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『ジブリの教科書〈1〉風の谷のナウシカ (文春ジブリ文庫)』 ☆5

投稿日：
”ジブリの教科書”を謳うだけあって、宮崎駿をはじめとする製作スタッフや様々な著名人（立花隆・椎名誠・佐藤優などバラエティ豊か！）が作品を解説しています。ジブリ監修であり、普通の解説本などとは一線を画しているので、ファンは黙って買うべし！



ジブリの教科書〈1〉風の谷のナウシカ (文春ジブリ文庫)
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アニメ版（映画版）とは別にコミックの原作版があるのは有名な話で、アニメ版は全7巻ある原作のうち、2巻分だけなのです。ただし、原作版はアニメ版と並行して執筆され、アニメ版が公開して数年かかって完結しており、途中からストーリーが分岐した別の作品とみなした方がよいのです（アニメ版は大衆受けするよう分かり易くコンパクトにまとめられた印象です）。


どうやら、若き日の庵野秀明もアニメーターとして参加しており、巨神兵のシーンを描いたのだとか。確かに言われてみると、エヴァ初号機と巨神兵ってフォルムとか似ている気がしますね。

また、宮崎駿はアニメ版のナウシカにおいて宗教色を極力排除するようにしたと語っています。個人的には、金色の野での印象的な”復活”や、”人間自身が汚れなのかもしれない”といった”原罪”を思わせる発言などからキリスト教的価値観に基づいた”救世主”としてナウシカは描かれていたのかと思っていました。。。

ナウシカと言えば、メーヴェという軽快で優雅な乗り物が印象的ですが、個人でメーヴェを作ろうとしている試みがあるのをご存知でしょうか？OpenSkyという個人プロジェクトで2003年くらいからメーヴェの製作に挑んでいます。僕が知ったのは10年ちょっと前で、定期的に展覧会的なものを開催していたのでたまに見に行っていました。

【OpenSkyのHP（旧HPと現HP）】
Open Sky
OpenSky

僕が最後に見たのは、幅だけで20m位もある巨大なものでした。まだ動力を付けて空を飛べる状態ではなく、”これからジェットエンジンを搭載する予定”だった記憶があります。最新版はどうなのかなと思って調べてみたら、なんと飛んでる。しかも2014年に。
ナウシカのメーヴェ開発 北海道滝川市で試験飛行 - YouTube

10年前の僕らが現代のスマホの普及を予想できなかったように、技術は急速に進展して普及するので、もしかするとメーヴェに乗って通勤・通学する世の中がしばらくするとやってくるのかもしれません。

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ジブリの教科書〈1〉風の谷のナウシカ (文春ジブリ文庫)
著者 :
文藝春秋
発売日 : 2013-04-10
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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

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

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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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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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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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】

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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。
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【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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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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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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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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【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～

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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。
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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

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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
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【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）

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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...
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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

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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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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

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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。
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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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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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