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This dataset includes present events described as news articles and their categories to connect similar past and present causalities. There are 2 files: 13category_crawled_news.csv and 13category_mainichi_news_events.csv. Both the files include an ID for a present event and its categories per line. The former one uses IDs defined in CD-Mainichi Newspapers 2012 data whereas the latter one uses URLs. In these files, 0 represents that its category is not assigned to the event. In contrast, 1 is used to represent that the category is assigned to the event. For example, if a cell (k, l) is 0, the kth event is not related to the lth category.

このデータセットは、日琉方言の疑問文・疑問表現の記述・対照のための調査票と、その調査票を用いた調査結果である。 ファイル容量の都合上「日琉方言の疑問文・疑問表現:調査票とデータ集 (1)」「同 (2)」に分割して配布する。 (1)(2)あわせて、調査票のほか、次の方言の調査結果データを含む(†は音声データ付)。詳細は readme_intr_data.pdf 参照。 青森県大間町方言(報告者:小幡幸輝) 茨城県常陸太田市方言(報告者:竹林栄実) 山梨県奈良田方言(報告者:小西いずみ)† 富山市方言(報告者:小西いずみ)† 兵庫県赤穂市方言(報告者:山本久)† 愛媛県松山市北条方言(報告者:小田幸生)† 高知市方言(報告者:阪上健夫) また、調査票の解説にあたる次の記事を含む。 小西いずみ・小田幸生・小幡幸輝・阪上健夫・竹林栄実・山本久(2023)「日琉方言の疑問文・疑問表現調査票」『日本語学論集』第19号, pp.34 (127)-49(112) このデータセットは、クリエイエィブ・コモンズ・ライセンス「表示 - 非営利 4.0 国際」(CC BY-NC 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.ja のもとで公表するものである。

Data of "Panorpidae of Ehime Prefecture, Shikoku, Japan".

本データは、オーストラリア・ビクトリア州の導入後雑草リスク評価システムを日本用に改変したものを用い、寒地型イネ科牧草10種(イタリアンライグラス、オーチャードグラス、ケンタッキーブルーグラス、スムーズブロムグラス、チモシー、トールフェスク、リードカナリーグラス、ペレニアルライグラス、メドウフェスク、レッドトップ)のリスク評価を行った結果をとりまとめたもので、以下の文献の補足情報(Supplementary material)です。 江川知花・松橋彩衣子 (2023) 豪ビクトリア州の導入後雑草リスク評価システムを活用した外来牧草のリスク評価. 日本緑化工学会誌 48(4): 609-612 本データには以下13のワークシートが含まれています。 【WRA評価項目と回答基準】用いた雑草リスク評価システムの詳細 【OG】オーチャードグラスの評価結果 【TY】チモシーの評価結果 【RT】レッドトップの評価結果 【PRG】ペレニアルライグラスの評価結果 【KB】ケンタッキーブルーグラスの評価結果 【RCG】リードカナリーグラスの評価結果 【MF】メドウフェスクの評価結果 【SBG】スムーズブロムグラスの評価結果 【TF】トールフェスクの評価結果 【IRG】イタリアンライグラスの評価結果 【スコアまとめ】10種のスコアのまとめ 【参考文献・DBリスト】各種の評価にあたって参照した文献やデータベースのリスト 本データをご利用の際は、上記の文献を引用して下さい。また、データを変更して利用する場合は、変更があった旨を明示して下さい。

人工データ 生成する人工データの種類1: 独立変数から説明できるいくつかの分布のYを生成する 10000行の独立変数1000個について線形モデルで説明できるYを下記分布で生成 同じ変数Xについて、それぞれ分布の違うYを生成する 正規分布 ポアソン分布 混合正規分布 最初10個の変数について、(10,9,8,..,1)と大きい係数、次の90個の変数について0.1、それ以外はYに関係しないものとする github

Although the percent of green space is the most frequently used index for quantifying urban green, it is currently unavailable in most cities in Japan. Here we provide an open dataset of the index for each town block across the country using Sentinel-2 satellite images in Google Earth Engine. The dataset is calibrated and validated with airborne datasets obtained in nine cities in Tokyo. ������������������������������������������������ ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������Sentinel-2������������������Google Earth Engine������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������9������������������������(���������WEB������������������)������������������������������������������������ ���������������������������������������CC BY 4.0��������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������������(2022���2���)��������� ���FRAC_VEG������������������������ ��������������� ���:2020 ���������������:��������� ������������ ������������������������������������ Kiyono Tomoki, Fujiwara Kunihiko, & Tsurumi Ryuta. (2021). Vegetation cover fraction in each town block across Japan (1.0.1) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5553516 ������������������������(���������������������������������,���������������������������������) ������������, ������������, ������������. Google Earth Engine������������������������������������������������������(���������)������������������, ���������������������������������, 2022, 28 ���, 68 ���, p. 521-526, https://doi.org/10.3130/aijt.28.521 ��������������� ��������������������������������������������������������������������������� ������������(���������������������������) tsurumi.ryuta@nikken.jp ������������ v1.0.1 2021/10/7 ������������������������������������������(���������������:BOM���UTF-8) ���������������������������������������������KEY_CODE(11���)��������� v0.1.0 ��������������������������������������� PI Kiyono Tomoki ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������