【ワシントン＝黒瀬悦成】米連邦最高裁は１１日、大統領選で南部テキサス州の司法長官（共和党）が民主党のバイデン前副大統領の当選確定の阻止に向けて起こした訴訟を退けた。全米５０州と首都ワシントンが一般投票の集計結果を既に確定させた中、トランプ大統領の支持勢力による形勢逆転に向けた「最終闘争」と見なされたが、事実上の門前払いに終わった。 訴訟は８日に提起され、バイデン氏が勝利した激戦州の東部ペンシルベニア、中西部ミシガンとウィスコンシン、南部ジョージアに関し「選挙手続きに不当な変更を加えたせいで大量の不正投票があった」と主張し、共和党が多数を占める各州議会に大統領選挙人を指名させるよう求めた。 これに対し最高裁は、テキサス州の訴えは州境などをめぐる州同士の係争解決のための法制度に基づいており、今回の訴えに関しては「テキサス州に訴訟を起こす法的資格がない」として訴えを退けた。 トランプ氏はツイッタ

www.linksfraktion-berlin-mitte.de 以下が翻訳である。 平和像を守ろうー性的暴力の犠牲者の記憶を可能にするために 地区議員集会で以下を決議されたい。 いわゆる「平和像」をブレーマー通りとビルケン通りの角に設置するというコリア協会による芸術のための都市空間の特別使用許可依頼の認可取り消しを撤回されるよう区役所に要請する。 加えて、許可された展示期日と道路工事によって延期された実際の展示期日の間に生じた数週間の分だけ一時的な展示の延期が許可されるべきである。 さらに区役所は設置依頼者とともに、「平和像」を継続的に地区に展示するための解決法を見出すべきである。地区議員集会もそれに加わる。 根拠 第二次世界大戦における日本軍による東アジア女性の組織的な性的搾取（いわゆる慰安婦）についての歴史的事実は明白である。ベルリンの歴史とそれを踏まえたミッテ区の自己理解を背景と

外務省が慰安婦問題に関して「強制連行・性奴隷」を否定するページを作りました。 昨年の４月にできたページですが、最近他国の言語のものを作成した関係で日付が上書きされているようです。 外務省「慰安婦問題についての我が国の取組」 Japan's Efforts on the Issue of Comfort Women 外務省「強制連行・性奴隷・「慰安婦数十万人」は史実に基づくとは言い難い」 外務省「慰安婦問題についての我が国の取組」 令和2年11月30日付で【慰安婦問題についての我が国の取組】というページが外務省にあります。文書の言語は英語・ドイツ語・韓国語もあります。 日本語版文書：https://www.mofa.go.jp/mofaj/files/000472256.pdf （概ね英・中・韓語が用意されていることが多いのですが、ベルリン市のミッテ区の問題を受けてのことなのかドイツ語があり

ついに身内からもスガ批判が飛び出した。収束する兆しがまったく見えない新型コロナウイルスの感染再拡大を巡り、政府の新型コロナ対策分科会の尾身茂会長が菅首相肝いりの「Ｇｏ　Ｔｏ　トラベル」について、「ステージ３（感染急増）相当の地域では、Ｇｏ　Ｔｏを含めて人の動きや接触を控えるべき…

2020年12月1日、ベルリン・ミッテ区の区議会は、同区に設置された「平和の像」の恒久設置に向けて、手続きを進める決議案を採択した。「平和の像」はアジア・太平洋戦争における日本軍「慰安婦」を象徴し、全ての戦時性暴力・性奴隷制に反対する意味が込められている。 この件は日本と韓国で注目を集めており、この決議は地元ドイツよりも早く、両国で報じられた。 「平和の像」は今年9月末、民間団体の「コリア協議会」の主導で、約1年間の期間限定で、ミッテ区のモアビート地区に設置された。ベルリンでは2019年、「あいちトリエンナーレ」で展示されていた「平和の像」と同じ作者によるモニュメントが、期間限定で設置されている。女性芸術家グループGEDOKが主催するイベントで、ブランデンブルク門前に展示されていた。 日本政府の妨害を想定して、「平和の少女像」の設置計画は、可能な限り秘密裏に推進された。9月末、設置の事実が

micco @SecondHeaven_97 同僚、佐藤、亡くなるって良くそこまで揃えたなと言うか絶対職場に恨みのある佐藤居るでしょwww 2020-12-10 22:44:35

ウチューじん・ささき @uchujin17 攻撃的機械学習 Adversarial Machine Learning (AML)なんて用語が出来ていたのか。そしてAMLに対抗すべくCounter-AML AIが導入されているという。「敵は海賊」の世界はもう現実になっていたんだな。 2020-12-05 03:51:06 リンク Wikipedia Adversarial machine learning Adversarial machine learning is a machine learning technique that attempts to fool models by supplying deceptive input. The most common reason is to cause a malfunction in a machine learning model