なんか、みんな自分の好きなジャンルのランキングつけてて楽しそうなので俺もやってみる。 会社がリモートになってから、がっつりサウナにハマって（今は身体考えてほどほどにしてる）、 銭湯で仕事するのがめちゃくちゃ楽しいと気づいてしまった。 あんまり出社しなくて良い＆社外秘とかのセキュリティに関係がほぼない仕事ってのもあって、 今は週２くらいでは都内のどっかの銭湯で風呂入って仕事してる。 そんなわけで、俺の個人的なコワーキング銭湯ランキングをつけてみる。 ここに上がってないのでオススメあったら、マジで教えて欲しい。新しいところ開拓したい！ 第5位　花景の湯（よみうりランド） よみうりランド併設の温浴施設。最近できたばっかりなのでめちゃくちゃ綺麗。 ここの売りは山に向かって広がる絶景の露天風呂。もうとにかく最高に気持ち良い。 露天風呂ランキングだったら、圧勝でここが一番。コワーキングスペースは横並び

今日は巷では【推しの子】の最終回の話題で持ち切りで、以前から連載を追っている一読者である自分も最終回まで読んだ。 とてつもなく悪いとは思わなかったものの、例によって「あれはどうなったん……？あれはなんだったん……？」という疑問が解消され切らなかったモヤモヤ感は残っている…… ただ、思えば、【推しの子】の最終回が物凄く悪かったと非難したいというよりは、「最終回というものそれ自体が期待する割に大抵面白くないもんなんじゃね？」と思い始めている。 なにしろ「最終回文句なしにめっちゃ良かったなぁ～」という所に遭遇した記憶があまりないからだ。 有名どころで言えば呪術廻戦だって賛否両論だったし、王道シンプルな進行でストーリーを閉じた鬼滅の刃も最終回については蛇足としばしば言われる始末だ。 最終回が良かった作品ってなんだ？進撃の巨人とかか……？ 増田の皆さんにおかれましては最終回面白い作品があったら教えて

追記（10月27日） みなさん色々とありがとうございます。 知らん間に伸びててびっくらこきました。 うんち事情話して良かった。 ちなみにいくつか質問いただいてたので答えると、 ・運動は？→ほぼデスクワークで、これが一番の原因じゃないかなと。 毎日買い物や散歩で5000歩目標に歩いてるけど（これも夫の脂質異常体質とポケゴのために付き合ってる）、それより腹筋だな…。 ・病院いけ→去年大腸内視鏡済みです。 その時は問題なかった。 内痔核手術しよう！！と決心してその前の検査でした。なにか異常あったら痔よりそっちを治療しなきゃいけないから。 いつもこの季節になると一時的に痔がひどくなる。 おそらく寒くなるからだと思う。 でも結局手術のための長い休みが取れなくて、先生も「別にがんじゃないから取るか取らないかは貴方次第。この季節だけ悪化するなら、薬で抑えるのもあり。」といわれたので先延ばしにしています。

同じように仕事をしているつもりでも、サクサク進められるときと、時間ばかりがかかって前に進まないときがあります。自分の集中力の欠如にがっかりしたり、人と比べて残念な気持ちになったりすることもあるかもしれません。 そんな人におすすめしたいのが、「ポモドーロ・テクニック」。どんな方法なのか、その効果と実践するときのポイントや注意点を、気候学の研究者にしてライフハックブロガーでもある堀正岳さんに聞きました。 Photo by Adobe Stock 集中力と生産性が上がる「ポモドーロ・テクニック」とは ポモドーロ・テクニックとは、集中する時間と休憩時間を繰り返すことで、仕事のペースを生み出す時間管理術の一つです。 起業家で作家のフランチェスコ・シリロ氏が提唱したタイマーを活用した時間管理手法で、「ポモドーロ」はイタリア語で「トマト」の意味。シリロ氏がトマト型のキッチンタイマーを愛用していたことから

スゴイいいこと思い付いたんだけど 働き手が手軽に食べられるランチで 牛丼→吉野家とかがある親子丼→なか卯とかがあるラーメン→ラーメン屋さんがある蕎麦→お蕎麦屋さんはあるうどん→うどん屋さんがあるとんかつ→とんかつ屋さんがある定食→定食屋さんがあるそれらお店はあるんだけどランチでパッと入ってパッと食べられるパスタメインのお店はなくない？ おっさんだってパスタ食べたいし、 自分だってランチでパスタ食べたい。 あのイタリアンとかのマダムが行くようなランチのお店じゃなくて 牛丼屋さんのようななにか殺伐とした感じさえあるパスタ屋さん。 でもほんとパスタをパッとランチで安価で食べられるパスタメインのお店ってないよね？ 作ったらサラリーマンにめちゃ流行ると思う。 普通にランチでパスタ食べたいしな。

「ドレスコードはピンクです。できる限り華やかなピンクの衣装でいらしてください」 そんなお達しを受けたのは5月。 三ヶ月かけて探したピンクのワンピースを身にまとい、出かけた先は都内のホテルのバンケットルーム。 友人の50回目の誕生会・・・ではなくて、生前葬の宴が催されました。 「人生の披露宴という名の生前葬」 ババーーーーーーン！いやこれ披露宴そのもの・・・・・！！！ 喪主（？？）・・・いや今回人生に幕を下ろすご本人である友人の布施美佳子さんは、華やかなるアパレル業界から面白み満載のおもちゃ業界を経て、今はカワイイ棺桶のプロデューサー。 遺影もめちゃめちゃオシャレ 布施美佳子さんのことを友人一同愛情を込めて「みけら」と呼んでいるのですが、わたしから見てみけらさんは高エネルギー才能界隈において『会いに行ける東の横綱』。（ちなみに『会いに行ける西の横綱』は岸田奈美さん） https://inst

各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田　邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の

学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長　樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると

適当に書く。脚色したり故意に現実と変えたりした部分はいくつかある。けど、おおむね本当の話。だけど、フィクションなんだと思ってください。 元々はよくいる男のオタクだった、と言って良いと思う。といっても、オタ活で人生が充実していたというタイプではなくて、抱き枕カバーとかタペストリーとか買ってSNSで見せびらかすということもなくて。そこでアイデンティティを主張してた訳ではなかった、という意味では今風のオタクではないのかもしれない。 ツイッターで数千人くらい、絵師とか同人作家とかエロ漫画家とかフォローしてた。VTuberは見ない。基本的には絵を描く人のフォロワー。 たまにはすごい気に入る絵師というのは現れる訳で、『推し活』をやるかどうか、迷ったことが何度かある。けど、そういう文化は自分には合わなかった。リプ欄見てるとなんか歯ぎしりしたくなる。 感想も送らない。即売会もあまり行かない。スケブも頼まな

原作最終話までアニメ化される作品はすごい。

本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では

はじめに Pearl, Raubinときたので、LiNGAMについて知っておこうと思い以下の書籍を読みました。 統計的因果探索 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:清水 昌平発売日: 2017/05/25メディア: 単行本（ソフトカバー） いつも通り簡単にまとめて、Rで実行実行してみます。 統計的因果探索 ある2つの変数の因果関係を考えた時に、ある共変量となるの存在が考えられる。 次の三つの構造的因果モデルが考えられる。 この候補となる因果モデルの中で、得られているデータを生成したと考えられるモデルを特定したい。 このように、得られているデータを用いて、候補となる構造的因果モデルの中から適当なモデルを推定することを統計的因果探索と呼ぶ。 因果探索のの三つのアプローチ ノンパラメトリック 線形性や誤差項に分布を仮定しないアプローチ パラメトリック 線形性や誤差項にガウス分布を仮定す

物事の本質に迫るため、正しい研究を行い、正しい報告を行うことは研究者の使命である。しかしながら、経営学を含め、多くの学問で、そのような適切な研究のあり方が危機に陥っている。学術界の社会制度自体が、研究者による不適切な研究を助長しているともいえる。このようなことを指摘しているのが、Mayer, van Witteloostuijn & Beugelsdijk (2017)である。具体的に言えば、現状の学術界では、本当は真実ではないことを、真実だと誤って報告した論文が多くジャーナルに掲載される危険性（False positive, 第一種の誤り）を高めているというのである。これらを生み出す研究行為のうち、典型的なものが、HARKing, p-hacking, asterisk-seekingである。 HARKingとは、Hypothesizing After the Results are K