デジタルツイン」の基礎となる点群データを公開することで活用を促進し、市民や民間事業者による活用事例の創出を図ります。 東京都は、「東京都3Dビジュアライゼーション実証プロジェクト」と称して都市のデジタルツイン実現プロジェクトを推進しています。これまでも、西新宿エリアをモデルデータ化し、ブラウザで閲覧可能にして公開してきました。街の混雑状況やオフィスの粗密状況、日照・風況のシミュレーションなどが行えるとしています。 今回、東京都がオープンデータとして公開したのは、西新宿のケースとは異なり、3Dモデルのベースとなる点群データです。点群データは、レーザースキャナー等を用いて作成した、3次元の位置情報を持つ3Dモデルになる前の生のデジタル
先日、埼玉県のコロナ感染者数グラフを自動化するとき、はじめてSeleniumを使いました。 Documentationは、SeleniumBasicをインストールするとスタートメニューから開けます。ですが全部英語です。 ほぼ自己使用のために自動翻訳でドキュメンテーションを翻訳しています。 Ver.2.0.9.0のDocumentationです。翻訳はGoogle翻訳が基本ですが、所々手動で翻訳。 なんか内容が変だなというところは、追記してその旨明記しています。 本文内、できるだけアンカーリンクを貼りますが、まだ翻訳してないものも先行してアンカーリンクだけつけてるため、クリックしても飛ばないことがある(多い;; ですがよろしくお願いします。 アンカーリンクは「右クリック→新しいウィンドウで開く」で移動すると、並べて参照できるし、戻りやすくて良いかなと思います。 RPAも試したけど、あらゆるも
Mathieu, E., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E. et al. A global database of COVID-19 vaccinations. Nat Hum Behav (2021). https://doi.org/10.1038/s41562-021-01122-8 The data has been obtained from different sources depending on the country: Afghanistan: World Health Organization (https://data.who.int/dashboards/covid19/) Albania: World Health Organization (https://data.who.int/dashboards/covid19/) Alger
第19回電子情報保存に関する国際会議(iPRES 2023)<報告> 電子情報部電子情報企画課・大沼太兵衛(おおぬまたへえ)、 関西館電子図書館課・依田紀久(よだのりひさ) 第19回電子情報保存に関する国際会議(iPRES 2023;E2557ほか参照)が、2023年9月19日から22日の4日間にわたり、米国イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のカンファレンスセンターで開催された。前回に引き続きオンサイトおよびオンラインのハイブリッド形式で開催され、国立国会図書館(NDL)からは、オンサイト、オンラインそれぞれ一人ずつ参加した。当館からのオンサイト参加は、2019年(第16回)以来4年ぶりとなる。 初日はPREMIS/METS(CA1690ほか参照)、電子情報保存のためのストレージに関する基準(Digital Preservation Storage Criteria;E2249ほか参照)
男が小学生に「雨が降ってるからこの傘使いな」と声を掛ける事案が発生―。2023年1月、九州地方で発信された防犯情報メールがSNS上で物議を醸した。「傘を貸しただけなのに」「不審者扱いされるなら助けないほうがいい」。声掛けをめぐる防犯情報が取り沙汰されるのは、これに限った話ではない。地域の見守りに何が起きているのか。取材を進めると、防犯と道徳のはざまで揺れる大人たちの姿が浮かび上がってきた。(時事ドットコム編集部 太田宇律) 【過去の特集▶】時事ドットコム取材班 / #親子のいま 交差点で児童の登校を見守るボランティア(左)(記事とは関係ありません) 本当に不審者か 「判断は難しい」 この「不審者事案」が発生したのは、23年1月下旬の朝。防犯情報メールによると、黒い車に乗った年齢40~50歳くらいのサングラスを掛けた男が、登校中の男子児童らに声を掛けた。ただの親切だったのか、本当に不審者だっ
CIOポータルのワクチン接種状況ダッシュボードおよびオープンデータは、廃止となりました。(2022.2.28 掲載) リニューアルされた新しいダッシュボードおよびオープンデータをご利用ください。 リニューアル先は以下の通りです。 ダッシュボードおよびオープンデータ:https://info.vrs.digital.go.jp/dashboard/ オープンデータの仕様:https://info.vrs.digital.go.jp/opendata/
遂に、厚労省がCSVオープンデータ公開スタート! 「オープンデータ|厚生労働省」 検査数、患者数、退院数、死亡者数などが、CSVオープンデータとして公開されました。(都道府県別や、病床数はまだの様子) 高校プログラミング「情報I」の範囲で補助教材として使えるように、シンプルにまずは活用例をつくってみました。 「補助教材、CSVオープンデータをダウンロードしグラフ化、2軸」(src on GitHub) 早速 Chart.js を使ってグラフ化!2軸にして、検査数と発生数を比較できるようにしました。 「補助教材、PCR 検査陽性者数(日別)」(src on GitHub) まずはシンプルに日別の陽性者数のみ表示からいじり始めるといいです。 <body style="margin:0;text-align:center;"> <canvas id="chart"></canvas> データ出典
This list is sorted by downloads as of December 24, 2024. 1107 models are listed. tohoku-nlp/bert-base-japanese BERT base日本語(IPA辞書)これは日本語のテキストで事前学習されたBERTモデルです。 Downloads: 2,148,658 jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-japanese 日本語の音声認識用に調整されたXLSR-53ラージモデル。Common Voice 6.1、CSS10、JSUTのトレーニングおよび検証データを使用して、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを日本語で調整しました。このモデルを使用する際には、音声入力が16kHzでサンプリングされていることを確 Downloa
これは何?公益財団法人統計情報研究開発センターが発行する、統計と情報の専門誌「エストレーラ」の2021年6月号特集「シビックテックと行政」の巻頭論考です。図書館などでご覧いただけるとは思いますが、手軽に読めるよう校正前のものをここに転載します。もし引用をされる場合は、最終稿である冊子掲載版をお使いください。 本文1.はじめに新型コロナウイルス感染症による社会への深刻な影響は、2021年の現在も続いている。他方、感染症や災害など歴史的な出来事の中で、新しい芽吹きが脈々と立ち上がっていくということも見過ごしてはならない。 その1つに、本特集テーマである「シビックテック」がある。台湾では、市民エンジニアが政府と協力してマスクの在庫をリアルタイムで把握できるシステムを短期間で構築した話をご存知の方も多いだろう。また、次の荻原氏の記事(※追記:荻原聡「東京都新型コロナウイルス感染症対策サイトとシビッ
この記事は PostgreSQL Advent Calendar 2021 1 日目のエントリです。 今年の秋頃から、個人的に使うアプリを Flutter で作り始めました。 hmatsu47 / maptool(GitHub) その経緯については軽くこちらで触れています。 関連記事はこちらです。 Flutter で Mapbox の地図を現在位置を中心にして表示してみる Flutter で Mapbox の地図を操作してみる Flutter + Mapbox で Symbol をタップして id を取得・表示する Flutter + Mapbox でピン(Symbol)の情報を DB(SQLite)に保存する Flutter で Image Picker(0.8.2 以降)を使って撮った写真をファイル保存する 小ネタ/Flutter で AWS S3 へのアクセスに minio を使う
2023年1月18日(水) に、デジタルライブラリーにかかわる研究や最新動向をもっと身近に、もっと楽しくするオンラインイベント「NDLデジタルライブラリーカフェ」を開催します。本イベントでは、「サイエンスカフェ」の手法を取り入れ、研究者や各分野で活躍されている人をゲストにお迎えし、ゲストが紹介する最新の話題について、参加者を交えて語り合います。 目次 イベント概要 テーマ プログラム概要・発表者(敬称略) 日時 開催形態 定員 参加費 参加方法 過去のイベント お問い合わせ先 イベント概要 国立国会図書館は、「ビジョン2021-2025 -国立国会図書館のデジタルシフト-」を掲げて、2021年から2025年までの5年間に100万冊以上の所蔵資料のデジタル化を進めるとともに、OCR(光学的文字認識)による全文テキスト化も行い、検索や機械学習に活かせる基盤データとすることを目指しています。 デ
個 人 情 報 等 の 種 類 と 規 制 の 違 い ~ 要 配 慮 、 プ ラ イ バ シ ー 、 個 人 関 連 情 報 、 仮 名 加 工 情 報 、 匿 名 加 工 情 報 等 々 ~ 2 2 . 8 弁 護 士 水 町 雅 子 1 ミス・間違い等もありえますので、必ず法律・GL等原典に当たっていただけますようお願いします。 講師略歴 弁護士 水町雅子 (みずまちまさこ) http://www.miyauchi-law.com メール→osg@miyauchi-law.com ◆ 東京大学教養学部相関社会科学卒業 ◆ 現、みずほ情報総研入社 ITシステム設計・開発・運用、事業企画等業務に従事 ◆ 東京大学大学院法学政治学研究科法曹養成専攻(法科大学院)修了 ◆ 司法試験合格、法曹資格取得、第二東京弁護士会に弁護士登録 ◆ 内閣官房社会保障改革担当室参事官補佐 マイナンバー制度立案
アーバンデータチャレンジ(UDC)2020 は、2013 年から地方自治体をはじめとする各機関が保有する社会基盤情報の公開・流通・利用の促進に向けた取組として、オープンデータ等を積極的に活用して、地域課題の解決に効果的なアプリケーションや活動等をコンテスト形式で募集するものです。また、一昨年から始まった土木学会インフラデータチャレンジは、特にインフラ分野に特化したデータ利活用についてアーバンデータチャレンジと同様にコンテスト形式で募集するもので、本年度は UDC2020 と共同開催します。 地域や社会インフラの課題に取り組みたい方・利活用アイデアをお持ちの方、ぜひご応募ください! 作品概要:2020年12月26日(土)まで作品締切:2021年01月29日(金)まで 最終審査会:2021年03月13日(土)東京大学駒場リサーチキャンパスを予定
‐1 ‐ 1-5:APIによるデータ収集と利活用 1 2 3 4 5 [コース1]データ収集 [コース2]データ蓄積 [コース3]データ分析 [コース4]データ利活用 総務省 ICTスキル総合習得教材 [コース1]データ収集 難 易 技 知 http://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_1_5.pdf ‐2 ‐ 本講座の学習内容[1-5:APIによるデータ収集と利活用] APIの基本的なイメージを紹介し、APIの分類を示します。 近年注目を集めているAPIとして、オープンAPIを事例を挙げて紹介します。 APIを活用したマッシュアップやAPIエコノミー、APIとIoTの親和性を説明します。 オープンAPI以外とは異なる用途のAPIとして、デバイスWeb APIを紹介します。 APIで一般に利用されるファイル形式(XML、J
Dataset Card for The Multilingual Amazon Reviews Corpus Dataset Summary Defunct: Dataset "amazon_reviews_multi" is defunct and no longer accessible due to the decision of data providers. We provide an Amazon product reviews dataset for multilingual text classification. The dataset contains reviews in English, Japanese, German, French, Chinese and Spanish, collected between November 1, 2015 and Nov
ホーム > イベント(参加する) > Japan Open Science Summit 2021 国立国会図書館主催セッション「Wikidata×デジタルアーカイブ×LOD―国立国会図書館・東京藝術大学・大阪市立図書館のリソースをつなげてみる―」 Japan Open Science Summit 2021 国立国会図書館主催セッション「Wikidata×デジタルアーカイブ×LOD―国立国会図書館・東京藝術大学・大阪市立図書館のリソースをつなげてみる―」 目次 イベント概要 開催概要 プログラム・講演資料 当日のディスカッション 参考情報 お問い合わせ先 イベント概要 国立国会図書館は、オープンサイエンスをテーマとした日本最大のカンファレンス「Japan Open Science Summit 2021(JOSS2021)」(6月14日(月)から19日(土)まで)に参加し、6月17日(木
はじめに 前提知識(Amazon EMR) Amazon EMR Serverlessとは? Amazon EMR Serverlessをさわってみた 事前準備 関連AWSリソースの準備 データの準備 クエリの準備 EMR ServerlessでHiveアプリケーションを作成して実行する EMRアプリケーションの作成 ジョブの実行 さいごに はじめに こんにちは!クラウドプラットフォーム部の土井です。 今年6月にAmazon EMR ServerlessがGAとなったので遅ればせながらですが、既存のAmazon EMRサービスとの違いにも簡単に触れつつ触ってみたいと思います。 前提知識(Amazon EMR) Amazon EMR コンソール操作で自動的にサーバのプロビジョニングとオープンソースの処理フレームワークのデプロイと設定を行い、迅速にビッグデータ処理のためのクラスタを構築できるA
本記事はCivicTech & GovTech Advent Calendar 2021 12日目の投稿です。 はじめに各自治体におけるオープンデータ状況を時折気にしています。 2016年12月に公布・施行された官民データ活用推進基本法では、都道府県では「都道府県官民データ活用推進計画」の策定が義務付けられ、オープンデータの公開が本格的に始まりました。このできごとから5年ほど経ちましたが、現在どのような状況になっているのでしょう? 2021/10の政府CIOポータルやデジタル庁の報告では、 ・すべての都道府県で取り組み達成 ・中規模都市以上の取組率は100%を達成 ・各自治体の取組率は約67%(1,194/1,788自治体) となっています。 お、結構進んだなあ、というのが第一印象ですね。 しかし各自治体の詳細や「次の一手」はどうなっているのでしょうか。 こんな事気にする方はさほど多くはな
# 都道府県コード(神奈川県) pref = 45 # 日本測地系2011(神奈川県) epsg = 6677 # プログラム import pandas as pd import geopandas as gpd from tqdm.notebook import tqdm pd.options.plotting.backend = "plotly" pd.set_option("display.max_columns", None) df0 = pd.read_csv("https://www.npa.go.jp/publications/statistics/koutsuu/opendata/2021/honhyo_2021.csv", encoding="cp932") # 緯度経度を度分秒から10進数表記に変換 def dms2deg(df_tmp, col): df = df_
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