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![痴漢被害の「ブラックボックス展」 女性側が民事訴訟へ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/42ded56768d46196fa05b2839ea2887f80f0e3f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.buzzfeed.com%2Fbuzzfeed-static%2Fstatic%2F2017-07%2F24%2F0%2Ftmp%2Fbuzzfeed-prod-fastlane-01%2F4240f8b83ee7fcb019258fcc8dea54ad-0.jpg%3Fcrop%3D625%3A328%3B0%2C0%2526downsize%3D1250%3A%2A)
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。 LINEヤフー株式会社のコーポレートサイトはこちらです。 当ページに記載されている情報は、2023年9月30日時点の情報です。 LINEグループ(以下「当社」)は、コミュニケーションアプリ「LINE」をはじめとする、生活に根付いたサービスを提供しており、その過程においてユーザーのプライバシーに関わる様々なデータを取り扱っております。 特にコミュニケーションアプリ「LINE」は、親しい人同士のコミュニケーションを簡単に楽しく、安心そして安全に行うためのアプリです。その性質上、ユーザーのプライバシーは厳格に保護される必要があり、原則として本人の同意がない限り当社は第三者にユーザーの情報を提供することはありませんし、サービス提供に必要な範囲を超えた目的で取り扱うこともありません。また、外部からそのような要請があった場
ナショナル ジオグラフィックの書籍『世界をまどわせた地図』で紹介する国、島、都市、山脈、川、大陸、種族などは、どれもまったくの絵空事だ。しかし、かつては実在すると信じられていたものである。なぜだろう? それらが地図に描かれていたからだ。 神話や伝承として語り継がれていたものもあれば、探検家の間違いや誤解から生まれたものもある。なかには、名誉のため、あるいは金銭を集めるための完全な「でっち上げ」すらある。その代表例として、ここでは「ポヤイス国」の物語を紹介する。史上最悪の詐欺師グレガー・マグレガーによる嘘の国だ。 世界一の大ぼらふき、グレガー・マグレガー 1822年頃のヨーロッパは不景気の中にあり、コロンビアやチリ、ペルーなどの南米の国々はチャンスを期待する投資家たちの人気を得つつあった。それらの国の国債は利回りがよく、見逃せないもうけ話だったのだ。そんな時代に、モスキート・コースト国のジョ
友達が「◯駅で14時に飛び込み自殺する、止めるな」とラインしてきて、14時に◯駅⁈間に合わんと思い、◯駅の警察に助けを求めたら「相手側のライン垢を教えてください。あなたの名前は出しません。これから厳重に監視します」と言われて、警察ってラインすぐに見れるんだ、怖いと思った。#怖い話
「福島の大麻が“すごい”らしい。一昨年ほど前から愛好家の一部で話題となっていました」 こう話すのは、ドラッグ事情に詳しい実話誌ライター。“すごい”というのは、大麻に含まれる陶酔成分の効きが“強い”という意味で、大麻愛好家からしてみれば“上質な大麻”。すなわちキマりやすい大麻、ということになる。危険ドラッグの規制により、大麻や覚せい剤への“回帰”が指摘されているドラッグ市場において、有名芸能人が大麻の所持や使用で逮捕されたり、全国各地の大麻コミュニティの存在が明らかになるなど、当局はかつてない体制で目を光らせているが、なぜ福島の大麻が注目されているのか。いわき市内に住むドラッグ愛好家が解説する。 「厳密に言えば福島産の大麻がすごい、ということではなく、福島在住の人間が扱う“ネタ”がすごいということ。福島のプッシャー(売人)の一部には、原発事故によって避難を余儀なくされた地域に住み、補償金
19日に放送されたTBS系「世界の怖い夜」で心霊写真として紹介された写真の持ち主が「写真をねつ造、合成された」と訴え、ネットで騒然となっている。 この番組で「写真が撮影された現場で事故死した女性の霊」と鑑定した心霊研究家の池田武央氏は自身のブログで、「偽造されたものに霊的なものが宿ることが増えている」と釈明。後に消去した。 番組は、ロンドンブーツ1号2号の田村淳さん(43)が司会を務め、「霊はど~こだ」との声で、写真が紹介された。このシーンは1分程度。女優の田中美佐子さんらが出演。「あれ~、見えた」などと絶叫した。 紹介された写真は、3人の男性が展望台で肩を組んでいるもの。一番右の男性と中央の男性の間の足下に女性の顔のようなものが写っていた。 ナレーションで「この写真は友人と、とある展望台を訪ねた際に撮影されたもの。心霊研究家・池田武央氏によると、写っているのはこの場所で事故死した女性の霊
TL;DR, it is not only DNNs that can fit random labels under a setting where correct labels can be fitted with small generalization errors. The recent paper “Understanding deep learning requires rethinking generalization” by Chiyuan, et al. is attracting high interest as it is an unintuitive and surprising fact that standard DNN models can even (over)fit random labels as well. I think the paper des
Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 近年、深層ニューラルネットワークには多くの興奮と関心が寄せられています。コンピュータビジョンなどの分野でブレークスルーとなる成果を達成したためです。1 しかし、それにはいくつかの懸念が残ります。そのひとつは、ニューラルネットワークが実際に 何を やっているかを理解することが、かなり難問であり得る、ということです。よく訓練されたネットワークは高品質の結果を達成しますが、どのようにしてそうしているかを理解することは困難です。ネットワークが失敗した場合、何がうまくいかなかったかについて理解することは難しいです。 一般的に深層ニューラルネットワークの挙動を理解することは困
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