Google、都道府県別コロナ予測「COVID-19感染予測（日本版）」提供開始
日本全国での新型コロナ感染に関する予測情報を、都道府県別に提供する。向こう4週間に予測される死亡者数、陽性者数、入院・療養等患者数などをダッシュボードで示す。 また、医療機関や研究機関向けにGoogle Cloud Platformで提供されるビッグデータ解析プラットフォーム「BigQuery」やCSVファイルとしても提供する。 オリジナルのCOVID-19 Public Forecastsは、Google Cloud AI と米Harvard Global Health Instituteが提携して開発した。ジョンズ ホプキンス大学、Descartes Lab、米国国勢調査局などが一般公開しているデータを使用してトレーニングされており、今後も更新が続けられる。 COVID-19 Public Forecastsの予測モデルのローカライズに当たっては、日本のデータセットのみを利用してトレー
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はじめに 巨大な対象の全貌を見通すには、対象から距離を取らなければならない。２１世紀になってからの７年という期間は、２０世紀という巨大な対象の全貌が姿を現すのに十分な時間であったかどうかは分からないが、２０世紀にはどのような著作が出版されたのかを纏めてみようと私が思い立ったのは、著作の被引用数、すなわち任意の著作が他の著作にどれだけ引用されているかが、Google Scholarを用いて調べられることが分かったからである。この小論の目的は、被引用数という指標を用いて、２０世紀の文系学術書のランキングを作ることである。以下には、「文系学術書」という限定が必要であった理由を記そう。 ある著作の被引用数という指標は、その著作が学術の世界でどれだけ影響力があったかを客観的に知る手がかりになる。被引用数という指標は、引用し、引用される著作のネットワークの中で、任意の著作がどのようなポジションにいる
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