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全759件 (759件中 1-10件目)

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2020.12.03
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カテゴリ:家電・ガジェット
​​アンドロイドスマホのGalaxy A7で撮影した写真を、グーグルの「フォト」アプリで開き、テキスト読み取り範囲を指定、パソコンにコピー、コピー先のパソコンを指定、パソコンでテキストをペースト。この一連の操作は、サクサクとスムーズに行えます。


Google レンズを利用すると、画像に含まれる文字情報をGoogleアカウントでログインしているパソコンのクリップボードにコピペすることが簡単にできます。精度もかなり高いです。

Google レンズアプリで直接画像を読み取れば、テキストをコピペしたり、テキストを読み上げさせたりすることもできます。翻訳もできるのでかなり便利です。


↓11/28の「新・情報7daysニュースキャスター」でのフリップの画像です




↓パソコン画面に表示させた上記の画像をアンドロイドスマホで撮影し、「フォト」で開きテキストをパソコンにコピーしたものをそのまま貼りつけました。「”」が一つ抜けているのと、最後の文で改行がうまくできていないという2点以外は正確にテキストを読み取っています。

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治験の内訳
被験者 約4万3000人超え”のうち
偽薬を接種した グループで感染
162例
ワクチンを 接種した グループで感染
8例
ワクチンを 接種していれば95% 感染を防げた割合
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​【ダッシュボード「COVID-19 Transition Graphs」を試作】​​
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
​​

ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
 
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです


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↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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★おすすめの記事 ​​







​​◆How Windows Sonic looks like.​​:Windows Sonic for Headphonesの音声と2chステレオ音声の比較:7.1.2chテストトーンの比較で明らかになった違い:一目で違いがわかりました




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Last updated  2020.12.03 10:29:32
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2020.12.01
カテゴリ:データ分析
モデルナがFDAにワクチンの緊急使用許可の申請をしました。

モデルナの第3相臨床試験では、94.1%の有効性が確認されているそうです。
ワクチンの2回目の投与から2週間後に確認されたのは196症例で、185人がワクチン非接種者、11人がワクチン接種者です。

ワクチンの有効性94.1%を計算してみましょう。ワクチンの有効性は下記の式で計算できます。

(ワクチン非接種者のリスク-ワクチン接種者のリスク)÷ワクチン非接種者のリスク
 
治験参加者は3万人だそうですが、接種者数と非接種者数が公表されていないので、とりあえずワクチン接種者数1000人、非接種者数1000人と仮定して、感染確認者数がそれぞれ11人、185人だったとすれば、下記のような計算になります。1000人を15000人と仮定しても結果は同じです。

((185/1000)-(11/1000))/(185/1000)
 =(0.185-0.011)÷0.185=0.9405=約94.1%

また、重症者は30人でしたが、ワクチン接種者ではゼロだったということで、重症化についてのワクチンの有効性は100%ということになるようです。



​​11/28の「新・情報7daysニュースキャスター」では、ファイザーのワクチンの「有効性95%」の話題を取り上げていました。
いずれにしても、感染率が低い状況では、ワクチンの非接種者でも大半が「感染していない」ということになってしまいます。見栄えがよくないので、接種者数、非接種者数を伏せているのでしょうか。

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Last updated  2020.12.01 09:38:31
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2020.11.28
カテゴリ:データ分析
​​​​​​​​​​​ECDCのデータを利用したダッシュボードで、月別の死亡者数の推移を国別に見られるようにしました。国ごとに縦軸のスケールが違う点に注意してください。

月別の死亡者数の推移で見ると、「第1波」「第2波」といった動向がわかりやすいと思います。

日本の場合は、現在、第3波というより、第2波が終わらずに継続しているような感じかもしれません。感染確認者数は増えているので、12月の死亡者数は多くなることが推測されます。

欧州諸国、特にドイツやイタリアは、11月に死亡者数が急増しています。ロシアは、11月が過去最高の死亡者数になっています。

南半球のブラジルは、冬が終わるので、減少傾向になっているようです。

インドは、減少傾向にあるようです。

↓日本。プルダウンメニューで世界の国(地域)のデータを選んで表示できます。


↓ドイツ


↓イギリス


↓フランス


↓スペイン


↓イタリア


↓ブラジル


↓アメリカ
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↓ロシア


↓インド


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Last updated  2020.11.28 11:59:41
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2020.11.22
カテゴリ:データ分析
​​米国のFDAは、リジェネロン・ファーマシューティカルズが開発したモノクロナール抗体治療薬にEUA(緊急使用許可)を与えました。

正式な承認ではなく、「緊急使用許可」です。


この治療薬は、トランプ大統領にも投与されたもので、軽症から中等症向けで、静注で投与する薬です。
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Last updated  2020.11.25 10:12:21
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2020.11.21
カテゴリ:データ分析
​​​査読前の論文ですが、シソやセージが、新型コロナに効果があるのではないか、という論文が、ドイツの研究者グループから発表されました。分散分析で統計的な有意差が確認されているようですが、試験管での効果なので、実際の人体でどれだけ効果があるのは不明です。
​​​Universally available herbal teas based on sage and perilla elicit potent antiviral activity against SARS-CoV-2 in vitro​​​
なお、「ハーブとセージは特に妊娠中および授乳中の女性は相談なしに摂取すべきではありません」ということなので、注意が必要です。そのほか、高血圧や糖尿病のクスリを服用中の人なども注意が必要だそうです。

映画「コンテイジョン」の中では、キキョウが効くというデマをブロガーが発信していましたが、果たしてシソやセージのハーブティーに効果は期待できるのでしょうか。

​Perilla and sage confer protection against SARS-CoV-2 infection in human cells




↓「概要」のグーグル翻訳です
概要
現在のSARS-CoV-2 / COVID-19のパンデミックは、前例のない医学的および社会経済的危機を表しています。罹患率と死亡率を防ぐ非常に効率的な治療オプションは広く利用可能ではなく、承認された薬は発展途上国ではほとんど手頃な価格ではありません。ワクチンが承認された後でも、ワクチン接種を受けた回復期の個体が集団免疫を確立するまでには数か月かかります。一方、パンデミックによる死亡者数を抑えるには、非医薬品介入と抗ウイルス治療が不可欠です。費用効果が高く、どこでも利用できるオプションを特定するために、世界中でハーブティーとして消費されている一般的なハーブをテストしました。シソ科植物シソとセージの葉を沸騰させることによって調製された水性注入は、ヒト細胞においてSARS-CoV-2に対して強力な抗ウイルス活性を誘発することを発見した。持続的な抗ウイルス活性は、細胞がわずか30分間処理された場合でも、治療および予防レジメンで明らかでした。緊急性を考えると、そのような安価で広く入手可能な物質は、パンデミックの間、特に低所得地域で助けになるかもしれません。

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Last updated  2020.11.21 12:30:40
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2020.11.19
カテゴリ:データ分析
感染確認者数の累計では、日本は中国を3万人ほど上回っています。

東アジアでの感染確認者数の累計の1位は日本、2位中国、3位韓国という順になっています。人口比で考えても、日本は他の2国よりも多いと言えます。グラフの形から、日本は第3波というより、第2波が継続中ということかもしれません、

社会経済活動を抑制せずに、重症者数を抑制することが課題になっています。

中国はどうやって感染拡大を抑制しているのでしょうか。

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Last updated  2020.11.20 00:29:32
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カテゴリ:データ分析
​​ファイザーとビオンテックのmRNAワクチンの有効性が95%ということですが、それを計算するための数字のすべては公開されていないのではないかと思います。

有効性95%って何のことなのでしょうか。


治験参加者の中の170人の感染確認者数のうち、ワクチン接種者が8人、非接種者が162人ということですが、ワクチン接種者の数、非接種者の数が不明です。なぜ、そのような単純で、基本的な数字を明らかにしていないのでしょうか。謎です。



ワクチン接種者数、非接種者数がわからないと有効性は計算できないと思うのですが、これが「結果の公表」ということになるのでしょうか。

仮に、ワクチン接種者数と非接種者数を同数とすれば、ワクチンの有効性は、次のように計算されるはずです。

(ワクチン非接種者のリスク-ワクチン接種者のリスク)÷ワクチン非接種者のリスク

具体的には、ワクチン接種者数300人、非接種者数300人と仮定して、感染確認者数がそれぞれ8人、162人だったとすれば、下記のような計算になります。300人を200人や10000人と仮定しても結果は同じです。

((162/300)-(8/300))/
(162/300)=(54-2.67)÷54=0.9505=約95%

あるいは「1-リスク比」でも同じ結果になります。ワクチンの有効性の計算方法は​こちらのサイト​を参考にしました。

この95%という数字ですが、ワクチン接種を受けたグループの感染が、接種を受けていないグループに対して95%減少したことを示しています。

【追記】11/28の「新・情報7daysニュースキャスター」でも「有効性95%」の話題を取り上げていました。上記の式ですが、分母(接種あり・なし)が同数であれば、分母なしで計算しても同じということですね。
いずれにしても、感染率が低い状況では、ワクチンの非接種者でも大半が「感染していない」ということになってしまいます。見栄えがよくないので、接種者数、非接種者数を伏せているのでしょうか。

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Last updated  2020.12.01 02:36:46
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2020.11.17
カテゴリ:データ分析
Googleが日本の新型コロナの陽性者数、死亡者数の予測数のデータを公開しました。機械学習によって予測値を算出しているそうです。

米国版に続いて2カ国目だそうです。

今後28日間の陽性者数、死亡者数の予測数のデータを都道府県別に見ることができます。

データポータルのダッシュボードのレポート形式のページになっています。




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ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
 
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです


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↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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​​◆How Windows Sonic looks like.​​:Windows Sonic for Headphonesの音声と2chステレオ音声の比較:7.1.2chテストトーンの比較で明らかになった違い:一目で違いがわかりました




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Last updated  2020.11.17 10:33:45
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カテゴリ:データ分析
モデルナが開発中のmRNAワクチンの第3相臨床試験の中間解析で、発症を防ぐ有効性が確認されたそうです。有効性の点推定値は94.5%(p <0.0001 )とのことです。

また、重症化を防ぐ効果も確認されているそうです。


今後、FDAにワクチンの緊急使用許可(EUA)の申請を行う見込みです。

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​ついに、AQUOS sense3 liteも高額ポイントの対象になりました。マイナンバーカードの読み取りに対応している機種です。​

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​【ダッシュボード「COVID-19 Transition Graphs」を試作】​​
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
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ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
 
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです


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Last updated  2020.11.17 15:20:08
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2020.11.16
カテゴリ:データ分析
ECDCのデータを基に、世界の国々の感染確認者数の累計値の推移を動くグラフにしました。

欧州や北米、中南米、南アジアでの感染確認者数が多いことがわかります。東アジアとの違いが大きいようです。

「ネアンデルタール人の遺伝子説」のように、
人種の遺伝子的な要因が大きいのでしょうか。


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アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

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Last updated  2020.11.16 15:41:13
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