MARCH以上のみ「大学別」に卒業生をつけて特別扱いする日立のリクルーター制。これが「採用したい度合い」を表す。G（学習院）は「関東地区」に含む。 効率的な新卒採用の手法として、学生を大学名でふるいにかける「学歴フィルター」は、大企業・有名企業で一般的に運用されている。新卒一括採用がメインの昭和大企業（楽天のような新興系でも同じ）に入るには、大学の選択（入試・AO・推薦）が就職の一次選考と同じ意味を持つため、高校生やその進路指導者も知っておくべき内容である。日立製作所で実際に近年、リクルーターの1人として採用に関わった社員に、その運用実態を聞いた。 Digest 建前と実際：「面接」ではなく「面談」です 大学3年6月に「プレ期」スタート 3月～個別面談 リクルーターが学生に話してはいけない「本音」事例一覧 2回ずつ会うくらい 半数が内定辞退し「見た目の給料が高い企業」へ 日東駒専まで可能性
電通大が世界初の"食べられるロボット"を開発、しかもつぶらな瞳で話しかけてくる→「食べ物との交流で味覚に変化は起きるのか」という研究らしい
産経ニュース @Sankei_news 産経新聞の公式ニュースアカウントです。ニュース速報や読み応えのある解説記事をお伝えします。Blueskyはこちら👉bsky.app/profile/sankei… sankei.com 産経ニュース @Sankei_news 【話題の記事】 世界で初めて〝食用〟ロボットの開発に成功 ヒントはアンパンマン、よりおいしさ感じるか sankei.com/article/202405… リンゴ味のグミだが、実はロボット。電気通信大の仲田佳弘准教授（ロボット工学）らのチームが、世界初となる食べることを目的としたロボットの開発に成功した 2024-05-25 18:00:00 リンク 産経新聞：産経ニュース 世界で初めて〝食用〟ロボットの開発に成功 ヒントはアンパンマン、よりおいしさ感じるか 「こんにちは。今日、私はあなたと会話できることを楽しみにしてました」
キリンホールディングスは5月20日、電気の力で減塩食品の塩味やうま味を増強するという食器型デバイス「エレキソルト スプーン」を発表した。減塩食品の塩味を約1.5倍に強める独自の電流波形の技術を搭載した。 同社のヘルスサイエンス領域の新規事業。まず200台をオンラインストアで抽選販売し、6月から雑貨チェーン「ハンズ」の一部店舗でも数量限定で販売する。1万9800円。 食品を介して微弱な電流を舌周辺に流すスプーン型デバイス。持ち手部分の電源ボタンを押すと、スプーン先端から微弱な電流が食品に流れ、約0.5秒かけて塩味やうま味を増強。食品を介して約2秒間、微弱な電流が流れる。じっくり味わうことで塩味が強まるという。 食事の際、塩味の基となるナトリウムイオン（Na+）は口内で分散しており、舌で味として知覚されないものもあるが、電流によりナトリウムイオンを舌の方に引き寄せることで塩味が強くなった錯覚を
実験では、eSoilを通して電気刺激を受けた大麦の苗が、通常の成長速度よりも約50％速く成長することを示した。これまでの研究では根の刺激に高電圧が使っていたが、eSoilは低電圧で済むという大きな利点を有している。この方法で苗が窒素をより効率的に処理することを確認しているが、電気刺激がプロセスにどのように影響するかについては、まだ明らかになっていないという。 Source and Image Credits: eSoil: A low-power bioelectronic growth scaffold that enhances crop seedling growth, Proceedings of the National Academy of Sciences（2023）. https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2304135120 関連記事 電気で傷を
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米カリフォルニア大学アーバイン校、米フロリダ大学、米Toyota InfoTech Labs、電気通信大学に所属する研究者らが発表した論文「Invisible Reflections: Leveraging Infrared Laser Reflections to Target Traffic Sign Perception」は、赤外線レーザーを用いて交通標識にスポット光を照射し、自動運転車の認識システムを誤認させる攻撃を提案した研究報告である。 自動運転車では、車に設置したカメラが捉えた映像を深層学習モデルで分析し、道路標識を識別する。
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