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「996」を含む日記RSS

はてなキーワード:996とは

次の25件>

2025-10-06

anond:20251005140044

俺も忙しいか適当に探して適当に読んだだけだけど

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.05.583605v2.full.pdf

Genomesketchingis a fast and memory-efficient solution to estimateANI similarityby distilling representative k-

mers fromthe original sequences.

ほーん

ToolkSketch SizeMAE RMSE ↓ MPAE ↓ Pearson ↑
FastANI16-0.3120.3680.3340.999
Skani-198MB(850×)0.3540.4220.3770.996
Mash21830KB(3.6×)0.3990.5910.4300.981
Bindash21351KB(1.5×)0.3600.5300.3850.986
Dashing2211.2MB(5.2×)0.5000.6500.5370.981

...

MAE> 0.3 なんて個人特定にゃ使いもんにならねーじゃん・・・

単なる予想でエビデンスなんて無いけどヒトの全ゲノム入れたら繰り返し領域イントロン部分で誤差さらデカくなるんじゃねえの・・・

個人特定できるレベルまで精度を上げようとしたら次はシーケンサエラー体細胞変異所為で合わなくなる

からk-merだろうが何だろうが全ゲノムを使ってハッシュ化しちゃダメでしょ

十分な深度でシーケンシング言うて今ショートリード100xで20万くらい。これがゲノム全体を読めないのはご存じの通り。

それでも男性全員いうたら6000万として200,000*60,000,000=12,000,000,000,000

12兆。

ゲノムを読むためにロングリードを十分な深度で使うならその10倍くらい?やったことないから知らんけど。

Permalink |記事への反応(0) | 00:01

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2025-10-04

日本人、働くの嫌いすぎて草。そりゃ国も衰退するわ

高市総裁が「ワークライフバランス捨てて馬車馬のように働く」って言ったら、案の定ネット民がブチギレてて笑える。

「馬車馬のように」に反応してる奴、「鹿の次は馬!?」とか「中小企業社長流行りそう」とか言ってるけど、お前らマジで働く気ゼロかよ。「ブラック国家爆誕!」って騒いでる奴もいるけど、今の日本の現状見えてる?

GDP世界4位に転落、賃金30年停滞、一人当たりGDP韓国に抜かれそう。この状況で「ワークライフバランス大事!」「働きたくない!」って、正気か?

中国2019年まで996(朝9時から夜9時、週6日)で死ぬほど働いてたけど、今はEU規制政府の取り締まりで「強制退社」に切り替わってる。でも成長期にガンガン働いて今の経済力築いたのは事実

韓国も年間労働時間2001年の2458時間から2023年は1904時間まで減ってるけど、それでもOECD4位で日本より長い。そして韓国経済は成長してる。

昭和の日本人は馬車馬のように働いて世界2位の経済大国作ったのに、今の日本人は「働きたくないでござる」の精神で衰退まっしぐら

過労死心配」とか「karoshiがさら世界的に有名になる」とか言ってる場合じゃねーんだよ。過労死心配する前に、このままじゃ国が死ぬわ。

働かないで豊かになれると思ってる奴らのお花畑っぷりがヤバい。成長してる国は血反吐吐いてでも働いて結果出してんだよ。日本だけ「ゆるく生きたい」とか言ってる場合じゃない。

バランス取るのは成長してからでも遅くないだろ。今は這い上がる時期なのに、みんな休みたがってる。

マジで終わってる。​​​​​​​​​​​​​​​​

Permalink |記事への反応(0) | 17:56

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ワークライフバランス大好きな労働リベラルが危ない

高市総裁の「(総理として)ワークライフバランスを捨てる」発言に感化された経営者が続出すんじゃないか

そんで外国人追い出して日本人中国に負けず996労働しろという風潮が強まるかもしれんぞ。

人権派リベラル炎上対岸の火事と思わない方がいい、燃える時は一気に来る。

Permalink |記事への反応(1) | 15:12

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2025-09-24

子宮アセトアミノフェン曝露の臍帯血バイオマーカーと自閉症

子宮アセトアミノフェン曝露の臍帯血バイオマーカーと小児期における注意欠如・多動症ADHD)および自閉スペクトラム症ASDリスクとの関連」

Association of Cord Plasma Biomarkers of In Utero Acetaminophen Exposure With Risk of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorderand AutismSpectrum Disorder inChildhood

Yuelong Ji, PhD1; Romuladus E. Azuine, DrPH, MPH, RN2; Yan Zhang, PhD3et al

JAMA Psychiatry

Published Online:October 30, 2019

https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/fullarticle/2753512

質問(Question)

子宮アセトアミノフェン曝露の臍帯血バイオマーカーと、小児期の注意欠如・多動症ADHD)および自閉スペクトラム症ASD)のリスクとの関連は何か?

所見(Findings)

ボストン出生コホートに含まれ996組の母子対象としたコホート研究において、アセトアミノフェンへの胎児曝露を示す臍帯血バイオマーカーは、小児期のADHDおよびASDリスク増加と有意に関連していた。

意味(Meaning)

これらの知見は、子宮内でのアセトアミノフェン曝露が小児期のADHDおよびASDリスクの増加と関連することを示唆している。

要旨(Abstract

重要性(Importance)

先行研究により、妊娠中の母親によるアセトアミノフェン使用と、その子どもにおけるADHDASDリスク増加との関連が懸念されてきた。しかし、多くの研究母親自己申告に依存している。

目的(Objective)

臍帯血中のアセトアミノフェン代謝物と、医師により診断された小児期のADHDASD、両者併存、ならびに発達障害DDs)との前向きな関連を検討すること。

デザイン・設定・参加者(Design, Setting, and Participants)

本前向きコホート研究では、ボストン出生コホートの一部である996組の母子を解析対象とした。これらは出生時に登録され、1998年10月1日から2018年6月30日までボストン医療センターで前向きに追跡された。

曝露(Exposures)

出生時に収集され保存されていた臍帯血サンプルを用いて、3種類のアセトアミノフェン代謝物(未変化アセトアミノフェンアセトアミノフェングルクロン酸抱合体、3-[N-アセチル-L-システイン-S-イル]-アセトアミノフェン)を測定した。

主要アウトカムと測定項目(Main Outcomes and Measures)

小児の医療記録に記載された、医師によるADHDASD、その他の発達障害DDs)の診断。

結果(Results)

996人の参加者(平均[標準偏差]年齢9.8[3.9]歳;男性 548人[55.0%])のうち、最終的な解析対象は、ADHDのみの児 257人(25.8%)、ASDのみの児 66人(6.6%)、ADHDASDの併存 42人(4.2%)、その他の発達障害DDs)304人(30.5%)、神経学的に定型発達の児 327人(32.8%)であった。未変化のアセトアミノフェンは、すべての臍帯血サンプルで検出可能であった。臍帯血中アセトアミノフェン負荷の第1三分位群と比較すると、第2三分位群および第3三分位群ではADHD診断のオッズ有意に高く(第2群 OR=2.26;95%CI=1.40-3.69、第3群 OR=2.86;95%CI=1.77-4.67)、ASD診断のオッズも高かった(第2群 OR=2.14;95%CI=0.93-5.13、第3群 OR=3.62;95%CI=1.62-8.60)。感度分析およびサブグループ分析では、母体適応物質使用、早産、子どもの年齢や性別など潜在的交絡因子の層別を含め、アセトアミノフェン負荷とADHDASDとの関連が一貫して認められ、ADHDではORが2.3〜3.5、ASDでは1.6〜4.1の範囲であった。

結論と意義(Conclusions and Relevance)

胎児アセトアミノフェン曝露の臍帯血バイオマーカーは、小児期のADHDおよびASDリスク有意な上昇と 用量反応関係 をもって関連していた。本研究の知見は、妊娠期および周産期のアセトアミノフェン曝露と小児の神経発達リスクとの関連を示す先行研究を支持するものである

Permalink |記事への反応(1) | 13:47

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2025-08-24

お前ら世界の中で自分がどれぐらい恵まれているか知っ(ry

どうもごきげんよう元増田マネ

便乗増田です。

anond:20250823232313

この増田への反応に、世界比較すれば上位4%である、と言うネタがありました。それに対して物価も違うんだからそんな数字意味ねえよ、と言う話もありました。

もはや元増田とは関係がありませんが、実はOECD統計購買力平価を使って物価補正をした、平均年収データがあります

これをみることで、世界における日本労働者ポジションも知っとくといいかもですね。

ランキング

平均年収 (米ドル基準購買力平価) ←円換算(1ドル146円として)
- - - -
1ルクセンブルク 94,447 1379
2アイスランド 89,947 1313
3スイス 87,4681277
4アメリカ合衆国 82,9331211
5ベルギー 76,1091111
6オーストリア 75,7671106
7オランダ 75,3701100
8ノルウェー 74,8641093
9デンマーク 74,0221081
10オーストラリア 70,7631033
11ドイツ 69,4331014
12カナダ 69,4171013
13イギリス 63,691 930
14ニュージーランド 62,437 912
15スロベニア 61,776 902
16フランス 60,608 885
17アイルランド 60,431 882
18フィンランド 59,597 870
19スウェーデン 59,058 862
20イスラエル 54,736 799
21スペイン 54,564 797
22リトアニア 52,898 772
23イタリア 51,019 745
24韓国 50,947 744
25日本 49,446 722
26ラトビア 45,567 665
27ポーランド 44,211 645
28ポルトガル 40,002 584
29エストニア 38,975 569
30チェコ 38,489 562
31スロバキア 36,105 527
32ハンガリー 34,996 511
33ギリシャ 32,257 471
34メキシコ20,433 298
チリデータ無し
コロンビアデータ無し
コスタリカデータ無し
トルコデータ無し

これは何か

購買力平価というのは、「同じ商品サービスを買うのに必要お金が各国でどれくらいか」を基準にして通貨を換算したもの。つまり物価の違いを単純な為替ではなく、物価によって換算したもの

それを使って米ドル基準をそろえ、平均賃金を出してみた。

ただ、性質インフレ真っ最中にある国は過大評価される。

日本円はイメージやすくするためのもの数字のもの意味はないと思ってください。

感想

日本労働者は安いんだなあ。

Permalink |記事への反応(0) | 22:22

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2025-08-18

anond:20250818061254

996問題とか聞いたことないんか。中国労働環境なんて日本よりずっと劣悪だぞ。竹中平蔵憎しの結論ありきの主張。

Permalink |記事への反応(0) | 08:14

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2025-05-26

BigListの一部を再帰なしにしたけど、C#最適化すごいな。

メモリー使用量以外は再帰ありのほうがいいわ。

速度的には再帰しより再帰ありのほうが圧倒的に速い。

ベンチマークは1000行×100文字

マシンCore i5 10400F、メモリー16GB。

再帰なし。ブランチ rewrite_nonrecursive、Commit 84b25c1

https://github.com/oonyanya/FooList/commit/84b25c172b2f8792ad2d1a645c0b25ff7bf8093d

benchmark start

AllocatedGC Memory:61,240bytes

addtime:1025ms

AllocatedGC Memory:199,685,064bytes

replace 1time:7274ms

AllocatedGC Memory:199,698,944bytes

replace 2time:9565ms

AllocatedGC Memory:345,442,528bytes

replace 3time:7716ms

AllocatedGC Memory:345,442,552bytes

enumratotiontime:1125ms

AllocatedGC Memory:345,442,672bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:82,728bytes

addlinetime:384ms

AllocatedGC Memory:41,048,400bytes

updatelinetime:99ms

AllocatedGC Memory:41,048,464bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:82,984bytes

Finished.HitAnyKey

再帰あり

benchmark start

AllocatedGC Memory:60,752bytes

addtime:1055ms

AllocatedGC Memory:199,622,776bytes

replace 1time:6032ms

AllocatedGC Memory:199,636,920bytes

replace 2time:8309ms

AllocatedGC Memory:369,227,696bytes

replace 3time:6220ms

AllocatedGC Memory:369,227,696bytes

enumratotiontime:1158ms

AllocatedGC Memory:369,227,840bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:82,728bytes

addlinetime:357ms

AllocatedGC Memory:40,996,432bytes

updatelinetime:75ms

AllocatedGC Memory:40,999,688bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:82,984bytes

Finished.HitAnyKey

できたら、RemoveRangeInPlaceとRebalaceも再帰なしにしたいけど、どう書いたらいいのかわから

Permalink |記事への反応(2) | 11:45

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2025-05-24

anond:20250524180352

>ちなみにリーマンショックの時も今回ほどではないが米価は上がっている

なんですぐばれる噓つくん?

https://nenji-toukei.com/n/kiji/10027

2012 (平24) 2,223

2011 (平23) 1,649円

2010 (平22) 1,739円

2009 (平21) 1,812

2008 (平20) 1,832円

2007 (平19) 1,950円

2006 (平18) 1,996

2005 (平17) 2,040円

2004 (平16) 2,303円

2003 (平15) 2,015円

2002 (平14) 2,002円

2001 (平13) 1,991円

2000 (平12) 1,978円

Permalink |記事への反応(0) | 18:16

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2025-05-14

anond:20250514115717

IT系996(朝九時から午後九時まで週六日)やで

Permalink |記事への反応(1) | 11:58

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2025-04-12

anond:20250412093252

996勤務(朝9時から夜9時まで週6日)を中国人口規模でやられたらどこも勝てない

Permalink |記事への反応(0) | 09:37

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2025-01-27

anond:20250126203500

ニューバランスダサい扱いされた時期ってのがわからない

アメカジブームからヴィンテージブーム、裏原の頃から2000年代はじめ頃は996、576の別注は絶えずあった

そのあとは1700、1500あたりが流行って別注もあった

1300は95年から5年おきに復刻しているし、ダサい扱いされた時期がわからない

Permalink |記事への反応(0) | 18:43

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2025-01-23

日本治安悪化しているか? 刑法犯罪認知検挙数の推移

2006年2023年刑法犯罪認知件数検挙件数検挙人員の推移 ※検挙人員被疑者の数なので不起訴の人、無罪の人が含まれている。

年度認知件数検挙件数検挙人員 うち)少年
2006年 2,050,850 640,657 384,250 112,817
2007年 1,908,836 605,358 365,577 103,224
2008年 1,826,500 573,392 339,752 90,966
2009年 1,713,832 544,699 332,888 90,282
2010年 1,604,019 497,356 322,620 85,846
2011年 1,502,951 462,535 305,631 77,696
2012年 1,403,167 437,610 287,021 65,448
2013年 1,314,140 394,121 262,486 56,469
2014年 1,212,163 370,568 251,115 48,361
2015年 1,098,969 357,484239,355 38,921
2016年996,120 337,066226,37631,516
2017年 915,042 327,081 215,003 26,797
2018年 817,338 309,409 206,09423,489
2019年 748,559 294,206 192,607 19,914
2020年 614,231 279,185 182,58217,466
2021年 568,104 264,485175,041 14,818
2022年 601,331 250,350 169,409 14,887
2023年 703,351 269,550 183,269 18,949

グラフでみたい人はこちら(Claude利用):https://claude.site/artifacts/513cb3c9-b7da-485d-8172-cb77c203ca50

2024年1月11月刑法犯罪認知件数検挙件数検挙人員の推移(12月分がない、暫定値)

年度認知件数検挙件数検挙人員 うち)少年
2024年 678,254 263,286175,852 19,539

このデータから分かること

2006年から2020年までは認知件数検挙件数が減少傾向にあった

2021年認知件数が最も低く、2022年検挙件数が最も低く、2022年検挙人員が最も低い

2023年2024年の暫定値は、2019年と同程度になった

治安悪化しているか? の答え

2019年以前と比較すれば認知件数検挙件数は少ない

2023年2024年2019年コロナ禍前の水準になった

・したがって 「治安コロナ禍前の水準に戻った」 「2006~2015辺りと比べたら治安改善している」と考えるのが妥当そう

治安が良いか凶悪犯罪は起きないということはない。治安が良くても、犯罪は起きてしまうという点に留意必要

治安の良さ/悪さの感じ方はその人の生活様式によるので、データ判断しないと議論平行線を辿る

他に、犯罪統計資料を読みに行くと分かりそうなこと

・どの犯罪が増えているか

・ 「外国人増えたけど外国人犯罪数の推移はどうなの?」の答え

・ 「埼玉県って治安悪化してね?」の答え

意外だったこ

法務省が出している犯罪白書も犯罪統計資料を元にしているようなので、

検挙されたけど最終的に不起訴になった人、起訴されたけど無罪になった人をデータから省けなかった

ソースおよび最近犯罪統計を知りたい人向け参考リンク

犯罪統計資料よりhttps://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00130001

犯罪統計 令和5年(1月12月):https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00130001&tstat=000001214060&metadata=1&data=1

犯罪統計 令和6年(1月11月):https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00130001&tstat=000001224226&cycle=0&tclass1val=0

Permalink |記事への反応(1) | 01:01

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2025-01-11

anond:20250109103650

追記

スニーカーに3万ってのがよくわからんスニーカーなんて1.5万のやつも3万のやつも真っ黒なら見かけは大して変わらんと思うが ここだけは長く履ける性能を重視?

それだ!それが画竜点睛を欠いてだいなしにするんだ。

NBなら574や996じゃダメなんだ。間違っても550なんてダメだ。

Made in USAの998か990買っとけ。これならどこでも売ってる。課金感あるけど悪目立ちしないか大丈夫だ。

バランスってのがあるんだよ。1万5000円のシューズは1万5000円なりの見た目なんだ。

たいして変わらんと思ってるのは自分だけで、ABCセールでついうっかり買っちゃった感が出るから、どんなに服がしっかりしててもルームウェアで来た上下灰色スウェットマンに成り下がる。

ドラクエ3だとはやぶさのけんドラゴンメイルを装備してるのに盾だけうろこのたてな違和感だ。

最小限のアイテムいかにそれっぽく見せるか勝負であって耐久性なんて関係ない。

パーカーがグレーなんだからシューズもグレー一択だ。黒は絶対ダメだ。どうしても黒が良ければ上下も黒だ。でも六本木麻布周辺以外では警戒されるぞ。

かかとの耐久性いかアマゾン10枚600円のかかと保護シール貼っとけ。

とにかくNBが無難だ。他のメーカーは色合わせで遊べるくらいのセンスが身についてから手を出した方がいい。

Onがどうなのよってのはまあ分かる。

-------------------

そういうのもあるけど素材だよ。次がサイズ。色なんてどうでもいい。テロテロパーカーブラックデニムなんてのが最悪だ。

パーカーならチャンピオンの3万円のグレーパーカー買っとけ。リバースウィーブの12.5オンス(極厚)だ。3年着れるから大事なのは厚さだ。色はグレー一択だ。

ボトムも同じ奴でいい。リバースウィーブのスウェットの21780円のやつだ。これも大事なのは厚さだ。色はグレーが定番だが黒も使いやすい。デニムジーパンダメだぞ。なんでかって、薄いだろ。どうしてもデニムがはきたきゃ少し太めでストレートで色落ちさせてない濃紺の厚手のやつだけだ。洗濯のりが効いてそうなやつだぞ。絶対しわを付けるな。これも2万円くらい出せば買える。

1万5000円くらいのやつもあるからこれでいいだろと思う気持ちは分かるが絶対ダメだ。あれは薄い。イケメンがシルエット見せて着て初めて成立するやつだぞ。間違っても薄手のパーカーは買うな。

厚さが大事理由は上等なものに見えるからだ。上等なものちゃんとして見える。そしてデブも痩せも体のシルエットを隠してくれる。

所詮パーカースウェットからイキった感じには絶対にならない。

下に着るTシャツユニクロの丸首のコラボTでいい。間違ってもVネックのタイトな奴とか買うな。あれを基準にするとオシャレセンスレベル要求高まるパーカーには絶対に合わない。ヒートテック着てるみたいに見えるぞ。

コートはなんでもいい。名の知れぬメーカーでいい。ただし一見して上品っぽく見える素材を選べ。パーカーと合わせるならフードがないこと。パーカーが厚いかコートポケットがゴテゴテついてないすっきりしたやつ。そしてこれはユニクロダメだ。コラボでもダメ。素材が安いからだ。

あと靴な。皮ダメから初心者にはあわせが難しすぎる。3万円くらいの名のあるスニーカーならなんでもいい。ニューバランス無難だ。Onとかだとオシャレ感が増すし歩きやすい。靴流通センターやASBEEには行くな。

パーカー3万、ボトムに2万、シャツ3000円、靴3万、コート2万で10万円ちょっとだ。

オマエらがダサくなるのはそこを少しずつケチって5万円で納めようとするからから注意してくれ。

大事なのは課金感だ。これをはきちがえてたまにハイブランド課金する奴がいる。若き大泉洋バレンチノだ。課金感は厚さと素材に出るのであって、ブランド課金しちゃダメだ。

Tシャツの替えを3枚、色が違うボトムの替えを1本買えばそれだけでワンシーズン戦える。真逆なデザインコートがもう1枚あればなお良い。

Permalink |記事への反応(3) | 10:23

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2024-12-23

企業負担

40歳以下

年収3,000,000円 企業負担3,489,900円

年収3,996,000円 企業負担4,637,544円

年収4,980,000円 企業負担5,755,644円

年収6,000,000円 企業負担6,945,000円

40歳以上

年収3,000,000円 企業負担3,514,860円

年収3,996,000円 企業負担4,670,184円

年収4,980,000円 企業負担5,795,004円

年収6,000,000円 企業負担6,993,000円

参考はこちら

関連:https://anond.hatelabo.jp/20241223140520

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2024-10-29

ガチで真面目に投資してFIREできるのか(計算

・利回り3%とする

インフレ無視する(つまりインフレ無視して3%)

税金無視する(つまり税金無視して3%)

・平均年収だとする

大卒とする

投資に回すのは手取りの25%とする

投資は年1回とする

FIRE金額目標は(残りの寿命年数)×200万円とする

年齢年収手取り(x0.7)手取り1/4資産増益必要資金
2235024561611.812600
23360252631263.812400
24374262651955.912200
25403282702728.112000
264313027535510.711800
274783348444913.511600
284873418554816.411400
295153609065519.611200
305293709376723.011000
315373769488426.510800
3256139398100830.310600
3355438897113634.110400
34582407102127238.110200
35602421105141542.410000
36624437109156747.09800
37627439110172351.79600
38630441110188556.69400
39687481120206261.99200
40689482121224467.39000
41681476119243172.98800
42719503126263078.98600
43755528132284185.28400
44753527132305891.78200
45770539135328498.58000
468145701423525105.87800
478545981493780113.47600
488295801454039121.27400
498435901474307129.27200
508716101524589137.77000
518786151544880146.46800
528716101525179155.46600
539496641665501165.06400
549396571645830174.96200
559966971746179185.46000

 

答え:55歳

退職金が2000万円あるなら51歳でも行ける

Permalink |記事への反応(5) | 12:52

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2024-07-29

anond:20240729132557

古めのデータにはなってしまうが

2010年コミケでの調査

https://www.comiket.co.jp/info-a/C81/C81Ctlg35AnqReprot.pdf


サークル参加:男34.8%、女64.2%

・男女別頒布物(複数回答)

男:漫画57.7%、小説11.8%、イラスト24.2%

女:漫画70.4%、小説31.9%、イラスト7.1%


一般参加:男64.4%、女35.6%

・購入した頒布物(複数回答)

男:漫画88.4%、イラスト62.8%、小説38.4%

女:漫画96.6%、イラスト43.0%、小説73.4%


ここからデータを元にした考察

計算方法が間違っていたらすまない


執筆者の男女割合

男女別頒布物の有効回答数が男11553、女21614のため

(小説も扱っているサークルの数[%]x有効回答数)より

男x小説は1363、女x小説6895となる

(頒布部数ではなく頒布サークルである点に注意)


よって小説を書く人は女性の方が多い

小説内での男女分布:男16.5%、女83.9%


購入者の男女割合

購入した頒布物の総数(分母)は示されているが男女比は示されていないため、ここでは仮に

平均購入金額x(小説の購入%/購入数の%合計)で1人当たりの小説購入金額を、それにx人数で総額を出す

男:28400x(38.4/353)=小説購入金額3086円/人

女:21865x(73.4/286.7)=小説購入金額5598円/人


一般参加男女比の有効回答数は男3221、女1780なので小説頒布規模は

男:3086x3221=994万円人

女:5598x1780=996万円人


よって1人当たりの購入額は女性の方が多いが規模としては男女で変わらないと言える

Permalink |記事への反応(3) | 14:54

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2024-07-10

東京若者のことを考えてばかりいる増田(おっさんおばさん)のために持ってきました

単純に若者の数(64,244もしくは136,614)が多い世田谷区で、いちばん石丸氏の得票が多かったようです

区の平均年齢が若い中央区(ゆうて42.40歳) なども、石丸氏の投票割合がかなり高めです

しかし、そこそこ若者の数が多い足立区(安野氏よりも暇空氏が票を集めた)は、世田谷区ほど得票に差がついてない、石丸氏への投票割合も高くないのは、そうなんだって思いました

すべての区市町村石丸氏の得票が蓮舫氏を上回っていますが、下町風情が残る地域ほど石丸氏への投票割合が低いようです

 

まぁそれはともかく、日本若者はいないので、票の大多数は若者以外ですよね?って思いました

世田谷区
(45.06歳)
中央区
(42.40歳)
千代田区
(42.50歳)
文京区
(43.40歳)
杉並区
(45.18歳)
江戸川区
(44.97歳)
足立区
(46.72歳)
葛飾区
(46.52歳)
補足石丸氏の得票が
一番多かった
区の平均年齢が若い 区の平均年齢が若い東大学校がいっぱいある
石丸氏と蓮舫氏の差はあまりない
アニメスタジオがある
蓮舫氏の投票割合が高かった
安野氏より暇空氏の
得票の方が多かった
安野氏より暇空氏の
得票の方が多かった
安野氏より暇空氏の
得票の方が多かった
人 口 総 数 898,208 162,292 64,159 216,241 556,769 659,375 657,396 441,328
18~30歳以外の
人口
761,594 141,416 54,208 183,557 466,024 558,265 560,950 378,568
青年期(18~24歳)
人口
64,244 7,304 3,843 13,970 38,587 52,009 47,75131,200
30歳までは若者
(18~30歳)
人口
136,61420,876 9,951 32,684 90,745101,110 96,446 62,760
18歳 6,739 830403 1,417 3,745 6,422 5,591 3,698
19歳 7,465 797 428 1,582 3,950 6,727 5,959 3,716
20 7,952 854 479 1,744 4,609 6,966 6,182 4,110
21歳 8,882 841 495 1,852 4,968 7,198 6,484 4,145
22歳10,019 999 537 2,100 5,935 7,607 7,062 4,645
2311,295 1,383 696 2,524 7,378 8,486 8,194 5,479
2411,892 1,600 805 2,751 8,002 8,603 8,279 5,407
25歳11,896 1,774 899 2,801 8,321 8,616 8,235 5,479
26歳12,440 2,022 975 3,089 9,144 8,709 8,612 5,638
27歳11,979 2,221 1,052 3,163 8,607 8,028 8,156 5,157
2812,234 2,337 1,049 3,229 8,846 8,029 8,129 5,146
29歳11,888 2,624 1,076 3,201 8,844 7,939 7,941 5,180
30歳11,933 2,594 1,057 3,231 8,396 7,780 7,622 4,960
3111,681 2,727 1,042 3,175 8,189 7,706 7,426 4,993
32歳12,266 2,814 1,023 3,285 8,626 7,870 7,684 5,129
3312,289 2,840 1,101 3,290 8,691 7,962 7,517 5,110
34歳12,385 2,988 1,071 3,272 8,557 8,010 7,686 5,373
35歳12,829 3,096 1,149 3,438 8,684 8,558 7,762 5,442
36歳 13,632 3,359 1,175 3,654 8,966 8,669 8,099 5,455
37歳 13,638 3,264 1,188 3,555 8,857 8,723 8,110 5,563
38歳 13,590 3,212 1,159 3,473 8,818 8,500 7,974 5,624
39歳 13,568 3,114 1,095 3,419 8,643 8,520 8,326 5,709
40歳 14,246 3,148 1,164 3,522 8,714 8,647 8,514 5,709
41歳 14,563 3,274 1,092 3,736 9,018 9,095 8,903 5,884
42歳 15,056 3,358 1,255 3,689 8,931 9,430 8,975 6,332
43歳 15,045 3,302 1,160 3,732 8,892 9,735 9,520 6,248
44歳 15,610 3,284 1,161 3,697 9,03310,103 9,771 6,458
45歳 15,313 3,362 1,125 3,739 8,83810,53610,204 6,770
46歳 16,122 3,480 1,213 3,720 9,58811,53011,006 7,307
47歳 16,240 3,474 1,174 3,918 9,54812,04311,804 7,659
48歳 15,844 3,269 1,136 3,649 9,28911,96911,684 7,691
49歳 15,445 3,126 1,072 3,706 9,21312,29811,563 7,591
50歳 15,309 3,037 1,008 3,594 9,21711,81111,250 7,324
51歳 14,938 3,016996 3,306 8,83211,76111,110 7,128
52歳 14,970 2,887 942 3,323 8,70511,58210,830 7,031
53歳 15,396 2,814 1,042 3,462 8,84811,70211,036 7,356
54歳11,368 1,957 711 2,394 6,585 8,192 7,894 5,323
55歳 14,495 2,581 878 3,177 8,45310,47410,072 6,833
56歳 13,227 2,245 826 2,951 7,721 9,414 9,429 6,420
57歳12,238 2,054 794 2,716 7,240 8,881 8,465 5,966
58歳11,228 1,885 763 2,449 6,653 8,176 7,941 5,614
59歳10,770 1,716 641 2,467 6,276 7,608 7,474 5,267
60歳10,365 1,538 609 2,246 6,275 7,081 7,316 5,246
61歳 9,941 1,498 591 2,179 5,906 6,584 7,049 5,077
62歳 9,452 1,327 558 2,081 5,811 6,581 7,008 4,834
63歳 8,420 1,192 494 1,976 5,249 5,835 6,237 4,572
64歳 8,427 1,103 456 1,978 5,248 5,903 6,402 4,599
65歳 8,147 1,149501 1,844 5,205 6,081 6,583 4,726
66歳 7,783 1,097 462 1,893 5,116 6,067 6,534 4,765
67歳 7,695 1,051 467 1,816 4,943 6,159 6,794 4,767
68歳 8,063 1,072 462 1,937 5,218 6,510 7,344 4,941
69歳 8,121 1,140 474 1,968 5,111 6,875 7,708 5,177
70歳 8,693 1,191 511 2,089 5,676 7,288 8,107 5,523
71歳10,176 1,474 636 2,379 6,465 8,452 9,462 6,361
72歳10,232 1,471 612 2,439 6,514 8,314 9,136 6,084
73歳10,441 1,427 621 2,468 6,729 8,378 9,584 6,332
74歳 6,894 982 452 1,606 4,488 5,853 6,532 4,262
75歳 6,172 825 394 1,419 3,969 4,981 5,713 3,657
76歳 7,183 950 455 1,604 4,653 6,272 7,271 4,647
77歳 7,492 1,081 446 1,744 4,855 6,669 7,936 4,962
78歳 7,069 989 459 1,646 4,609 6,492 7,605 4,704
79歳 7,041 951 393 1,688 4,507 6,399 7,588 4,667
80歳 6,222 844334 1,448 4,060 5,721 6,916 4,241
81歳 5,314 706 320 1,194 3,498 4,786 5,764 3,581
82歳 5,169 661313 1,159 3,241 4,515 5,362 3,614
83歳 5,657 763 327 1,324 3,581 4,707 5,723 3,721
84歳 5,248 690 305 1,219 3,357 4,332 5,131 3,325
85歳 5,317 721 299 1,269 3,416 4,173 5,094 3,306
86 4,469 568 274 1,016 2,891 3,271 4,018 2,681
87歳 4,197 523249 980 2,794 2,863 3,546 2,558
88歳 3,929 463 221 889 2,521 2,460 3,056 2,190
89歳 3,295 387 186 708 2,128 1,994 2,495 1,817
90歳 2,826 320 186 694 1,931 1,573 2,002 1,465
91歳 2,519 301 147 516 1,652 1,330 1,566 1,192
92 2,066226129 495 1,506 1,058 1,200 978
93歳 1,774 189113 379 1,204 800 975 772
94歳 1,428 166 85314 932 656 716 630
95歳 1,145129 83 253777 470 584 461
96歳 781 85 43 189 552330 394 328
97歳 609 71 38 132 374 228 279 224
98歳405 48 26 98296 174 187 148
99歳 3082320 63 221122 153 131
100歳 197 13 8 46 148 91 99 63
101歳118 1410 38 96 48 46 51
102歳 7911 420 6724 38 26
103以上1121211 16 82 50 55 38

 

参照元

住民基本台帳による東京都世帯人口:毎年

https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2024/jy24q10601.htm

 

関連増田

増田が好きそうな都知事選候補者得票数(市区町村ごと)

https://anond.hatelabo.jp/20240709124731

Permalink |記事への反応(2) | 11:51

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2024-06-27

[Webクリップ]

996工作制においては、従業員には労働時間の延長が奨励または強制される。

このうち、「996」の3つの数字は、毎日午前9時に出勤し、毎日午後9時に退勤し、週6日働く、と言うことを意味する。

中華人民共和国労働法では、労働者は1日8時間までしか労働できず、週平均労働時間は44時間を超えてはいけないことになっているが、

996工作制では少なくとも72時間を超えて労働することになり、従って、996工作制は中国労働法違反している。

中国プログラマの中には、このシステムに抗議の声を上げる者もおり、

例えば2019年3月、「996.ICU」という名前プロジェクトGitHubに登場した。

996工作制の存在違法性に注意を喚起し、同時にこの慣習を変更することを目的としている。

また同プロジェクトにおいて実態996ではなく807(午前8時から午前0時まで、週7日)、

あるいは716(午前7時から午前1時まで、週6日)に近いと告発されている。

2019年4月11日アリババグループ馬雲董事長アリババ社内SNSにおいて、

996で働けるなんて、我々は幸せじゃないか仕事がなかったり会社が潰れそうな人のことを考えれば」と語り、

他人よりもっと多く努力し、もっと時間を費やさなければ、あなたが望む成功なんてできない」と語った。

マーはまた、「一生懸命奮闘と努力をした奴だけが常人には得られない「成功」を得ることができる」と語ったという。

このニュースが出た4月12日京東劉強董事長も「怠け者は私の仲間ではない!」とのコメントを出したため、

ネットの2大巨人996肯定するのを見た中国ネットユーザーは激しく反発した。

Permalink |記事への反応(0) | 21:30

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2024-06-09

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2024-05-14

anond:20240514162542

996ダサいってなってるのはなぜ?

水冷から

Permalink |記事への反応(0) | 16:28

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ほら、何が欲しいか正直に言ってごらん…

ポ…?

ポルシェ911996GT3 前期モデル

Permalink |記事への反応(3) | 16:25

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2024-04-13

anond:20240412233453

都道府県店舗10万人

当たり2020年

国勢調査人口

1東京都 397 2.83 14,047,594

2沖縄県 32 2.18 1,467,480

3愛知県 1512.00 7,542,415

4大阪府 148 1.67 8,837,685

5栃木県 32 1.66 1,933,146

6京都府 42 1.63 2,578,087

7山梨県 13 1.60 809,974

8香川県 15 1.58 950,244

9福岡県 78 1.52 5,135,214

10奈良県20 1.51 1,324,473

11石川県17 1.50 1,132,526

12神奈川県 133 1.44 9,237,337

13茨城県 40 1.40 2,867,009

14静岡県 50 1.38 3,633,202

15広島県 38 1.36 2,799,702

16三重県24 1.36 1,770,254

17佐賀県11 1.36 811,442

18千葉県 85 1.35 6,284,480

19滋賀県 19 1.34 1,413,610

20長野県 27 1.32 2,048,011

21宮城県 30 1.30 2,301,996

22群馬県 25 1.29 1,939,110

23岐阜県 25 1.26 1,978,742

24富山県 13 1.26 1,034,814

25埼玉県 91 1.24 7,344,765

26和歌山県11 1.19 922,584

27福井県 9 1.17 766,863

28岡山県 22 1.16 1,888,432

29大分県 13 1.16 1,123,852

30兵庫県 63 1.15 5,465,002

31熊本県20 1.15 1,738,301

32宮崎県12 1.12 1,069,576

33愛媛県 14 1.05 1,334,841

34新潟県23 1.04 2,201,272

35高知県 7 1.01 691,527

36北海道 50 0.96 5,224,614

37秋田県 9 0.94 959,502

38福島県17 0.93 1,833,152

39青森県11 0.89 1,237,984

40山形県 9 0.84 1,068,027

41長崎県11 0.84 1,312,317

42徳島県 6 0.83 719,559

43鹿児島県12 0.76 1,588,256

44山口県10 0.75 1,342,059

45島根県 5 0.75 671,126

46岩手県 9 0.74 1,210,534

47鳥取県 4 0.72 553,407

Permalink |記事への反応(1) | 13:53

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2024-03-17

中国会社生活、どんな感じか気になる

いまいち中国で、どんな働き方をしているのかわからないんだよね。

996」で、「朝9時から夜9時まで、週に6日間働く」と昔はあったとか、

基本共働き調理家電時短工夫しているとか、

1日に1万6000社が起業しているとか、

特許沢山出しているが会社支援どんなのがあるとかとか、

会社の机って日本並みに狭いのかとか、

社給PCの性能は低いのかとか、

Permalink |記事への反応(0) | 20:53

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2023-11-22

[今日の暗号]

x(t) = ((-58/7sin(14/9 - 16 t) - 61/11sin(14/9 -12 t) - 43/8sin(3/2 -10 t) -108/7sin(11/7 - 8 t) - 193/9sin(14/9 - 6 t) - 53/4sin(4/3 - 5 t) + 18741/4sin(t +11/7) + 356/5sin(2 t + 47/10) + 359/5sin(3 t +11/7) + 659/47sin(4 t +33/7) +237/7sin(7 t +11/7) + 445/7sin(9 t + 8/5) + 147/5sin(11 t + 8/5) + 13/2sin(13 t + 3/2) + 14/9sin(14 t + 9/7) + 3/4sin(15 t + 3/5) - 3448/7) θ(75 π - t) θ(t - 71 π) + (18175/9sin(t +11/7) + 35/3sin(2 t + 14/9) +1195/6sin(3 t +11/7) + 199/22sin(4 t +11/7) + 16851/7) θ(71 π - t) θ(t - 67 π) + (-27/5sin(14/9 - 8 t) -23/3sin(17/11 - 6 t) - 39/5sin(14/9 - 4 t) +12163/6sin(t +11/7) + 89/5sin(2 t +11/7) + 595/3sin(3 t +11/7) + 367/5sin(5 t +11/7) +116/3sin(7 t +11/7) - 19148/5) θ(67 π - t) θ(t - 63 π) + (-881/7sin(14/9 - 16 t) - 277/4sin(14/9 -12 t) -117sin(11/7 -11 t) - 166sin(11/7 -10 t) - 624/7sin(11/7 - 9 t) - 713/5sin(11/7 - 4 t) - 353/5sin(11/7 - 3 t) - 13/5sin(11/7 - 2 t) + 199/4sin(t +11/7) + 18/5sin(5 t + 37/8) + 437/10sin(6 t + 8/5) + 155/12sin(7 t + 5/3) +23/12sin(8 t + 13/6) +121/8sin(13 t + 14/3) + 760/9sin(14 t + 8/5) + 75/4sin(15 t + 14/9) + 797/7sin(17 t + 8/5) - 5461/8) θ(63 π - t) θ(t - 59 π) + (-81/2sin(3/2 - 6 t) -209/16sin(13/14 - 4 t) -103/5sin(9/8 - 2 t) +24415/7sin(t +11/7) + 1571/3sin(3 t +11/7) + 463/4sin(5 t +11/7) + 428/7sin(7 t +11/7) +172/9sin(8 t +11/8) + 95/3sin(9 t + 3/2) +284/7sin(10 t + 37/8) -10097/33) θ(59 π - t) θ(t - 55 π) + (-172/3sin(11/7 - 13 t) - 807/7sin(11/7 - 9 t) + 864/5sin(t +11/7) + 6045/7sin(2 t +11/7) + 136/3sin(3 t + 14/9) + 25/6sin(4 t + 30/7) + 657/8sin(5 t +11/7) + 8218/33sin(6 t +11/7) + 617/5sin(7 t +33/7) + 199/2sin(8 t +11/7) + 7744/29sin(10 t +11/7) +235/4sin(11 t + 14/9) +335/6sin(12 t +33/7) + 683/5sin(14 t +33/7) + 42sin(15 t +11/7) +285/8sin(16 t +11/7) +280/31sin(17 t + 47/10) + 427/4sin(18 t +11/7) +282/5sin(19 t +11/7) + 32/5sin(20 t + 14/3) +17sin(21 t +11/7) -2441/4) θ(55 π - t) θ(t - 51 π) + (-173/3sin(20/13 - 8 t) - 80/3sin(2/5 - 4 t) + 5601/5sin(t +11/7) +173/8sin(2 t + 3/4) + 1608/7sin(3 t + 19/13) + 372/5sin(5 t + 9/7) + 155/7sin(6 t + 3/4) + 361/4sin(7 t + 3/2) + 1373/28sin(9 t + 14/3) +122/5sin(10 t + 35/8) +179/10sin(11 t + 29/7) + 147/10sin(12 t +12/5) + 53/4sin(13 t + 13/6) + 83/5sin(14 t +17/10) - 5417/8) θ(51 π - t) θ(t - 47 π) + (-249/10sin(13/9 - 6 t) - 2573/7sin(11/7 - 4 t) - 76/3sin(14/9 - t) +2069/4sin(2 t +11/7) + 6079/9sin(3 t +11/7) +1049/9sin(5 t +11/7) + 2623/46sin(7 t + 8/5) + 39/2sin(8 t + 3/2) + 79/2sin(9 t + 14/3) + 91/5sin(10 t +33/7) + 99/4sin(11 t + 8/5) + 30058/9) θ(47 π - t) θ(t - 43 π) + (-535/17sin(14/9 -10 t) - 1566/7sin(11/7 - 4 t) + 1435/8sin(t + 8/5) +2383/9sin(2 t + 8/5) +2861/5sin(3 t + 8/5) + 145/3sin(5 t +11/7) + 297/7sin(6 t + 8/5) + 26/5sin(7 t + 25/6) + 791/10sin(8 t + 13/8) + 51/5sin(9 t + 32/7) + 265/6sin(11 t + 8/5) +20/3sin(12 t + 9/2) -31695/7) θ(43 π - t) θ(t - 39 π) + (-151/7sin(6/7 - 7 t) + 7955/2sin(t + 5/3) + 411/8sin(2 t + 1/9) + 4576/15sin(3 t +11/6) +107/5sin(4 t +17/5) +110/9sin(5 t + 63/31) + 55/9sin(6 t + 18/5) - 4994/7) θ(39 π - t) θ(t - 35 π) + (3476/5sin(t +4/3) + 433/5sin(2 t + 25/6) + 579/7sin(3 t + 5/3) +113/5sin(4 t +23/5) + 6084/5) θ(35 π - t) θ(t -31 π) + (-619/7sin(9/7 - 3 t) +802sin(t + 37/8) + 421/5sin(2 t +11/7) -23264/9) θ(31 π - t) θ(t - 27 π) + (-71/4sin(7/9 - 9 t) -289/9sin(6/7 - 8 t) - 922/3sin(1/10 - 3 t) - 3601/36sin(5/4 - 2 t) + 30703/7sin(t + 1) + 706/9sin(4 t + 5/6) + 265/14sin(5 t +11/5) + 278/9sin(6 t + 1/8) + 341/10sin(7 t + 4/5) - 605) θ(27 π - t) θ(t -23 π) + (10764/7sin(t + 40/9) + 519/4sin(2 t +28/11) + 707/4sin(3 t + 27/7) + 685/14sin(4 t + 21/10) + 355/7sin(5 t +11/3) +128/3sin(6 t + 7/5) + 96/5sin(7 t + 29/9) + 272/9sin(8 t + 18/17) + 71/8sin(9 t + 16/5) +127/7sin(10 t + 4/7) + 71/9sin(11 t + 30/7) + 46/3sin(12 t + 2/7) - 3661/6) θ(23 π - t) θ(t - 19 π) + (-115/7sin(1/7 - 13 t) - 462/13sin(1/6 - 9 t) - 353/3sin(6/5 - 7 t) - 6463/6sin(5/6 - 2 t) + 340/3sin(8 t) + 22885/12sin(t + 6/5) + 443/7sin(3 t + 19/5) + 295/14sin(4 t + 5/2) + 1466/7sin(5 t + 27/10) +288/5sin(6 t + 13/4) + 265/8sin(10 t + 16/7) + 60/7sin(11 t + 21/5) + 930/19sin(12 t + 16/7) - 5475/8) θ(19 π - t) θ(t - 15 π) + (3299/2sin(t + 7/6) + 377/5sin(2 t + 7/6) + 139/6sin(3 t + 2/7) +10166/7) θ(15 π - t) θ(t -11 π) + (-30228/19sin(16/15 - t) +200/7sin(2 t + 35/12) +316/9sin(3 t + 7/3) +178/5sin(4 t +12/7) + 365/9sin(5 t + 21/5) + 18/7sin(6 t +11/9) -20196/7) θ(11 π - t) θ(t - 7 π) + (-257/4sin(23/24 - 15 t) -2071/4sin(1/3 - 3 t) - 99793/36sin(10/9 - 2 t) + 51290/7sin(t + 1) + 6064/9sin(4 t + 3/4) +2497/5sin(5 t + 16/9) +2413/8sin(6 t +11/4) + 5585/21sin(7 t + 1) + 493/3sin(8 t + 5/3) + 859/11sin(9 t + 3/2) + 462/5sin(10 t + 26/7) + 421/4sin(11 t + 2) + 735/8sin(12 t + 5/2) + 63sin(13 t + 8/3) + 425/7sin(14 t + 71/18) - 4853/8) θ(7 π - t) θ(t - 3 π) + (-4027/7sin(4/3 - 5 t) + 55361/7sin(t + 1) +2324/3sin(2 t +31/16) + 705/7sin(3 t +11/9) + 2194/11sin(4 t + 26/25) + 977/9sin(6 t + 13/4) +284sin(7 t + 27/7) +1026/7sin(8 t + 7/5) + 677/8sin(9 t + 19/7) +1023/8sin(10 t + 5/9) - 4475/8) θ(3 π - t) θ(t + π)) θ(sqrt(sgn(sin(t/2))))

y(t) = ((-59sin(14/9 - 16 t) - 5/2sin(4/3 - 15 t) - 466/7sin(17/11 - 14 t) - 14/5sin(14/9 - 13 t) - 265/12sin(11/7 -12 t) - 185/2sin(11/7 - 8 t) - 38/3sin(11/7 - 7 t) - 2523/8sin(11/7 - 6 t) - 7094/7sin(11/7 - 4 t) - 451/5sin(14/9 - 3 t) + 581/5sin(t +11/7) + 707/6sin(2 t + 8/5) +289/36sin(5 t +4/3) + 93/7sin(9 t +12/7) + 592/9sin(10 t + 13/8) + 137/9sin(11 t + 14/3) - 63797/8) θ(75 π - t) θ(t - 71 π) + (-311/8sin(11/7 - 4 t) - 1619/5sin(11/7 - 2 t) - 471/4sin(11/7 - t) +107/3sin(3 t +11/7) + 4487/3) θ(71 π - t) θ(t - 67 π) + (-143/6sin(11/7 - 6 t) - 709/10sin(11/7 - 4 t) - 3736/15sin(11/7 - 2 t) + 3961/30sin(t +11/7) + 27/7sin(3 t +33/7) + 145/6sin(5 t +33/7) + 52/7sin(7 t +33/7) + 37/6sin(8 t +33/7) + 19529/14) θ(67 π - t) θ(t - 63 π) + (-11/5sin(14/9 -17 t) - 161/20sin(14/9 - 16 t) - 52/7sin(11/7 -12 t) - 3/2sin(3/2 -11 t) - 67/10sin(14/9 -10 t) - 13/6sin(14/9 - 4 t) + 573sin(t +11/7) +172/19sin(2 t +33/7) + 185/6sin(3 t +11/7) +179/7sin(5 t +11/7) + 37/9sin(6 t +11/7) + 79/5sin(7 t +11/7) + 14/3sin(8 t +11/7) +107/7sin(9 t + 8/5) + 7/4sin(13 t + 8/5) +11/12sin(14 t + 32/7) + 27/10sin(15 t + 8/5) - 4217/3) θ(63 π - t) θ(t - 59 π) + (35/3sin(t +33/7) + 550/9sin(2 t + 47/10) + 255/4sin(3 t +17/11) + 979/6sin(4 t + 14/9) +245/9sin(5 t + 3/2) +101/4sin(6 t +17/11) + 820/11sin(7 t + 3/2) + 437/7sin(8 t + 3/2) +339/7sin(9 t + 14/3) + 75/4sin(10 t + 3/2) -17567/5) θ(59 π - t) θ(t - 55 π) + (-25/4sin(11/7 - 19 t) - 621/5sin(11/7 - 5 t) + 498/5sin(t +11/7) +11/8sin(2 t + 22/5) + 2609/15sin(3 t +11/7) + 149/3sin(4 t + 8/5) + 52/5sin(6 t + 14/3) + 271/10sin(7 t + 14/9) +1112/7sin(8 t +11/7) + 557/6sin(9 t +33/7) +109/8sin(10 t + 14/3) +403/6sin(11 t +33/7) +113/3sin(12 t + 8/5) + 609/8sin(13 t +11/7) +11/8sin(14 t + 9/2) + 193/7sin(15 t +11/7) +117/10sin(16 t +11/7) +204/5sin(17 t +33/7) + 77/10sin(18 t +33/7) + 401/20sin(20 t +33/7) + 56/3sin(21 t +33/7) - 56953/7) θ(55 π - t) θ(t - 51 π) + (-459/7sin(1/8 - 13 t) - 459/5sin(7/5 -11 t) + 89/5sin(t +31/15) + 4109/11sin(2 t + 14/3) +23sin(3 t +23/8) + 2692/23sin(4 t + 40/9) + 968/13sin(5 t + 9/4) +1201/6sin(6 t +11/6) +1017/5sin(7 t + 9/5) + 5035/8sin(8 t + 14/3) + 1697/9sin(9 t +23/5) +996/7sin(10 t + 13/8) + 166sin(12 t +4/3) + 736/5sin(14 t +28/27) - 29201/5) θ(51 π - t) θ(t - 47 π) + (7611/8sin(t +11/7) +2098/3sin(2 t +11/7) + 4549/5sin(3 t +11/7) +3369/5sin(4 t +33/7) + 484/5sin(5 t + 14/3) +125/9sin(6 t + 13/8) + 402/5sin(7 t +23/5) + 267/2sin(8 t + 14/3) + 730/7sin(9 t + 37/8) +2056/17sin(10 t + 14/3) + 35sin(11 t +12/7) - 5032) θ(47 π - t) θ(t - 43 π) + (-1233/22sin(7/5 - 9 t) -566/5sin(16/11 - 8 t) - 733/12sin(14/9 - 7 t) - 919/7sin(11/7 - 5 t) - 3557/3sin(14/9 - 3 t) - 2939/4sin(14/9 - 2 t) + 6148/11sin(t +11/7) +1185/7sin(4 t + 3/2) + 1600/13sin(6 t + 8/5) + 59/5sin(10 t + 9/7) + 71/9sin(11 t + 13/3) + 164/5sin(12 t + 13/8) - 41799/8) θ(43 π - t) θ(t - 39 π) + (-117/5sin(4/5 - 6 t) - 145/4sin(5/4 - 4 t) - 1311/7sin(7/5 - 2 t) + 15551/10sin(t + 1/9) + 518sin(3 t + 1/5) + 679/17sin(5 t + 2/5) + 259/6sin(7 t + 5/6) - 9484/7) θ(39 π - t) θ(t - 35 π) + (-130/7sin(9/8 - 4 t) - 427/4sin(24/25 - 3 t) -3332/3sin(9/7 - t) + 932/19sin(2 t + 30/7) - 32269/6) θ(35 π - t) θ(t -31 π) + (-1119/13sin(10/9 - 3 t) - 1386/17sin(4/3 - 2 t) - 4103/4sin(9/7 - t) - 46877/9) θ(31 π - t) θ(t - 27 π) + (-7485/4sin(5/9 - t) + 1909/9sin(2 t + 34/9) +2861/4sin(3 t +23/5) +11/2sin(4 t + 7/2) +111/8sin(5 t +12/7) + 511/8sin(6 t + 16/15) + 180/7sin(7 t +11/4) + 279/4sin(8 t +17/5) + 76/5sin(9 t + 81/20) - 16919/11) θ(27 π - t) θ(t -23 π) + (-71/13sin(1/2 -11 t) -119/6sin(17/16 - 6 t) - 292/7sin(10/7 - 5 t) - 64/13sin(3/5 - 3 t) - 1493/3sin(2/7 - t) + 1883/8sin(2 t + 7/6) +171/7sin(4 t + 32/9) + 251/25sin(7 t + 1) + 35/2sin(8 t + 16/7) +117/10sin(9 t + 15/4) + 43/9sin(10 t + 29/8) + 43/9sin(12 t +20/13) - 65269/8) θ(23 π - t) θ(t - 19 π) + (-174/5sin(4/7 - 8 t) - 4532/23sin(5/6 - 6 t) + 36005/17sin(t + 25/9) + 2164/5sin(2 t + 35/9) + 1376/5sin(3 t + 13/7) +1164/5sin(4 t +28/9) + 277/3sin(5 t + 19/5) + 539/4sin(7 t + 3/10) + 839/12sin(9 t + 26/9) +23/5sin(10 t + 8/3) + 901/22sin(11 t +11/5) + 163/5sin(12 t + 5/9) + 135/7sin(13 t + 9/2) -11569/2) θ(19 π - t) θ(t - 15 π) + (-5801/5sin(5/11 - t) +171/7sin(2 t + 21/5) + 782/9sin(3 t +17/4) - 7576/5) θ(15 π - t) θ(t -11 π) + (-34/3sin(1 - 4 t) - 838/7sin(1/2 - 2 t) + 7788/7sin(t + 2/5) +1055/7sin(3 t +11/7) + 219/10sin(5 t + 19/5) + 194/7sin(6 t + 49/11) - 7441/5) θ(11 π - t) θ(t - 7 π) + (-209/2sin(5/6 - 8 t) + 58085/14sin(t + 21/8) + 5813/3sin(2 t + 26/7) + 25709/7sin(3 t +10/7) + 6831/8sin(4 t + 9/4) + 3693/10sin(5 t + 38/13) + 6453/7sin(6 t + 30/7) + 1996/11sin(7 t + 16/5) + 3541/22sin(9 t + 5/4) + 2263/29sin(10 t + 35/18) + 4279/46sin(11 t + 1/5) + 523/4sin(12 t + 21/5) +326/7sin(13 t + 21/8) + 396/7sin(14 t + 21/5) + 1446/17sin(15 t + 2/3) + 1971/5) θ(7 π - t) θ(t - 3 π) + (-938/5sin(8/9 - 7 t) + 26701/4sin(t + 18/7) + 8911/33sin(2 t + 7/2) + 4615/6sin(3 t + 32/7) + 18102/23sin(4 t +12/5) +1129/7sin(5 t + 13/4) + 473/7sin(6 t +10/7) + 671/7sin(8 t + 1/14) + 7/4sin(9 t + 9/2) + 491/9sin(10 t + 29/14) - 19490/3) θ(3 π - t) θ(t + π)) θ(sqrt(sgn(sin(t/2))))

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2023-10-01

フィリピン人ブラジル人バックグラウンドを持つキャラもっと増えていい

人口数とか関係ない。anond:20230930231345

ただ単にジャップ人権意識がアレなだけだぞ。おパンツ文化と一緒

 

韓国人中国人ならたまに出るけど、フィリピン人ブラジル人マジで全く出てこない。

普通に身近にいるのにな。俺の同級生にも複数いる。

東映なんかフィリピンスタジオにお世話になってるんだからフィリピン人プリキュアの一人くらいいていいと思うんだよな。

anond:20230930190603

それはそう

 

○ 令和4年末現在における在留外国人数(307万5,213人)

人数
中国761,563人
ベトナム489,312人
韓国411,312人
フィリピン⭐️298,740人
ブラジル⭐️209,430人
ネパール⭐️139,393人
インドネシア⭐️98,865人
米国60,804人
台湾57,294人
タイ56,701人

 

在留外国人数 307万5,213人 以下の人口の県
人数
茨城県 2,867,009人
広島県 2,799,702人
京都府 2,578,087人
宮城県 2,301,996
新潟県 2,201,272人
長野県 2,048,011人
岐阜県 1,978,742人
群馬県 1,939,110人
栃木県 1,933,146人
岡山県 1,888,432
福島県 1,833,152人
滋賀県 1,405,678人
熊本県 1,396,289人
鹿児島県 1,385,262人
沖縄県 1,378,241人
青森県 1,259,638人
千葉県 1,241,491人
山口県 1,233,210人
奈良県 1,226,312人
和歌山県 102万8,786人
香川県 101万9,593人
福井県 101万5,175人
山梨県 100万9,104人
石川県 100万6,626人
富山県 99万7,178人
徳島県 72万1,276人
高知県 69万9,137人
島根県 66万8,487人
鳥取県 56万3,968人

 

 

在留フィリピン人在留ブラジル人の合計よりも少ない県庁所在地の雑な抜粋(もっとある)
地方区分県庁所在地人口
東北地方青森市 279,304人
盛岡市 295,969人
秋田市 306,870人
山形市 252,633人
福島市 284,386人
関東地方水戸市 263,804人
中部地方福井市 262,226
甲府市 186,922人
近畿地方奈良市 359,666
津市(三重県) 277,891人
大津市(滋賀県) 342,357人
和歌山市 361,508人
中国四国地方鳥取市 191,577人
松江市 204,926人
山口市 187,677人
徳島市 255,923人
高知市 332,059人
九州地方佐賀市 234,383人
那覇市321,004人

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