--2024.12. 5-- 現役競走馬名鑑：Calif --2024.12. 4-- 引退競走馬名鑑：ヨシツグ --2024.12. 3-- 現役競走馬名鑑：May Day Ready --2024.12. 2-- 引退競走馬名鑑：リコウ レース結果：メイトリアークＳ'24 --2024.12. 1-- 引退競走馬名鑑：Harpia レース結果：チャンピオンズＣ'24、ハリウッドダービー'24 --2024.11.30-- レース結果：ステイヤーズＳ'24、チャレンジＣ'24 --2024.11.29-- 引退競走馬名鑑：Tout Charmant
直近1週間 人口10万人あたり 感染者数の推移 ※厚生労働省のデータにもとづいてお伝えしています。都道府県などが発表するデータとは異なる場合があります。 ※厚生労働省のデータをもとに、直近7日間の感染者数の合計が、人口10万人あたりでは何人になるかを計算したものです。こちらの折れ線グラフと、その上にある横棒グラフは、計算の中での端数処理の違いから、わすかに差が出ることがあります。※過去の数値が後日修正されることがあります。※【2021年11月18日まで使用した指標】政府の分科会は、直近1週間の人口10万人あたりの感染者数が、「25人以上」になると、感染状況が最も深刻な「ステージ4」に相当するとしました（グラフでは赤色のライン）。また、「15人以上」になると、感染者が急増している段階である「ステージ3」に相当するとしました（グラフではオレンジ色のライン）。 都道府県ごとの感染者数の推移 （N
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
ウイニングポスト6イベント 海外牧場・クラブ牧場の設立条件。 シュンライ、ボワルセル再興などの長期イベントの詳細。 柵越え、知人のスーパーホース発見などの幼駒イベントの詳細。 海外牧場・クラブ 米国牧場 欧州牧場 クラブ設立 クラブ牧場 長期イベント シュンライ ボワルセル再興 貴公子の幻影 幼駒イベント 流星・柵越え スーパーホース発見 牧場に出現するもの その他のイベント エンディング条件 牧野双葉 ウイニングポスト6配合 強い馬を簡単に生産できるバージョン別のおすすめ配合。 各配合理論の爆発力、サブパラへの効果。 配合理論の成立条件を血統表で解説。 おすすめ配合 ニックス 血脈活性化配合 ラインブリード 母父○（まる） ライン覚醒 ライン活性 活力補完 インブリード 隔世遺伝 その他の配合理論 ウイニングポスト6称号 引退時に特定の条件を満たすと獲得できる50音順の称号データ。 称号
無断でダウンロードしたデータでもAI開発に使える？ 改正著作権法を弁護士が解説：“おいしいデータ”で、成果が出るAIモデルを育てる（1）（1/2 ページ） AIモデル開発を目的とするなら、著作権者に許諾を得ずとも、データのダウンロード、整形、加工がより広い範囲で行えるようになった。弁護士法人STORIAの柿沼太一弁護士が、2019年1月1日に施行された「改正著作権法」のポイントとAIモデル開発時の注意点について解説した。 深層学習の登場により、「音声認識」や「画像認識」にAIモデルを活用してサービスを提供する企業が増えてきた。 AIモデルを開発するには、大量のデータを用意してAIモデルに学習させ、目標の精度が出るかどうかAIモデルを評価する必要がある。しかし、「大量のデータを用意するのに時間がかかる」「AIモデルの精度が低くサービスに適用できない」など、サービスを開発、提供する前から壁が立
わずか十数年のうちに、地球上の人口は現在の77億人から約85億人に、さらに2050年までにほぼ100億人に達する見込みです。この増加は、ごく少数の国で生じます。いくつかの国の人口は急激な増大を続ける一方で、人口が減少に転じている国もあります。同時に、平均寿命が地球規模で延び、出生率が低下の一途をたどる中で、世界では高齢化も進んでいます。このような世界人口の規模と構成の変化は、持続可能な開発目標（SDGs）の達成と、誰一人取り残さない世界の実現に大きく影響します。 国連による最新の世界人口の推計と予測を提示する世界人口推計2019年版：要旨のうち、主要な10の調査結果は以下の通りです。 10の主要な調査結果 1. 世界人口は増大を続けるものの、地域によって増加率に大きな差 世界の人口は2019年の77億人から2030年の85億人（10%増）へ、さらに2050年には97億人（同26%）、210
現在の位置 ： なるほど統計学園 > 学ぶ・知る > 統計・そこが知りたい > 統計調査には必ず答えなければいけないの？ことわってはダメなの？
国内の感染者数・死者数 ●2023年5月19日から発表が始まった新型コロナの「定点把握」のデータはこちらから 新型コロナウイルスの日本国内の感染者数や死者数、重症者数の最新データです。全期間を俯瞰したグラフと1日ごとのデータを確認できるグラフをそれぞれ表示しています。 新型コロナウイルスの「5類移行」に伴い、これまでの「全数把握」による毎日の感染者数の発表は2023年5月8日(月)が最後となります。〔死者数と重症者数の発表は2023年5月9日(火)が最後〕今後は全国5000の医療機関からの報告をもとに公表する「定点把握」に変わりますが、「定点把握」による最初の発表は2023年5月19日(金)になる予定です。「定点把握」のデータも引き続きこちらの特設サイト内でお伝えします。
コンテナでデータを管理する¶ これまでは導入として、基本的な Docker の概念 や、Docker イメージ の動作に加え、 コンテナのネットワーク について学びました。このセクションでは、どのようにコンテナ内やコンテナ間でデータを管理できるかを議論します。 データを Docker で管理する、２つの主な手法を見ていきます。 データ・ボリュームと、 データ・ボリューム・コンテナです。 データ・ボリューム¶ データ・ボリューム (data volume) とは、１つまたは複数のコンテナ内で、特別に設計されたディレクトリであり、 ユニオン・ファイルシステム (Union File System) をバイパス（迂回）するものです。データ・ボリュームは、データの保持や共有のために、複数の便利な機能を提供します。 ボリュームはコンテナ作成時に初期化されます。コンテナのベース・イメージ上で、特定のマ
React は、インタラクティブなユーザインターフェイスの作成にともなう苦痛を取り除きます。アプリケーションの各状態に対応するシンプルな View を設計するだけで、React はデータの変更を検知し、関連するコンポーネントだけを効率的に更新、描画します。 宣言的な View を用いてアプリケーションを構築することで、コードはより見通しが立ちやすく、デバッグのしやすいものになります。 自分自身の状態を管理するカプセル化されたコンポーネントをまず作成し、これらを組み合わせることで複雑なユーザインターフェイスを構築します。 コンポーネントのロジックは、Template ではなく JavaScript そのもので書くことができるので、様々なデータをアプリケーション内で簡単に取り回すことができ、かつ DOM に状態を持たせないようにすることができます。
概要 こんにちは、yoshimです。当エントリは「Machine Learning Advent Calendar 2017」の11日目のエントリです。 今回は教師あり学習の１手法である「決定木分析（decision tree）」をご紹介します。 目次 1.決定木分析とは 2.特徴 3.処理の流れ 4.情報利得と不純度 5.剪定方法 6.決定木分析におけるメジャーなアルゴリズムの紹介 7.まとめ 1.決定木分析とは まず、決定木分析とはなんなのか、ということをざっくり説明しようと思います。 決定木分析は、「段階的にデータを分割していき、木のような分析結果を出力する」ものです。 言葉だけではイメージがつかないと思いますが、具体的には下記のような分析結果を出力します。 機械学習に興味がある方なら見たことがあるのではないでしょうか？ 決定木分析ではこの画像のように上からデータを分割していき、デー
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答 時系列(あるいは時系列データ)とは，観測値が時間の経過とともに次々に得られた場合，これらの観測値を時間の順序に従って並べた系列として定義されます．ここで“時間の順序に従って並べた系列”ということに含意される内容を正しく理解することが重要です． 答 時系列における任意時刻の値は，それ以前の時刻の値に何等かの影響を受けており，また，未来の値は過去から現在までの推移に何等かの影響を受けています．従って，その時刻の値は厳密にはその直前までの値に規定されており，時系列の並びを入れ換えたり，値を勝手に変えたりすることは，その時系列に内在する相互連関構造(あるいは単に相関構造)を断ち切ることになり許されません． 例えば，図0020に示す例は，時系列データの前半と後半を入れ換えた場合，元の時系列の周期構造が全く違ったものになることを示しています．この例は24時間にわたり測定された血圧データです．さまざ
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