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| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 100 | 8313 | 83.1 | 33.5 |
| 01 | 54 | 12216 | 226.2 | 95 |
| 02 | 23 | 6224 | 270.6 | 222 |
| 03 | 28 | 3908 | 139.6 | 62 |
| 04 | 30 | 4466 | 148.9 | 48.5 |
| 05 | 20 | 3556 | 177.8 | 49 |
| 06 | 13 | 3826 | 294.3 | 65 |
| 07 | 46 | 4270 | 92.8 | 35 |
| 08 | 68 | 6474 | 95.2 | 46.5 |
| 09 | 66 | 6785 | 102.8 | 37 |
| 10 | 86 | 8999 | 104.6 | 47 |
| 11 | 71 | 8920 | 125.6 | 52 |
| 12 | 86 | 6655 | 77.4 | 32 |
| 13 | 94 | 9148 | 97.3 | 34.5 |
| 14 | 78 | 10225 | 131.1 | 30 |
| 15 | 75 | 14486 | 193.1 | 28 |
| 16 | 97 | 12285 | 126.6 | 36 |
| 17 | 106 | 10803 | 101.9 | 35.5 |
| 18 | 101 | 11565 | 114.5 | 41 |
| 19 | 120 | 7533 | 62.8 | 35 |
| 20 | 81 | 8082 | 99.8 | 36 |
| 21 | 111 | 7452 | 67.1 | 37 |
| 22 | 120 | 18530 | 154.4 | 34.5 |
| 23 | 139 | 15477 | 111.3 | 35 |
| 1日 | 1813 | 210198 | 115.9 | 38 |
はたらくくるま(9), 草案(9), 長期入院(4), 太陽の子(4), 水車(5), 虹彩(3), 精神科病院(4), 強制入院(4), 7月26日(3), うんち(13), 装甲車(4), 京アニ(28), 台風(9), 過労死(8), 吉本(7), 冤罪(25), ドライバー(5), ディストピア(5), 警官(8), 詐欺(21), 容疑者(9), 改正(8), 大学院(8), インド(8), 憲法(10), 死刑(16), 放火(6), 自衛隊(18), 自民(13), ブロック(9), 進め(10), ひと(14), ボタン(9), 潰し(9)
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突然こんなこと言ってごめんね。
でも本当です。
６、７週間後にものすごく
高い値上がりがあります。
それが終わりの合図です。
程なく大きめの地震が来るので
気をつけて。
それがやんだら、少しだけ間をおいて
終わりがきます。
お隣の国でも韓国の文化は全く日本と違うんだなと思うけど、、フランスの隣国だってイギリス、ドイツ、イタリアの文化はフランス文化とは全然違うのを思い出した
異質の文化を相手にしていると自覚した上で見ていかなきゃいけないね
http://www.wowkorea.jp/news/japankorea/2019/0727/10238781.html
子どもは7歳と4歳
妻とは険悪なので一緒にいると大体口論になる。
山や川だと下の子に掛かりきりになるので、上の子がかわいそうだし、
家ではずっと一緒にいるんだから、昼間ぐらいたまには別々でもいいと思っている。
そうすれば子供の年齢に応じた遊びができる。
だけど何故か妻は頑なに家族全員で出かけようとするか、二人とも連れて行けと言う。
高齢者に利益をより多く分配することによって、利益を生み出す源泉を失うのではという懸念がある
https://arxiv.org/abs/1907.09725
8個こ気象データ変数(気温、降水量、、、Table.1に書いてある)を入手している。
最大3変数を選択し、RGBにそれぞれの変数の値を入れ、画像に変換。
画像をCNNに食わせて学習している。気温・降水量の変化を5種類に分類。
気象データの増減は、他の変数と強く相関しているはずなので、8変数も考慮に入れる理由がわからない。
画像データにする理由もよくわからない。数値データを直接CNNに入れたほうがいいのではないだろうか？
decadal teleconnection patterns(10年単位での気象の相関)を知りたいということだが、これを知ることに意味はあるのか？
目的と意義が書かれていない。
5行目、何がHoweverなのだろう。まえでは、CNNで何ができているのかを言っている。次の行ではそのデータの扱いについて語っている(Howeverを使うべき？)。
各行で何を主張しようとしているのかがよくわからないので、全体としてこの段落の機能がよくわからない。
VARENNつまり、2次元データを学習機に投げることは、CNNを使う際には普通のことなので主張すべきではない。
8 climatic variablesは具体的になに？
classify decadal interaction patterns of climatic variablesこれはよくわからない。画像データを分類することが目的？なにがしたいの？
temperature(温度)、precipitation（降水量）のrises,fallsを判別したい。Introductionにかくべきでは？
8 spatiotemporal climatic variables はなんの変数？Tableに書くだけではなく、本文に書くべきだろう。
climatic variablesを0-1の値にした方法は？割り算？
1段目で言っている上下の分類ではなく新たな分類基準が出現する。
T1についてここで言い換えておく。
T1は、学習データ30年間での平均値mu30,後10年の正解データでの平均値mu10
mu10-mu30が5よりおおきい、10年後の気温が5度上昇している。
To quantify the similarity among variables, we calculated the Euclidean distances from each target variable to the input variable.
よくわからない。
we examine the effects of the relationships among the variables that were assigned to R, G, and B to the model performance.
どういうこと？
よんでない
よくわからない
よくわからない。
どういう意味だろうか？
提案手法で、RGBに変数を入れ込んだことが斬新だと主張しているが、
これを数値データだけにしてCNNに読み込ませた場合はどうなるのか？
同程度の精度を出すのか？
本提案では、2次元の配列データを画像にしてCNNに読ませている。
statistical methods including AI はよくわからない。何が言いたいのだろう
気象パターンを分類することに成功したとは言い難い。せいぜい複値分類とかなにか他に良い言い方があるはず。
We selected以下時間windowについての説明かと思われるが、何を言いたいのかよくわからない。
By comparing以下 意味不明。物理simulationと統計モデルを比較することで、accuracyとprecisionを比較できる。なぜ？
Objective以下
よくわからない。
We believe以下
「変わってないように見えてしまう」じゃなくて、どこが変わってないのか具体的に示せよ。
「みたいな感じ」で済ませるのではなく、立憲民主党の公式サイトの記述や、これまでの枝野の発言から、該当するものを引用しろ。
人間には、思いやりのある人とそうでない人がいて、彼氏はそうではないということです。
付き合うまで気づかないのもなかなか問題あるのではと思います。
彼氏に変わってほしいとか性格を直してほしいとか思うのは無意味なのでやめましょう。
なんかね、京アニ放火炎上の件、撮り鉄かつアニオタでネット荒らしで有名なバリサク君が犯人じゃないかって言われてるけど
嘘だからね。あれ。
