「入籍する」→「婚姻届を出す」
法的に結婚することを「入籍する」と表現されることは多いのですが、入籍とは、既にある戸籍に入ること。現在は結婚すると新しい戸籍が作られるのが基本なので「入籍」は誤用になります。そのため新聞では「婚姻届を出す」などと書くのを原則としています。 戦前は、いわゆる家制度で、「妻は婚姻によって夫の家に入る」と旧民法の条文に書かれていました。例外的な場合を除いて、夫の入っている戸籍に妻が加わる仕組みで、女性にとって結婚することは「入籍」にほぼ当てはまっていたと言えます。 しかし今は、戸籍法で「婚姻の届け出があったときは、夫婦について新戸籍を編製する」と定めている通り、多くの場合はどちらか一方が相手の戸籍に入る仕組みではありません。 「新しい戸籍に２人で一緒に入る」というイメージで入籍という言葉を使う方もいるかもしれませんが、辞書でも「俗に婚姻の意に用いられるが、正しくは『新たな戸籍を作る』ので『入籍』
研究活動上の不正行為に関する調査結果について | 大学からのお知らせ
2022年03月16日 名古屋大学トランスフォーマティブ生命分子研究所の伊丹健一郎教授らの研究チームによる論文「リビング縮環π拡張重合によるグラフェンナノリボン（GNR）合成」については、2019年6月に、科学誌『Nature』に掲載されましたが、当該論文に使用したデータに疑義があることが判明し取り下げを依頼したところ、2020年11月25日付で同誌から取り下げられました。また、同チームから出されたGNRに関するその他2報の論文についても、取り下げ依頼の上、撤回されました。 本件について、本学では公正研究調査専門委員会を設置し、調査を行ってまいりましたが、このたび調査が終了し不正が認められましたので、ご報告いたします。 このような事態が発生いたしましたことは、誠に遺憾であり、皆様に多大なご迷惑をおかけしたことを、心からお詫び申し上げます。 今後このような事態を引き起こさぬよう、研究活動に係
早大教育学部の入試国語めぐり著者が問合せ→回答に猛反発「誠実な対応を」 大学「発信は認識」
早稲田大学教育学部の入試で出題された国語の問題について、問題文に一部内容が使用された書籍の著者である明治大学の重田園江教授（政治思想）が、自らの問い合わせに説明がなかったことに納得できないと、教養情報サイト「SYNODOS（シノドス）」上で早大に抗議した。 早大からは、個別に説明していないなどと回答があったという。重田教授は、大学側には説明責任があると指摘しているが、早大の広報課は、担当部署に確認したうえで「重田教授の発信は認識している」とだけ取材にコメントした。 学部の解答例は、大手予備校3校と違うケースも 2022年2月19日に行われた教育学部の入試では、国語の第1問で、重田教授の著書『フーコーの風向き－近代国家の系譜学』（2020年）から出題があった。第1問には、問1～8まであり、重田教授は、このうち学部が示した問1～4までの解答例について、3月14日のシノドス投稿で疑義を示した。
米上院、全米で夏時間を恒久化する法案を可決
（ＣＮＮ） 米上院は１５日、全米で夏時間を恒久化する法案を、全会一致で可決した。 法案が成立するには今後さらに下院を通過し、バイデン大統領の署名を得る必要がある。 夏時間は毎年３月～１１月の間だけ時計の針を１時間早める制度。恒久化法案は民主、共和両党の議員らが共同で提出し、超党派の支持を得た。 提案者のルビオ議員（共和党）は議場で「私たちはつい先週末も、時計を前後に動かす年２回の混乱を経験したばかりだ」「法案を成立させることができれば、この愚行を繰り返す必要がなくなる」と語った。 ルビオ氏はまた、交通機関からスケジュール調整の準備期間が必要との声があったことを受けて、施行の時期は来年１１月に設定したと説明。 下院での審議は確約されていないとしたうえで、恒久化に踏み切る時は来ているとの見方を示した。
セキュリティツールの評価は難しい - knqyf263's blog
前から思ってたことをちょっと書かずにいられなくなったのでポエムを書きました。 背景 問題 検知している方が正しいように見えがち 条件を揃えるのが難しい 環境の再現が難しい 検知数が多い方が良さそうに見える 正解かどうかの判断が難しい カバー範囲の正確な見極めが難しい 検知されないほうが嬉しい まとめ 背景 お前誰だよってなるかもしれないので書いておくと、Trivyという脆弱性スキャナーのメンテナをやっています。 github.com とある有名な方による以下のツイートがありました。 I just discovered, during @cloudflare #SecurityWeek no less, that Trivy (the vuln scanner) doesn't detect known issues in Alpine images. Including a critica
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
2. Transformer の構造と本研究のまとめ • Transformer は Layer Normalization (LN) の位置で2種に⼤別される 2 Post-LN Pre-LN Residual 後に Layer Norm 本研究の貢献 ・Post-LN と Pre-LN の性能差を実験的に⽰す ・多層 Post-LN の学習が難しい原因を⽰す ・⾼い性能を維持しつつ多層化する⼿法を提案 性能 多層化 Post-LN ○ × Pre-LN × ○ B2T（提案⼿法） ○ ○ × N × N Layer Norm Attention FFN Layer Norm Layer Norm Attention FFN Layer Norm Layer Norm Attention × N × N Attention Layer Norm Layer Norm FFN Layer
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適当すぎて不安になるな…こちらが「交差点の命名適当すぎ選手権」の決勝戦です「審査員が頭抱えるレベル」