民進党の蓮舫代表は11日午後の党執行役員会で、自身が日本国籍と台湾籍の「二重国籍」だった問題について、「戸籍（謄本）を示し、近々説明する」と述べた。 党幹部が明らかにした。 二重国籍問題は昨年9月の代表選の最中に浮上。蓮舫氏は、父親の出身地である台湾籍の離脱手続きを済ませたとしたが、日本国籍の選択宣言の日付が記された戸籍謄本の公開には応じておらず、党内の一部から批判が出ていた。 民進党の11日の都議選総括に関する会議でも、出席議員から「二重国籍問題をはっきり説明すべきだ」との意見があり、選挙の敗北を受けて「執行部の刷新」を求める声も上がった。同党は25日に両院議員懇談会を開いて都議選の総括をまとめ、執行部の責任を判断する。

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ

結論（2021-07-06更新） 個人的なスタンス 個人的な意見として、原則 nullableのためにletを使うのみに留めたいところです。 そもそも、このような記事を書いて、それなりに閲覧されている程度には、スコープ関数は難しいからです。 JavaのAPIを使う場合、alsoやapplyが便利な場面があって、これは例外的に使ってもいいかもしれません。 が、スコープ関数を使わない素直なコードの選択肢を常に持っておくべきでしょう。 一応 スコープ関数の図解 --------以下、詳しく知りたい人向け-------- Kotlinの標準ライブラリには「スコープ関数」と呼ばれる4つの関数があります。 let、with、run、applyです。 それぞれ似ているので使い分けが難しいと思い、私なりの考えをまとめておきます。 （2017-01-26 追記） ver1.1で追加されるalsoについて解説