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『死体の叫び』☆4

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元東京都監察医が見た「保険金殺人」の記録。死人に口なしと言いますが、検死のプロをだますのはかなり難しいようです。清く正しく生きましょう！

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この本を読むとわかること

残された解剖写真が事件解決の決め手

  • 日本の警察の捜査権が及ばない海外での保険金殺人の増加
    • 保険金が出た「ロス疑惑」をきっかけとした模倣犯の増加
  • 殺害対象を赤の他人にするという手の込んだ保険金殺人
  • 専門家が見ればわずか十数枚の写真からでも犯行時の状況が推察可能

多発する保険金搾取事件に見る警察捜査の問題点

  • 薄めた毒物を長期間飲ませることで自然死に見せかける保険金殺人
  • 死因が明らかではない死体を専門家が検死解剖を行う「監察医制度」の必要性
  • 保険金がらみの犯罪に共通する忌まわしい特徴
  • 凶器を使った殺人を隠すために偽装される焼死・溺死

検死システムの充実を訴えていた2つの毒殺事件

  • 青酸中毒など薬物中毒時に起こる現場周辺での昆虫の大量死
  • 薬物・毒物による死である場合、専門医でないと原因を特定することは困難
    • 和歌山カレー事件でも原因がヒ素であることを特定するまでかなり時間を要した
    • 法医学の専門家による変死体の検死必須化が必要

暴かれた完全犯罪の野望

  • 泳ぎの上手な人が浅瀬でおぼれてしまう理由
  • 現場を焼いても死体を完全に黒焦げにすることは困難で、残ったわずかなメッセージから事件性を特定可能

多額の保険金が掛けられた転落事故の真相

  • 専門家であっても判断を誤ることはあるので疑義があればセカンドオピニオンを
    • 検死の精度は現場経験の豊富さに大きく依存

看破された自動車転落事故の偽装

  • 一流スタントマンが解決した偽装殺人

「疑惑」の波の中であがいた凶悪犯の末路

  • 保険金がらみの殺人に多い悪化した夫婦関係
  • 映画にもなった松本清張の「疑惑」のモデルにもなった実際の事件
  • 保険金がらみの場合に大きな争点になる病死・事故死・自殺

犯行を許した、被害者の無防備な意識

  • 市販の風邪薬をアルコールと混ぜ合わせて飲ませた保険金殺人
    • 解熱鎮痛効果のあるアセトアミノフェン中毒
  • 保険金殺人に共通する簡単に陰謀にはまる無防備な被害者

不審死の真相は事故死か病死か？

  • 生きた患者を見るのが専門な臨床医は検死の素人
  • 「死者の権利を守る」のが法医学者

家族の無念を晴らした死体のメッセージ

  • 酩酊状態と勘違いされやすい脳障害の症状
  • 風邪をひいたら内科、怪我をしたら外科に行くように死者の診断は法医学医の領分

「黒い家」は架空の物語ではない（貴志祐介との対談）

  • 小説の手口を模倣した犯罪
  • 不況や地域の経済性と強い相関のある保険金詐欺の発生件数
  • 保険金詐欺を増やすこととなった「災害時倍額補償」つきの保険
  • 医者とグルになって入院期間の限度ごとに病名を変える入院給付金詐欺
  • 詐欺撲滅のために必要な保険金給付情報の共有化と保険会社の抵抗
  • 日本で後退する監察医制度

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ベストビュー（過去1カ月）

【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】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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これ1冊マスターすればそれなりに戦えるPython技術者になれます（きっと）。機械学習の基礎（パーセプトロンとか）とPythonの基本文法を覚えた後に読むのがよさそうです。
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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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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】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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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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