子どもたちのクレヨンや色鉛筆をのぞくといつのまにか、“はだ色”がなくなっていました。かつての“はだ色”の呼び方は別の名前に変わり、色の名前として使わなくなっていました。差別という指摘が出てきたからです。でもこの色をめぐって仕事や立場で思いはさまざまです。（ネットワーク報道部記者 飯田耕太）
2018年5月25日のブックマーク (7件)
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gnt 2018/05/25
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「女の子がかわいく撮れちゃう本」を使えばおっさんもかわいく撮れるのか？ - 価格.comマガジン
かわいく撮ってみた結果の写真です こんにちは。おっさんの斎藤充博です。先日本屋でこんな本を見つけました。 『女の子がかわいく見えちゃう55の撮り方』（玄光社）という本です（版元に内容の紹介をする許諾を得ています）。女性をポートレート撮影するときのマニュアル本なんですが、結構おもしろいんですよ。 「水飲み場で水を飲んでいるところを撮ると口元がかわいく撮れる」とか「甘い物を食べてもらいながら撮るとリラックスした表情が撮れる」とか、女性の表情を引き出すコツがたくさん載っています。こんなちょっとしたことで、いい写真が撮れるんだ！ という感じ。 そこで、思いました。 この本に書いてあるのは、なにも女性だけのことではないのではないか？ 僕のようなおっさんでも、この本に書いてあるコツを使えば、かわいく撮れるかも……。 「おっさんをかわいく撮ってどうするんだ」という声が聞こえてきますね（僕は読者の声が聞こ
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アメフト問題 日大の回答書に再発防止策 | NHKニュース
日本大学アメリカンフットボール部の選手が関西学院大学の選手に後ろからタックルする重大な反則行為をしてけがを負わせた問題で、日大が２４日に関西学院大へ届けた回答書には、選手と指導者のコミュニケーションを密にするなどといった再発防止策が盛り込まれていることがわかりました。 この問題で、日大の選手は、内田正人前監督と井上奨前コーチから反則行為を指示されたと明かしたのに対し、内田前監督と井上前コーチは、反則行為の指示を否定し、両者の認識には食い違いがあります。 日大広報部によりますと、２４日に関西学院大に届けた反則行為について調査した回答書には、内田前監督などによる反則行為の指示を否定する内容に加えて、再発防止策が盛り込まれているということです。 今回の反則行為の背景について、内田前監督は２３日の会見で、「選手の不安定な部分を見抜けず認識のずれが起こった」などと選手とのコミュニケーション不足をあげ
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日大教職員組合声明「大学存続に関わる」／原文まま - スポーツ : 日刊スポーツ
日本大教職員組合文理学部支部は２４日、田中英寿理事長が記者会見を開いて被害者らに謝罪し、信頼回復に向けて大学の抜本的改革に乗り出すよう求める声明を出した。 ◇ ◇ ◇ 声明 ２０１８年５月２４日 日本大学教職員組合文理学部支部長 初見基 危険タックルを行った学生自身による５月２２日の勇気ある記者会見、そして５月２３日の内田正人前監督と井上奨コーチの記者会見によって、日本大学アメリカンフットボール部問題は、競技反則のあり方にとどまらず、大学法人本部の危機管理能力欠如をいよいよもって露呈させている。とりわけ２３日の内田前監督らの会見は、司会者の不遜な態度を含め、大学側の不誠実さを広く世に知らしめた。このままでは、５月２１日の組合声明で危惧したとおり日本大学の信用は地に落ちるばかりであり、大学、付属校の存続にも関わりかねない。そこで私たち教職員組合文理学部支部は、同声明での主張を踏まえ、以下を表
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ダークウェブのウソ・ホント なぜニューヨーク・タイムズが利用するのか
常態化する「ばらまき型攻撃メール」 アカウント情報の大量漏えいや攻撃メールは今に始まったことではないが、ソーシャルネットワークのタイムラインをウォッチしていると、不審な請求書メール、通販を装ったメールといった攻撃の報告が増えていると感じる。件名に請求書に関する文言がついた攻撃メールは2016年あたりに報告が目立ち始め、2018年の2月にJC3（日本サイバー犯罪対策センター）が関連の注意喚起を行っている。似たようなばらまき型の攻撃は、楽天市場、楽天カードを装ったものについて電通大が注意喚起を発信している。ほかにも大手金融機関やポータルサイト、大手ECサイト、ISPを騙った添付メールを受け取った人もいるだろう。 ばらまき型攻撃メールの背景には、流出した大量のアカウント情報、メールアドレスのリストの存在があるとされている。このようなリストは、過去の大規模な情報漏えい事件で流出したものや恒常的に発
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キュウリ農家が人工知能を活用できたのは、「イシュー」から始めたからだ
AI導入事例のニュースでよく聞かれるフレーズがある。「○○が取得する大量のデータを人工知能に学習させることにより△△機能を実現」といったものだ。 この表現に間違いはない。現在のAIのほとんどのアルゴリズムは大数の定理に基づいており、大量のサンプルデータがあればあるほど真の値に近づいていく。 これらのことから、「ビッグデータがなければ、AI導入は不可能」と案じる人が多く、同時に「データさえあればAIを導入した有効な製品やサービスが構築可能」と考えがちだ。 ただしそれは幻想でしかない。当たり前だが、ビッグデータを持っていたとしても、そのデータが解きたい課題と乖離し、ノイズを多く含むものだったら、いくらAIを導入しようが、まったく使い物にならない。 「ビッグデータ×AI」の組み合わせによって、さまざまな製品やサービスを実現する可能性が秘められているのは事実であるが、ビッグデータやAIは万能ではな
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- 2018年5月28日
- 2018年5月25日
- 2018年5月24日
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