Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
市民参加型のヒアリ防除のための発見位置共有システムの開発と普及
Search
オープンサイエンス・ミートアップ
March 26, 2018
Science
310
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
市民参加型のヒアリ防除のための発見位置共有システムの開発と普及
日時 :2018年3月1日(金) 19:00-20:30
スピーカー:有子山 俊平さん(東京工業大学 環境社会理工学院)
場所:京都大学 吉田泉殿
オープンサイエンス・ミートアップ
March 26, 2018
More Decks by オープンサイエンス・ミートアップ
See All by オープンサイエンス・ミートアップ
市民科学と科学技術政策
kyotoopenscience
0
320
ACADEMIC GROOVE —— 学術を「体感」するということ
kyotoopenscience
0
170
せんだい歴史学カフェ in KYOTO オープンサイエンスミートアップ! 歴史学の面白さ、伝えます!
kyotoopenscience
1
180
市民が取得した魚類の情報を科学的に活用する試み
kyotoopenscience
1
290
宇宙・地球のオープンデータでハッカソン
kyotoopenscience
0
120
ゲームを研究してみよう (でも、どうやって?) / How to study "game"
kyotoopenscience
0
360
市民参加型調査「花まるマルハナバチ国勢調査」でできたこと・できなかったこと
kyotoopenscience
0
280
ナメクジ捜査網 -市民科学とナメクジのこれから-
kyotoopenscience
0
530
Physics projects in a Makerspace environment - Another way of doing Physics
kyotoopenscience
0
110
Other Decks in Science
See All in Science
機械学習 - 授業概要
trycycle
PRO
0
630
因果推論と機械学習
sshimizu2006
1
1.5k
データベース12: 正規化(2/2) - データ従属性に基づく正規化
trycycle
PRO
0
1.7k
Testing the Longevity Bottleneck Hypothesis
chinson03
0
470
大黒市で発生した大規模インシデント の ポストモーテムから読み解く、 記憶媒体消去の大切さ
shucho0103
0
280
東北地方における過去20年間の降水量の変化
naokimuroki
1
500
人生を変えた一冊「独学大全」のはなし / Self-study ENCYCLOPEDIA: The Book Which Change My Life #独学大全 #EM推し本
expajp
0
210
生成AIと司法書士の未来.pdf
tagtag
PRO
0
180
[第67回 CV勉強会@関東] CV × Scientific Figures / kantoCV 67th CVPR 2026
lychee1223
0
200
From Prediction to Understanding: Causal Discovery for Data Science and AI Applications
sshimizu2006
0
300
Conversation is the New Dashboard: 属人性を排除する第4世代BIツールの勢力図
shomaekawa
1
660
20260410_SystemsThinking
takusamar
1
160
Featured
See All Featured
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2.1k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
550
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
1
510
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.6k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.2k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
32k
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
50
10k
Transcript
ࢢຽࢀՃܕͷώΞϦআͷͨΊͷ ൃݟҐஔڞ༗γεςϜͷ։ൃͱීٴ !,:05001&/4$*&/$&.&&561 ౦ژۀେֶ ڥࣾձཧֶӃ % ༗ࢠࢁ ढ़ฏ
ݚڀ༰ͷҰͭɿώΞϦϞχλϦϯά ˓ ώΞϦΛૣظൃݟ͖͠ΔʹͲͷҐͷ ϞχλϦϯάྗʢίετʣ͕ඞཁʁ ˘ Ͳͷ͘Β͍ີʹɺ෯͘ϕΠτʢ᠘ʣΛ ઃஔ͢ΕώΞϦΛൃݟͰ͖ Δʁ ˘ ֶͰԾతʹൃݟ֬Λࢉग़
˘ අ༻ରޮՌͷߴ͍ϞχλϦϯάઓུΛ ໌Β͔ʹͨ͠
ͳͥώΞϦͷࢢຽࢀՃʁ ˓ ώΞϦͷૣظൃݟ݁ߏ ͔͔Δ ˘ தԝলிʹ͖ͤͬΓ/( ˘ ώΞϦ࣍ʑԡ͠دͤͯ͘Δ ˘ طଘͷใࠂํ๏ख͕ؒେ͖͍
࣍ ˓ എܠɿώΞϦͷڴҖ ˘ ώΞϦຊʹةݥʁ ˘ ৵ೖ͞Εͨ߹ ˓ ֓ཁɿࢢຽࢀՃͷҝͷใࠂπʔϧ ˘
ղܾ͍ͨ͠՝ ˘ ઃܭࢥ ˘ ࠓޙͷܭը ˘ ଞࠃͷݱঢ় ˘ ࣮ԋ ˘ πʔϧͷ՝
ώΞϦຊʹةݥʁʢ̍ʣ ˠʮࡴਓΞϦʯେ͛͞ɺͰةݥ ہॴੑԠ શੑ ΞϨϧΪʔ Ԡ தಟੑԠ <> IUUQTXXXVQUPEBUFDPNDPOUFOUTTUJOHTPGJNQPSUFEGJSFBOUTDMJOJDBMNBOJGFTUBUJPOTEJBHOPTJTBOEUSFBUNFOU
<> IUUQXXXBPDEPSH QBHF'JSF"OU#JUFT जΕ ແەੑ᙮ େ͖͍ ہॴੑԠ • ͞ΕͨޙҐ͔Β • ম͚Δ༷ͳײ֮ˠແەੑ᙮ • ̍िؒ Δ • ௵͢ͷ/(ʢ์ஔ͕(00%ʣ • كʹʙ࣌ؒͰൃ • ͞ΕͨՕॴத৺ʹશजΕ • ॴҦlΞφϑΣϥΩγʔz • ൽෘੑͷԠ͔Β݂ڏɺ Һ಄ුजɺؾࢧᙲᏀ·Ͱ • ױऀશମͷʙ͕ൃ • ॳΊͯͷ͞ΕͰͷൃ • ݂ᕶ൘ͷҟৗɺωϑϩʔθީ ܈ʢਛଁ࣬ױʣɺଔத ແەੑ᙮<> <>
ώΞϦຊʹةݥʁʢ̎ʣ ˠఆணҬ͕ຖ͞ΕΔ<> ͞Βʹ p ͦΕ·Ͱ͞Εͨࣄ͕ͳ͍ਓͰɺఆணҬΛ ๚Εͨਓதਓʢʣ͕͞Ε͍ͯΔ<> <> IUUQTXXXVQUPEBUFDPNDPOUFOUTTUJOHTPGJNQPSUFEGJSFBOUTDMJOJDBMNBOJGFTUBUJPOTEJBHOPTJTBOEUSFBUNFOU <>
5SBDZ+. %FNBJO +( 2VJOO+. )PGGNBO%3 (PFU[%8 'SFFNBO5. +"MMFSHZ$MJO*NNVOPM
ଞࠃͷݱঢ় ੈքతͳ৵ུͷྺ࢙<> <> "TDVODF .4 FUBM4DJFODF <> $ISJTUJBO4#JPTFDVSJUZ
<> IUUQXXXLPSFBUJNFTDPLSXXXOFXTOBUJPO@IUNM ۙͰຊɾؖࠃʹ<> χϡʔδʔϥϯυ̎ͷ༌ೖΛܦ͕ͨࠜઈ<>
ઢ ຊͷݱঢ়ʢ̍ʣ <> IUUQTXXXLBOUFJHPKQKQTJOHJGJSFBOUEBJTJSZPVQEG ώΞϦൃݟҬ ट૬ఛձٞࢿྉ<>
ઢ ຊͷݱঢ়ʢ̎ʣ <> IUUQTXXXLBOUFJHPKQKQTJOHJGJSFBOUEBJTJSZPVQEG ώΞϦআͷํࡦ ट૬ఛձٞࢿྉ<>
৵ೖ͞Εͨ߹ ˓ ཱͪೖΓېࢭ ˘ ެԂɺྛɺۭ͖ ˓ ةݥ ˘ Ո৵ೖͷՄೳੑ<>
˓ ࢢػೳɺۀɺੜଟ༷ੑ<> <> 3VQQ.3 EF4IB[P 3% "N+.FE4DJ <> 1PSUFS 4%4BWJHOBOP %"&DPM r <> "MMFO $3 %FNBSBJT 4-VU[ 345FY+4DJ r <> (PUFMMJ /+"SOFUU "&&DPM-FUU r <> 8PKDJL %1FUBM"N&OUPNPM r <> )PMXBZ %" -BDI - 4VBSF[ "7 5TVUTVJ /%$BTF 5+"OOV3FW&DPM4ZTU r <> .PSSJTPO -8&DPM r <> "MMFO $3 &QQFSTPO %.(BSNFTUBOJ "45IF"N.JEM/BU r
࣍ ˓ എܠɿώΞϦͷڴҖ ˘ ώΞϦຊʹةݥʁ ˘ ৵ೖ͞Εͨ߹ ˓ ֓ཁɿࢢຽࢀՃͷҝͷใࠂπʔϧ ˘
ղܾ͍ͨ͠՝ ˘ ઃܭࢥ ˘ ࠓޙͷܭը ˘ ଞࠃͷݱঢ় ˘ ࣮ԋ ˘ πʔϧͷ՝
ղܾ͍ͨ͠՝ʢ̍ʣ ˠใࠂͷਫ਼ਆతϋʔυϧ ग़యɿڥল ग़యɿετοϓɾβɾώΞϦ ిݱࡏͷॅॴΛطͱԾఆ ࠾औɾ༣ૹث۩ͷܞଳΛԾఆ طଘ ܞଳిʢεϚϗʣΛར༻ ࣄલࣝෆཁ
ఏҊ ؍తʹΘ͔Δૢ࡞ੑ
࣮ԋ
ઃܭࢥʢ̍ʣॳͷܭը ࣌ؒ ୭͕ ͍ͭɾͲ͜ͰɾͲΜͳߦಈΛ͢ Δͷ͔ʁͦͷಈػԿ͔ʁ (A)½2a.* K*1¨ («>Tu Po
(B)½(A)¥ (C)½Tu GO¨§BN «©!": ©¬ (D)½T©u} zw3[E j' (E)½ ¤ ¶'¬»4 v^bgc¼ (F)½V&Zc³ ¶-dIy ³¶8$« ±·´m© (A)?_ 5 ³¶8$« ±·´m© ³¶8$« ±·´m© ³¶q «© Ym8$«# |,k (B)S9t &kn ³¶U f«p © +© F!" x«6{© ³¶U f«p © ³¶U f«p © £0©¥ r<;«> £0©¥ r<;«> BN ³¶«@ H«m Ym%=u} pJ ³¶¢ ¦Ymº Ym$« §© $DR ~ © I®¯±µ« mW pJ«Q9 Ym% $DR«Me I®¯±µ« YmW« Q9 h«> ³¶¢ ¦Ymº I®¯±µ« W$ $ \»X¼ ¨³¶ C© I®¯±µ ]«© 1 ³¶0%=$¥ (C)(D)¡ 2 (C)(D)-£$ ²¹°¨pJ¡ AL©/i ¸s)`x ©7l©ª
ઃܭࢥʢ̎ʣॳͷը໘ભҠਤ (A)K' 5B2? D<.5 ?-J GFH?",) D%C (C)K.5
? 4BA5 D9C ?1 C386EJ GFH?", )I",7>4; :)D 9C */ $# !0/& ! 2017/MM/DD! 2017/MM/DD! ! ! 2017/MM/DD! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! +K @,6=(6
πʔϧͷ՝ʢΠϯλϏϡʔ݁Ռʴলʣ ˓ ར༻લ ˘ ώΞϦ͔ࣗ৴͕࣋ͯͳ͍ʢ᪳ʣ ˓ ར༻த ˘ ͍ͨͣΒࢭ
˓ ར༻ޙ ˘ ͍ଓ͚ͨ͘ͳΔ ˘ ݸਓใอޢ ˘ ࣝผɾఆ ˘ ໊࣮ʢօͰʣ
8"540/ʢ*#.ʣʹΑΔը૾ೝࣝ IUUQTWJTVBMSFDPHOJUJPOEFNPOHCMVFNJYOFU