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2021年1月3日 2021年/令和2年度、第97回箱根駅伝(東京箱根間往復大学駅伝競走)が開催されます。 往路、復路の状況や途中経過、優勝校、東海大学、青山学院大学、東洋大学、予選会の成績は?
75 ID:marasoku 【正式結果】 総合タイム 11°06′15″ — 明治大学体育会競走部 (@MeijiKyoso) January 3, 2021 "【駅伝明治スレ】箱根反省会…"4強"の前評判も総合11位、2年ぶりシード失う"の続きを読む タグ : 箱根駅伝 明治大 シード 山本佑樹 大保海士 富田峻平 櫛田佳希 鈴木聖人 児玉真輝
「世界で戦う」ルーキーの誓い…箱根への道 早大の諸冨湧が3000メートル障害で完勝 今季は箱根駅伝5区でリベンジ期す (04月18日 15:12) 青学大・原晋監督が創設のクラブチーム「絆RC」がいよいよ始動 会員募集開始 第1回練習会は5月30日予定 (04月14日 12:24)
には請求書に記載された請求元の名称を入力あるいは選択し、Confirm that you're human! で「私はロボットではありません」をチェックしてSUBMITをクリックしてください。
ざっくり言うと 青森県観光企画課のツイッターアカウントが投稿した画像が話題になっている 9個のリンゴから県産の「ふじ」を選ぶ画像だが、青森県人も苦心するほど ネット閲覧者がロボットではないと確認、認証するシステムを模している 提供社の都合により、削除されました。 概要のみ掲載しております。
協働ロボットBLOG、「協働ロボットと安全」を担当する鈴木です。しばらくお休みしていましたが、より内容を充実し、再開いたします。第7回は「その協働ロボットシステムは安全ですか?」と題して、協働ロボット導入現場の実態を検証してみたいと思います。最後までお付き合いください。 1. 協働ロボット導入現場の実態 「協働ロボットは操作が簡単」「協働ロボットは衝突検知機能があり安全」「協働ロボットは安全柵不要」という便利さのみを訴求するPRを目にすることはないでしょうか?
障害者を安く雇い入れて、 健常者が嫌がるキツイ、汚い、危ない、仕事をさせている現実をもう、終わらせて下さい! 何故知っているか? 私は障害者施設で工賃を得て、通所していたから知りました。。。そんな私は今、年収500万前後です。 実家に仕送りしています。 多くはないのかも知れません。 年に3〜5ヶ月はケガをし、療養し、無職なので。もし、安全な職場でケガをしないで働けたら、年収600万前後は稼げたと思います。 なので、私は、障害者施設で工賃を得ている皆さんが私のように、経済的に自立し、収益を生み出して働くことは出来ると信じています。もっと、優秀な教育者を派遣し、育てて下さい。教育すると、育ちます。 諦めている障害者に、夢を叶える権利をきちんと提供しましょう。 そのためには、きちんとした教育が必要です。 障害者に 「きちんとした教育を提供」して、 「障害者に夢を叶える権利を提供出来るようになる未来」を実現しましょう💐👬🌈💐 足りないのは、障害があるからではありません。 🌟足りないのは 「教育」 なのです。🌟 コロナ禍に、キツイ、汚い、危ない仕事は命懸けなだけでなく、科学知識が必要な仕事になりました。 力任せに掃除や清掃をする時代はとっくに終わっています!! 今だから考えたい「協働ロボットと安全」 第７回：その協働ロボットシステムは安全ですか？. 安全なAIロボットを導入し、安全に、作業出来るように、するための業務フローの見直しと、そのために必要なロボットの開発、その運転と保守を実現するためのシステム構築をハード面とソフト面の両方から開発する予算を下さい!! 障害者は、より、洗練された最先端技術の元で、安全で安心出来る環境で生きる権利があります。 汚い、キツイ、危ない、仕事を安く雇う。 そんな障害者雇用、障害者施設の現実は、大至急、改善しましょう!!! むしろ、羨ましくなる、作業でも妥当です。 安全性をモニタリングするために、試験現場でのテスト要員として、障害者施設に作業依頼をして下さい。 汚い、キツイ、危ない作業を障害者は耐えて、無料で作業することは、あってはならない由々しき事態です!! 必要な安全対策なしに、うやむやに、障害者施設に草刈り、ゴミ拾いをさせる施設を摘発し、行政指導をしてください!! 洋服や技工品、絵画など、特性を生かした、商品開発を障害者施設で発注しましょう。 産業が生まれます。 産業を生み出して下さい!! そのために、教育者を派遣して、現状調査をし、問題点を発掘して下さい!!
猫検出器?それとも冷房検出器? 新しい例(新規データ)を用いたテストは役立つと言われているので、その方法で問題があるかどうかを見てみましょう、、、どうやらこのシステムは猫Bの背景だけに常に映り込んでいた冷房を検出し、冷房があれば猫B、そうでなければ猫Aとするようです。このシステムは実は、冷房検出器であり、猫検出機ではありませんでした。 もし猫Bは常に冷房の前にいて、猫Aはそうでないなら、何の問題もありません。 しかしもし他のアパートに引っ越しをして、そのままこのシステムをつかったらどうなりますか?その場合、返されるラベルは常に猫Aになり、猫A/猫B検出器に依存するミッションクリティカルなシステムはクラッシュしてしまいます。 誰のせい? ムーンステークウォレットをたった5分で超簡単にスマホで作成する動画‼️ - daikun1’s diary. 簡単な原因追及をしてみましょう。 AIの一般的な問題として、 ピクセル 画像をラベルに変換するレシピ(モデル)は複雑すぎて、人間の頭では理解できない 私が観察でいるのは入力( ピクセル 画像)と、出力(猫A/猫Bのラベル)だけ 私は人間なので、猫Bと冷房が常に同じ場所にあるという事実には気づかない 入力( ピクセル 画像)が出力(猫判定ラベル)にどのように関係しているかについての私自身の説明はあまりに単 純化 されすぎているだけでなく、希望的観測に基づく思考(確証バイアス)によって歪められている 機械学習 /AIが確実に機能する限り、どのように機能しているかを理解する必要はない それが機能するかどうかを確認する方法は、これまでに見たことのない例(新データ)でどのように機能するかを評価すること あなたは、どのように機能するか知らなくても多くのものを信頼します。例えば、私たちが頭痛を抑えるために飲む頭痛薬など。それは機能しますが、科学的にどのように機能するかは説明しません。重要なのは、頭痛薬が機能することを確認できることです。 頭痛の治療法と同じように、複雑なAIシステムについても考えてみてください。それらが機能することを確認できれば問題ないのです。さぁどのようなことが分かったでしょうか? 残念ながら、動作させたい例(データ)において、希望する動作とは異なるパフォーマンスが確認された システムが適切に適切なデータでテストされる限り問題ないのです。つまり、これは 人間のせい です。 もしあなたがあるジョブに対しシステムをテストし、別のジョブにシステムを適用したならば、何が期待できますか?