歩行者がいる横断歩道で一時停止しないドライバーは運転免許返納すればいい - Enter101
忙しいのか何なのか知りませんが、自分勝手なドライバーってほんと多いです。 ちょっと気分が悪くなる出来事があったので愚痴ります。 横断歩道で渡ろうとしていたと思われるベビーカーを押している人に、クラクション鳴らしてる車がいました。 母親の不注意なのか、強引に渡ろうとしたのか詳細は不明ですが、そもそも車は横断歩道に歩行者が居たら止まるべきなんじゃないの？と。 横断歩道で停止しない車は処罰されるのか そういえば、横断歩道で一時停止する車って少ないように思います。 実際、歩行者側になってみると、信号のない横断歩道ではほぼ車は一時停止しません。でもこれって、歩行者がいる場合の一時不停止は道交法38条の一時停止違反となります。 （横断歩道等における歩行者等の優先） 第38条 車両等は、横断歩道又は自転車横断帯（以下この条において「横断歩道等」という。）に接近する場合には、当該横断歩道等を通過する際に当
【赤の広場で】露外務省報道官様 「産経のインタビューに応じるな」 公式文書をあろうことか産経に発送 「たるんでませんか？」
拝啓 ロシア外務省ザハロワ報道官様 貴職の発した公式文書がモスクワ支局に届いたのは２週間ほど前のことです。 「産経新聞は日本の主要活字メディアの中で、ナショナリズムの方向性によって特別の地位を占めている。ロシアに関する多くの記事は批判的、時に攻撃的であり、事実はしばしば歪曲（わいきょく）され、否定的な見地で伝えられる。最近の反露的な報道も踏まえ、同紙のインタビューには応じるべきでないと考える」 書簡は私たちが取材を申し込んだ某国家機関に宛てたものですね。それがあろうことか、私たちのもとに届いたのです。 露外務省には平素よりたいへんお世話になっており、事を荒立てるつもりは毛頭ありません。この種の文書を作成することも、貴国では外務省の重要な業務なのでしょう。「事実を歪曲」などという完全な中傷には抗議しておきますが。 何より心配なのは、大国ロシアの外交を担う外務省が、公式文書を誤って発送するとい
気象予報士のポイント解説(日直予報士) - 日本気象協会 tenki.jp
人気の日直予報士を配信 tenki.jpの公式Twitterをチェック! 気象予報士のお天気解説を絶賛配信中
帰ってきた卓上おみくじ器 ４０代「何度も引く夢実現」：朝日新聞デジタル
昭和世代には懐かしい「卓上おみくじ器」が、復活の兆しを見せている。３０年以上作り続けている工場には全国から注文が相次ぎ、都心では新たに置き始める飲食店も増えている。時代を超えて愛される理由とは――。 １００円を入れてレバーを動かすとロール状の小さなおみくじが飛び出し、星座やルーレットで出た数字で運勢を占う。おみくじには数字や血液型ごとに「刺激的な出合いがあるかも」「真心で接すれば敵も味方に」など、今週の運勢が書かれている。 「卓上おみくじ器」などと呼ばれ、昭和後期の喫茶店やラーメン店などでは定番のアイテムだった。流行した当時から作り続けているのが、岩手県滝沢市にある北多摩製作所だ。 同社は東京にあった金属加工の工場。１９８０年代に卓上おみくじ器のブームが始まり、「うちでも作れるのでは」と製造に乗り出した。占い器には灰皿付きなど様々な形があったが、同社はルーレットが付いた球状のデザインを開発
スズキの燃費不正､どこまで｢罪｣といえるか
「法令違反に対する重大さの認識がなかった」――。5月31日、国土交通省の記者会見場でスズキの鈴木修会長はこう反省の弁を述べた。 スズキが燃費測定において、法令に定められたものと異なる方法を採用していたと明らかにしたのが5月18日のこと。その後の追加調査の結果がこの日に明らかにされた。 不正の対象車種は、スズキの14車種と他社へ供給する12車種（14車種で重複）の計26車種。前回報告のスズキの16車種、他社へ11車種から修正された。 型式指定取得のための燃費試験で必要とされる走行抵抗値を測るには、屋外で自動車を走らせて走行抵抗を測定する「惰行法」で行う必要がある。しかし、スズキは風洞試験室で測定した空気抵抗やタイヤやブレーキなどの抵抗を測り、それを積み上げることで走行抵抗値を求めていた（以降、「積み上げ法」と呼称）。 「われわれの認識が甘かった」と謝罪 不正な計測方法を採用した理由として、社
１１３番元素の名前と元素記号の案を９日発表へ | NHKニュース
物質のもとになる元素のうち、日本に初めて名前を提案する権利が与えられた「１１３番元素」について、化学に関する国際機関は日本の提案を踏まえた名前と元素記号の案を日本時間の今月９日に発表し、一般から意見を募ることになりました。 これを受けて理化学研究所のグループは名前と元素記号の案をことし３月に国際機関に提出し、国際機関がふさわしいものかどうか審査を行ってきました。 その結果、国際機関は日本の提案を踏まえた１１３番元素の名前と元素記号の案を日本時間の今月９日に発表し、一般から意見を募ることになりました。 意見の募集は５か月間行われ、国際機関では集まった意見を検討したうえで、ことしの末か来年の初めごろ、名前と元素記号を正式に決定する予定です。
ドラえもんと図書館戦争だけの家庭と、３歳までに１万冊の絵本を読み聞かせする家庭 - 斗比主閲子の姑日記
今週は『本』特集ということで、今日は図書館についてです。 まずは、図書館利用にまつわる読者からのエピソードを紹介します。 離婚した元夫の家族は読書習慣がなかった トピシュさんのブログかTwitterを見ていて、図書館利用について、私の元夫（Sさん）と元夫の弟さんとのやり取りを思い出しました。特にほっこりするという話ではないかもしれませんが、お送りします。 まず、前提なんですが、 Sさんのお父さん、Sさん（長男）は同じ工業団地で働く Sさん弟（次男）も製造工場の契約社員 とどっちかといえば、ブルーカラーです。ちなみにSさんのお母さんは小売で販売員の仕事をしてらっしゃったそうです。 そこで本題ですが、Sさん弟さんにはお子さんがいらっしゃって、ドラえもんの漫画を中学生になってもひたすら読み続けて、他の活字を読まないのをSさんが心配してたんです。 私からは「そんなに心配するなら、中学生が好みそうな
自衛隊が実弾で撃ち合い、なぜ 幹部「想像超える事故」：朝日新聞デジタル
陸上自衛隊の演習場で５月、敵・味方に分かれた訓練中の隊員同士が実弾を撃ち合うという「戦闘状態」が発生した。空包を撃つはずの銃から実弾が発射された背景に、何があったのか。 「想像を超えるような事故」 自衛隊制服組トップの河野克俊統合幕僚長は５月２６日の記者会見でこう嘆いた。誤射は同２３日午後３時半ごろ、北海道鹿追（しかおい）町の陸自然別（しかりべつ）演習場で起きた。 陸自などによると、訓練をしたのは物資輸送を主任務とする第３１０輸送中隊。トラックを含む車列が待ち伏せ攻撃を受け、隊員が応戦するという想定だった。敵役の隊員を含め計１６人の小銃には空包が込められているはずだったが、実際には実弾が入っていた。この結果、敵役２人を含む９人が計７９発の実弾を撃ち合ったという。両者の最短距離は約２００メートルだったとみられる。 訓練で使われたのは、１９８９年度に正式に自衛隊の装備品となった８９式小銃（全長
自然言語処理のためのDeep Learning
1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough !! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks http://www.slideshare.net/yutakikuchi927/a-yet-another-brief-introduction-to-neural- networks-26023639 13年9月28日土曜日
｢給付型｣奨学金が日本の貧困層には不可欠だ
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CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
[MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner
はじめに この記事は Machine Learning Advent Calendar 2013 の 7日目の記事です． 2013年，Deep Learning もアカデミックレベルではさまざまな分野への浸透が進み，バズワードの域を脱したように思えます． これまでは，機械学習というと，応用分野においては(分類/回帰といった)タスクを決めてしまった上でブラックボックスとして 扱うもの，という空気がありましたが， Deep Learning に代表される柔軟な，いかようにも組み上げられるモデルは，問題の性質を積極的に(特徴量としてではなく，モデル自体に)組み込むことを容易にする，大きな武器になるのではないかと感じています． 素性エンジニアリング vs モデルパラメータエンジニアリング の不毛な戦いが幕を上げた，という見方もできちゃいそうですが・・・．． さて今回は， Torch7 という，Ne
![[MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be0f4e8c7e927775c6d1d3ce704d32b08e1915a3/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fconditional.github.io%2Fimages%2Ftorch%2Ffeatures.png)
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Just a SmidgION: Oxford Nanopore announce iPhone-powered sequencing | Front Line Genomics
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