KOBAYASHI, Shinji

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KOBAYASHI, Shinji

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@skoba

archetype openEHR-JP_skoba.v1 concept [at0000] -- Shinji KOBAYASHI language original_language = [ISO_639-1::ja-jp]

Katılım Mayıs 2007
408 Takip Edilen871 Takipçiler
きしだൠ(K1S)
つまり、2bit量子化で試したら、こんなのができている。 どういう不具合か伝えるのもかなり大変そう。何が起きてるか想像つかないw
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きしだൠ(K1S)
プログラム、不慣れなほど質の悪い不具合を作りこんでしまい、その不具合の対処には実力が足りず、ワークアラウンドがさらに不具合を呼んだりするなぁというのを、精度のおちたLLMにコードを書かせながら思った。 習熟度が高くなると変な不具合は書かなくなって、対処も単純で、すんなり終わる。
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仕事は真面目な美容外科医中川剛公爵(二重・眼瞼下垂・ハムラ法・ミッドフェイスリフト)
以前に眼瞼の手術のカウンセリングをした方から連絡が有った。 その後他院を受診した際に私の見解を話したところ、「中川は私の弟子なので中川の出来る手術なら私もできますよ」とお話になられたそうだ。 師匠、私も独り立ちしてから症例数を重ね、「私しか出来ない」と自負する手術もございます。いやでも俺の師匠のことだから、同じ時間を掛けて俺より進歩してるのかも知れない、そうに違いない。俺の師匠だもん。 でもその師匠の腕前は全く分からない。その師匠には一度も会ったことがないので。
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Linux Foundation JP
Linux Foundation JP@Linux_Fdtn_JP·
「医療データの相互運用性のためのオープン アーキテクチャ」公開 💉医療システムに関わっている人はデータの交換や移植性の問題に必ず直面します 🔍LF Researchは #オープンソース がどのように医療データ管理に使われ、移植性向上に役立っているかについて調査しました : linuxfoundation.jp/publications/2…
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KOBAYASHI, Shinji
@tak1000 現実の未来は小松左京と筒井康隆の間で、星新一の隣くらいにある。
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@u1 GAPSのGがなかなか難しいところですね。
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Yuichi Uemura
提案を作る人が足りないんじゃ無くて、提案を受けて責任を受け止めて意志決定をして前に進める人がいないんや。。。
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Yuki Sahashi
Yuki Sahashi@Yuki_Sahashi·
@skoba ではそこに14時に伺いますね、楽しみにしています。 よろしくお願いいたします。
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Yuki Sahashi
Yuki Sahashi@Yuki_Sahashi·
Facebook開いたら、リクエストきてた...
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Yuki Sahashi
Yuki Sahashi@Yuki_Sahashi·
@skoba ショパン良いですね 岐阜大の外のショパンですね? cafe しょぱん 岐阜大学前店
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KOBAYASHI, Shinji
@Yuki_Sahashi 16時から予定入っているので14時くらいにお茶しましょう。岐大です。タリーズかショパンあたり?
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Yuki Sahashi
Yuki Sahashi@Yuki_Sahashi·
@skoba 岐阜大学ですか? よろしければお茶どうでしょうか? 14-17時くらいですと幸いです。
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Yuki Sahashi
Yuki Sahashi@Yuki_Sahashi·
@skoba いえいえ、ところで先生は普段岐阜大学の中で働かれていますか?金曜日にも別件で岐阜に行くのでぜひご挨拶ができれば、と思いまして!
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KOBAYASHI, Shinji
@cyrt4 まあ、昔のSFにソヴィエト連邦がでていたりしているところに限界を感じる一方で、固有名詞を使わない星新一の先見性もみえたりとか
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オヌ
オヌ@cyrt4·
SFの小節とかマンガを読むおもしろさって、テクノロジーの進歩や発達といった未来のすがたが、遥か昔に予測されたりしていることに感服するという点にもあるのかもなあ
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matsu64000
matsu64000@matsu64000·
標準化すごろくがスタートに戻ったような記事ですみません! #自治体システム標準化 #ガバメントクラウド なぜ標準化するのか|モグ @matsu64000 note.com/matsu64000/n/n…
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Yuki Sahashi
Yuki Sahashi@Yuki_Sahashi·
@skoba なんと 循環器内科医ばっかかとおもって、わりと気を抜いて作ってしまった
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柴田 淳-【新刊】みんなのPython第五版/Pythonで学ぶはじめてのプログラミング入門教室
AIで生産性は上がっているのに、なぜか仕事のミスは減っていない──むしろ気づきにくくなっている、という問題が浮かび上がっている。 企業はAIツールを導入し、文章作成や分析、コーディングなどを高速化している。しかしその裏で、人間が内容を十分に検証しないまま成果物が流通するケースが増えている。 結果として、ミスそのものが減るどころか「見えにくくなる」という新しい問題が生まれているのである。 しかもこの変化は、単なる作業効率の問題ではなく、仕事の質そのものに影響を及ぼし始めている。ここから先、何が起きているのかが重要になる。 theguardian.com/technology/202…
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KOBAYASHI, Shinji
@nicyoka 社会の構成員を増やそうという意見には賛同するが、安い労働力を増やしたいというのであれば、それはslavaryなので賛成できんのよなぁ。
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nicoca
nicoca@nicyoka·
@skoba だからこそ,reproductibityの高い若い外国人(家族)を入れるのは,社会保障の維持,経済力の維持,人口バランスの改善に良いのだし,そのためのロードマップ作成,投資を惜しむべきではなかった.日本の少子化は見えていたしね.40年以上前には
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nicoca
nicoca@nicyoka·
不足した労働力を外国人に頼るな,創意工夫しろと呼ばわるツイートを見かけたが,それ,日本人労働者の多かった40〜50年前にいうべきだったね.少子化対策込みでね.あと現実見ようか.ウチみたいな土建屋でなくとも,街を歩けば判る
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