これじゃ、コロナ感染者増えるよね～

アメリカ。

TXNニュース 米暴行死で白人警官訴追＆全米各地で暴動
https://www.tv-tokyo.co.jp/news/txn/2020/05/30/011387.html

デモに参加している人。三密です・・・

・・・そういう問題じゃないって（＾＾；）

「今すぐ役立つ放送授業の作り方」を聴いてきたのでメモ

5月２３日
SEA Forum in May 2020［放送大学の中谷教授が語る今すぐ役立つ放送授業の作り方］0523
を聴いてきたので、メモメモ

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■中谷先生
今すぐ役立つ放送授業の作り方

本日の目的
・ヘビー＆リッチな放送大学の放送授業の作り方
→エッセンスを抽出

放送授業制作の特徴と制約
・教員はプロのようには話せない
　かまずに話ができることはすごい→あきらめよう
　準備を十分→失敗しない準備とは
・話すべきことはわかっている
　効果的なプレゼンテーション

どのような準備
→どのように授業を設計？
　場の空気を読むのがＷｅｂではできない
　　→どうすれば
文科省は
　できるだけ双方向性を！
　　→コロナ後？
　１００人、２００人になった時？
　リアルタイムで動画を流しながら→サーバーの制約
　オンデマンドのほうが現実的？→オンデマンド型に焦点

授業は教員と学生の協同作業

どう作るべき放送授業へ一歩二歩
→放送大学の授業の作り方のビデオがある
・放送大学には制作部がある
　内容を詰め込みすぎない。
　難しいことは視覚的、繰り返し
　百聞は一見に如かず
発表の本質
・あるテーマを調べ、整理、加工し聞き手に渡すこと
　そのノウハウを授業で
　　いまいちの発表→調べが不十分
　　Something newの要素なし
・俯瞰・関係・核心
・構成表を必ず作る
　思考を視覚化する
　　目標：だれを対象に
　　　文字として視覚化
　　項目
　→論理規定
　　内容；要点箇条書き
　　Ａ４一枚で書く（俯瞰で）
・構成表
　　項目・映像・内容・時間
　　放送授業をシミュレーション

・シナリオの準備：構成表

・放送大学の放送授業の作り方
　放送授業制作の流れ
　　企画立案
　　論理規定
　　　１授業でのトピックは３つか、せいぜい4つ
　　配布資料・プレゼンテーション資料の作成
　　収録、撮影
　　　音声、アニメーション、書画カメラ
　　見直し
　　　数分の単位に切って、編集する

・メディアの活用
　　教科書とＷｅｂ教材の役割分担
　　リアルタイム授業とオンデマンド授業
・プレゼン資料の作り方
　　詰め込まない
　　字は大きく
・教材のデータダイエット
　　１０～１５分
・話すスピード
　　様々な発想法を例に
　飽きさせないより焦点を絞り込んだ内容にすることが第一

■プロデューサーから
発表３悪
　　→適宜目隠し
【記入】わかりにくい原因
　（）→　小声
　（）→　小文字
　（）→　早口

小声の人
　→声を届ける
著作権法　第３５条

ラジオのほうが原稿が読める
→プロンプター
　視線移動がないように

放送大学　オープンコースウェアを使うことができる
→ＯＣＷ

■中野先生のお話
・ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔにＡｄｏｂｅ　プレゼンター
　→スライドに音声ファイル
・よくできる学生に理解できるように
　できない学生には「これだけ覚えて帰れ！」
　→今年から変わる
・すべての質問に答える
・学生から学ぶという視点がない
　→どこを理解して：質問に答える
　　できる学生から文句来る
　　どう学ばせるか

・（司会）授業のやり方：反転授業

・フィードバック：レポート
　　課題
　　理解したこと
　　質問

・（中谷先生）1年階に３、４回という感じで
　質問できる（事務局が質問をふるいにかける）

・（すずきひろのぶ先生）プログラム→オンライン
　画面が共有できる：効率いい？

・外国語：リアルタイムで口元が見える
　→Ｚｏｏｍでブレイクアウトで指導する

・ライブ：勝手に話し出す。話過ぎる？

・オンライン授業、なにを教えるべき
　今年やった授業は、来年反転授業で使える
　小中高は教えることは決まっている
　　→キャラで違う
　→うまい先生のビデオをとる

・初対面の人になにか用意してる？
　→していない

・自宅収録時に生活音を入れない方法
　→子供の声やチャイムを消すソフトがある
　　オープンソースのAudacityで処理
　　コンデンサマイクは単一指向
　　ダイナミックマイク（カラオケで使うやる）
　→ゲーミング用のヘッドセットがいい

・学生の機材の違い
　→考慮していなかった。そういうこともあるなと・・
　　→ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔを配ってしまう。
　プレゼンターはＨＴＭＬ５まで吐くので
　　→学生はスマホ、Ｌｉｎｅが当たり前

・ライブでテスト
　やってない

・動画編集ソフト
　VideoStudio こーれる

・くりすぷが雑音を

・プログラミングのテスト
　プログラミングしている画像を送る
　　→ペアプログラミング

・グループワークをどうやるか？
　Ｚｏｏｍだと、ブレークアウト
　ＰＢＬの授業
　　はじめの１５分。あとの１５分
　　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｍｅｅｔで→学生がセッション立ち上げる

・Ｇｏｏｇｌｅ　Ｆｏｒｍで結果を見ることは可能では？
　Ｚｏｏｍの投票機能→人数多いときつい

・音声化は？
　Google Cloud APIのText-to-Speechを使ってテキストを音声化
　→料金かかる
　音声を読み上げるツール；アニメの声　Vtuberなんかつかう
　Ｍａｃは普通に読むよね→それを音声ファイルにするのが難しいのでは？
　バッチ的にするのはない。

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著作権法３５条の解釈が自分とあまりにもちがって
自信ないので、メモに書いておかなかった。
ちなみに、自分の認識は以下のサイトと同じ

大学などの遠隔授業等における「著作権の壁」をクリアするためには
https://storialaw.jp/blog/7032

ディープラーニングに対するハッカー攻撃方法があるらしい。

ここ
勾配降下法を使用する機械学習モデルに、誤った識別をさせるような入力を作成することが可能な問題
https://jvn.jp/vu/JVNVU99619336/index.html
「勾配降下法を使用する機械学習モデル」→ディープラーニングでニューラルネットワークを使ってるやつは、だいたいこれ（ＣＮＮ，ＲＮＮ，ＬＳＴＭとか）

で、これの対策だけど
1. 攻撃に使われる入力に対し適切な結果を返すように学習させる
いやいや、攻撃する人は、入力を色々変えてくるから、いたちごっこだと思うけど・・・

９月入学こそ不要不急だよな。まずは今年の受験生をどうするか。大学４月＆９月入学で！

９月入学、一生懸命議論しているけど、
あんなものすぐにできるわけないというか、
すぐにやったら、コロナ以上の大混乱になるから、
今早急にやるべき話じゃないよな。
まさに、不要不急。


そもそも、９月入学の話のきっかけは、４月がコロナでだめだからっていう
ことだったとおもうけど、じゃあ、９月にコロナで休みにならない保証はあるの？
いまのコロナは収束しても、９月にまたすごいのが来るかもよ？
だから、今の段階で、９月入学を話すのは、時期尚早。

急がなきゃいけないのは、「今年の」大学入試。
一般入試は問題ないけど、推薦入試・ＡＯ入試は問題あるかも。
もっとも、一般入試も、今後のコロナの様子では、受験の準備に影響するかも
（もちろん、第二波、第三波が直撃する可能性があるので、影響ないとは言い切れない）

となると、受験生が受験できる回数を増やして、リスク分散するしかない
さらに今年は、進路指導や授業がどこまでできるかわからない。
ということで、４月に加えて９月も大学は入学できたほうがいい。

つまり、今まで通り４月に入試やるけど、９月にも入試をやるみたいな、
４月＆９月入学を、（検討していない）大学は検討してもいいんじゃないか？と思う。
そして、大学が最終的に９月入学に移行できそうになったら、
高校９月入学、小中学校９月入学と順を追わないと、一遍には無理では？
（高校以下は、４＆９月入学ではなく、９月入学）

大学９月入学になると、９月の学生の授業を誰が受け持つの？ということになるけど、
もちろん今の先生柄でもいいけど、４月の講義を撮っておいてオンデマンドでもいいかも？
まずしい院生がＴＡでなく、講師になってもいいかも・・・

９月入学は無理だと思うけど、４月にくわえて９月入学も、「大学は」
検討してもいいと思う（すでに４月＆９月入学の大学もあるわけだし・・・）
http://www.rena.gr.jp/surveys/autumn_adm/gakubu.php

※ほかの国に合わせないとというのであれば、まず、大学の４月＆９月入学から進めるべき。
　日本の大学が９月に入学できない限り、ほかの国には合わない。
　ぎゃくにそれさえ合ってしまえば、ほかの国のことは、あまり関係ないのでは？

世界初のコロナ文学

今日は金曜日。
ということは、「高橋源一郎の飛ぶ教室」がやるわけであって、
そうすると、前回分（５月１５日分）の内容は消えてしまうわけで、
なので、前回分で紹介された本をメモメモ。

パオロ・ジョルダーノ『コロナの時代の僕ら』早川書房

ここ
伊作家 パオロ・ジョルダーノ『コロナの時代の僕ら』早川書房から緊急刊行
https://kai-you.net/article/73501
によると、世界初のコロナ文学だそうな

AmazonがＴＬＡ＋っていう形式手法を使っていることはわかったけど・・・ＴＬＡ＋って何者？

仕様の正しさを示す手法の一つとして、形式手法を利用する方法がある。
一般的にはその手法として、ＶＤＭ、Ｂ（Ｅｖｅｎｔ－Ｂ）、Ｚ、Ｃｏｑ、Ａｌｌｏｙとかの形式仕様記述言語を使って、数学的に確認する方法と、ＳＰＩＮ、UPPAALなどのモデルチェッキング（モデル検査：モデルを作ってしらみつぶしに調べる）方法がよくしれれている。

だけど、ＡｍａｚｏｎはＴＬＡ＋というのを使っているらしい。

・・・で、ＴＬＡ＋って何？。どこに分類されるもの？

と思ったら、酒匂さんが発表してたみたい

成功した形式手法導入調査例の分析と発見
https://www.ipa.go.jp/files/000005473.pdf

の７シート目
「論理アプローチ」
だそうな・・・ＲＴＬと一緒・・・ってよくわからん。ＲＴＬ知らん。

ということで、気を取り直して、
ＴＬＡ＋そのものがどうなっているんだろう
って調べてみると、これは熊澤さんが書いていた。

GSLetterNeo vol.130 2019 年 5 月
形式手法コトハジメ –TLA+ Toolbox を使って
https://www2.sra.co.jp/Portals/0/files/gsletter/pdf/GSLetterNeoVol130.pdf

ざっくり雰囲気はわかったけど・・・いまいちわからん・・・

やっぱＡｍａｚｏｎといえばＤｅｖｅｌｏｐｅｒｓ．ＩＯだよね。素直に見てみる。

[TLA+] TLA+と形式仕様言語 [目的と準備]
https://dev.classmethod.jp/articles/what-is-tlaplus/

TLA+が形式仕様記述で、これで記述したものをTLC Model Checkerでモデル検査できる。
・・・なるほど、わかった！
やっぱＡｍａｚｏｎといえばＤｅｖｅｌｏｐｅｒｓ．ＩＯだね！

Ｐ．Ｓ　これ調べれる間に、蓮尾 一郎が様相論理について、やさしく書いてあるものを見つけたんでＵＲＬをメモ。

モデル検査入門
http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~cs/lecture2009/lecture09ModelChecking.pdf

文春砲、炸裂ですね！でも、これ検察庁法改正案の審議最中だったら・・うん!？

黒川検事長の交代検討　文春の「賭けマージャン」報道で　法務省
https://mainichi.jp/articles/20200521/k00/00m/040/003000c

文春砲、炸裂ですね！
でもこれ、絶妙なタイミング？
もし、この前まで国会でやっていた
検察官の定年延長を明文化した検察庁法改正案を審議している最中に
文春砲が炸裂してたら、国会、大波乱だよね！
見送りにしたから、国会では問題にならないかもしれないけど・・・

・・・うん！？

Jypyter notebookでＲを動かすところがわからないのかなあ？森ゆうこ議員

昨日の森ゆうこ議員の「参議院予算委員会　参考人質問」だけど、
こんなこと言っていなかった？

・実行再生産数のデータが公開されていない
・ダイヤモンドプリンセスのデータが公開されていない

え、実行再生産数のデータは公開されてるでしょ。
ってか、参考人もそう答えてたと思うけど・・

このブログにも書いてあるとおり、実行再生産数のデータも求め方もgithubに公開されている。
念のためにＵＲＬ

contactmodel /COVID19-Japan-Reff
https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff

難しいところはないけど（そのまま動くけど）・・・
Jypyter notebookでＲを動かすところがわからないのかなあ？
それは確かに
R on Jupyter Notebook on Windows 10 Pro
https://estuarine.jp/2017/11/r-on-jupyter-notebook-on-windows-10-pro/
とか
Using the R programming language in Jupyter Notebook
https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/tutorials/r-lang/
に載っているものの難しい。
だけど、そういうときは、Google co-lab 使えばいい。
co-labだと、Ｒ入ってて（rのkernelが入っていて）、
８割おじさんのサンプル動くと思うよ（まだ、Ａしか試してないけど、Ａは動いた）
そこのＣＳＶファイルが、実行再生産を求めるための生データ。

Ｐ．Ｓ　なお、参考人が、
「ダイヤモンドプリンセスに関しては。報告書が出ている：みたいなことを言ったと思うけど、
それは、以下のサイトにいろいろと・・・
新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）関連情報ページ
https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov.html

予期しない妊娠をした人の相談窓口というのをメモってみる。

今朝「マイあさ！」で、予期しない（望まない）妊娠をした人の相談窓口というのを、
主催者の人が、みんなに知ってもらいたいみたいなことを言っていたので、
ＵＲＬをメモメモしてみる。

相談先は

妊娠ＳＯＳ東京
https://nsost.jp/

で、これを運営しているＮＰＯは、

ＮＰＯ　ピッコラーレ
https://piccolare.org/

マイあさ！には、ピッコラーレの代表？の人が話をしていた。
これからコロナで相談が増えるんじゃないか、
インターネットカフェで寝泊まりしていた女の人は、行く場がなくなって、
性被害・ＤＶを受けて・・
という話をしていた。

「治療薬アビガン、有効性示せず」ってまじ！

新型コロナ感染症の治療薬候補アビガンを巡り、国の承認審査にデータを活用できると期待された臨床研究で、明確な有効性が示されていないことが19日、分かった。

まじか！

感染した著名人がアビガンの投与後に回復したと公表し

てたよね、あれは何だったんだ？

（太字はhttps://www.msn.com/ja-jp/news/coronavirus/治療薬アビガン、有効性示せず-月内承認への「前のめり」指摘/ar-BB14jf8mから引用）

実行再生産数の計算式は意外とシンプル！

【8割おじさん西浦教授に聞く】新型コロナの実効再生産数のすべて オンライン講演会生中継/主催：日本科学技術ジャーナリスト会議
https://live2.nicovideo.jp/watch/lv325833316

について、やっとメモできたので、メモメモ

（以下の数式は、github
https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff/nishiura_Rt会議_12May2020.pdf
から引用）

---

■ごあいさつ

■ファシリテーターから
・趣旨説明
　「科学的助言」　東日本大震災でもあったが、これまでと違う
　→専門家の顔が見える（いままで　政府：御用学者）
　　どう扱っていい？政治家、官僚、メディアも困惑
　　
　提言と違うじゃないか？→健全なこと
　　背景が見えるようになる
　　オープンサイエンス

　今回はあくまで北海道大学の西浦先生がＪＡＳＴＪの勉強会で語る
　　　→政府のクラスター班ではなく・・

　タイトルの「すべて」は盛りすぎです。

　第一部　講演
　第二部　代表質問（江島先生　インディアナ大学）
　第三部　質疑応答

■第一部　講演「実行再生産数とその周辺」
・背景にある理論、実装、問題を話す
・githubに今日のスライド、データセット、Ｒコードある
https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff

・研究員
　　今日の分析
　　　　ＭＣＭＣ，Ｒ　ＳＴＡＮを使っている
　　　　公開していいデータ
・高校理系数学以上のバックグラウンドを想定
・個人として発表（クラスター班反映してない）

・基本再生産数
　R0 0一番最初、
　　　ばーじんそいる（みんなが感染しうる）集団において
　　　１人の感染者が生み出す二次感染者数の平均値と解釈できる数値
　　　あーるぜろ→あーるのーと（ぬるのはせい）

フォーマルに

i(t)あいおぶてぃ：t時の新規感染者数
i(t-τ)あいおぶてぃまいなすたう：過去の(t-τ）時の感染者数
A(τ）：二次感染の割合
　　　τ：感染後経過時刻

全てのプロセスを通じて二次感染者が出た割合→Ｒ０
数理的に出てくる

・流行の増殖期
Ro本質的に数理的
実践性として定量化しやすいものが必要→実行再生産数

人口学でも使われる
Ｒｎ：ねっとりぷろだくとれーしお

・実行再生産数：Ｒ０じゃないときのＲ０っぽいのをＲｅと言っている
　主に4つ
　今回ＡとＤの意味合いを込めたＤ

再生産方程式

下に書いてあるのはＳＩＲモデル

できるだけ一般的に
1人当たり

Ｒ（ｔ）はA(t,τ）をτで積分（Ｓ（ｔ）／ＮＲｏ）
　人口学だとピリオド合計特殊出生率に相当
→流行対策の評価：ピリオドの評価が適している

二次感染者数の平均

Ｒ（ｔ）はA(t+τ,τ）→τを前向きに積分（Ｓ（ｔ）／ＮＲｏ）
人口学では、コホート合計出生率

・Ｒｔ＜１
　1を下回ると、新規感染者数が減っているといえる
　落とし穴ある：流行のメカニズム→再感染がある場合など
　（１以下でも安定化委がある可能性：そういう病気は知ってる限りないが。。。）

・単純化されたケース
　３日間で次の世代に移り変わる
　→３日ごとの比を取れば、Ｅ（Ｒｎ）
　実際にはカレンダー日付でいくつもの世代

　デイリーのどう対応
　再生産方程式

　A(t,τ）をＲ（ｔ）ｇ（τ）　R(t)と、のこりのτの部分を出しg(t)とする
　　　g(t)既知と想定：世代時間（の確率密度）→発病間隔（の確率密度）

　発病間隔
　　発病してから二次感染の発病までの時間→感染から感染までとざっくり同じ

・観察データの問題
　感染イベント　時刻わからない　　　潜伏期間
　発病　　　　　少しわかる　　　　　診断の遅れ
　診断　　　　　報告されたらわかる　報告の遅れ

　２週間遅れてプレスデータへ
　→受診の目安などかかわってる　発病後４日間診断されない

・流行の対策を知るのは感染日を知りたい・・・けど見れない
　→逆計算する

　Ｃ１,2,3,4　１日目、２日目・・・の発病者
　i　感染者
　fo 発病する確率（感染者Ｘ発病する確率・・・発病した人）

　→畳み込み（１日、２日・・・を全部足す）する

・毎日の感染者数が分かっているので、
　積分でなく挿話にして
　ポアソン分布
→Ｒではサーベイランスとしてパッケージ化

　スムージングする（イーブンＮｏで）

・日本のデータ
　逆計算の問題だけではない
　発病日、確定日：ずいぶんサイズちがう（どちらもわからない人も）
　報告の遅れもある
　３月の後半から発病時刻が東京抜けている
　ボランティア班で今回は作っている
　国立感染症研究所のサーベイランスが公式

　分析は２パターン
　　発病時刻既知の人
　　確定日が分かっている人→感染時刻推定も

・Ｒｔの推定
　Ｅ：期待値
iドメスティック：国内
　iトータル：国内国外全部
　Ｆ：報告の遅れを加味（累積　畳み込み）
ＭＣＭＣを用いて推定

　後日：報告の遅れありうる→東京
　１８日前にデータをトランケートしている
　　→リアルタイム性に乏しい

・対応できていない
　インピュテーション
　年齢別、空間
　リンクのある人（接触歴）とそうでない人

・Ｒ（ｔ）が「いつのまにか」倍加時間で評価
　　C(t)=C(0)2^1/Td
　→オーバーシュートを可能な限りふせぐため
　Ｒ(t)はバックワード
　ダブリングタイムは増えているとき
　→患者が増加しているときはダブリングタイム
　　ダブリングタイムをしっかり見ないといけない

　北海道：２段になっているとき→リアルタイムにみている
　　　　　（１回累積をリセットする）

・Ｒ（ｔ）について、どうしていくべきか（私見）
　ダッシュボード
　　カンマーアンドダンス減ってから増える→Ｒｔのアップデート
　Ｒ（ｔ）のリアルタイム性
　　でぃすぱーしびりてぃーれーしお　Ｘ　これくてぃんぐふぁくたー
　→たとえば、
　　　直近７日間の患者数　＜　その前の７日間の患者数
　　（精密な情報失う、報告の著しい遅れの場合）

・Ｒ（ｔ）のまとめ
　非定常状態での流行増減の記述（ダイナミックに起こる）
　Ｒ０と一定の関係
　増えているか否か、スピードがわかる
　万能ではない

■第二部　代表質問

・スムージングをしてとは何のこと？
　感染時刻の逆計算をノンパラメトリックでやっています。
　Ｃ：患者数　iの感染者数推定
　単なる最尤推定だと、でこぼこになる
　→ＥＭあるごりずむを使う：スムージングしている
　　　→パッケージングに実装されている。
　　　　スムージングパラメーターを指定する（偶数でないといけない）
　　　　次第に挙げて推定

・R(t)の推定へ
　　Iが観察データ、Ｅが期待値（モデル）

・全部を補足できていない
（１）確定患者は氷山の一角？感染者全員ではないのでは？
　ふけんせいかんせい
　→j(t)=ki(t)
　　J感染者　k何倍か i 感染者
　　Jはiをk倍したものなので、再生産方程式は使える

（２）時刻とともに変わる場合
　　→ピーク付近が過小評価
　　q(t)　入院比率などで修正できる　ＰＣＲ件数：あんまりかわっていない
→２とおりのインピュテーション問題

■第三部
・誤植について（上下逆だった）

・世代時間　長いと想定すれば、再生産数は大きくなる
　分散は大きくなると小さくなる
　もともとのシリアルインターバル　香港大学の武漢の観察
　　平均６日より長い
　ＳＡＲＳ　８．なんにちか　シンガポールの家庭内
　似て非なる特徴　感染の怒り方の違い
　　ＳＡＲＳ　肺炎が起こる前後に二次感染→病院伝播がおおい
　　自分自身で４．８と出した→サンプル数多くない
　　今アップデート

　Ｒ（ｔ）としての推定：起こりえる　誠実な対応としては感度分析
　　オリジナルで研究をやっていたので、今回使ったが、
　　感度分析を

　日本のシリアルインターバル：東北大学で研究中
　　ホストの異質性も加味したうえで推定（場）

・逆計算で死亡とか回復は入れなくていいの？
　→加味しないでいい

・非定常ポアソン過程
　ＳＩＲモデルを微分方程式：ばらつき考慮していない
　　→ポアソン過程　バリエーションを無視した場合

　時刻とともにすそ野の長いようなとき
　　→確率的揺らぎの場合、二項分布でキャプチャしやすい

　いまはポアソン分布、裾の長いようになった時には
　バリアンスを考え直す

・世界部分と西浦先生の共通部分と差
　再生産方程式を解く
　　山中先生がアップしている→ロンドンのパッケージ
　西浦先生：マニアック
　　感染者数を逆計算→劇的にダイナミクスをとらえるため
　ドイツの
　　報告日別
　アメリカ
　　発病日別
→政策を評価するため
　ドイツ：報告日ベースだと、土日下がる（ウィークエンドバイアス）

・バイアスについて
　年齢、地域、検査数
　検査数：要請率の変動やっとでそう　まだＲ（Ｔ）には組み込んでない
　→見方には組み込んでいる
　今できない：ＰＣＲのＭＡＸのキャパシティーになってしまう

　年齢：やっと流行曲線整備

・アメリカの議論の様子
　日本：エキスパート１人という状況はあり得ない
　　→他に選択肢がない
　勘所を抑えた人が増えると

・注文
　実行再生産数：再現している〇
　ほかのグループにも参入してほしい
　オープンデータで実装できる！どんどんやりましょう！！
　→とくに物理、情報の先生
　モデル元年！

　意外にシンプル！

　推定したよあったら連絡してね！

・日本：分業はっきりしすぎている
　ＦＡＸでやっていたのが報告が遅れる原因だった・・・
　　→結構、あったり；推測つく（変なノイズ）

・（アメリカの先生）よくわからない基準を作っている先生もいる
　→なんでＲ（ｔ）が使われているか
　　政策の評価ができる
　　なんで（細菌の先生の）基準が使われていないか考えてほしい

　（西浦先生）まず、学術に出してみよう！！！

■締めのあいさつ

Zoomのバーチャル背景で、顔が抜けないようにするのに、こんなにお金がかかるって・・・

Zoomの話でもう一つ
Ｚｏｏｍでバーチャル背景をしようとしたら・・・

顔が消えてしまう・・・

ないしは

背景がでてしまう・・・

どうしたらいいんだろう・・

てか、どうして、みんな顔だけきれいに抜けるんだろう・・・

と思って調べたら、わかった。

ZOOMのバーチャル背景失敗例。顔が欠けています（涙）
https://zoom-school.info/fail_virtual/

実際には、緑色の背景を置くようだ

ほう、いくらするの・・・
【国産5枚入】プラダンシート 巾900mm ×長1200mm 厚5mm 5枚セット (緑)
https://www.amazon.co.jp/dp/B010SLZZE6

まじか、６２００円！

Zoomのバーチャル背景で、顔が抜けないようにするのに、こんなにお金がかかるって・・・
貧乏人にはＺｏｏｍ使えません・・・

NHKスペシャルでコロナが炎症・血栓をつくるところの映像化とアクテムラが効きそうなことやってたね！

前に、
【政治家の勘違いヤバすぎる①】コロナで血栓ができるが、そこはエコノミー症候群でなくアルテプラーゼ
https://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/e615a14790331155d480658d2c983290
で、コロナの感染は、
（１）コロナウィルスが肺に入り、肺炎がおこる
（２）肺炎に立ち向かうため、免疫系が働くけど、その「免疫よ働け」という指示を出すのが
　　　炎症系サイトカインで、こいつが暴走すると、サイトカインストームが起こって重症化する
（３）そうなると、免疫系が血管を傷つけ、そのため血栓ができる。
っていうコロナから血栓ができて、これで呼吸困難になり死んでしまうまでの流れを書いたけど、
ＮＨＫスペシャル
「新型コロナウイルス　ビッグデータで闘う」
https://www.nhk.jp/p/special/ts/2NY2QQLPM3/episode/te/KV48WQ5QJJ/
で、この流れを映像化してやってたね！
自分が書いた上記ブログよりもわかりやすい映像だと思う（そりゃそうだ）。
それと、さらに、全身に広がる理由は、コロナウィルスが肺に入り込むろ期のＡＣＥ２受容体が全身にあるからということや、上記ブログにも書いた炎症を抑える薬として、トシリズマブ（放送の中では商品名「アクテムラ（中外製薬）」が出ていた）の話もやっていた。満足満足・・・
（最近の首相の記者会見でもアクテムラでてるけど）

アナログな先生のＺｏｏｍ利用

１．黒板をカメラでうつす
２．先生は黒板にチョークで書いて、ふつ～に授業を行う
３．生徒（学生）は、ビデオで顔をとっていて、
　　先生は、ギャラリービューで生徒の顔を見えるようにして、
　　質問は、本当に、生徒に顔の前に手を上げさせる
　　（Ｚｏｏｍの手を挙げるボタンを押すのではなく、
　　　カメラの前に手を挙げる）

う～ん、教室の授業とかわらない・・・
（実際には１＋２の授業と３の授業を体験したけど、
　これ２つ合わせたら、普通の授業だよなと思って、書いてみた）

デフティーンズくろえさんのＹｏｕＴｕｂｅチャンネルー手話と言葉の対応データ山盛りとれそう！

いま、ＮＨＫの「ろうを生きる　難聴を生きる」でやっていた、
デフティーンズくろえさんが手話で発信している動画の
ＹｏｕＴｕｂｅチャンネルＵＲＬをメモメモ

Chloe Campbell
https://www.youtube.com/channel/UCmt-ZxKSBjIB-Hyu3GDuhbw


そのままだと、手話しかやってないけど、
字幕にすると、手話に合わせて、字幕が出る！！

すごくない！手話画像とそれに対応する言葉のデータ、山盛りとれるじゃん！！

・・・って、そ～いう見方しか、できんのか・・・

すみません　ｍ（＿＿）ｍ