書けたよ。

20224/2/23 午前4時

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。

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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。

埼玉県人なので無論封切日の1回目上演に行ったさ翔んで埼玉～琵琶湖より愛をこめて～。しんとこパルコ(レッツシネパーク)閉館前に間に合ってよかったよー。

実質愛之助主役でないかい？？？w
怪演と呼ぶにふさわしい圧倒的存在感。1回だけ歌舞伎発声で部下に号令かけてて、おおっ、となるなど。そりゃあパンフでGACKTが大絶賛する訳だ。
ただ今回は滋賀にスポットを当てたせいもあって、平和堂とかとびだしとび太とか、埼玉県人にはちょっとウケがよくないんじゃないか、というよりフツー平和堂知らんでしょ。知らんけど。甲子園地下の「白い粉」工場のタコアトラクションも映画ファンならチャーリーとチョコレート工場のパロと判るんだろうが、見てない側からするとあれはいらずもがなで意味不明だったかなー。大して面白くなかったし。
有名人バナー対決も滋賀があまりに人数いなくて和歌山と奈良借りてきてもせんとくんまで出さざるを得なかったりして、そりゃあ大阪に敵う訳がなかろうよ、と、前作ほどの盛り上がりもなく。
全体的にそこそこ笑いは起きるものの、パワーは愛之助以外はあんまりなかったかなー、というくらい諸々キョーレツだったよらぶ。撮影が1年空いたとかインタで語ってたけど、とすると2021年に半年(4～9月)休演だったのはこれの撮影だったのか！ でもって主演の都合で制作延びちゃって、でも残りのシーンも違和感なく撮れたとかで。まあよくぞキャスティングしてくれました、だわなあ。

序盤、百美を留守番に残して麗が先導で和歌山に船で行くとなって、船提供の千葉解放戦線の海女戦士2人と対面を果たすも「阿久津はどうした！？！？ 阿久津はどうしたんだ！？！？！？」で、麗から目を反らしてただ首を振る2人、てなシーンがあって、のっけからぶっ込んでくるなーwとなるなど。先日CXで放映があったけど何かテロ入れたのかな。知らんけど。

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。

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。

[]