AT THE SMITHSONIAN How a 1924 Immigration Act Laid the Groundwork for Japanese American Incarceration A Smithsonian curator and a historian discuss the links between the Johnson-Reed Act and Executive Order 9066, which rounded up 120,000 Japanese Americans in camps across the Western U.S. Theodore S. Gonzalves
朝、交尾の後にメスの交尾器を壊してしまうクモを発見という記事がナショナルジオグラフィックのサイトに出ているのに気がついてのけぞる。この日記でもたびたび書いてきていた事だが、私もギンメッキゴミグモで交尾後にメスの交尾器が破壊され、それによりメスの再交尾能力が失われる事を発見していたからだな。種は違えども、全く同じ内容の研究だ。これは世界で初めての発見なので、私的には興奮して1年半いろいろ実験してきていたところ、全く同じ研究が他所から出たという事は、発見者は私じゃない事になってしまうわけで、とても辛い。実際は独立に二つの研究が行われていたわけだが、科学の世界では論文の出版が全てなわけで、いくら「私も見つけていた」って言っても仕方ないわけ。いや、こういう事は生き馬の目を抜く最先端の生命科学分野で起こるもので、まさかのどかな動物行動学分野に暮らす私がこんな経験をするなんて思わなかった。。。いや、本
最近までは自由人でやりたいことをやっていましたが、正社員になってある程度時間が経ちました。 親からも知人からも正社員はどうだ?とよく聞かれます。 親からはことあるごとに「仕事はどうだ?上手くいってるか?」と聞かれ、知人からは「週5勤とは耐えれるの?今までまともに働いた事ないんでしょ?絶対しんどいでしょ?」と言われている現状。 どんだけ信頼がないのかと自分自身が心配になってきてしまうのですが、まぁ上手くやってはいると思います。 しかし、今までまともに働いてきたことがない付なのか、ストレスが半端ないですね! そんな29歳にして初めて正社員になった僕が、社員になったことで良いと感じることと、嫌だと感じることを書いていこうと思います。 正社員になることで得たメリット 初正社員になってまだ日は浅いですが、色々とこれまでの生活との違いでメリットを感じています。いやぁ、正社員ってのも良いもんですね。 ・
2015-11-12 はてブ人気記事の判定アルゴリズムについて t(ビジネス) t(ブログ) 今回は、はてブの「人気」に表示されるアルゴリズムについて。 先月「はてなブログ」を始めるとき、せっかくなら「はてなブックマーク」の人気記事に載れるレベルを目指そうと漠然と思っていました。目標がないと動かないタイプのため。 でも、書けば必ず読んでもらえるほどネットの世界は甘くない、良いものを書けば必ずしも当たるわけではない・・・それがネットの世界。ネットメディアの運営などを通じて、そのあたりは痛感していました(良い記事を書けていたかどうかは別として) というわけで。 このたび知人の会社と協力して「はてブ」についていろいろ調べてみました。 きっかけとなったのは、こちらのエントリー。 今回は、こちらの記事内容を踏まえて、個人的に「はてブ」について調べたアレコレを共有できればと思います。 仮説1:3ブクマ
サイ・トゥオンブリーの連作「黒板」の一つ。米ニューヨークのクリスティースで2014年11月に行われた競売で6960万ドルで落札された(2014年10月31日撮影、資料写真)。(c)AFP/Don Emmert 【11月12日 AFP】素人の目には黒板に描かれた落書きと大差ないようにしか見えない絵画作品に11日、米ニューヨーク(New York)で開かれた競売大手サザビーズ(Sotheby's)主催のオークションで7053万ドル(約87億円)の値が付いた。陸軍の暗号解読者から転身した米芸術家サイ・トゥオンブリー(Cy Twombly)が手掛けたもので、同氏作品の落札価格としては史上最高額という。 「Untitled(無題)」と題されたこの作品は、グレーのキャンバスに自家製の油性絵の具とワックスクレヨン、鉛筆を使ってぐるぐると6本の線が描かれている。トゥオンブリーの代表的な連作「Blackbo
11/9 に Google が TensorFlow という機械学習ライブラリを公開しました. 機械学習ライブラリとか言われても何だかよくわからないですね. どういうものなのか調べて報告しろとある人に脅されたので, 機械学習初心者の人向けの説明を置いておきます. ガチ勢の方はお引き取りください. 何ができるの? scikit-learn のような既存の機械学習手法の実装ではありません. 主にニューラルネットを中心とした手法を実装するためのフレームワークです. もちろんニューラルネット以外の手法を実装するためにも使えます. 平たく言えば、機械学習の手法を実装するためのパーツを集めたライブラリという認識で良いと思います. 裏を返せば「2, 3行で手軽に画像の分類ができるぜ」という類のものではないということです. なぜ実装そのものではなく実装のためのフレームワーク? ニューラルネットは非常に設計
人間はコミュニケーションを取る際に自然と人の表情から感情を読み取るものですが、機械にとってはこれまで、「感情を読み取る」ということは不得意な分野でした。しかし、機械学習の分野が発展してくるとともにソフトウェアは音や言葉・イメージなどを認識できるように進化してきており、Microsoftの発表によると、ついに「写真に写っている人間の感情を読み取る」ツールが作られたとのこと。 Happy? Sad? Angry? This Microsoft tool recognizes emotions in pictures - Next at Microsoft http://blogs.microsoft.com/next/2015/11/11/happy-sad-angry-this-microsoft-tool-recognizes-emotions-in-pictures/ 実際にMicros
北の海に「オオカミウオ」というものすごくカッコいい魚がいる。 どうしてもこの魚の生きている姿を自然下で拝んでみたかったので、この夏に知床で釣り上げた。そして食べた。 しかも、それがきっかけでちょっとした騒ぎが起きてしまったのだ。 この場を借りて顛末をお話させていただく。
いつもの乾電池を入れ変えるだけで、おもちゃを操れちゃう! そんな特別な乾電池装着グッズ「MaBeee」(マビー)が、クラウドファンディングサイト「Makuake」で注目を集めています。 MaBeee MaBeeeはスマートフォンアプリと連携し、ON・OFF制御、傾き・声の大きさ・加速度などに応じて出力制御。いつもの乾電池をこの乾電池に入れ替えMaBeeeに装着すれば、スマートフォンをリモコンとして遊ぶことができます。 仕組みとしては、MaBeeeにBluetoothのチップなどを搭載してスマートフォンと通信しているのだそう。Bluetoothをオンにしアプリを起動すればすぐに接続できます。現状1台のスマートフォンで操作できるのは10本のMaBeeeまで。MaBeee1本で直列4本までであれば動きます(並列接続は不可)。形状は単3電池です。 販売予定価格は1本4500円(税別)。現在量産向け
太陽光などで発電してバッテリーなしでも発光できるLEDライトが存在しますが、指で触れた時に伝わる体温で発電することでLED電球を発光可能で、永久に電池を入れることなく使えるLEDライト「Lumen」がKickstarterに登場しました。 Lumen - Eternal Flashlight That Doesn't Need Batteries by Rost — Kickstarter https://www.kickstarter.com/projects/940015402/lumen-eternal-flashlight-that-doesnt-need-batterie LumenがどのようなLEDライトなのかは以下のムービーで解説されています。 永遠に使えるLED「Lumen」はこんな感じ。 外装はアルミニウムで、中央の指紋マークがスイッチ。上部に自発光する物質トリチウムが埋
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。(2021年3月) 古い情報を更新する必要があります。(2021年3月) 正確性に疑問が呈されています。(2021年3月) 出典検索?: "ネイティブスピーカーの数が多い言語の一覧" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注によって参照されておらず、情報源が不明瞭です。 脚注を導入して、記事の信頼性向上にご協力ください。(2016年5月) ネイティブスピーカーの数が多い言語の一覧(ネイティブスピーカーのかずがおおいげんごのいちらん)は、言語を母語人口の多い順に配列した一覧である
インターネットにおける言語の使用(インターネットにおけるげんごのしよう) インターネット上で最も多く利用されている言語は英語である。全世界で英語を母語とする話者は3億8000万人、第二言語とする話者は10億7700万人である。 中国語は母語話者が9億3900万人の世界で最も多く話されている言語であり、インターネット上では 2番目に多く使用されている(ネットの使用人口であってウェブサイト数ではない)。中国のオンライン人口は急速に増えている一方、世界で最も人口が多いインドの公用語であるヒンディー語は、インターネット上では利用者が少ない。ただし、2023年9月現在のYoutubeにおけるチャンネル登録者数において、上位25チャンネルのうち11チャンネルがヒンディー語を媒体としたチャンネルである。 またW3Techsによると、英語の次によく使われる言語上位10位(ウェブサイト数基準で)にスペイン語
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