113が下部ギリギリ隠してる状態で豚飯してる時って車体上部の装甲実数値いくつになるんやっけか。雑に計算したら標準化無しで340くらいやねんけどもう少し高いか？

「月時間」策定のための標準化作業 nist.gov/news-events/ne… 月では地球と重力が異なるため時間の流れが違っていて、アルテミス計画進めるなら「月の固有時間」があったほうが便利。 将来的には月面とかに原子時計を設置するかもしれないけど、どれくらい時間差が生じるのかを計算したという話

当塾HPの日大基礎学標準化点計算ツールに去年の 高校3年令和5年9月 を追加いたしました🌸 遅くなり申し訳ございません。 標準化点を計算したら、合わせて合格診断ツールも使って勉強進捗の参考にして下さい🌸 #基礎学 #基礎学力到達度テスト #日大付属校 #schoolable school-able.com/tools

返信先:@AYUMOON19TSSとは、トレーニングにより身体にかかった負荷量を数値化したもの。 （TSSは標準化パワー (NP)、強度係数 (IF)と走行時間によって計算される） と運動負荷の違いが分からんぞ。 トレーニング＝運動やん？？？

まずは宛名や住所等システムの根幹になる住基を標準化。 その後、多くの業務で照会することが多い住民税。 あとなんだ…、他業務から参照・照会されることが多い業務順に標準化すればいいのではないかと。 固定資産税は自治体による計算仕様がバラバラなので、特定年度以降は一律の仕様にすることを

💡標準化eGFRと実務 ／ eGFRが30~45の間 ＼ メトホルミンは最大量を超えていたら疑義照会!さらに... 個別化eGFRを算出して30未満であれば中止提案 （標準化eGFRが30以上であったとしても） 個別化eGFRの計算は日本腎臓病薬物療法学会のHPがおすすめ jsnp.org/egfr/ #薬剤師

まぁちょっと前までなら、河野方式のデジタル化の推進はいいと思ったわ。印鑑ぐらいまでは、世の中の意識を変えるのにも上手くいってた。 だが標準化、これはゴミ。何一つ考えとらん。地方自治体の裁量に任せる、じゃねぇんだよベンダーロックなるだろうがクソボケ。 計算から何から整えんかい。

そろそろ老化で計算とかだんだんできなくなっていくだろうから部下を育成したり標準化したりしていかんとな

ア計算を楽にする記号のありがたさ イ与えられた条件 ウブレークダウン エ小さくしてみる オ標準化 カ分配の法則 キ拡大化と一般化 ク使っておいて後で精算　 ケ背理法-命題が成立しないと仮定する コ対偶法-問題をやさしく見せる術 サ数学的帰納法-無限の連鎖を扱う

分子の特性予測をする、自動的にQSARモデリングおよび予測をするプラットフォーム QSARtuna の論文。Optuna、Scikit-learn、RDKit、ChemProp のパッケージに基づいてPythonで作成。データの重複削除、欠損データの削除、データの正規化・標準化、モデルの評価・最適化、不確実性の定量化を自動的に計算…

手続きの数がとても多くパートの方に来ていただきたく、しかし給与計算も有り余るほどあり、事務所の広さの限界もあり、それほど複数名雇い入れることもできず、悩ましいです ただご縁がありましたらぜひお声がけください、なかなか標準化もDXも進んだ程よい事務所だと思いますので。

"【給与計算実務能力検定★こんな方々にはこんなメリット②企業・ビジネスパーソン編】業務品質の向上、給与計算業務の標準化 （給与計算ソフトによる事務作業でなく、仕組みを理解した業務によりミス削減・担当者レベルの底上げ） #給与計算 #実務能力 #検定 #資格 #標準化 #ミス削減 #レベルアップ"

コレ、標準偏差が30超のまま計算した「偏差値」であって、皆さんが想定している「学力偏差値」（正規分布を仮定してムリクリ「標準化」して算出する日本独特の奇習）の感覚とだいぶ違うと思う…。これなら偏差値80超えは全然特別じゃない…。東大はむz…、まぁ頑張れ… x.com/kafu_chino810/…

【手法5】 データの処理手順は、EDINETからのDocID取得、対応文書のダウンロード、関連データの抽出、構造化データセットの作成、対数成長率の計算、データの標準化、DBA k-meansアルゴリズムへの入力、結果の解釈と表示という流れになっている。 16/22

返信先:@YS_GPCR違う。金額が同じでも機能価値が違う。今10万で買えるものが一年後に買えるとは限らない。ことほどさように標準化は難しく。危険度などというものを査定する意味はない。保険業者かやっている期待値計算の方がまともである。ちなみに妊娠にかかわる掛け捨て保険が千円弱で一人親方のかけすて労災が500

Kaggleで勝つデータ分析の技術、思ったより読みものという印象 コードも書いてあるんだけど、本を通して大きなタスクに取り組むというよりは、細々としたテーマについて書いてある 標準化でテストデータを含めて平均、分散を計算するかとかは地味に気になっていたのでありがたい

連続量データを入手したら、まずヒストグラム化して、分布を眺めよう。明らかに正規分布から逸脱していたら、ラッキー。そこに何らかの特別原因が潜んでいる。正規分布になっていたら、標準偏差を計算し、標準化・均質化の施策を打って、標準偏差を再測定しよう。 current-color.co.jp/classroom.html… pic.twitter.com/YUdslbgLmM

ガバメントクラウド自治体データ標準化、って、難しいのか...。Pythonで2、3のcsvファイルを突き合わせて、おりゃって、結果を出すくらいしかやってないので、よくわからぬ。あ、計算資源を考慮すると、難しい、ってことなら、まあちょっとわかる気がするけど...。