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はてなキーワード: ベックとは
こんにちは、系統分類学を専門とするAkaike嬢（修士(理学））です。私は修士は別のテーマでしたが、博士からは系統分類を行うつもりの研究生（3年目）です。恋愛に関しては、まる2年系統解析ソフトを吟味しただけあってプロフェッショナル。今回は、モテる系統解析系女子力を磨くための4つの心をみなさんにお教えしたいと思います。
1．あえて最尤法の実行にPAUPを使用する
あえてPAUP 4.0 beta を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの系統解析系男子がいたら話しかけ、わざとらしくノートPCを持ち出して相談してみましょう。そして「あ～ん！ この解析ソフト、マジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「私最尤法とかうまくなくてぇ～！ ずっとPAUPで走らせてるんですけどぉ～！いつまでたっても解析が終わらないんですぅ～！ ぷんぷくり～ん（怒）」と言いましょう。だいたいの系統解析系男子は早い解析ソフトを徹底的に検証したがる習性があるので、貴女が使用しているソフトも言及してくるはずです。
そこで系統解析系男子が「OTUはどれくらい？」と言ってくるはず（言ってこない近隣結合法もできない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたら貴女は「なんかなんかぁ～！ 最近、RAｘMLが人気なんでしょー!? あれってどうなんですかぁ？ 最尤法系統樹が欲しいんですけどよくわかんなぁ～い!! 私かわいそーなコ★」と返します。すると男は「RAxMLでしょ？かなり短時間で最尤法を終わらせることがでできるけど、基本的にGTRモデルかCATモデルでないとめんどくさいことになるみたいだよ。PhyMLとかTreefinderなんかも使われてるけど、初期樹形の探索方法に問題があって正しい樹形が得られないこともあるみたい。でどんなトポロジーが欲しいの？」という話になって、次の休みに彼が解析ソフトを手取り足取り教えてくれるというわけです。貴女の女子力が高ければ、系統解析系男子がご自慢のソフトウェアセットで描いた樹形を使ってあなたの遺伝子と単系統にしてくれるかも!?
各タクサの横にそのスケッチ（写真でも可）を入れると、系統解析系の男子は「本当にこの生き物が好きなんだなあ」とか「系統樹が描けて嬉しかったんだろうなあ」と思ってくれます。若干支持率の危うい樹上にもスケッチを使うことによって、系統解析系男子は貴女をブートストラップ値や事後確率の見方がわからない指導してあげたい女子だと勘違いしてくれるのです。そういうキャラクターにするとほぼ絶対にボスからもっと遺伝子領域増やせよお前と思われますが気にしないようにしましょう。
3. とりあえず男には「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておく
飲み会などで系統解析系男が女性に話すことといえばタクソンサンプリングや遺伝子領域の話ばかり。よって、女性にとってどうでもいい話ばかりです。でもそこで適当に「へぇーそうなんですかぁ～？」とか「よくわかんないですけどすごいんですねぇ」と返してしまうと、さすがの男も「この女本当に系統解析したことあんのか？」と気がついてしまいます。ほんとは自分でシークエンスしたこともないとバレたら終わりです。そこは無意味にテンションをあげて、「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておくのが正解。たとえ興味がない話題でも、テンションと積極性でその場を乗り切りましょう。積極的に話を聞いてくれる女性に男は弱いのです。
いろいろと話を聞いたあと、「〇〇は〇〇で、〇〇が〇〇なんですね！ 覚えたぞぉ！ 早速モデルテスト！」とコメントすればパーフェクト。続けて頭に指をさしてくるくる回しつつ「10000世代！ 20000世代！」と書いて、「どうしたの？」と男に言わせるのもアリ。そこで「私の脳内Mr. Bayse ver. 3.1.2でマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行しているのでありますっ☆」と言えば系統解析系女子力アップ！ そこでまた男は「この子おもしろくてカワイイかも!?」と思ってくれます。私は系統解析を用いた学会発表歴のないの研究生（3年目）ですが、こういうテクニックを使えば業績がない私のような系統解析系女のほうがモテたりするのです。男はやたらベイズ法が好きですからね。
4.Windowsを使えない女をアピールせよ。
男と解析PC部屋に入ったら、真っ先にWindows PCを探して「あーん！ 私これ使えないんですよねぇ～（悲）」と言いましょう。するとほぼ100パーセント「どうして？ 嫌いなの？」と聞かれるので、「嫌いじゃないし使いたいけど使えないんですっ＞＜」と返答しましょう。ここでまた100パーセント「嫌いじゃないのにどうして使えないの？」と聞かれるので、うつむいて3～5秒ほど間をおいてからボソッとこう言います。「……だって、……だって、Mac Clade使えないじゃないですかぁっ！ 改行の入ったFastaファイルになっちゃうんですぅ！ まだアライメントもしてないのにぃぃ～（悲）。モデルテストすらできないんですよ……」と身を震わせて言うのです。
その瞬間、あなたの系統解析系女子力がアップします。きっと男は「なんてヒュールセンベックのようなコなんだろう！ 絶対にゲットしてやるぞ！ コイツは俺の女だ！」と心のなかで誓い、あなたに惚れ込むはずです。意中の男と付き合うことになったら、そんなことは忘れて好きなだけWindowsを使って大丈夫です。「使えないんじゃなかったっけ？」と言われたら「OSXまでだし…」とか「Bio Edit使ってる」、「MAFFTで高速アライメント」と言っておけばOKです。
こんにちは、系統分類学を専門とするAkaike嬢（修士(理学））です。私は修士は別のテーマでしたが、博士からは系統分類を行うつもりの研究生（3年目）です。恋愛に関しては、まる2年系統解析ソフトを吟味しただけあってプロフェッショナル。今回は、モテる系統解析系女子力を磨くための4つの心をみなさんにお教えしたいと思います。
1．あえて最尤法の実行にPAUPを使用する
あえてPAUP 4.0 beta を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの系統解析系男子がいたら話しかけ、わざとらしくノートPCを持ち出して相談してみましょう。そして「あ～ん！ この解析ソフト、マジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「私最尤法とかうまくなくてぇ～！ ずっとPAUPで走らせてるんですけどぉ～！いつまでたっても解析が終わらないんですぅ～！ ぷんぷくり～ん（怒）」と言いましょう。だいたいの系統解析系男子は早い解析ソフトを徹底的に検証したがる習性があるので、貴女が使用しているソフトも言及してくるはずです。
そこで系統解析系男子が「OTUはどれくらい？」と言ってくるはず（言ってこない近隣結合法もできない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたら貴女は「なんかなんかぁ～！ 最近、RAｘMLが人気なんでしょー!? あれってどうなんですかぁ？ 最尤法系統樹が欲しいんですけどよくわかんなぁ～い!! 私かわいそーなコ★」と返します。すると男は「RAxMLでしょ？かなり短時間で最尤法を終わらせることがでできるけど、基本的にGTRモデルかCATモデルでないとめんどくさいことになるみたいだよ。PhyMLとかTreefinderなんかも使われてるけど、初期樹形の探索方法に問題があって正しい樹形が得られないこともあるみたい。でどんなトポロジーが欲しいの？」という話になって、次の休みに彼が解析ソフトを手取り足取り教えてくれるというわけです。貴女の女子力が高ければ、系統解析系男子がご自慢のソフトウェアセットで描いた樹形を使ってあなたの遺伝子と単系統にしてくれるかも!?
各タクサの横にそのスケッチ（写真でも可）を入れると、系統解析系の男子は「本当にこの生き物が好きなんだなあ」とか「系統樹が描けて嬉しかったんだろうなあ」と思ってくれます。若干支持率の危うい樹上にもスケッチを使うことによって、系統解析系男子は貴女をブートストラップ値や事後確率の見方がわからない指導してあげたい女子だと勘違いしてくれるのです。そういうキャラクターにするとほぼ絶対にボスからもっと遺伝子領域増やせよお前と思われますが気にしないようにしましょう。
3. とりあえず男には「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておく
飲み会などで系統解析系男が女性に話すことといえばタクソンサンプリングや遺伝子領域の話ばかり。よって、女性にとってどうでもいい話ばかりです。でもそこで適当に「へぇーそうなんですかぁ～？」とか「よくわかんないですけどすごいんですねぇ」と返してしまうと、さすがの男も「この女本当に系統解析したことあんのか？」と気がついてしまいます。ほんとは自分でシークエンスしたこともないとバレたら終わりです。そこは無意味にテンションをあげて、「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておくのが正解。たとえ興味がない話題でも、テンションと積極性でその場を乗り切りましょう。積極的に話を聞いてくれる女性に男は弱いのです。
いろいろと話を聞いたあと、「〇〇は〇〇で、〇〇が〇〇なんですね！ 覚えたぞぉ！ 早速モデルテスト！」とコメントすればパーフェクト。続けて頭に指をさしてくるくる回しつつ「10000世代！ 20000世代！」と書いて、「どうしたの？」と男に言わせるのもアリ。そこで「私の脳内Mr. Bayse ver. 3.1.2でマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行しているのでありますっ☆」と言えば系統解析系女子力アップ！ そこでまた男は「この子おもしろくてカワイイかも!?」と思ってくれます。私は系統解析を用いた学会発表歴のないの研究生（3年目）ですが、こういうテクニックを使えば業績がない私のような系統解析系女のほうがモテたりするのです。男はやたらベイズ法が好きですからね。
4.いつでも肉を食べられない女をアピールせよ。
男とレストランに入ったら、真っ先にWindows PCを探して「あーん！ 私これ使えないんですよねぇ～（悲）」と言いましょう。するとほぼ100パーセント「どうして？ 嫌いなの？」と聞かれるので、「嫌いじゃないし使いたいけど使えないんですっ＞＜」と返答しましょう。ここでまた100パーセント「嫌いじゃないのにどうして使えないの？」と聞かれるので、うつむいて3～5秒ほど間をおいてからボソッとこう言います。「……だって、……だって、Mac Clade使えないじゃないですかぁっ！ 改行されてないFastaファイルになっちゃうんですぅ！ まだアライメントもしてないのにぃぃ～（悲）。モデルテストすらできないんですよ……」と身を震わせて言うのです。
その瞬間、あなたの系統解析系女子力がアップします。きっと男は「なんてヒュールセンベックのようなコなんだろう！ 絶対にゲットしてやるぞ！ コイツは俺の女だ！」と心のなかで誓い、あなたに惚れ込むはずです。意中の男と付き合うことになったら、そんなことは忘れて好きなだけWindowsを使って大丈夫です。「使えないんじゃなかったっけ？」と言われたら「OSXまでだし…」とか「Bio Edit使ってる」、「MAFFTで高速アライメント」と言っておけばOKです。
原発廃止派に、原発を全部いきなり止めてそれで必要だった電力はどうするの？と聞いても、｢再生可能エネルギーがー｣といった具合に、"新エネルギーがいきなり原子力を置き換える"と思ってる人がいます。
新エネルギーを役立てるには必要な前提がいくつかあります。なぜ必要なのかを理解するためには、知らなければいけないことがいくつかあるので、それをまとめてみました。
曖昧な表現や間違っている部分がある可能性や、将来の展開について個人的な想像が含まれていることをお断りしておきます。
(それは違うだろ、という点があればトラックバックで補足してもらえればと思います)
水力は電気が余って捨てられている夜間に水をくみ上げて位置エネルギーに変換し、昼間のピークに放出している。水力が他の発電と比べて優れているのがこの"位置エネルギーに変換し、必要な時に即座に生産できる"ところ。
しかし、水力発電に伴うダムの建設には環境破壊など大きな問題がある。貯められる電力という水力と同じポジションを担う発電、送電、蓄電技術が今後重要になる。これについては後述する。
原子力発電は大きな発電力があるが、ほとんど調整がきかない。火力発電は原子力発電に比べればずっと調整がきくが、それでも出力を変化させるとロスが大きくなる。これら二つは、変化が少ないかわりに大きく安定したベース電力を得られる発電方法といえる。
逆に水力発電は、さほど大きな発電量は見込めないが、位置エネルギーに電力を変換し必要な時に放出するピーク電力対策に優れた発電方法といえる。
現代の発電は、このベース電力とピーク電力対策を組み合わせて需要に対応している。
夜間は電力が捨てられて、昼間は電力が足りない。
電力の需要量は、時間に応じて夜間は低く昼間は高くやまなりの曲線を描いている。仮にベース電力だけで全てを供給すると、ベース電力の必要量は需要のピークに合わせなければならない。需要の谷にあるときには、必要量を発電量が上回った分がそのまま無駄になることになる。
そこで、水力発電のような"夜間のあまった電力を一度保存し、ピークのタイミングで生産できる"補助があれば、ベース発電の出力をピークにあわせる必要がなくなる。結果的に無駄にする電力が減り、必要な総発電量も減る。水力発電は少ない発電量しかないが、その特性上見かけよりも必要総発電量の削減に役立っている。
先にも言った通り、ダムを作る事は大きな環境破壊を伴う。いくら水力の貯めができる点や追従性が優れていても、ほいほい増設できるものではない。しかも、火力発電を(ロスを出しながら)調整し、水力発電がフルで頑張っても、夜間と昼間の必要電力のギャップには追いつけない。夜間に大量の電力が捨てられているわけだ。
冬と夏の電力需要にも同じ問題がある。発電所の新設は夏の電力需要のピークを見越して行われる。電力会社が｢電力が足りない！新設しなければ！｣と言う時、それは｢夏の昼間のピークに足りない｣ことを示している。
水力発電の担っている仕事を、企業や個人レベルで行っていく必要がある。しかし、水力なんて大規模なものは普通できない。別の蓄エネルギー方法が必要になる。
現実的なものには氷蓄熱があるだろう。エコアイスと言えば聞いた事があるのではないだろうか。電力会社は数年も前からこの氷蓄熱を普及させるために夜間の蓄熱用の電力を非常に安くしている。
冬と夏の時間スケールでなら、冬の間にためた除雪の山をそのまま夏まで持ち込んで冷房に利用するという手段が北海道では実用化されている。
海外では巨大な電池を設置する例も出てきている。
EUでは時差のある国家間で電力の融通が行われている。そのため、夜間に捨てられる電力は日本に比べて少ない。また、工場の廃熱等で発電する熱→電気の再利用が進んでいる。
日本は東西ではなく南北に長いのでEU間のような時差もピークの差もない。しかも島国なので送電技術が進歩しないかぎり隣国と電力を融通しあう事はできない。北海道の電力は余っているが十分に生かされていない。同じく西日本からの変電の問題もある。これらの改善には膨大な金が必要だそうだ。
(送電技術が進歩しまくった未来には、電力輸出国がありうるかもしれない。)
個人規模では電気自動車があげられる。夜間のうちに充電できるからだ。ただ電気自動車は高価で、走行条件によっては航続距離が非常に少なくなるなどまだまだ普及するものには思えない。古いクーラーを省エネのものに変えていくのは効果があるらしい。
その通り。しかし、新エネルギーで原発を無くそうといっている人は本気でいきなり代替になると思っているのだろうか？新エネルギーや風力や太陽光などの再生可能エネルギーはすぐにはベース電力の代替にはならない。今の技術では、設置コストや生産にかかるコストはもとより、発電量でもベース電力を担うものにはならない。
だけども、新エネルギーが全くの無駄なのではない。新エネルギーは火力や原子力が担うベース電力をいきなり代替するようなものではないが、今の水力が担っているピーク電力を強化することで、結果的にベース電力の必要量を下げ、火力発電所や原子力発電所の新設を少なくする可能性がある。
新エネルギーが実用化されるとしたら、まずはベース電力の代替ではなくピーク電力の補助ではないだろうか。今後のプロセスは次のようになるのが理想的だと僕は考える。
今更ですがタイトルはちょっと良くなかった。原発廃止派が余計でした。漠然と訴えてる人は廃止派に多いという偏見が確かに僕にあった。ご指摘の通り、極端な推進派廃止派は声が大きいだけで、数で言えば｢原発いきなり全部は止められないから現実的に頑張ろう派｣｢しょうがないと思ってるけど原発はこれ以上増やさない派｣｢東電や政府の問題は追及するけど今安全な原発の運用は認める派｣のような人達がサイレントマジョリティな可能性はあります。原発の話題をする時にまず｢推進派なのか廃止派なのか｣を前提にする今の空気自体が議論を横道に逸れさせるめんどくせー状況を生み出してるともいえそうです。今回タイトルで自分がそれを僅かでもやってしまったというのはちょー後悔してます。
代替エネルギーについて網羅しきっていない→素人の僕が説明するより資料見てもらったほうがいいと思う。このまとめは"前書き"部分にあたる話だから、代替エネルギーやその進歩の展望について網羅することはしていない。バイオマスエネルギーの開発状況とそれが発展途上国の農業に及ぼす影響、メタンハイドレートは掘れたらすごいけど掘るの難しい、国境問題も絡む話、ゼーベック素子の話、超伝導蓄電(これ正直僕は詳しくない)等は調べれば色々出てくるよ。
何れにしても、新エネルギー利用も化石燃料と原子力の利用を少なくするのも、エネルギーを無駄にしない仕組み→スマートグリッドや地域間国家間での融通、蓄電技術、熱の再利用などがセットなのは間違いないわけで、その必要性を理解してもらうのに書いたのがこのエントリです。
地元から反対されてるのに暴力的な政治力で建設してしまうケース、トラブルがあったときの縦割り体勢による不透明さ、フットワークの重さ、補償問題、風評被害への対策…これら社会的な問題は原発の技術を認めていても無視してはいけません。
逆に、原発に反対であっても社会的な問題を理由に原発の技術面を全く評価しないのは話をややこしくします。技術の存在自体が社会的な問題だと捉える人が出てくるからです。そうなると技術不信で一層正確な判断ができなくなり、パニックや陰謀論に陥ってしまいます。
原発の技術を正しく認める事で、｢最新式ならこうできるはずだった｣｢もっと最善の方法があったのではないか｣という人為的なミスや運用上の問題が見えてきます。
漠然と｢原発は安全だ、何故反対するのだ｣｢原発は危険だ、全部信用できない｣とならずに、原発の社会的な問題と技術的な問題は分けて考えるとパニックにならずに少し落ち着けるのではないでしょうか。
ttp://newsweekjapan.jp/stories/world/2010/01/post-908.php
中国からの撤退をちらつかせるグーグルの主張を読むと、最近の中国発のサイバー攻撃と人権活動家の迫害の片棒を担がされたことへのグーグルの怒りがすべてと思うかもしれない。
だがネットの専門家と中国の専門家はともに、より大きな問題について指摘している。すなわち中国政府が軍事的なサイバースパイ戦術を企業対象に流用しており、今やそれがかなり広範囲に使われている、という問題だ。外国企業にとって根本的に不平等なビジネス環境に加え、中国のサイバースパイから受ける損害を考えれば、グーグルのような企業がリスクを考慮して撤退を考えても無理はない。
「問題は単なるサイバー攻撃や人権問題をはるかに超えている」と、中国インターネットの専門家ジェームズ・マルベノンは言う。「外国企業が中国で事業展開するのはますます難しくなっている。特にイノベーション関連企業にとってはそうだ」
グーグルの声明にあるように、他にも多くの企業がサイバー攻撃の標的になっている。マルベノンによれば、グーグルの調査の中でサイバー攻撃を受けたとされている34社はほとんどが中国と取引したり、中国国内で事業を行っているシリコンバレーのハイテク企業。国家権力を使って特定分野の情報を引き出し国内企業を支援するのは、中国政府お決まりの行動だ。
「中国政府は優先する企業をはっきり決めている。その企業は業績を伸ばさなければならない」と、マルベノンは言う。
政府が外国企業に介入し最新技術を中国企業に有利に「分配」することにグーグルが単純にうんざりしている、と見る専門家もいる。その競争相手は中国最大のネット検索企業「百度（バイドゥ）」だ。
「グーグルは中国での自分たちの存在が操られているという認識に到ったのかもしれない」と、米議会が設立した米中経済安全保障再検討委員会のラリー・ウォーツェル副委員長は言う。「グーグルはソフトウェア・コードと技術を失っている。中国政府は百度に勝たせたいと考えている」
技術を盗んで国内企業に与えるために外国企業を中国に受け入れるのが彼らの常套手段だ、とウォーツェルは言う。「国際的な知的財産権への配慮はまったくない。一度技術を手にしたら、技術解析やコピーをして中国企業のために利用する」
最大の問題は、政府と企業を保護する政策も法体系もないこと。増大する中国からのサイバー攻撃へのアメリカの対応は改善されてきているが、ほとんどの場合規模が小さく、しかも遅すぎる。
米軍統合参謀本部のジェームズ・カートライト副議長らは、米政府のサイバー防衛対策をしばしば「機能していない」と指摘。米軍上層部も大量の情報が失われていることを認めている。
オバマ政権はこの問題を何とかすると約束して政権に就いたが、状況はむしろ後退している。昨年５月にネットセキュリティ対策の報告書を発表した後、国家安全保障会議のサイバーセキュリティ担当顧問メリッサ・ハサウェイが辞任。国土安全保障省サイバーセキュリティーセンター所長のロッド・ベックストロムも昨年、国家安全保障局との縄張り争いで辞任した。オバマ政権のサイバーセキュリティを統括するコーディネーターとしてハワード・シュミットが指名されたのは昨年12月だ。
はっきりさせておくが、グーグルは中国政府を直接責めていない。一連のサイバー攻撃が「中国国内から来た」と言っているだけだ。
しかしサイバーセキュリティの専門家アラン・パラーは、グーグルが受けたようなサイバー攻撃は政府が支援していると判断できると言う。たとえあからさまに関与していなくても、その規模の大きさや効率性からそう判断するのが妥当だろう。
パラーの研究では、中国で事業を行うそのすべての企業が活動をモニターされ、外部から自由にアクセスできるソフトを埋め込まれているという。サイバー攻撃の犯人を特定するのは困難だが、米政府や軍事施設に対するここ数年の一連のサイバー攻撃には、中国政府の関与を裏付ける共通のパターンがある。
では中国がこうした戦術を経済スパイの分野に転換したとなぜ言えるのか。イギリスの情報機関ＭＩ５（情報局保安部）が、中国政府のサイバースパイ攻撃に注意するよう企業３００社にあてて送った警告文が１つの証拠になるかもしれない。「サイバー攻撃の技術がすでに企業スパイの分野に流用されていることをこの警告文は示している」と、パラーは言う。
2年前にUNAMID平和維持活動の立ち上げを一任されたマーチンルーサーアグウェイ司令官の言葉だ。司令官を退任することになっているAgwai氏は、ダルフール紛争は激烈な戦闘のフェーズとは違ったものになっていると、BBCのインタビューに答えている。
「もちろん盗賊行為、土地や水をめぐる地方住民の争いなどはなお解決されなければならないだろうが、いわゆる内戦と我々が理解している戦争は、もはやみられない」
過去２，３年の間にダルフールへ行ったことがある人は誰でも同じ結論を抱いているのではないだろうか。ところが、セーブ・ダルフールのロビイストたちは知ってか知らずか、Agwai司令官の発言を曲解した。まぁ予想通りだったが。
たとえばEnoughプロジェクトのNorris氏は、この点を意図的にスルーしている。
彼は自分と異なる意見の持ち主は誰でも、スーダン政府に肩を持つ工作員と非難する傾向があるのだ。
Agwai氏らは都合の悪いことをいわなかった。例えば、治安上の問題から帰郷できない300万人の国内避難民の存在。それから、アルバシール大統領とジャンジャウィードの一味にとっては、300万人を追っ払ったので、十分目的は達成しており、毎日武力行使するまでもないのだ。
Agwai氏はこんなことはいっていない。過去2年間、盗賊に襲われないように避難キャンプを防衛してきたAgwai氏がいっているのは、ダルフールは依然として人道的には危機的な状況を脱していないが、それはNorris氏が想像するようなジェノサイドや武力衝突によるものではない、ということだ。
「Promise of Engagement」のBec.Hamilton氏もまた、うかつなことにこの点を見過ごしている。
「まず、’戦争が終わった’ということと戦争が雨季や武装勢力の分裂あるいは選挙などの影響で小康状態にあるということは別のことだ。それに、この変化が確定的なものであるとしても、国内避難民の状況に無関係である。本当の問題はいかに戦争の結果として生じた不安定な状況が人道的な空間が圧迫しているかということである。」
この点、いいことをいっていると思うが、しかしベックはそれを台無しにするようなこともいう。
「結論として、Agwai司令官のコメントは間違っているわけではないが、かなり的外れだ」
このブログの読者であれば改めていうまでもないことだが、とりあえず進めよう。ダルフール救済のための国際的な取り組みで問題となっているのは、この種の見当違いの分析だ。ダルフール紛争をいかに理解するかは解決の重要な鍵である。この紛争をジェノサイドあるいは戦争と考え続けることは、飛行禁止区域とか平和維持軍、またバシール大統領の逮捕に関心を持つということだ。去年の大統領選において、クリントンやオバマがこれらの事柄に言及していたように、活動家の主流派の基調をなすこととなる。
しかし、現実はかなり異なる。スーダン西部における危機とは人道的な種類のものであり、軍事的な解決を要するものではない。Agwai司令官の分析で明らかなように、ダルフールの治安にとって重要なのは、盗賊行為や水問題、そして地元同士の争いの問題なのだ。Agwai司令官の分析は的を射ている。
こうした正反対の事実があるのにジェノサイドや戦争にこだわりつづける論者は、ますますピントはずれの呆れた論客と成り果てている。証拠に基づいて解決を探るという態度ではなく、解決へと導くような策略によって行動しているのだ。彼らは現場で何が起こっているのかについては関心がないのだ。Agwai司令官のコメントをろくに考えもせずに却下したことが何よりの証拠だ。
Norrisのようなタイプの人々は、ダルフール地方の治安状況がどうであれ、スーダン政府を崩壊させればそれでよいと考えているのだ。
平和というのは、ロビイストがドグマを捨てたときに初めて実現できるものだ。しかし活動家のなかには、平和よりも反ムスリム感情に突き動かされているタイプがいる。だからこそいまだに我々はダルフール救済をうまく実現できないのだろう。
作者名が抜けまくってます。さすがに補足する気力なし。サーセン・・・orz
上手に引用をしたいなら、すぐれた読み手でなければならない（アルコット）
人生の前半は楽しむ能力があってもそのチャンスがなく、後半には楽しむチャンスがあってもその能力がない（マーク・トウェイン）
危機という言葉は二つの感じで出来ている。ひとつは危険、もうひとつは好機である（中国のことわざ→ＪＦケネディが引用）
共に生きることを学ばなければ、ともに愚か者として亡びるであろう
楽観的な人はトゲではなくバラを見る。悲観的な人は、バラに気づかずトゲを見る
話すことは知識の本領を発揮することであるが、聞くことは知恵の特権を享受することである。
権利には責任が、機会には義理が、所有には義務が伴う（ロックフェラー）
平等の欠点は、われわれが目上の者との平等のみを求めることだ（ヘンリー・ベック）
経験は自然には身につかない。自然に身に付いたことを活かし、行動すると経験になる（アルダス・ハクスレイ）
日曜日の身なりを持って、人が裕福かどうか、敬虔かどうかを決めつけてはいけない
いくじなしは、土地を手に入れても、採掘権を手に入れることができない
いったん悪が蔓延すれば、それが避けようがなくなるまで悪に対抗する解決策は生まれない。
勇気を試されるのは、しぬ時ではなく、ただ生きているときである。
「長さ」が足りない分は、幸せが「幅」で補ってくれる。
健やかな精神だけでは不十分で、それをどう使うかが大切だ
議論する人より、回避しようとする人を恐れなさい（シェンバッハ）
誰もが知りたがるが、誰もが料金を払おうとしない
これまでずっと知っていたことが突然新しく見えるようになることをこそ、学びという
年齢は年月ではなく、心のありようと健康状態によってもたらされる。
本当の知識とは、言葉ではなく物事を知っていることだ。
狭い心の持ち主は普通でないものにひかれ、広い心の持ち主は、ありきたりなものにひかれる
破滅の道はいつも手入れが生き届いている。その道をたどる旅人が自らその費用を払うのだから。
倫理的な人は、相手の望んでいる以上のことを行う。同時に決して自らの許容範囲を超えた行動をとることがない。
賢明な人は、発見するより多くの機会を生み出す（Ｆ・ベーコン）
不都合だと考えるべきではなく、むしろ災難だと考えるべきだ
世界には苦しみが満ちているが、克服される苦しみもたくさんある（ヘレン・ケラー）
風がなければ、オールを持てばいいじゃない（ラテン民族のことわざ）
なぜフェンスが建てられたのかわかるまで、決してフェンスをとりはずしてはならない（チェスタートン）
港にいる船は安全だが、それは船が本来作られた目的ではない
どれほどよい友であろうとも、人はみな、それぞれだ（カベンディッシュ）
知識には、徳の高い行動が伴わなければいけない。無知は危険だが、無責任な知識はもっと危険だ。
成功は、成功するまでの所要時間を知っているかどうかにかかっている（モンテスキュー）
将来は、それを準備した人の手のうちにある。
他人の身に起こっている間は、どんなことでも陳腐にしか見えない
人はあなたが何を言ったかを忘れても、あなたが言ったことでどう感じたかは決して忘れない（ビューナー）
悪を悪であるが故に選ぶ者はいない。悪を幸福と誤解しているにすぎない。
悪という木の枝をたたく者は何人もいるが、根を叩くものは常に一人
われわれが持ち込む内容に応じて、世界は我々をよりよくしてくれる。
人格はあなたが何者かであるという答えであり、評判は他人がどう見ているかということだ。あなたの評判でなく、人格を見なさい。
人格は授けられるものではなく、勝ち取ったものであり、これからも勝ち取っていくものである。
能力は沈黙のうちに形成され、人格は激流の中から生まれる（ゲーテ）
いかなる場合にも、自分の役を上手に演じなさい。
服従を経験したことのない者は、よい司令官にはなれない
愛情より、信頼で示される賛辞の方が素晴らしい（マクドナルド）
夢を見つめる前に、自分の財布を見つめなさい（ベンジャミン・フランクリン）
倹約とは将来欲しくなったときにモノを買うために今欲しいものを買わないようにすることだ。
浪費は今欲しいものを買うために、将来欲しくなったときにモノを買うことを諦めることだ。
多くの人は、裕福にはなりたいが、裕福になるためにすべきことをしたら負けかな、と思っている（シュタイン）
食欲に罰を科せられるより、食欲に罰を課しなさい。
富を産まずに富を消費することができないように、幸福を創り出さずに幸福を消費することはできない。
礼儀に対してはすべてのドアが開かれている（トマス・フューラー）
言葉での説明は長い時間を要するが、模範で示せば簡単でしかも効果的である（セネカ）
良心のコストがその価値ほど高いことはまずない。規律ある良心そのものが最高の友である。
規律を身に付けた人だけが自由を手にする。自分自身を征服せずに、自由を勝ち得る人はいない。
心には、頭の中とは全く異なる、心の理屈っちゅーもんがあるねん（パスカル）
始めに習慣を作るのは私たちだが、そのあとは習慣が私たちを作る（トライデン）
習慣は最高の召使か、もしくは最低の主人である。
電灯のもとで正しいことが、太陽のもとで正しいとは限らない。
思慮に裏打ちされない力は、自らの重みで崩壊する（ホラティウス）
自由の身に生まれた者の最大の誉れは、自由を子孫に伝えていくことである。
私が恐れるのは自分に課された義務を知らないことと、その義務を果たせないことの２つだけである。
多様性は楽しさの母である
若い時に学び、年老いてからは理解する（シェンバッハ）
将来もっと不幸な時が来るのかもしれないのだから、今が不幸だと思うのはおろかしい（セネカ）
不運を恐れる気持の方が、不運そのものよりたちが悪い（カーリー）
幸福の秘訣は、好きなことをすることではなく、やらなければいけないことを好きになることだ。
語るだけでは不足だ。信じなくてはいけない。信じるだけでも不足だ。行動しなくてはならない（Ｅ・ルーズベルト）
人生は、憎しみ合ったり、誰が悪いのかを追及したりするには短すぎる
他人と戦争をしている者は、自分自身との平和を築いていない（ウィリアム・ハズリット）
常に頭は高く、ただし鼻は高くなりすぎないように
まず熟慮し、それから勇気を出しなさい。順番を間違えてはいけません。
相手の同意なく相手を支配できるほど優れた人など存在しえない（リンカーン）
請求書とは泣きわめく赤ん坊のようなもので、すぐ面倒を見なくてはならないって父がいってた（リンドバーグ）
ヒトを学校に連れて行くことはできても考えさせることはできない
支配者にとっては、戦場の敵より民衆の不満の方が危険である
教育とは、感情を乱さず、尊厳を保ったまま、なんにでも耳を傾けることができる能力のことをいう（ロバート・フロスト）
教育の目的は、人々に正しいことをさせるだけでなく、それを楽しませることである（ジョン・ラスキン）
批評家のいうことなどに耳を傾けるな、批評家の功労をたたえて銅像が建てられたことなどないのだから（シベリウス）
賢明であるとは、すなわち見逃すべきものを知っているということである
博愛主義者なら、友人たちを恥ずかしい目に合わせないよう「自分の欠点を大目に見る」べきである。
最高の政府とは何か？私たちが、自分自身を統治できるよう教えてくれる政府のことである（ゲーテ）
＜最後に＞
私が人生について学んだことなら一瞬でようやくできる。「ずっと続く」ということだ（ロバートフロスト）
いつも晴れ晴れとした気持ちでいる人は長生きする（シェークスピア）
Table of Contents： ||||||
| オープンソースソフトウェアとGIS | Open Source software and GIS | Open Source software and GIS | 1 (6) |
| オープンソース概念 | Open Source concept | 1 (2) | |
| オープンソースGISとしてのGRASS | GRASS as an Open Source GIS | 3 (2) | |
| ノースカロライナサンプルデータセット | The North Carolina sample data set | 5 (1) | |
| この本の読み方 | How to read this book | 5 (2) | |
| GISの概念 | GIS concepts | GIS concepts | 7 (14) |
| 一般的なGISの原理 | General GIS principles | 7 (6) | |
| 地理空間データモデル | Geospatial data models | 7 (4) | |
| GISデータとシステムの構成 | Organization of GIS data and system | 11 (2) | |
| 機能 | functionality | ||
| 地図投影法と座標系 | Map projections and coordinate systems | 13 (8) | |
| 地図投影原理 | Map projection principles | 13 (3) | |
| 一般的な座標系とdatums | Common coordinate systems and datums | 16 (5) | |
| GRASSをはじめよう | Getting started with GRASS | Getting started with GRASS | 21 (32) |
| 第一歩 | First steps | 21 (16) | |
| GRASSのダウンロードとインストール | Download and install GRASS | 21 (2) | |
| データベースとコマンドの構造 | Database and command structure | 23 (3) | |
| GRASS6のためのグラフィカルユーザインタフェイス: | Graphical User Interfaces for GRASS 6: | 26 (1) | |
| QGISとgis.m | QGIS and gis.m | ||
| ノースカロライナを用いてGRASSを開始 | Starting GRASS with the North Carolina | 27 (3) | |
| データセット | data set | ||
| GRASSデータ・ディスプレイと3D可視化 | GRASS data display and 3D visualization | 30 (4) | |
| プロジェクトデータ管理 | Project data management | 34 (3) | |
| 新しいプロジェクトでGRASSを開始 | Starting GRASS with a new project | 37 (7) | |
| aのための座標系の定義 | Defining the coordinate system for a | 40 (4) | |
| 新しいプロジェクト | new project | ||
| 空間投影されていないxy座標系 | Non-georeferenced xy coordinate system | 44 (1) | |
| 座標系の変換 | Coordinate system transformations | 44 (9) | |
| 座標系のリスト | Coordinate lists | 45 (2) | |
| ラスタとベクトル地図の投影 | Projection of raster and vector maps | 47 (1) | |
| GDAL/OGRツールで、再投影 | Reprojecting with GDAL/OGR tools | 48 (5) | |
| GRASSデータモデルとデータの交換 | GRASS data models and data exchange | 53 (30) | |
| ラスターデータ | Raster data | 54 (16) | |
| GRASSの2Dの、3Dのラスターデータモデル | GRASS 2D and 3D raster data models | 54 (2) | |
| 領域の統合と境界 | Managing regions and boundaries | raster map resolution | |
| ジオコードされたラスターデータのインポート | Import of georeferenced raster data | 58 (8) | |
| スキャンされた歴史的地図のインポートとジオコーディング | Import and geocoding of a scanned | 66 (3) | |
| ラスターデータエクスポート | Raster data export | 69 (1) | |
| ベクトルデータ | Vector data | 70 (13) | |
| GRASSベクトルデータモデル | GRASS vector data model | 70 (3) | |
| ベクトルデータのインポート | Import of vector data | 73 (5) | |
| xy CAD描画のための座標変換 | Coordinate transformation for xy CAD drawings | 78 (2) | |
| ベクトルデータのエクスポート | Export of vector data | 80 (3) | |
| ラスターデータを使う | Working with raster data | 83 (86) | |
| ラスター地図を表示、管理 | Viewing and managing raster maps | 83 (22) | |
| ラスターデータの表示と、カラーテーブルの割り当て | Displaying raster data and assigning a color table | 83 (3) | |
| ラスター地図に関するメタデータを管理 | Managing metadata of raster maps | 86 (2) | |
| ラスター地図のクエリとプロファイル | Raster map queries and profiles | 88 (2) | |
| ラスター地図の統計 | Raster map statistics | 90 (1) | |
| ラスター地図のズームと、部分集合の生成 | Zooming and generating subsets from | 91 (1) | |
| 簡単なラスター地図の生成 | Generating simple raster maps | 92 (2) | |
| 再分類と再スケーリング | Reclassification and rescaling of | 94 (3) | |
| ラスター地図 | raster maps | ||
| ラスター地図タイプの記録と値の置換 | Recoding of raster map types and value replacements | 97 (2) | |
| カテゴリラベルの割り当て | Assigning category labels | 99 (4) | |
| マスキングとノーデータ値の取り扱い | Masking and handling of no-data values | 103(2) | |
| ラスター地図の計算 | Raster map algebra | 105(10) | |
| 整数と浮動小数点データ | Integer and floating point data | 107(1) | |
| 基本的な計算 | Basic calculations | 108(1) | |
| “if"状態を使う | Working with ``if'' conditions | 109(1) | |
| r.mapcalcのNULL値の取り扱い | Handling of NULL values in r.mapcalc | 110(1) | |
| r.mapcalcでMASKを作成 | Creating a MASK with r.mapcalc | 111(1) | |
| 特別なグラフ演算子 | Special graph operators | 112(1) | |
| 相対的座標での近傍演算 | Neighborhood operations with relative coordinates | 113(2) | |
| ラスタデータの変換と内挿 | Raster data transformation and interpolation | 115(11) | |
| 離散的ラスターデータの自動的ベクトル化 | Automated vectorization of discrete raster data | 115(3) | |
| 連続フィールドの等値線の描画を生成 | Generating isolines representing continuous fields | 118(1) | |
| ラスタデータのリサンプリングと内挿 | Resampling and interpolation of raster data | 119(5) | |
| ラスター地図のオーバーレイとマージ | Overlaying and merging raster maps | 124(2) | |
| ラスターデータの空間分析 | Spatial analysis with raster data | 126(29) | |
| 近傍分析とクロスカテゴリー統計 | Neighborhood analysis and cross-category statistics | 126(7) | |
| ラスタフィーチャのバッファリング | Buffering of raster features | 133(2) | |
| コストサーフェイス | Cost surfaces | 135(5) | |
| 地勢と分水界分析 | Terrain and watershed analysis | 140(13) | |
| ランドスケープ構造解析 | Landscape structure analysis | 153(2) | |
| ランドスケーププロセスモデリング | Landscape process modeling | 155(11) | |
| 水文学的、地下水のモデル | Hydrologic and groundwater modeling | 155(3) | |
| 浸食と宣誓証言モデル | Erosion and deposition modeling | 158(8) | |
| ラスタベースのモデルと解析に関するまとめ | Final note on raster-based modeling and analysis | 166(1) | |
| ボクセルデータを使う | Working with voxel data | 166(3) | |
| ベクトルデータを使う | Working with vector data | 169(94) | |
| 地図の表示とメタデータ管理 | Map viewing and metadata management | 169(4) | |
| ベクトル地図を表示 | Displaying vector maps | 169(3) | |
| ベクトル地図メタデータ維持 | Vector map metadata maintenance | 172(1) | |
| ベクトル地図属性管理とSQLのサポート | Vector map attribute management and SQL support | 173(14) | |
| GRASS6でのSQLサポート | SQL support in GRASS 6 | 174(7) | |
| サンプルSQLクエリと属性変更 | Sample SQL queries and attribute modifications | 181(4) | |
| 地図再分類 | Map reclassification | 185(1) | |
| 複数の属性があるベクトル地図 | Vector map with multiple attribute tables: layers | 186(1) | |
| ベクトルデータをデジタル化 | Digitizing vector data | 187(5) | |
| 位相的データのデジタル化の一般原理 | General principles for digitizing topological data | 187(2) | |
| GRASSでの対話的なデジタイジング | Interactive digitizing in GRASS | 189(3) | |
| ベクトル地図クエリと統計 | Vector map queries and statistics | 192(4) | |
| 地図のクエリ | Map queries | 192(2) | |
| ベクトルオブジェクトに基づくラスター地図統計 | Raster map statistics based on vector objects | 194(2) | |
| ポイントベクトル地図統計 | Point vector map statistics | 196(1) | |
| 幾何学操作 | Geometry operations | 196(20) | |
| 位相的な操作 | Topological operations | 197(6) | |
| バッファリング | Buffering | 203(1) | |
| フィーチャの抽出と境界のディゾルブ | Feature extraction and boundary dissolving | 204(1) | |
| ベクトル地図を修理 | Patching vector maps | 205(1) | |
| ベクトル地図のインターセクディングとクリッピング | Intersecting and clipping vector maps | 206(3) | |
| ベクトルの幾何の変換と3Dベクトルの作成 | Transforming vector geometry and creating 3D vectors | 209(2) | |
| 点からのコンベックスハルとトライアンギュレーション | Convex hull and triangulation from points | 211(1) | |
| 同じ位置の掘り出し物の複数のポイント | Find multiple points in same location | 212(2) | |
| 一般的な多角形境界の長さ | Length of common polygon boundaries | 214(2) | |
| ベクトルネットワーク分析 | Vector network analysis | 216(11) | |
| ネットワーク分析 | Network analysis | 216(5) | |
| 直線的な参照システム(LRS) | Linear reference system (LRS) | 221(6) | |
| ラスタへのベクトルデータ変化 | Vector data transformations to raster | 227(3) | |
| 空間的な内挿と近似 | Spatial interpolation and approximation | 230(19) | |
| 内挿方法を選択 | Selecting an interpolation method | 230(5) | |
| RSTによる内挿と近似 | Interpolation and approximation with RST | 235(2) | |
| RSTパラメタの調整: テンションとスムージング | Tuning the RST parameters: tension and smoothing | 237(4) | |
| RSTの精度を評価 | Estimating RST accuracy | 241(3) | |
| セグメント化処理 | Segmented processing | 244(3) | |
| RSTとのトポグラフィー分析 | Topographic analysis with RST | 247(2) | |
| ライダーポイントのクラウドデータを使う | Working with lidar point cloud data | 249(8) | |
| ボリュームに基づくは内挿 | Volume based interpolation | 257(6) | |
| 3番目の変数の追加: 高度のある降水量 | Adding third variable: precipitation with elevation | 258(3) | |
| ボリュームとボリューム-時間内挿 | Volume and volume-temporal interpolation | 261(1) | |
| 地球統計学とスプライン | Geostatistics and splines | 262(1) |
裏メニューなんだからできない場合もあるって散々言われてたよね。ラッキーだったとしか。
細かい話だけど、スタバは中～高級店かぁ？と思ったので、チェーン展開してるカフェについてちょっと調べた。
コーヒーの一番小さいサイズで比較すると
確かにスタバはチェーンカフェの中では高級な部類に入るのかも。
タリーズはそれなりのトッピングが指定できるけど、エクセルシオール(ドトールの系列)はホイップクリームくらい。
実際ちょっと高めの所じゃないとトッピングのシステムを用意してないみたいだけど、トッピングが別料金なら元のコーヒーの値段まで高級である必要はなくない？トッピングしない俺涙目。まあ、スタバに行くくらいならドトールに行きますが。
スタバとかいう、おしゃれなとこじゃなくて、ドトールとか、ベックスとか、そういう系の。若者というよりはサラリーマンを相手に、右から左へテキパキ作業していくチェーン店で。
月曜の朝、通勤途中に、安いコーヒーを買うのは前からの習慣だった。朝食を作っている時間を節約するためだ。月曜の朝は時間がない。
朝、もたもたしている客や店員を見ると、イライラする。コーヒー一杯に何分かかっているんだ、と思う。作るほうも、お金を払うほうも。だから、できるだけ、機械的に注文ができる店を選んでいた。
そんな日々のなか、最近、勤めているオフィスが別の街に移った。
それにともない、通勤経路が変わった。月曜の朝にコーヒーを買う店も、今までとは違う店に変える必要があった。前と同じチェーンの店は、新しい路線にはなかったのだ。でも、似たような店はあったで、適当にそのコーヒーショップに入った。
新しく御用達にした店、そこに、見てくれの良い男の店員がいた。整った顔立ちをしていて、浅黒い肌、焼けたような茶髪の髪。ギャル男というのか、お兄系というのか、定義は知らないが、そんな感じ。
あ、イケメン。と思ったが、特に関心はなかった。私とは種類の違う人種である。淡々と注文を告げた。
すると、意外にもその男は、敬語がきちんとできていて、もの腰やわらかで、コーヒーを作るのが早かった。となりのひょろ長くて髪の薄い中年の店員（たぶん店長）と、まるで中身が入れ変わっているかのようだった。おれがそいつで、そいつがおれで。
見かけとのギャップに、私は小さな感動を覚えた。
そして、月曜の朝にだけのはずが、私は次の日も次の日も、コーヒーを買うようになった。ブレンド以外にも、カフェラテを頼んだり、紅茶を頼んだりした。特に意味はなかったけど、たぶん彼に注文するのが楽しみだったのだろう。
1度、なぜだかイケメンは、私の注文を間違えた。私はもたもたする奴が嫌いだった。単純作業をとちる奴が大嫌いだった。なのに私は、不思議と、やりとりが増えたことを好ましくすら思った。
そんな毎朝が10日ほど続いた頃だった。朝、いつものようにレジに並ぶと、イケメンが「きょうは何にしますか」と尋ねてきた。「きょうは」って言ったよ、「きょうは」。
私はほんのり顔に熱がこもるのがわかった。覚えてもらえたんだ。「こ、これください」ちょっとどもりながら、カフェラテを注文する。にっこり笑う彼と目が合う。私は目が泳いでしまった。
そして勢い込んで、このほのかな恋話を、仲の良い同僚に打ち明けた。同僚は、教えてくれた。「あーあそこはねー、見たことありそうな客に『今日は何にしますか』って聞け、ていうマニュアルがあるんだよ」。
くそ。あの程度の味で、スタバの真似すんな。っていう話。
新編真ク一覧。大体1500円。
新編真ク・リトル・リトル神話大系2巻の折り込み広告に載ってたのを元に作成
後ろの対応はhttp://homepage1.nifty.com/ta/sf1/cthulhu.htmを参考に作成