#55 「京都アニメーション放火事件」中国からも犠牲者へ“国難追悼”並みの弔意 | 中国ニュース拾い読み
グレースケール表示となった中国動画共有サイト「ビリビリ」の日本アニメ専門チャンネル。京都アニメーションは、中国では「京阿尼（ジン・アーニィ）」と呼ばれ、親しまれている 「京アニよ永遠に。あなた方とともにあった青春を忘れない」──。 死者33人、重軽傷者36人（※7月19日8時15分現在）の甚大な被害を出した、アニメ制作会社「京都アニメーション（京アニ）」第1スタジオの火災。その衝撃が中華圏にも広がっている。 京アニ作品は、原画再現度の高さや演出の巧みさで知られ、中国や台湾にもファンが多い。中国の動画共有サイト大手は18日夜、異例の“グレースケール表示”へとトップページを変更。犠牲となったクリエイターたちに弔意を示した。 「涙がとめどもなく流れてやりきれない」 「あなた方はみな天使になってしまったのね」 「これは全世界のアニメ産業の大損失だ」 「京アニは僕の青春そのものだった。僕の青春時代は
【動画＆文字起こし全文】れいわ新選組街頭演説会 19.7.18 福島・福島駅東口 | れいわ新選組
山本太郎： 大きな音で申し訳ございません。ありがとうございます。あなたにも喋ってほしいよ、日の丸持った人、この後、福島の人たちにも、マイクを回そうと思ってます。その時にあなたも喋ればいい。そこで大きい声出してても、コミュニケーション出来ないから大丈夫。マイク後で渡すから、思ってること喋ればいいんですよ。大丈夫ですよ。そういう形で進めていきたいと思うんですけれども、よろしいですか？ ありがとうございます。 山本太郎と申します。６年前、２０１３年に東京から送っていただきました、国会に。６年が経って今回、選挙。東京選挙区ではなく、今回は比例代表。全国にどこにお住まいであっても、山本太郎と書いていただける、２枚目の投票用紙に、山本太郎と書いていただける、そのような形で今回、私、選挙に挑んでおります。どうかお力をお貸しください。 今日、私がここでマイクを握る予定でセッティングをする、という時にですね
山本太郎現象とこぼれ落ちた人々
＜反緊縮・反エリートを掲げる「れいわ新選組」は、日本に左派ポピュリズムを根付かせるのか＞ 7月4日午前10時過ぎ――。参議院議員選挙が公示されたこの日、通勤の混雑が一段落した新宿駅はもう1つのラッシュアワーに見舞われていた。立憲民主党の枝野幸男代表が、躍進を果たした前回17年の衆議院議員選挙と同じ東南口でマイクを握り、西口では共産党の志位和夫党委員長が東京選挙区での議席確保を目指し声を張り上げる。そして午前11時、西口地下では山本太郎率いる政治団体「れいわ新選組」も街頭演説の準備をしていた。カメラの数は既成政党のそれと比べても大差ない。 政治家というより、ロックスター然としたデニムジャケット、白のＴシャツ、細身のパンツにスニーカーといういでたちの山本が登場すると、集まった支援者は大きな拍手を送った。 「今の政治は皆さんへの裏切りだ。20年以上続くデフレ、異常ですよ。物価が下がり続け、消費が
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なぜ、本を読むのか？ Why do we need to read books なぜ、本を読むのか？本書『読書人カレッジ2022』の執筆者の一人である明石健五は、それを「考えるため」であると言います。 ある未知のものに出会ったとき、そこに驚きと感動が生まれる。そうして、初めて自分なりに思考することができ、それを人に伝えることができるようにもなる。 そういう過程を生きられる人のことを、「知性ある人」というのではないか。では、「知性」を自らのものにするためにはどうすればいいのか。繰り返しになりますが、「読み」「考え」「書く」ことを通してしか感得できないのではないか。 新しい出来事や局面に出会い、答えのない問題を考えることで鍛えられていくものが、確かにある。そういう問題は、すぐれた本の中にいくつも見つけることができます。 繰り返し考えることによって、自分の思考を鍛えていく。それによって、今の世の
「熟練者と同レベルの意思決定ができる」AI、NECが開発 「逆強化学習」で「意図」を学習
NECは7月17日、熟練者の過去の行動履歴データを「逆強化学習」で学習することで、その「意図」を意思決定モデルとして学習し、熟練者と同等の判断を、迅速かつ自律的に導き出せるAI技術を開発したと発表した。同技術を、放送局の広告スケジューリング業務に適用したところ、経験豊富な熟練者と同じレベルの意思決定を、10倍以上のスピードで実現できたという。 逆強化学習とは、報酬を基に最適行動を導き出す強化学習にとは“逆”に、最適行動から報酬を推定する学習。 新技術では、データ同士の関連性から規則性を自動で発見した上で、分析対象のデータに応じて参照する規則を切り替える「異種混合学習」を拡張。熟練者の行動履歴データから、複数の意思決定モデルと、それらの切り替えルールを学習する。さらに、熟練者が選ばない行動は「リスクがある」として避け、常に行っている行動は「守るべき制約」とみなして学習することで、安全で信頼性
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