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記者に「プログラミングのスキル」って必要なの?ちなみにNHKニュースの画像生成も記者がコードを書いてます 新型コロナウイルスの新規感染者の数を示す日本地図に、毎日厳しい視線を送る男がいる。 コロナの感染拡大の今後が懸念されるが、地図がきちんと描画されているかも気になってしまう。 それはこの「新型コロナ感染者数マップ作画システム」をプログラミングしたのが彼だから。 ちなみに彼は技術部局のエンジニアではなく、いつもはテレビで解説している記者だったりする。 このシステム、記者が作りましたこんにちは、NHK解説委員の三輪誠司といいます。専門はITやサイバーセキュリティで、主に「シブ5時」や「くらし解説」などでニュースの解説を担当しています。 新型コロナウイルスの「感染者数マップ作画システム」は、1週間で作成しました。 言語はJava、地図はSVGで、ブラウザの画面をそのまま放送で使っています。SV
マイクロソフト、「C#は進化させ続ける」「Visual Basicに新しい構文の導入はしない」。.NETのプログラミング言語に関する最新の戦略を明らかに マイクロソフトは、.NETでサポートする3つのプログラミング言語「C#」「F#」「Visual Basic」の今後に関する戦略を、最新版にアップデートしたことを明らかにしました。 下記はマイクロソフトで.NETのプリンシパルプログラムマネージャを務めるKathleen Dollard氏のツイート。 We've updated our .NET Language Strategy. You can read more and get the links here: https://t.co/SsmZJBSEUA — Kathleen Dollard (@KathleenDollard) February 6, 2023 最新版の戦略はこれま
はじめにTIG真野です。 秋のブログ週間2023 の3本目は、設計ドキュメントをGit管理して腐らせないようにがんばってみた話をします。 前段として6年前、「我々はいかにシステム開発におけるドキュメント腐る問題と戦えば良いのか」という記事を書いたのですが、その後の試行錯誤はどこにも残していないことに気づきました。普段のフューチャー技術ブログですとちょっと引け目を感じるテーマですが、秋の夜長を楽しむため読み物成分を多めに書くというテーマのこのブログリレーにピッタリな気がするため、この機会をお借りします。 ドキュメントも色々な種別があるかと思いますが、この記事では設計ドキュメントを指すことにします。設計ドキュメントは開発メンバーが参照するもので、ステークホルダーへの説明資料に引用して使うことはあれど、主目的は異なるという前提です。Design Docの場合もありますし、システム構成図、ERD、
なぜ「少母化」になるかといえば、出産する対象年齢の女性の絶対人口が減っているからです。 出生の9割を占める20~39歳の女性の総人口は、国勢調査によれば、1995年の約1708万人に対して、2020年は約1317万人と24%も減少しています。これは、1995年の当該年齢者がちょうど第2次ベビーブーム期に生まれた層であるのに対して、2020年の当該年齢者は1981~2000年生まれであり、すでに少子化が始まっている頃に生まれた層だからです。 本来であれば1990年代後半あたりに第3次ベビーブームが来るはずでしたが、それは来ませんでした。この「失われた第3次ベビーブーム」が発生した段階で、以降の少子化は決定づけられたのです。 しかし、絶対人口減だけが決定要因ではありません。ただでさえ減った人口に加えて、未婚率が上昇し、当該年齢の有配偶女性人口が減った。つまり、婚姻数が減ったからです。 以降、1
「ホス狂い」という言葉をご存知だろうか。 主に女性をあいてにする遊興施設であるホストクラブに通いつめ、何百万、何千万という大金を浪費して「ホスト遊び」に夢中になる女性たちを指す俗語だ。 そういった女性たちのなかには、違法な売春を行ってそのカネをホストに貢ぐ人物が少なくないことが知られており、社会問題化している。 ホス狂い ~歌舞伎町ネバーランドで女たちは今日も踊る~(小学館新書) 作者:宇都宮直子 小学館 Amazon ホス狂い 作者:大泉りか 鉄人社 Amazon メイド喫茶で働いてお金貯めて整形してコスプレイヤーになってホス狂いしてAV女優になった話 hilia TALK 作者:高嶋 めいみ 主婦の友社 Amazon そうでなくても一般に「ホス狂い」は社会的逸脱として見られる行動であり、社会が彼女たちを見る目は冷たい。 もちろんインターネットでもそうで、ツイッターを検索すると、そのよう
近年、ChatGPTを始めとする大規模言語モデル*1に大きな注目が集まっておりますが、これらは膨大な知識をモデル内に有することで高い言語処理性能を示す一方、学習に要するエネルギーは、原発1基1時間分の電力量が必要*2とも言われており、また、運用には大規模なGPUクラスタを必要とし様々な業界に特化するためのチューニングや推論にかかるコストが膨大であることから、サステナビリティおよび企業が学習環境を準備するための経済的負担面で課題があります。 NTTでは、これらの課題を解決する研究開発を進め、今回、軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ大規模言語モデル「tsuzumi*2」を開発しました。「tsuzumi」のパラメタサイズは6~70億と軽量であるため、市中のクラウド提供型LLMの課題である学習やチューニングに必要となるコストを低減します。「tsuzumi」は英語と日本語に対応し
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