夢の中で元気なころの妻が過去から来た。「今の妻と話してほしい。」とお願いするが、忙しそうにして逃げられた。
当たり前だが、忙しそうに逃げる様子は、記憶にあるとおりだった。その自然さに夢の中で反論することはできなかった。一体なぜ過去から来たのか、話をするとどうなるなるのだろう？と不思議に思い過ぎた。妻の方はタイムパラドックスを気にしていない様子であった。説明としては、「違う時間線から来たので、パラドックスにならない。」という感であった。
現実の妻は、昨日5回目のCOVID19のワクチンを接種した。後で聞くと痛かったそうだ。その前後の様子は、以前よりだいぶ悪かった。反応は鈍くく、言葉がはっきりしない。絵本を見せても、視線がさまよい続け、文字を認識できないようだ。体がだらーんと傾いたままなのがよくないのか、視力に問題があるのかまでは判断できなかった。手の色は、なんとなく紫色っぽく、血圧調整かムクミ調整に失敗している感じであった。その点から施設では病院より寝ている状態が長いためではないかと予想している。IKEAで12/23土曜日に食べ放題があるが、土曜日は施設の日だ。施設で妻を見た方が健康にも良さそうだ。

都パスポートセンター 受付担当の中国人元従業員を書類送検 個人情報の付箋盗んだ疑い 東京都は1920人分持ち出しと発表

女性は都から業務委託された会社で2020年5月から勤務を始め、今年3月に退職した（中略）女性は自分が担当した申請者の個人情報を別の紙に書き写したり、紙をコピーしたりしたほか、窓口での会話も録音をしていた

目も当てられないよ。

なんだかコンデンサが破裂したような音が。そして少し、それっぽい匂い。具体的には、ベークライトかグリスが焦げた匂い。それらしい機器を使っている気がしないので、一区切りつくまで放置。改めて辺りを検査すると。
ノートＰＣの電源アダプタが非常に熱い。じっくり持つと、握れないくらいに熱い。匂いは、僅か。一応機能はしているらしい。火が出たり、机に跡が残るとイヤなので、切り離す。
amazonで買うと２－３千円をAliExpressで400円で買った呪いかもしれない。電源アダプタが無いと困るので、しかたがなくAmazonで買う。純正品は会社に置いたままだ。...と思うけどどっちが純正品なんだろう？

妻が電話台にため込んでいた書類を整理する。数年前に納税した領収書みたいなものが多い。これって面倒だ。納税が完了したか確認できないので、問い合わせに備えてずっと持っている。納税完了を確認できれば、通知->納税->確認->すっきり！で終われるはずなのに。通知->納税->ずっと待つ。->やっぱり不足あると通知->納税の書類探すが見つからず->再発行->再度不足.. じゃ話にならない。

100は大体、大台達成の目標の数字になってる（えてして通過点だが）

①宇宙は高度100km
②ベンチプレスの憧れは100kg
③ローディの初期の目標は100km
（100km超は高校生の時に達成したっけ）
④100名山というのもある
⑤マラソン100kmというのもあるっちゃぁある
⑥25mプールで2往復休みなしとか？
⑦ダイビング100本

⑥は出来そうだが、やった事ないかな
③はまあ出来るだろう
あとはちょっと出来そうもない
②はせいぜい体重が目標だな

100分で自転車でどこまで行けるか、歩いたら何kmとかの方が平和かも。50分地点で折り返せば、まあまあスタート地点に戻れる

そういえば、１日に腕立て伏せ100回を毎日続けた事があったが、2週間程度で肩が痛くなってやめた。

ジムの帰り、駅の階段を登るが面倒だった。っていうか辛かった。
日本だと、エレベータとエスカレータの両方がある。「遠いだよね！」とか反対方向に出れないとか不満が多い。しかし、ロンドン・パリに比べれば雲泥だ。そんな贅沢装備はたぶんない。あるかもしれないがどこにあるかは不明。ロンドンは、ホームが深い場所にあるせいで、改札口にはエレベータが付いている可能性が高い。それでも乗り換えは少なかったような。パリは、地下で乗り換えることができる通路が多いが、贅沢装備は無い。

その辺りも考え方の違いなんだろうな。福祉は政府が面倒を見てくれるのが普通と日本では思われている。政府は勝手にお金を創生することはできないので、税金だ。今年は国債かもしれないがそのうちに辻褄を合わせることになる。物価を上げて税収を上げれば見た目上返済は少なくなるが、... 政府でなければ誰か？保険会社か、共済組合に入る選択肢がある。自分で必要と思うだけ、出資してリターンを得る。ふるさと納税と構造は似ている。返還率は、福祉の方がふるさとよりは多いだろう。昔は貴族・領主だ。貴族が、寄付してくれたり領主が戦争で誰かから取り上げ、領民に配っていた。

言っちゃったぁ
池田大作氏ヨイショで炎上！旧統一教会をつぶす岸田首相は「創価学会」につぶされる

ググってみればいい。旧統一教会の「被害者」と同じく、「人生をめちゃくちゃにされた」と訴える被害者が出てくるはずだ。つまり、政治が旧統一教会との関係を清算するのなら、同じく「被害」を訴える人が存在している創価学会との関係も清算しなくては、筋が通らない

＜元信者や信者のその家族が「だまされた」と訴えている「社会的に問題が指摘されている団体」＞が問題なのであって、それ以上ではないと思うがね。そもそもどんな個人や団体も意見や要望を出す権利があるのが民主主義。意見の妥当性評価は当たり前であり、別の話。

パリの工芸博物館で「チ。―地球の運動について―」展が開かれていた。残念ながらエネルギーが充分でなったので、その特別展示は見なかった。
通常展示の方は、1940年代までくらいの工業技術の解説が主であった。小学生のころかろうじて学校に残っていた木製の模型の展示のようであった。木製の枠に平面度が低いガラスが埋めてあり、その中に木製のギア、ピニオン等が飾ってある。それにより力の伝達方向を換えたり、てこの原理を説明するものであった。
期待されるように、展示の説明のビデオの半数以上は動作せず、展示物も故障して動かないものもいくつかあった。

そう書くと、2020年の技術を説明するにはどうするのだろうか？シリコン加工技術を実物大で見ることは不可能で、よくあるエッチングプロセスの絵は、1970年代くらいのもの。先端を示すのであれば、配線材料はニッケル、断面は原子数100x100個で、側面をタングステンか何かの単層原子で化学的に安定化。絶縁部分は誘電率向上のために多孔質の炭素系素材。配線接合部分は、熱収縮対策のために形状を整えている。トランジスタのドープはどれくらい深いか知らないが、ハフニュウムとか使って何かしている。配線の層数は10数層で、チップ全体の配線長は10Km以上。それを50umくらいに削って薄くする。今は10um以下な。？microSDの場合は、それを200層くらい重ねる。CPUの場合は、3層くらい重ねてパッケージに入れる。みたいに展示するのかな？数年後には、配線の一部はナノチューブになり断面太さは、原子数個程度になる。トランジスタ部分のトンネル効果をどう扱うのか知らないが、対策が打たれるのは間違いない。金属酸化・還元、誘電率と静電容量、材質による熱膨張率・熱ストレス、ドーピング打込み運動量制御、配線を行うための計算機資源、シリコン薄膜化切削技術、貼り合せの機械制御と合わせて説明する？
カメラの受光素子は、シリコンが見た目金属っぽい不透明であってもシリコンを通して光を受けることを説明するのだろう。
それを小学生にわかる＆うおー俺もやってみたいぜ！みたいに思わせるわけなんだろうか？

eVTOLではなくeSTOLとは、なるほどと思った。Electra

Electra、世界初のハイブリッド電気式eSTOL機「EL-2 Goldfinch」の飛行成功

9人乗りの航空機を開発しており、150フィートという短い対地ロールで離着陸し、時速200マイルで500マイルの距離を飛行できるとしている。

滑走距離が46m！ 滑走路長はその倍でいい。航続距離は740km、巡航速度324km/h。８発で主翼に風を当てる事でSTOL性を増す。ハイブリッドだから航続距離を伸ばせる。ハイブリッドだから充電設備がいらない。機体デザインはコンベンショナル。運用は低コスト。

この方式は飛行艇にも向くな。

ストーリーも既存の日記も閲覧は問題ないのだが、日記を書く画面だけ激遅。タレ込みはまあまあ遅い程度。

2021年12月23日の日記の読者から、NDL古典籍OCR用RoBERTa-small ver.2という単文字日本語モデルをお教えいただいた。以前、私(安岡孝一)が作ったroberta-small-japanese-aozora-charを再トレーニングして、TrOCRのデコーダーに使っているらしい。とりあえず、当該モデルをGoogle Colaboratoryで動かしてみよう。

!pip install transformers
!test -f model-ver2.zip || curl -LO https://lab.ndl.go.jp/dataset/ndlkotensekiocr/trocr/model-ver2.zip
!test -d model-ver2 || unzip model-ver2.zip
from transformers import pipeline
fmp=pipeline("fill-mask","model-ver2/decoder-roberta-v3")
print(fmp("いと小さく[MASK]ゆるはいとをかし"))

「いと小さく[MASK]ゆるはいとをかし」を穴埋めさせてみたところ、私の手元では以下の結果になった。

[{'score': 0.16102387011051178, 'token': 95, 'token_str': 'み', 'sequence': 'いと小さくみゆるはいとをかし'}, {'score': 0.05442138388752937, 'token': 51, 'token_str': 'こ', 'sequence': 'いと小さくこゆるはいとをかし'}, {'score': 0.050991836935281754, 'token': 45, 'token_str': 'き', 'sequence': 'いと小さくきゆるはいとをかし'}, {'score': 0.04673411697149277, 'token': 75, 'token_str': 'に', 'sequence': 'いと小さくにゆるはいとをかし'}, {'score': 0.0423908531665802, 'token': 108, 'token_str': 'れ', 'sequence': 'いと小さくれゆるはいとをかし'}]

漢字の「見」ではなく、ひらがなの「み」を埋めてきているが、それでも素晴らしい。だとすると、たとえば拓本文字データベースと絡めて再トレーニングすれば、さて、何かできるかなぁ。