北アルプス白馬岳で雪崩 １人巻き込まれる | NHKニュース
２８日午後、長野県の北アルプスの白馬岳で雪崩が起きて、登山をしていた男性１人が巻き込まれ、警察はヘリコプターを出して救助活動にあたるとともに、雪崩が起きた詳しい状況を調べています。 警察によりますと、雪崩が起きたのは標高２９３２メートルある白馬岳の「白馬大雪渓」の上部付近で、３０代から４０代とみられる登山者の男性が友人と２人で下山していた途中で雪崩に巻き込まれたということです。「白馬大雪渓」は、夏でも雪の上を歩いて登山ができるコースとして人気があり、付近の山小屋を利用して年間４万人以上が訪れるということです。 気象台によりますと、２８日は長野県内で雪崩注意報は出されていなかったということです。気象台は「気温が高い日が続いていて、気温の差があまりないうえ、天気がよく雪崩が起きやすい気象条件とは言えないのではないか」と話しています。 警察はヘリコプターを出して救助活動にあたるとともに、雪崩が起
5/27 〜勉強会で学んだこと、どのように活用してる?〜 2017年5月27日（東京都） - こくちーずプロ
参加者全員で作り上げる勉強会！ 〜勉強会で学んだこと、どのように活用してる？〜 勉強会やセミナーで学んだこと、その後どのように活用してますか? 活用している人たちのお話を聞きながら、学びのアウトプットについてみんなで一緒に考えてみませんか? 今回の勉強会では、今まで開催してきたSPREAD勉強会やみなさんが参加したセミナーなどで学んだことをどのように活用（アウトプット）しているかを共有します。 活用している人たちのお話を聞きながら、自分の身の回りでどのようなアウトプット方法があるか、自分ならどのようなアウトプットが出来るかを一緒に考え、仕事や日常生活、サポーター活動に役立ててみませんか？ 当日の勉強会で、勉強会の活用方法や実践していること等をライトニングトーク的に5〜10分くらいでお話してくださる方を募集いたします。下記の発表予定者の内容と同じになってしまってもOKです。 お話いただける方
労働者が労基法について1つだけ覚えておくとしたら - 弁護士三浦義隆のブログ
東本願寺の僧侶に残業代が支払われておらず、労使交渉の結果支払われることになった、という報道に接した。 headlines.yahoo.co.jp 残業代不払も、交渉や裁判の結果支払われることになるのもよくある話だ。私にとっては日常業務である。 もっとも、ちょっと目を引いたのは、1973年に作成された労使間の「覚書」に「時間外労働の割増賃金は支給しない」との文言があり、寺側はこの「覚書」に基づいて不支給を続けていたという点だ。 私が今朝見たテレビニュースによると、僧侶自身もこの「覚書」が有効だという前提で残業代はもらえないものと思っていたようだ。労働組合が僧侶に、「覚書」は労働基準法(以下「労基法」)違反で無効だと教えたらしい。 このような「覚書」は、法律家なら一笑に付すものだ。無効に決まっているからだ。 労働基準法第13条(この法律違反の契約) この法律で定める基準に達しない労働条件を定め
長野オリンピック聖地にフェス誕生！スチャダラパー、水曜日のカンパネラ、SALU出演決定 | Qetic
長野オリンピック聖地にフェス誕生！スチャダラパー、水曜日のカンパネラ、SALU出演決定 Music ｜ 2017.04.27 Thu 長野県白馬村・白馬ジャンプ競技場でフェス＜AIMING HIGH HAKUBA（エイミング・ハイ・ハクバ）＞が2017年7月1日（土）に開催されることが決定！ 記念すべき第1回目の開催には、スチャダラパー、水曜日のカンパネラ、SALUなど独自の世界観を放つ人気アーティストが出演。 ＜AIMING HIGH HAKUBA＞開催決定！ メインステージは長野オリンピックのスキージャンプ台 オリンピックレガシー、スキージャンプ台を使った今までにないレジャー体験型音楽フェスとして設立。音楽あり、絶景の北アルプスあり、気球・パラグライダー・トレイルラン体験など、大人も子供も楽しめる白馬アクティビティが満載！ スキージャンプ台を舞台にした実験的パフォーマンス等、この土地な
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
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