github repository is here https://github.com/hishizuka/pizero_bikecomputer (2020/10/4) Maker Faire Tokyo2020で非常に多くの方に興味を持っていただき、ありがとうございます。本記事の内容は、構成の解説や使い方で若干更新が間に合っておらず、上記Githubの英語版が最新となっております。 ロードバイクアドベントカレンダー2019の22日目になります。大分異色な技術寄りの投稿になりますが、よろしくお願いします。 筆者はサイクルコンピューターを1から作ってみようという取り組みを数年前からしています。2019年春に一定の形までたどり着いたので「サイクルコンピューターをガチで作ってみたら、割とできてしまったという話」を公開しました。実際はMaker Faire Tokyo 2019の応募文章だった
松尾園芸さんの動画を見てちょっと安心しました やっとペチュニアタワー作れました。 任天堂スイッチ当たりました （ちょっとここからバットニュース）コロナがソロリと忍び寄る 松尾園芸さんの動画を見てちょっと安心しました 前回バラの黒星祭の記事を書きましたが、 lalanoniwa.hatenablog.com 松尾園芸さんの動画で「バラは弱りやすいけれど、回復するのも早いので悩まないで下さい」との事で、少し安心しました。 「このまま枯れてしまうのか？」って思ってたので。 www.youtube.com 「丸坊主に成っても新芽が出てきたら大丈夫です、肥料を少しづつ再開して下さい」 との事で、我が家の坊主さん達も、少しづつ新芽が出てきました。バンザ～イヽ(=´▽`=)ﾉ 蕾取りはこのまま9月上旬頃まで続けます。 ずっと雨降り＆強風でバラの消毒は結局先月は1回しか出来ませんでした。今月もまだ1回も出
降雨流出氾濫モデル（RRIモデル）
ICHARMでは、低平地での大規模な氾濫を迅速に予測するための手法として、降雨流出氾濫モデル(Rainfall-Runoff-Inundation: RRI Model) という新たな数値モデルの開発を行いました。このモデルは、流域に降った雨が河川に集まる現象、洪水が河川を流下する現象、河川を流れる水が氾濫原に溢れる現象を流域一体で予測するモデルです。 このモデルを用いれば、例えば気候変動の予測情報をもとに、様々な地域・気候帯で、今後どのように洪水リスクが変化するかを分析できます。またIFASと同様に、衛星による地形、土地利用、降水情報などを応用することにより、大まかにでも世界の大規模洪水を準リアルタイムで推定できるようになります。より詳細な説明はこちらをご覧ください。 なお本技術は、土木学会論文賞（2014年）、第15回国土技術開発賞優秀賞（2013年）を受賞するとともに、開発者に文部科
理化学研究所（理研）、千葉大学、東京大学、宇宙航空研究開発機構（JAXA）らの国際共同研究グループは8月20日、人工衛星による世界の降水観測データ（GSMaP）を生かした5日後までのリアルタイム降水予報を、「GSMaPxNEXRA 全球降水予報」として公開した。 人工衛星による降水観測データを直接利用しているため、雨量計などの降水観測が限られている地域の予報への活用が期待できるとしている。 「降水ナウキャスト」と「数値天気予報」という2つの異なる予測データを統合する新たな手法を開発し、5日後までの世界各地の降水予報を実現した。 降水ナウキャストは、観測データによる直近の降水分布の動きを捉え、将来の降水分布を予測する手法。雨雲の発生や発達など気象学的なメカニズムを考慮しないため計算が単純で高速に予測できるが、予測時間が長くなると精度が急速に低下するという問題があった。 数値天気予報は、気象学
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Raspberry Pi Zero (W, WH, 2 W)でサイクルコンピューターを作ってみよう - Qiita
我が家の坊主達もちょっと安心＆任天堂スイッチ抽選に当たった！ - 小さな庭のガーデニング記録
人工衛星データ使った世界の降水予報、理研ら研究チームが公開 「富岳」も活用へ