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『世界がわかる地理学入門――気候・地形・動植物と人間生活 (ちくま新書)』水野 一晴 ☆4

熱帯・乾燥・寒帯・温帯の各気候の成り立ちと、気候をベースに地形・植生・農業・住民生活などを多角的に描いた本。小さいころから理科・社会が好きだったので、この手の本は好きなのです。


世界がわかる地理学入門――気候・地形・動植物と人間生活 (ちくま新書)

その土地の地形・気候・分化などには理由があるわけで、たとえばアメリカの五大湖は氷河が削った地形の名残である氷河湖であり、氷河が地表の肥沃な腐食層を削ったため、やせた土地になった。そのため、作物の栽培には適せず、酪農が発達することになった。

他にも、熱帯でできた上昇気流・積乱雲は北半球であれば気温の低い北緯20度くらいまで北上し、強烈な下降気流となる。下降する際に収縮し、熱を持つことで飽和水蒸気量が上がり、雲や霧が消え乾燥する。そのため、アフリカにしろアラビア半島にしろ、北緯20度近辺に砂漠が形成される。

身近なところでも、よく観察すると土地の成り立ちに気付くことがあります。我が家の周辺はアップダウンが激しく坂が多いのですが、よくよく見てみると坂の窪地にマンホールが多く、窪地は近所の池のある公園のほうに続いているのです。なので、その窪地は暗渠であり、その地下に水の流れがある可能性が高いと言えます。また、かつての川の跡なので、へこんでいるエリアの地盤は軟らかな層であることも推測できます。

今は便利な世の中なので、Google map感覚で古地図が見れるサービスも提供されています。自分の住んでいる土地の過去に思いを馳せてみてはいかがでしょうか?また、引越しを考えている方はその土地の過去の様子を見ることで地盤の固さや昔なんだったかなどの見当をつけることができるかもしれません。

国土地理院のサービス

埼玉大学教育学部が提供するサービス(今昔マップ)

ベストビュー(過去1カ月)

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day3:終日観光】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。3 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...

ベストビュー(全期間)

Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

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AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

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