多摩地域550人余に採血検査 ほぼ全てでPFAS検出 浄水器利用で濃度低い傾向も
東京・多摩地域で採血検査をした550人余りのほぼすべての人から、人体に有害な可能性のある有機フッ素化合物＝PFASが検出されたと市民団体が明らかにしました。 有機フッ素化合物＝PFASは、高濃度だと人体に有害な可能性があるとされています。「多摩地域の有機フッ素化合物（PFAS）汚染を明らかにする会」は15日、今年2月末までに採血検査を実施した551人の調査結果を公表しました。 調査は、国分寺市や立川市、府中市など9カ所の診療施設で行われ、対象者の年齢は、最高齢が91歳、最年少が19歳で、女性371人、男性180人でした。その結果、ほぼすべての人からPFASが検出されたということです。 特に最も参加した人が多かった国分寺市の参加者の血中PFAS濃度は、1ミリリットルあたり平均44.9ナノグラムと高い数値を示しました。 このほか、立川市や府中市、調布市などでも有機フッ素化合物の一種＝PFOSの
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月19日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) から (7月5日版) に至る記事の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 6642人(6月21日版)、6896人(6月28日版)、5737人(7月5日版) でしたが、現実は 5137人 となりました。大きめの数字で警鐘を鳴らすつもりはまったくなくて、本当に上振れの可能性もちょうど半分になるように予測しているつもりなので、統計の大切さを訴える意味からすれば、2週連続で下振れさせたことは歯がゆい思いです。 今回の下振れのいちばん大きな要因は、デルタ株が想定よりも増えていなかったことにあります。もともと変異株の検査体制の遅さから、デルタ株は2週前の推計を頼りにせざるを得ないのですが、前回の予想では 4
75億ドキュメント以上のデータを保持するMongoDBを、Amazon EC2からMongoDB Atlasへ約3ヶ月で移設した方法 | CyberAgent Developers Blog
75億ドキュメント以上のデータを保持するMongoDBを、Amazon EC2からMongoDB Atlasへ約3ヶ月で移設した方法 はじめに タップル SREの赤野、CAM SREの庭木です。 タップルは2021年3月頃にMongoDB on Amazon EC2(以下EC2 MongoDB)からMongoDB Atlas(以下Atlas)への移設を行いました。 今回はこの移設での取り組みについて紹介します。 Atlasへ移設することになった経緯・目的 タップルでは定期的にキャパシティプランニングを目的とした負荷試験を実施しており、今後のDAU増加のシミュレーションに対してシステムのキャパシティが確保できるかを定期的に確認しています。 タップルSREのキャパシティプランニングの取り組みについては、以前発表させていただいた資料があるのでこちらにも目を通していただけると幸いです。 2020年
NECら3社が「秘密計算研究会」立ち上げ データを暗号化したまま計算する技術の評価基準策定へ
NECなど3社は2月18日、データを暗号化したまま分析する「秘密計算」の普及を目的として「秘密計算研究会」を立ち上げたと発表した。発足時の参加企業はNEC、デジタルガレージ、ソフトウェア開発企業のレピダム（東京都渋谷区）。関連企業や研究機関などと協力し、技術の評価基準作りや情報発信に取り組む。 暗号化したデータは通常、一度復号しないと計算処理ができない。秘密計算は暗号化データのまま統計分析などを行える技術で、機密性の高いデータをクラウドサービスや複数の組織間などで安全に扱う方法として期待されている。 一方で秘密計算には「秘密分散」や「準同型暗号」など多数の方式が存在し、それぞれ独立に研究開発が進められてきたという。そのため、安全性や性能などを評価する基準が存在しなかった。NECらはこうした状況が社会実装の妨げになっているとして、研究会を立ち上げた。 秘密計算はさまざまな分野で活用が期待され
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
数学を勉強する時におすすめのツール｜hanaori
少し前に高校数学をやり直したのですが、徐々に勉強スタイルが整ってきたので使って便利だったツールをまとめておこうと思います。 今から勉強はじめようと思ってる方や、もうすでにはじめられてる方の参考になればうれしいです。 GeoGebra Graphing Calculator 数式を入力するとグラフを描いてくれます。 Webブラウザやスマホ・iPadのアプリでも使用でき、ぱっとグラフの形を確認したいときにとっても便利です。 Webブラウザや iPad などでも使用できます。 Wolfram Alpha図を描いてくれるところは GeoGebra に似ていますが、こちらは入力された数式などに対して構造化されたデータを用いて適切な結果を返してくれる検索エンジンのようです。 いろんなWebページをインデックスして検索結果を返す Google などとはまた違っておもしろいですね。 GeoGebra は非
グラフ作成のためのチートシートとPythonによる各種グラフの実装 - Qiita
本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し，Pythonによるそれらの実装を示す． ここでは From Data to Viz に従って整理する． ただし，一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない． また，各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Codeで用いられている以下の図に従い，比較，分布，構成，関係，の4種類で分類する． 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3． 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ，実行環境を明記する． 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し，第3章でそれらの実装を示す． 最後に，第4章で参考資料を記す． 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際，凡例が複数になる場合は各
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えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"