2016年7月22日のブックマーク (4件)

  • 浜岡原発地元「中部電から寄付30億円」 住民メモ公開:朝日新聞デジタル

    中部電力浜岡原発(静岡県御前崎市)に用地を提供した地元の住民組織に関する資料が、立教大共生社会研究センター(東京)で公開され、このなかに中部電から累計で約30億円の寄付があったと記録したメモが含まれていた。住民組織元会長の鴨川源吉氏(故人)のメモで、資料は鴨川氏が保管していた。決算書や議事録など組織の内部資料が多くあり、原発建設に絡む要望内容なども記されている。 原発立地の地元住民側の詳細な記録が公開されるのはきわめて珍しく、専門家は「とても貴重な資料群だ」としている。資料からは、多額の資金を「協力金」として地元に提供しながら原発事業を推進した実態が浮かんでいる。 住民組織は「浜岡原子力発電所佐倉地区対策協議会(佐対協)」。鴨川氏は旧浜岡町議も務めた。遺族が立大に寄贈し、5月から順次一般に公開されている。 佐対協は、中部電が浜岡原発の建設を地元に申し入れた翌年の1968年8月に住民意見の取

    浜岡原発地元「中部電から寄付30億円」 住民メモ公開:朝日新聞デジタル
    warp9
    warp9 2016/07/22
    【資料からは、多額の資金を「協力金」として地元に提供しながら原発事業を推進した実態】←核施設の立地自治体は原発マネー中毒患者なんだよね。その資料が出てきたのはよいこと。
  • もんじゅ「動かすことが前提」 馳文科相、廃炉を否定:朝日新聞デジタル

    馳浩文部科学相は20日、朝日新聞のインタビューに応じ、原子力規制委員会から見直し勧告を受けた高速増殖原型炉「もんじゅ」について「廃炉という選択肢は現段階でまったくない」と述べた。馳氏は「動かすことが前提」とも語り、勧告に従って運営主体を変更し、研究計画通り発電と高レベル廃棄物に含まれる放射性物質の半減期を短くする研究に取り組む施設として維持する考えを示した。 新主体の選定状況を馳氏は「経産省や外務省、官邸などとの調整が必要だが、今がどの段階かは言えない」として明言を避けた。公表時期も「一日も早く発表したい」とする一方、「(政府内の調整が)まだ最終的に進んでいない」と語り、今後一定の期間が必要との認識を示した。馳氏は「非常につらいところ。政府の一員としてベストな選択をしなければいけない」と語った。 規制委への報告にあたっては、「文科省の立場だけで整えばよい、という姿勢は避けた方がいい」とも語

    もんじゅ「動かすことが前提」 馳文科相、廃炉を否定:朝日新聞デジタル
    warp9
    warp9 2016/07/22
    やれるもんならやってみろ、って感じ。非論理的、非科学的なムラの体質をよく表しているとは思う>馳
  • “水素が出る入浴剤”でやけどのおそれ 国民生活センターが注意呼び掛け

    水素を発生するというパック型入浴剤でけがをするケースが起きているとして、国民生活センターは7月21日、注意を呼び掛けた。今年5月末までの5年間で、子どもがやけどするなど、けがを負った報告が7件あるという。 入浴剤は、“自宅で手軽に水素浴が楽しめる”などとして市販されている。酸化カルシウム(生石灰)やアルミニウムが配合されたものが水と反応して水素を放出する仕組みを使った商品の場合、化学反応に伴い高熱を発するため、専用のパック容器に入れて使う形になっている。 同センターによると、7歳の女児が入浴剤を浴槽内のお湯に落としてしまい、あわてて手ですくい上げたところ、やけどを負う事故があった。また「テレビショッピングでデトックス効果のある水素の入浴剤が紹介されていたのを見て注文した。届いた入浴剤を湯船に入れたら泡が出て、湯温より高温になり驚いた」──といった事例もあるという。 同センターがパック型の市

    “水素が出る入浴剤”でやけどのおそれ 国民生活センターが注意呼び掛け
    warp9
    warp9 2016/07/22
    水素浴ってなんだ?
  • Google、人工知能DeepMindでデータセンターの大幅省エネに成功

    Googleは7月20日(現地時間)、同じAlphabet傘下の人工知能企業DeepMindのディープラーニング技術により、データセンターの冷却のための電力を40%削減することに成功したと発表した。 Googleはこれまでもデータセンターの省電力化に努めており、「われわれのデータセンターがかなり高度であることを考えれば、これは驚異的なステップだ」という。 データセンターを取り巻く環境は各センターで大きく異るため、1つのデータセンターで構築した省エネシステムを他に応用することは難しい。だが、ディープラーニングであれば、応用できる。 DeepMindのチームはデータセンターのセンサーを通じて蓄積された膨大なデータ(気温、動力、ポンプの速度、セットポイントなど)を使ってニューラルネットワークを訓練し、システムを構築した。 このシステムを実際のデータセンターに設置したところ、以下のグラフのような

    Google、人工知能DeepMindでデータセンターの大幅省エネに成功
    warp9
    warp9 2016/07/22