地方の年収400万と都会の年収1000万の家庭は同じ水準の生活で前者のほうが家が広い中中😈💕 @eleongl 地方の年収400万家庭と都会の年収1000万家庭はだいたい同じ水準の生活をしていて、家はむしろ前者のが広い 2018-12-26 17:03:07
４２歳の東大・伊藤一志、再び医師の道へ 麻酔科医辞め３８歳で入部…昨年新人戦で神宮マウンド（スポーツ報知） - Yahoo!ニュース
東京六大学リーグ４年生の進路が、ほぼ出そろった。麻酔科医として勤務していた大学病院を退職し、３８歳で入部した東大の伊藤一志投手は、リーグ戦の登板機会がないまま大学生活に別れを告げる。それでも、フレッシュリーグ（新人戦）ながら神宮のマウンドも経験。高校２年時からの夢だった東大野球部入りをかなえたことに満足することなく、ナックルボールに挑戦するなど４年間を戦い抜いた。来年４月からは、かつて勤務していた大学病院に再就職する予定となっている。 【写真】東大合格を目指すグラドル １２月２３日。東京・文京区の東大球場では、毎年恒例の４年生送別試合が行われていた。伊藤は本職の投手ではなく、一塁手としてプレー。和やかな雰囲気の中、適時打も放った。麻酔科医として復帰予定の大学病院への配慮などから取材に応じることはなかったが、晴れやかな表情は４年間の充実ぶりをうかがわせた。 硬球を握ったのは医大時代だけ。高校
日本人、ようやく「あれは人工知能ではない」と気づき始めたらしい「遅えよ」「何でもかんでも人工知能言い過ぎ」
まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本（クラウド→機械学習） pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user
思いっきり感情移入しながら『ドラクエV』をプレイしたら絶対にビアンカを選ぶ【PR】
「人の形をした人ではない“何か”」 僕は以前、友人にそう評されたことがある。 ただ単に『ドラクエV』の中での結婚相手にフローラを選んだ。それだけでそう言われてしまうことになったのだ。理不尽だと思う反面、そう言われても仕方がないのかな、と思うところもある。そう、僕はそれだけのことをしでかしてしまったのだ。 ■■■ 1992年、そろそろ「平成」という年号にも慣れてきた頃、そのゲームは発売された。当時の若者はみんなそのゲームをプレイし、さながら社会現象のようになっていた。 『ドラゴンクエストV 天空の花嫁』──。 『ドラゴンクエスト』は、エニックス（現スクウェア・エニックス）より発売されたロールプレイングゲームで、『ドラクエ』という名称を聞いたことない人はいないと言い切れるレベルの有名タイトルだ。同シリーズはそれまでファミリーコンピュータ用ゲームとして発売され人気を博し、発売時の徹夜行列がニュー
女性差別の敵は誰か〜「フェミはブスばかり」と信じていた思い出～ - 精神科医が意識低く赤ちゃんを育てるブログ
医学部入試の不正に端を発して、医学界の女性差別問題が盛んに議論されるようになりました。 「女医は戦力外」はある意味正しい。 何故女は、使えないにゃんにゃん女医になってしまうのか？？ 「男と同じだけ頑張るぞ！」という当初の意気込みはなぜ維持できないのか？ 私個人の黒歴史をメインにこの件について書いてみようと思います。 イタい処女だった女子高生時代 お勉強だけは得意でした。 高校生くらいでお勉強ができると調子にのるものです。 女友達から「男子より全然かっこいい～付き合いたい～」と言われる系の イタい処女そのものでした ところが、全国模試で１ケタをとっても 意外に親や教師の反応は薄いものでした。 「男子があとから伸びる」 と言われたのです。 そうでしたか、と素直に納得した私は 東大理ⅢがA判定だったのに、駅弁大学のオープンキャンパスに参加。 最後の模試でも理ⅢはA判定のままでしたが 「自分なんて
DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep
(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい！」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して５年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照： ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま
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悪の組織に女幹部がいる違和感
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