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
まつもと🇫🇷 on Twitter: "実際の数字を重ねてみた https://t.co/BzS11KXkAc https://t.co/fVmOdR3eRo"
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『M-1グランプリ2022』優勝・ウエストランドの「悪口漫才」が波紋、「しゃべくり漫才」は復権気配（田辺ユウキ） - エキスパート - Yahoo!ニュース
『M-1グランプリ2022』（テレビ朝日系）の決勝戦が12月18日に開催され、ウエストランドが18代目のチャンピオンに輝いた。史上最多の7261組のエントリーのなかの頂点に立った。 10組が争ったファーストステージをトップの点数で勝ち抜いたのは、667点のさや香。つづいて、660点のロングコートダディ。出演順がラストだったウエストランドは659点で3位に滑りこんだが、最終決戦では7票中6票の審査員票を獲得して2組を圧倒。「下克上優勝」となった。 ウエストランドの「悪口漫才」が大ウケ、一方で拒否反応も優勝したウエストランド／（C）M-1グランプリ事務局 ウエストランドが勝負手に選んだのは「悪口漫才」だ。 ネタの内容は「ある、なしクイズ」を改良したもの。河本太が「ユーチューバーにはあるけど、タレントにはない」などお題を振り、井口浩之が答えていく。ただ井口浩之は「（ユーチューバーは）出てきたとき
廃墟マンション解体、全国初の行政代執行…費用１億円の回収めどたたず : 社会 : ニュース : 読売新聞オンライン
行政代執行で解体が始まったマンション（２５日午前、滋賀県野洲市で）＝長沖真未撮影 滋賀県野洲（やす）市は２５日、市内の築４８年の分譲マンションについて、空家対策特別措置法に基づき、行政代執行で解体工事を始めた。同法に基づく分譲マンションの解体は全国初とみられる。壁が崩落するなど「廃虚化」が進んでいたが、区分所有者の一部と連絡が取れず、費用約１億円の回収のめどはたっていない。 解体工事は午前１０時に始まり、作業員が屋上の高架水槽をクレーンでつり下ろした。３月末まで行われる。 市などによると、マンションは１９７２年建築の３階建てで、９部屋あるが、住人は十数年前にいなくなった。管理組合がなく、修繕費用も積み立てられていないため、壁や階段が崩れるなど老朽化が進んでいた。 市は２０１８年９月、周囲に迷惑を及ぼす「特定空き家」に指定。１９年６月までに区分所有者に解体命令を出したが、実施されなかった。集
いま緩んで、２週間後に再び増加傾向に、なんてことにならないようにしたいですね。／それでも一応「回避」できたとしたら、何が奏功したのか、自粛や検査はこのままでいいのか、なお改善の余地があるのか…さまざまに。 あと、「東京がNYになる」でネタを語ってた人が時々いますね（笑）
食卓から国産の農作物が消えていく。民間の推計では2050年、国内の農業人口が現状より8割も減る。生産は激減、必要なカロリーを賄うためにイモが主食の時代がやってくるかもしれない。世界で人口が増える中、輸入頼みを続けられるか。飽食の意識を変える必要がある。山形県飯豊町の舩山文利さん（76）は22年秋の収穫を最後に離農した。約300年にわたってコメ作りをしてきた家系。約3.5ヘクタールの田を耕してき
www.itmedia.co.jp 11月17日に、Google が COVID-19 の感染予測の日本版を発表しました。その際に、11月15日から12月12日の28日間における死者数が512人で陽性者数が53,321人と予測されていました。 本日は12月14日と、発表当初の予測期間が終了したので実際の数値と比較してみました。 統計データとしては、Googleから引いてもよかったのですが、 新型コロナウイルス 日本国内の感染者数・死者数・重症者数データ｜NHK特設サイト を用いました。 11月15日時点の死者数と陽性者数の累計が、それぞれ1,920人と121,339人。 12月12日時点の死者数と陽性者数の累計が、それぞれ2,582人と178,242人。 つまり、11月15日から12月12日の28日間におけるCOVID-19による死者数は687人で、陽性者数は59,511人です。 まとめる
感染者数予測の解説
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) に始まる一連の予測について、もう少し詳しく、そしてわかりやすく解説します。 前提ひょっとすると誤解があるかもしれませんが(無理もないですが)、まず大前提として、わたしが推定しているのは究極的には「アルファ株の前週比を、5週ぶん」だけです。これはそのまま都民の緊張感と言い換えることもできますが、より正確には、異なる時期でも同じレベルで比較するために「ワクチンの効果がない場合の前週比」に換算しています。つまり、たとえばまったく同じ人流でも、ワクチンの接種率が高いほうが、感染者の前週比も低く抑えられるというわけです。あとは、ワクチンのぶんだけ前週比を調整して、アルファ株の前週比を基準にしてデルタ株を計算すれば、週の合計の感染者数が計算できますから、それを曜日ごとの増減傾向に合わせて配分するだけです。 では、具体的に始めましょう。 過去の感染者
｢パンデミックの終焉は近い｣中国の終息を言い当てたノーベル賞科学者が予言2020.03.30 14:00139,043 satomi 当たってくれ！…頼む！ 米英イスラエルの国籍を持つスタンフォード大学がん研究所のマイケル・レヴィット教授が、 ｢新型コロナウイルス（Covid-19）のパンデミックは予想より早く終息するだろう｣と発言し、さまざまなメディアが引用しています。 疫学は専門外の教授ですが、化学の複雑系モデルの開発で2013年ノーベル化学賞に輝いた人。DNAと蛋白質のシミュレーションソフトを世界で初めて開発し、高分子構造の挙動の予測の第一人者として知られます。夫人が中国美術研究家で、中米イスラエルを行き来していることもあって、今回のコロナウイルスについては1月の初期段階から世界中の動きを注視してきました。 中国の鎮静化をだれよりも早く予言1月31日、中国では46人が死亡。前日の42
NHKニュース on Twitter: "ショッキングな予測だった 今月5日 新型コロナの新たな感染者が 初めて5000人を超えた東京 このままのペースが続けば “1日の感染者が 12日には1万人を超え 26日には3万人を超える”計算 都内の重症病床は “今月中には… https://t.co/BaPcp2SnJL"
ショッキングな予測だった 今月5日 新型コロナの新たな感染者が 初めて5000人を超えた東京 このままのペースが続けば “1日の感染者が 12日には1万人を超え 26日には3万人を超える”計算 都内の重症病床は “今月中には… https://t.co/BaPcp2SnJL
NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
IQが高い人ほど難しい問題に「時間をかける」と判明！IQが高い人ほど難しい問題に「時間をかける」と判明！ / Credit:Canva . ナゾロジー編集部昔から頭の良さの指標に「難しい問題でも即座に答えに辿り着く」ことが含まれていると信じられていました。 フィクションでも、凡人がいくら時間をかけても解けなかった難問を、颯爽と現れて「即座に答える」天才が登場することがあります。 IQテストをはじめ多くの知能を図るテストも、制限時間内により多くの問題に応えることで、高成績を収められるようになっています。 また多くの人々は素早い意思決定ができる人は有能とみなす一方で、考え込む時間が長い人は「消極的」「無能」とみなしがちになります。 しかし意外なことに「知能の高さ」と答えを出す「意思決定のスピード」そして「答えの正しさ」の3つの関連性を調べた研究は少なく、本当に意思決定の早い人が知能が高く答えが
BuzzFeed Japan Medicalは、京都大学大学院医学研究科教授の理論疫学者、西浦博さんに聞いた。 ※インタビューは2月3日午後に行い、その時点の情報に基づいている。 明るいニュース：新たな感染者が増えるスピードは減ってきている——新規感染者数がどんどん増えているので心配している人が多いと思いますが、各地の実効再生産数（※）は少し下がってきています。これはどう考えたらいいのでしょうか？ ※感染者1人当たりが生み出す2次感染者数の平均値。1を超えると増加傾向に転じる。 毎日報告される感染者数は今まで見たこともない数値ですね。東京都で1日2万人を超えました。報告をする保健所の現場の声を聴いても、大騒ぎで悲鳴が上がっている状態です。 ただこの流行を見る上では、増加率を落ち着いて見ることが大事です。増加率を見る時には、「今週先週比」を使ってきました。 今週の報告日別の新規感染者数を先週
徳島市の御座船入江川でボラが大量発生しており、狙って集まった水鳥がふんをするなどして付近住民を困らせている。 【動画】水面に集まる大量のボラ ボラがいるのは市眉山ポンプ場（明神町6）付近から山城橋（山城町西浜傍示）までの約700メートル。体長20センチほどの幼魚がひしめき合い、時折押し出されるように水面を波立たせている。 大量発生に伴い、サギ、ウなどの鳥が集まりだした。住民によると、川沿いの民家の屋根に数十羽がとまり、周辺にふんを落としたり、捕まえたボラを庭や道路に捨てたりしているという。 同市の男性（82）は「鳥インフルエンザが相次ぐ中、ふんを落とされるのは気持ちが悪く、洗濯物が汚れるのも心配。ふん害がひどくなりそうなら対策を考えないと」と苦り切っている。
正義のための殺人ドローンが一般人を次々に殺し出すまでのシナリオを描いた近未来ムービー「Slaughterbots(スローターボッツ)」
人工知能(AI)の開発によって自律的に動くロボットや自動運転車の開発が進んでいます。そんな中、「自律的に人を殺すロボット」が開発されることを危険視する動きがあり、SpaceXのイーロン・マスクCEOやDeepMind共同創業者のデミス・ハサビス氏らが誓約書に署名を行ったほど。もし「自律的な殺人ロボット」が開発されたら何が起こるのか、という1つの未来のシナリオがYouTubeに公開されています。 Slaughterbots - YouTube 大きなスクリーンを背景に、壇上に立つ男性。テクノロジー企業の発表会でよく見かける光景です。 男性は「悪人を排除する」ためのドローン技術について語っています。 男性が「新しい技術」として紹介するのが…… 空中に浮かぶ小型ドローン「Slaughterbots（スローターボッツ）」 Slaughterbotsが捉えた映像がこれ。人物の頭を認識しています。 男
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東京の感染者数を5週間ぶん予測した (1月11日版)
※ 1月18日版(anond:20220118182610)を公開しました。 6月21日版(anond:20210621175921) から 1月4日版(anond:20220104223956) に至る記事の続き。※ 都医学研の人流データがまだ出ていませんが、先週同様、年末年始の都心の人流は予測には使えないため(帰省の人流が反映されない)、影響は限定的です。 振り返りオミクロンについて言いたいことは1月4日版(anond:20220104223956)にたくさん書いたので、未読の方はぜひご一読ください。 先週は1月4日(火)の予測のあと、6日(木)になって東京都がこれまでオミクロンの全数検査をしていなかったことが判明し、予測の前提としていた「直前の週のオミクロンが42人」という数字が「158人」へと約4倍に修正されてしまいました(その日のうちに1月4日版にも追記しました)。結果として、も
地球温暖化に対する関心が高まる中、融解が進行しているとたびたび報じられてきた南極の「スウェイツ氷河」が5年以内に崩壊する可能性があるという研究結果が発表されました。 AGU Fall Meeting 2021 https://agu.confex.com/agu/fm21/meetingapp.cgi/Paper/978762 Antarctica's 'doomsday' glacier: how its collapse could trigger global floods and swallow islands https://theconversation.com/antarcticas-doomsday-glacier-how-its-collapse-could-trigger-global-floods-and-swallow-islands-173940 The 'Doo
「ワープロはいずれなくなるか？」への回答を今のわれわれは笑えるか あれから30年、コンピュータと文書の関係を考える
「ワープロはいずれなくなるか？」への回答を今のわれわれは笑えるか あれから30年、コンピュータと文書の関係を考える（1/2 ページ） 2021年に入ってからSNSで「『ワープロはいずれなくなるか？』という質問に30年前のメーカー各社はどう答えた？」という記事が話題になっていた。発端となったのは、ガジェットカルチャー誌の老舗であるDIMEが、同誌の平成元年（1989年）版に掲載した同名記事を引用して作ったWeb版の記事であるようだ。 「ワープロはいずれなくなるか？」という質問に30年前のメーカー各社はどう答えた？ その記事に引用されていた、日本でワープロ専用機を作っていた各社のコメントは、今の基準で見ると古臭いものに見える。今やワープロ専用機など存在感はないが、「絶対になくならない」としているからだ。 それを揶揄（やゆ）するのは簡単だが、話はそんなに単純ではない。30年前、今のデジタル機器で
独身ってそういうことでしょ 追記 配偶者控除だとか税制や社会保障等 これってつまり独身は冷遇されてるってことじゃね？ やっぱり社会的にも身分低いじゃん パートナー持ちの幸せな奴を優遇して、なんで独身は冷遇されてるんだろうな 合理的な理由とか道徳的な理由思いつく奴居るか？
人の流れ増えたのにコロナ感染急減 理由に「120日周期」説 AIが予測的中 第6波はいつ？：東京新聞 TOKYO Web
今夏の新型コロナウイルスの感染爆発はなぜ急激に収束したのか。専門家は考察を重ねてきた。ワクチン接種や人流の増減だけでは説明がつかない中、感染の「１２０日周期」という新たな仮説が加わった。これを学習した人工知能（ＡＩ）が唯一、人流増加でも感染者が減ると予測していたという。周期のメカニズムは不明だが、ＡＩによると、第６波は１月中旬から２月の到来が予想される。（沢田千秋） 「人流が増えても８月後半には感染者数が減ると予想したのは、平田モデルだけだった」。そう指摘するのは、新型コロナ感染と経済の見通しについて研究を続ける仲田泰祐東京大准教授（経済学）。「平田モデル」は、名古屋工業大の平田晃正教授（医用工学）らが開発したＡＩ予測システムだ。 今年８月１３日、東京都の新規感染者数は最多の５９０８人を記録した。当時、政府の新型コロナ分科会の尾身茂会長は感染抑制のため「人流の５割削減」を国民に要請。専門家
はじめに ちょうど3年ほど前に機械学習による株価予測のTipsをブログにて公開したことがある。 機械学習による株価予測には押さえておくべきノウハウが多数あり（要するにドメイン知識が必要であり）、データサイエンティストが単に予測対象を株価に置き換えても簡単に良い結果を得ることは難しい。フィナンシャルデータは過分散で統計的エラーが発生しやすく、バックテストや検証の結果は殆どの場合で信用するに値しない。その上、取引における市場の仕組みや制度を正しく検証に反映できていない場合、実運用において大きくパフォーマンスが劣化してしまう。考慮すべき事象は、上場情報（新規、廃止、監理指定等）、取引規制や貸借情報（売買停止、空売り規制、信用取引規制等）に加え、売買のレイテンシー、板の厚みやキューの考え方など多岐に渡る。 このため殆どの検証は机上の空論で終わる可能性が高い。検証に関する記事は多数存在するが、実弾投
ネット・アイドル界の重鎮だんごむしさん☀ on Twitter: "国が三菱総研に忖度して作った東京都の新型コロナウイルス新規感染者数のシミュレーションと実際の数 東京2848人 https://t.co/W0rKNCv4q8"
国が三菱総研に忖度して作った東京都の新型コロナウイルス新規感染者数のシミュレーションと実際の数 東京2848人 https://t.co/W0rKNCv4q8
一般的な時系列のモデリング＆予測に、機械学習系の手法よりも古典的な計量時系列分析の方が向いている理由を考えてみた（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。 時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予測精度の向上ではないことも実験で示している。機械学習の研究では統計モデルとの比較も入れるべきという提言をしている。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 この点について僕はこんなコメントをしたのですが。 だいぶ以前から「一般的な時系列データ予測の問題は単位根過程や季節調整など非定常過程との戦いなので、本質的に定常過程を想定する機械学習手法での予測は計量時系列分析など非定常過程も考慮した古典的なモデルによる予測には及ばない」と言い続けてきたけど、やっ
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
【検証】ディープラーニングがあるからといって、競馬で回収率100%を簡単に超えられるわけではない - Qiita
どういう馬が予測されているのだろう どういう馬を買って100%を超えたのだろう?メインレースより条件戦の方を狙っているのかな? 競馬ファンなら気になりますよね。 ところが検証用データのDataFrameには馬名が入っておらず、馬番や人気なども前処理加工された値ばかりが入っており、オッズもrawデータではなかったためとてもわかりにくかったです。別途データを作成しなければ、調べることができませんでした. ディープラーニングから他のモデルに変更してみる これは僕が変更したコードです。 シンプルなニューラルネットワークと比較しても、もっとシンプルなロジスティック回帰に変更してみます。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(C=2.0, penalty='l1', random_s
宮田裕章せんせ監修の「Googleのコロナ感染予測」が予測のテイを成していない件について｜山本一郎（やまもといちろう）
先般、NHKで「コロナ報道に信頼を」と言っていた俺たちの宮田裕章せんせが監修しているとされる、Googleのコロナ感染拡大予測が桁外れにハズレまくっていて、話題になっております。予測モデルである以上多少のハズレは仕方がないと言いつつもあまりにも論外な外れ方を現段階ではしているので気になりますよね。 なにぶん、どんなデータを使い、いかなるモデルで感染予測と銘打ち公開しているのか分からないので、見ている側からすれば占いか何かと思いながら眺めるしかないのでしょうか。どっかに生データや式が出ていたりするの？ もちろん、この感染予測の通りに我が国も感染拡大してしまう危険性は否定できないので事後検証はきちんとなされるべきかと思いますが、昨年末からのこの「COVID-19 感染予測」は日々の予測の振れ幅も大きく、少なくとも現段階では価値のないものになっています。
測れない数値を測る
政党支持率を探る世論調査は、何を食べたいかを客に尋ねる食堂の店主に似ている。売り上げならば前日の伝票を見ればわかる。知りたいのは明日の注文だ。聞かれた方も「いつもの」と即答できる人もいれば、同じメニューを毎日にらむ人もいる。明日の注文、つまり、次の選挙の得票率はどのように予測すればよいのだろうか。 報道機関が世論調査で調べている政党支持率は、無作為に選んだ有権者に「支持している政党はどれですか」と尋ねた結果をそのまま集計したものだ。当人の望むと望まざるに関わらず、すべての有権者を同じ確率で選ぶといういささか乱暴な手法を使っているのは、その方法でしか偏り（バイアス）のないデータが得られないからだ。その新聞の購読者やテレビ局の視聴者でない人をも巻き込む性質から、調査結果は公開されている。 政党支持率は、選挙の予測得票率ではない。自民党の支持率は選挙で一度もとったことがない高い水準を維持している
政府が緊急事態宣言を出さない理由オミクロン株の現状オミクロン株が全国的に猛威を振るっています。 新規陽性者数は、連日10万人前後を記録。死亡者数も急増し、2月10日には175人。これまでの感染の波を凌駕して、明らかに過去最悪の状況となっています。 厚生労働省 新規陽性者推移厚生労働省 死亡者数推移なぜ政府は緊急事態宣言を出さないのかしかし、このような状況において、政府の対応は非常に鈍いと言わざるをえません。とくに、未だに緊急事態宣言がどの都道府県でも発動していないことは、理解が困難です。 なぜ政府は動こうとしないのでしょうか。 岸田首相は2月9日、次のように語っています。 岸田首相は9日、首相官邸で取材に応じ「国民の皆様の協力で、感染拡大のスピードは明らかに減少している。先週と今週の比較では、沖縄県や広島県では1.0倍を割り込んでいて、感染者数の増加速度が減少し始めている。東京でも、1.1
政府の新型コロナウイルス感染症対策分科会の尾身茂会長は8日の衆院予算委員会で、変異株「オミクロン株」の感染拡大がピークアウト（頭打ち）した後もしばらくは新規感染者数が急激には下がらず、高止まりする可能性があるとの見解を示した。 立憲民主党の山井和則氏は新規感染者数について、「近々ピークアウトではないかという見方が出ている。その後、高止まりするのか」と質問。尾身氏は「多くの県で少しずつ増加のスピードは鈍化している。ピークアウトは可能だと思う」と答えた。その上でピークアウト後の感染…
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (8月17日版)
※ 8月23日版(anond:20210823194721)を公開しました。 6月21日版(anond:20210621175921) から 8月10日版(anond:20210810180448) に至る記事の続き。今週はお盆の影響で人流データが手に入らなかったため、1日遅れました。 オリンピック閉幕後も、検査数はほとんど増えませんでした。引き続き、「検査の飽和のせいで発表される感染者数はもっと少ないだろうけど、人流データに基づけば、このくらいの感染者になるだろう」という予測を続けます。週をまたいだ月曜だけは2週連続で予測がほぼ的中していて、最後の目安として機能している可能性もあります。(ただし、感染者数に対して検査数が増えない要因は、パラリンピックだけでなく保健師の不足や医療機関のお盆休診の影響もあるようです) 感染者数の増大とともに少しずつふだんの人流は減っており、実際にアルファ株の
電力不足が深刻さを増している。最大の要因であるLNG（液化天然ガス）の不足はなぜ起きたのか。その背景には、電力自由化や再生可能エネルギーの拡大といった電力システムの変化がある。発電事業者が適正なLNG調達量を判断しにくくなっていたのだ。 今回の電力のひっ迫には大きく2つの要因がある。本誌で既報の通り、寒波による冷え込みで電力需要が増加したこと。加えて、火力発電燃料のLNGの不足である（「電力市場の異常な高騰はまだまだ続く？ LNG供給に乱れ」）。 確かに寒波は厳しいもので、電力需要は全国で増加している。ただ、ここまでの需給ひっ迫とJEPX（日本卸電力取引所）価格の高騰を招いた最大の要因はLNGの不足の方だ。中国と韓国によるLNG輸入量の増加、産ガス国での生産設備トラブル、新型コロナ影響によるパナマ運河の通関手続き遅延などが絡み合っている。 ここで一つ、疑問が湧く。いくらLNGの需給がタイト
8月末をもって当サイト及びTwitterでの予測公開を停止します。 停止理由は「ゆまの利用者増加を支えきれなくなったため」です。 幸いなことにこの4年半の間で多くの人にゆまを利用いただけるようになりましたが、それに伴いオッズの低下も当然発生しました。(※1) 御存知の通り、競馬は同じ予想をしている人が増えるとオッズが下がり勝つのが難しくなります。 これまでオッズの低下をカバーするように予測性能の改善を行っていましたが、そろそろカバーできないレベルになりつつあります。(※2) このまま公開を続けていくと更にオッズが下がり、近々勝てない（勝つのが難しい）予測になりえます。 勝てない予想を提供することはポリシー上やりたくないので、その前に公開を終了することにしました。 今後は個人的に非公開のまま運用を続ける予定です。 オッズ低下がない状態、すなわち斤量ゼロの状態でどれだけのパフォーマンスが出るの
地球温暖化研究の第一人者たち（ジェームズ・ハンセン氏、真鍋淑郎博士） - 地球環境とエコのWEBサイト
予測の手法、日本人が確立（ちょっとウンチク） 2004/08/11 大気中の二酸化炭素（ＣＯ２）が増えると地球の温暖化が進むことは、コンピューターを使った数値実験（シミュレーション）で予測されているが、この方法のパイオニアは日本人。米海洋大気局（ＮＯＡＡ）の研究員として渡米した真鍋淑郎博士（現プリンストン大研究員）は一九六〇―七〇年代に温暖化の予測手法を確立した。 八八年六月には真鍋博士の当時の同僚や米航空宇宙局（ＮＡＳＡ）の研究者、ジェームズ・ハンセン氏が米議会で、地球温暖化の脅威を証言。これが米国で温暖化への関心が高まる契機となったが、その年の米国が例年にない夏の暑さと干ばつに見舞われたことも、世論形成に大きく影響したとされる。 九二年のブラジルでの環境サミット、気候変動枠組み条約の締結を経て、九七年に京都議定書が採択された時点で、国際社会の温暖化対策への機運は最高潮に達したが、その後
この1年で「Desktop-as-a-Service」の市場規模がほぼ2倍に、リモートワークの拡大により。米ガートナーが予測
この1年で「Desktop-as-a-Service」の市場規模がほぼ2倍に、リモートワークの拡大により。米ガートナーが予測 米調査会社のガートナーは、2020年のクラウドサービス市場予測を発表しました。 予測では、2020年のワールドワイドなクラウドサービス市場は6.3％の成長。ただしリモートワークの急速な拡大により、リモートワーク環境を低コストで構築できる「Desktop-as-a-Service」が急成長。昨年の市場規模から95.4％成長し、1.2ビリオンドル規模になるとしています。 Worldwide Public Cloud Service Revenue Forecast (Millions of U.S. Dollars) Note: Totals may not add up due to rounding. Source: Gartner (July 2020) クラウド
新型コロナウイルスの今後の感染状況について、内閣官房の「COVID-19AI・シミュレーションプロジェクト」に参加する名古屋工業大学の平田晃正教授は、人工知能＝AIによる分析の結果、12月から再拡大し、来年1月中旬ごろに第6波のピークを迎えると予測し警戒を呼びかけています。 平田教授によりますと、人の流れや気象条件やワクチンの接種状況などの、さまざまな条件を組み合わせてAIで分析、予測したところ、12月になるとワクチンの効果が薄れ、年末の飲食の機会が増えることから、新型コロナウイルスの感染者が再拡大し、感染の第6波が来ると予測されるということです。 第6波のピークは、来年1月中旬ごろになる見通しですが、ワクチンの接種が進んだことで、第5波よりも小さい規模になる可能性が高いと予測されているということです。 平田教授は「第5波については、感染者数が多くなることも、ワクチンの効果で9月で急減する
日本初、アバターで通える通信制高校が誕生
2026年までに検索エンジンは生成AIのチャットボットにシェアを奪われ、利用が25％減少する。ガートナーの予想
米ガートナーは、2026年までに従来の検索エンジンは生成AIによるチャットボットやそのほかのバーチャルエージェントにシェアを奪われ、利用されるボリュームが25％減少するという予想を明らかにしました。 ガートナー社によると、2026年までに従来の検索エンジンのボリュームは25％減少し、検索マーケティングはAIチャットボットやその他のバーチャルエージェントにシェアを奪われるという。 「生成AIによるソリューションは、従来の検索エンジンで行われていたユーザーのクエリを置き換え、回答を得るための代替エンジンになりつつある。生成AIが企業のあらゆる側面に組み込まれるにつれて、企業はマーケティングチャネル戦略を再考する必要に迫られるだろう」と、同社バイスプレジデントアナリストのAlan Antin氏は予想の中で説明しています。 Antin氏は、生成AIがコンテンツ制作のコストを下げるため、検索エンジン
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）（1/2 ページ） 製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。 ⇒連載「もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips」バックナンバー 筆者はデータサイエンティストとして、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入サポートをさまざまな製造業のクライアントに提供してきました。本連載では、その経験に基づいてお話させていただきます。 機械学習が使われる製造業特有の分野は、物性予測、工程管理、予防保全、故障予測、要因分析など多岐にわたります。しかし筆者は、それらの多くで同様のミスが繰り返されていることに気が付きました。これらの間違うポイント
米The New York Times5月6日（現地時間）、米Twitterを買収することで合意したイーロン・マスク氏が投資家に提示したというプレゼン資料を入手したとして、その概要を紹介した。例えば、2028年までにサブスクリプションサービスから約100億ドルの収益を上げるなど、壮大な予測を示している（2021年のTwitterの総売上高は50億ドルだった）。 この他、2028年までに収益を5倍の264億ドルにする、広告への依存度を収益の50％未満にする、2028年までに9億3100万人のユーザーを獲得する（2021年末時点のmDAUは2億1700万人）、新たなサブスクサービス「X」を立ち上げ、2028年にはそのサービスで1億400万人のユーザーを獲得する、数百人の従業員を削減した後3600人を雇用し、2025年までに従業員を1万1072人にする（現在は約7500人）、などと予測したという
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Google、都道府県別コロナ予測「COVID-19感染予測（日本版）」提供開始
『東京は 2週間後に ニューヨーク』…を何とか回避できた？その理由は？今後が危ない？とりあえずの総括 - Togetter
農家が8割減る日 主食はイモ、国産ホウレンソウ消滅？ - 日本経済新聞
Google による、COVID-19感染予測（日本版）の答え合わせ - 最終防衛ライン3
｢パンデミックの終焉は近い｣中国の終息を言い当てたノーベル賞科学者が予言
「接触7割減」では収束まで長期化 北大教授が警鐘 - 日本経済新聞
IQが高い人ほど難しい問題の解答に「時間がかかる」と判明！ - ナゾロジー
新型コロナ感染者数「近くピークになりそう」 西浦博さんが今伝えたい、良いニュースと悪いニュース
ボラが大量発生、水面に「密」 集う水鳥でふん害も 徳島市（徳島新聞） - Yahoo!ニュース
Japan: COVID-19 Public Forecasts
南極の「終末の氷河」が5年以内に崩壊して海面が数メートル上昇する可能性
でも独身の身分が低いからLGBTの人も結婚したいんでしょ？
機械学習による株価予測 いろはの”い” - Qiita
新型コロナ大流行は「最終段階を迎えた可能性」 モデルナCEO見解：朝日新聞デジタル
新型コロナ：日本の検査戦略はどこで間違えたのか―政府が緊急事態宣言を出さないわけ―｜馬の眼 ishtarist
尾身会長「ピークアウト後、高止まりの可能性も」 オミクロン株 | 毎日新聞
なぜ電力ひっ迫を招いたLNG不足を予測できなかったのか
【重要】予測公開停止予定のお知らせ - 競馬AIゆま牧場
新型コロナ第6波 “12月から再拡大” AIが予測 警戒呼びかけ | NHKニュース
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
マスク氏、「Twitterの広告依存度を収益の50％未満に」など──NYTが入手したプレゼン資料より