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2025年3月12日に配信した、メールけいしちょうの「特殊詐欺犯人からの架電情報」をひたすら読んで、ツッコミを入れよう！ っていう企画です。

メールけいしちょうを眺めていると、ツッコミどころのあるものが結構多い。
内容を確認していると思わず笑っちゃうものもあるけど、これは信じてしまうかも、と思うものもある。
本来、電話に出る前にかけてきた相手が分からない着信は取らないのが一番で、
そうすると犯人の口実を聞く機会はないはず。
だからたまには口実を聞いてみるのもいいんじゃないかなーと思ってやってみました。

ただ、この企画は口実を覚えてもらうことが目的ではありません。
特殊詐欺の被害防止について興味を持ってもらうためのものです。
一番の対策は「電話に出る前に、かけてきた相手が分からない着信は出ない」こと。
犯人と話すこと自体がリスクです。わざわざ電話に出てからかってやろうなんて考えないようにね！

引用元：メールけいしちょうオープンデータ CC BY 4.0
「特殊詐欺犯人からの架電情報」から
https://mail.digipolice.jp/opendata/

特殊詐欺及びSNS型投資・ロマンス詐欺の 認知・検挙状況等について｜警察庁Webサイト
https://www.npa.go.jp/publications/statistics/sousa/sagi.html

http://www.nicovideo.jp/watch/sm44756540

youtube版→https://youtu.be/OemHupVXmK4
シリーズ一覧→https://www.youtube.com/playlist?list=PL8tZvmiCpnQiQZDuOfEIndGAm5IO0hEcM
前回part1→sm36878052

鉄道空白地帯で琴葉姉妹が奮闘するお話です。
最後の実写動画はおまけです。ヒースロー空港からパディントンまでの車窓をお楽しみください。

【広告感謝!!】2020/5/30現在
バランス考えろ2 さん、ダチョウ丸 さん、リセル さん、ヤマモト (xitoyan) さん、ぎうにゃん さん


"Cities:Skylines" is published by Paradox Interactive AB, developed by Colossal Order Ltd. © 2015-2020 Icons from IconStore, created by Justas Galaburda.

 =鉄道会社(事業会社)別駅乗降客数の合計ランキング=
https://opendata-web.site/station/rank/company/

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36917238

今から暑い夏が憂鬱です。

前(M41)　→　sm42286808
次(M43)　→ 　sm42304244

youtube →　https://youtu.be/xLxf0zFqdbw

青森県の推計人口-月報-2023年(令和5年)
https://opendata.pref.aomori.lg.jp/dataset/1733.html

地球防衛軍6を、以下の4つの縛りでクリアします。
・難易度INFERNO
・ウイングダイバー
・初期体力
・同一ミッションのクリアは一度のみ

©2022 SANDLOT ©2022 D3PUBLISHER

http://www.nicovideo.jp/watch/sm42294854

・3dpose_ganを部分導入して、足のトレース精度向上を試してみました。

【ご本家】
楽曲：Neru様　sm32921516
踊り：Babo様　sm33220501
　利用許諾ありがとうございます！

【使用技術・ライセンス】
Openpose：CMU：非商用であれば無料利用可能(商用利用はライセンス要購入)。スポーツ分野利用制限アリ。
　　　…　https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
起動バッチ：miu200521358：GNU GPLv3
　　　…　https://github.com/miu200521358/openpose-simple
Openpose→3D変換：una-dinosauria, ArashHosseini, miu200521358：MIT
　　　…　https://github.com/miu200521358/3d-pose-baseline-vmd
Openpose→3D変換その2：Dwango Media Village：MIT
　　　…　https://nico-opendata.jp/ja/casestudy/3dpose_gan/index.html
深度推定：Iro Laina, miu200521358：Simplified BSD License
　　　…　https://github.com/miu200521358/FCRN-DepthPrediction-vmd
3D→VMD変換： errno-mmd, miu200521358：GNU GPLv3
　　　…　https://github.com/miu200521358/VMD-3d-pose-baseline-multi

Githubへの反映は検討中です…

挑戦の記録: mylist/61943776

http://www.nicovideo.jp/watch/sm33981382

昭和のドラマ、村野武範版日本沈没のテーマ曲です。
作詞：山口洋子
作曲：筒美京平


姫路城：
写真：Bernard Gagnon「Château de Himeji02.jpg」（姫路城）
出典：Wikimedia Commons
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ch%C3%A2teau_de_Himeji02.jpg
ライセンス：CC BY-SA 2.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/
※本動画の背景として一部加工して使用しています。

金閣寺：
写真：DXR「Shariden, Kinkaku-ji, Kyoto, East View 20190416 2」
出典：Wikimedia Commons
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Shariden,_Kinkaku-ji,_Kyoto,_East_View_20190416_2.jpg
ライセンス：CC BY-SA 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
※本動画の背景として一部加工して使用しています。

小河内ダム：
写真：Yamaguchi Yoshiaki「Okutama lake (Ogouchi dam)」
出典：Wikimedia Commons
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Okutama_lake(Ogouchi_dam)_(3047779175).jpg
ライセンス：CC BY-SA 2.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/
※本動画の背景として一部加工して使用しています。

御前崎：
写真：【御前崎日の出3】
出典：ふじのくにオープンデータカタログ
https://opendata.pref.shizuoka.jp/dataset/fuji-896.html
ライセンス：CC BY
※本動画の背景として一部加工して使用しています。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45613362

「WHERE DOES MY MONEY GO? (俺の税金はどこへ行った?)」によるOpenDataビジュアライゼーションのプロモーション動画です。 http://goo.gl/AVrZe 税金が何に使われているかを市民が簡単に知ることができるサービスです。納税者である国民一人ひとりが、支払っている税金の使われ方を具体的に理解し、税金の使われ方を決める当事者として責任ある意見を述べることを手助けすることで、このプロジェクトは始まったばかりです。あなたもこのプロジェクトに参加できます。http://spending.jp にアクセスしてください。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm20620237

available from ゆくえレコーズ - https://yukuerecords.studio.site/
from 2025/07/19

at THE VOC@LOiD M@STER６０ - https://ketto.com/tvm/
& booth - https://yukuerecords.booth.pm/

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▽Music & Lyrics
吉田楓 https://x.com/QulQulRecords

▽CD Artwork
木葉はづく https://x.com/HAZUQU
折メ思案 https://x.com/olime_sian

▽Movie
おし怪 https://x.com/oshikai_desu

▽Production
駱駝法師 https://x.com/MonkOnTheCamel

Point cloud data Source: 3D City Experience Lab. (https://3dcel.com/opendata/) Dataset: Shibuya Station

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45164607

この動画はドワンゴアドベントカレンダー 26日目(延長戦!)の記事 「白黒漫画の色塗りをDeep Learningで予測する ～参照画像を使って～」に関する動画です。

私は、Dwango Media Villageで研究を行なっている古澤です。
Dwango Media Villageは、ドワンゴの機械学習系の研究とその応用を行なっているチームです。

今回紹介するのは白黒漫画にDeep Learningで着色する研究です。
動画では、応用としてプロジェクタを用いて実世界のイラストにも着色結果を投影した様子を紹介します。

□ 記事「白黒漫画の色塗りをDeep Learningで予測する ～参照画像を使って～」
https://dwango.github.io/articles/comicolorization/
□ 研究紹介ページ
https://nico-opendata.jp/ja/casestudy/comicolorization/index.html

http://www.nicovideo.jp/watch/so32478121

Dwango Media Villageの研究
“学習に3Dデータセットを用いない3D姿勢推定”
のデモビデオです
https://nico-opendata.jp/ja/casestudy/3dpose_gan/index.html

This is the DEMO of our research ‘Unsupervised Adversarial Learning of 3D Human Pose from 2D Joint Locations’
https://nico-opendata.jp/en/casestudy/3dpose_gan/index.html

http://www.nicovideo.jp/watch/so32990471