2024年10月9日 家計可処分所得・家計貯蓄率四半期別速報（参考系列）（2024年4-6月期） 2024年10月9日 生産側系列の四半期速報（生産QNA）（参考系列）（2024年4-6月期） 2024年9月30日 固定資本ストック速報（四半期別・2024年4-6月期） 2024年9月9日 四半期別GDP速報（2024年4-6月期・2次速報） 2024年8月28日 2024年4-6月期四半期別GDP速報（2次速報値）における推計方法の変更について 2024年8月15日 四半期別GDP速報（2024年4-6月期・1次速報） 2024年7月31日 資本サービスに係る参考系列（1994年～2022年） 国民経済計算について 国民経済計算の2015年(平成27年)基準改定について 国民経済計算の平成23年基準改定および2008SNA対応について 2025SNA（仮称）に向けて 国民経済計算とは よ
退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開～Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに～ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス（本社：東京都港区、代表取締役：谷本慎二）が、2024年8月1日（木）に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス https://www.alba-tross.jp/ 退職代行モームリ https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま
Today, there are around 830 million people aged 65 and older in the world. According to the latest UN data, it is projected to grow to 1.7 billion by 2054. Asia, the world's most populous continent, is at the heart of this change, with its elderly population expected to more than double. While rapid population growth has driven some of this increase, better healthcare and longer life spans also pl
にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP オープンデータを使って都市の姿を可視化したり、防災/天気/住まいなどの関心分野を呟いています。 💻QGIS/Mapbox/Vis.gl/Tableau/Python/R にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 鉄道と航空、どちらの交通手段が早いのか比べてみた。まずは東京（千代田区）から。 こうして見ると「4時間の壁」がよく分かる。北陸新幹線が延びた世界、四国新幹線が実現した世界を想像すると楽しくなってくる･･･ (･ㅅ･)。 【出典】RESAS「国内移動時間分析」市区町村役場間の平均所要時間 pic.twitter.com/ntckJOG1m5 2022-01-31 21:07:11
スマートフォンやスマートスピーカー、銀行ATM、券売機など、あらゆる場面で合成音声が使われるようになって久しい。近年では特に機械学習技術を活用した音声合成システムの製品化やサービス化が進んでいる。 音声合成の研究開発や製品化を行う際には、学習素材として大量の音声が必要だ。しかし学習に適した上質な音声ファイルはネット上にもあまりない。いまだに素材を集めにくい状態にある。 これまでは研究開発用の素材を得るため「音素バランス文」と呼ばれる台本を用意し、それをアナウンサーや声優などに読み上げてもらい、まとまったデータを取得していた。 「しかし、これまでの音素バランス文には『使用料』『ライセンス』『台本の読みにくさ』3つのハードルがありました」 そう話すのは明治大学で音声合成の研究をしている小口純矢さんだ。音声合成ソフトの販売を手掛けるSSS（仙台市）と小口さんが所属する明治大学、九州工業大学は6月
文学や夜空などのさまざまなカテゴリを地図化してわかりやすくするHALCYON MAPSが、2020～2021年のインターネットの状況を簡易かつ包括的に視覚化した「MAP OF THE INTERNET」を公開しました。この地図を見ると、GoogleやYouTube、Twitterなどインターネットのさまざまなサービスがどのような勢力を形成しているのかが一目でわかります。 Map of the Internet — Halcyon Maps https://www.halcyonmaps.com/map-of-the-internet-2021/ 2021年度版の「MAP OF THE INTERNET」が以下。「ニュース」「サイト」「検索エンジン」「SNS」などのカテゴリによって大陸が分かたれており、GoogleやYouTubeなどの「国」は、2020年1月～2021年1月におけるAlex
New! Stunning high-res maps for print Due to popular demand the designers of this map, Kiln, are now selling stunning high-resolution versions of the world “routes” view. There are two versions available: coloured by ship type over the inky-blue base map; or just the ship in a single colour a transparent background so you can overlay or print onto whatever background colour you like. Contact [emai
祖父江 慎（そぶえ しん） @sobsin 世界中の全人類ほぼ全員が同時におだやかな睡眠をとってる時間が訪れることってないんだろうな。一番多い%が眠りについてた瞬間って長い歴史の中のいつだったのかな Ken Kawamoto（ガリのほう） @kenkawakenkenke これとても面白い疑問だと思ったので、手持ちのデータで簡単に計算してみたら驚きの結果になった。ざっくり「人は現地時間の22時から6時の間寝てる」と仮定した場合、日本時間の8時に世界の86%が寝ているという結果に。逆に22時には3%しか寝ていない。極端すぎて少し計算結果に自信ない！ twitter.com/sobsin/status/… pic.twitter.com/smzzmOr2OT
Plenario is retiring Soon we will retire Plenario. We created Plenario 8 years ago to explore new ways to discover and evaluate open data. Today's open data portals extend such features and more! Thanks for being part of the journey. Explore One database. One map. All data in Plenario exists on a single map and a single timeline, making it incredibly easy to access multiple datasets at once—especi
Linux ではコマンドを使って新型コロナウイルスの世界の感染状況を把握できるらしいけど Windows ではどうやるの？（あるいは PowerShell でも curl っぽいことをしたい）curlPowerShellCOVID-19 こんなツイートを見かけました。 Linuxコマンド「curl」を使って新型コロナウイルスの世界の感染状況を把握できます。Ubuntuでは最初にcurlコマンドをインストールします。 $ sudo apt install curl 次のように実行します。（：は半角に置き換え） $ curl https：//corona-stats.online $ curl https：//corona-stats.online/Japan pic.twitter.com/xY6op824Ha — 日経Linux | ラズパイマガジン (@nikkei_Linux) Mar
機械学習でアルゴリズムを構築する上で重要なのが「データセット」です。アルゴリズムの精度を上げるためにはより多くのデータと時間が求められますが、十分に大規模なデータセットを集めたり探したりするのは機械学習を行う上で特に苦労するポイント。そんなデータセットをオンライン上から検索できる「Dataset Search」の正式版をGoogleが公開しました。 Dataset Search https://datasetsearch.research.google.com/ Discovering millions of datasets on the web https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/ Dataset Searchにアクセスするとこんな感じ。 データセットを検索するには、入力欄に検索した
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
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