【第51回衆議院選挙2026 投票マッチング】わたしの考えに最も近い政党は、『チームみらい』でした！マッチング度は92%です！＜選挙ドットコム＞ #選挙ドットコム #投票マッチング #衆議院選挙2026 votematches.go2senkyo.com/votematches_51…

ボードゲーム買えば只で遊べる

あなたの理想のみらいはどれ？🚀 チームみらいの政策を11枚のカードにしました。 「これが実現したら助かる！」 「私たちのみらいにはこれが必要」 共感できるカードがあったら【いいね】や【リポスト】で教えてください🫧 引用RPで、みなさんの意見や感想もぜひ聞かせてください💭 #衆院選2026

今朝7時､愛猫ふくらしが息を引き取りました｡ 家に帰ってからはおだやかに､ゆるやかに逝けたと思います｡ 手にはだいぶ前に噛まれた時の傷が､足にはしょっちゅうすりよってくれた感触がまだ残っています｡ いままでありがとう!

西田先生も大絶賛✨ ＝＝ 「これは一種のコロンブスの卵的な発想の転換」 「単なる減税やバラマキではなく、資産把握の困難さという現実を認め、それを逆手にとった知的な政策イノベーション」 ＝＝ これが実は就職氷河期世代対策にも繋がってることにも言及されており流石です #比例は国民民主党

林野庁が全国の森林GISデータを公開。航空レーザ成果等も含まれる。 pr-free.jp/2026/144486/

生成AI×地球観測データのためのMCPをJavaScriptでも作れるようになりました！ AI駆動開発にも対応し、生成AIで添付のようなウェブアプリを作れるようにもなりました。ITエンジニアの皆さん、ぜひ遊んでみてください！ #JAXA #Earth #API #MCP data.earth.jaxa.jp/api/javascript…

論文PDFをどんどんNotebookLMに貯めてるけど、生成されたポッドキャストをOvercast（ポッドキャストをApple Watchで聴けるアプリ）に転送するスクリプトをCC + Chrome DevTools MCPで書いたらめっちゃ便利だった。

ひさびさのcoast 気になってたライフオブジアマゾニア面白かった〜

We’re announcing Canopy Height Maps v2 (CHMv2), an open source model for high-resolution global forest canopy mapping, developed in partnership with the World Resources Institute. CHMv2 leverages our DINOv3 Sat-L vision model, specifically optimized for satellite imagery, to deliver

AIが書いた論文がBest Paper Awardを取った。採択率31.71%の国際会議に6本投稿して6本全部通った、という話。 「EvoScientist」というマルチエージェントシステムがKDD 2026に採択された。

母から元気と1億もらった

海賊版問題について理解を深めるカードゲーム「HIT PLAN」発表！ゲームデザインはカナイセイジ氏、イラストはあらゐけいいち氏―児童向け施設への配布やPDF公開で展開予定(Game Spark) #Yahooニュース news.yahoo.co.jp/articles/f84db…

密なヒノキ林における3種類のLiDARの比較（Zenmuse L1、L2、L3）。L1とL2は波長は同じだが（905nm）、レーザービーム発散角が小さくなった。L3は波長がより森林を透過しやすい1064nmになり、さらにレーザービーム発散角も小さくなった。なので密な森でも上空から、幹情報がある程度わかる。

Sentinel HubやNASA Earthdataから使いたいデータを検索、取得、処理して、機械学習に対応した地球観測データセットを作成するPythonライブラリなんてあったんだ terrastackai.github.io/terrakit/

この雨どゆこと？

点群からEigenentropy(複雑さ)の計算を行い、可視化を行いました。Eigenentropyの表示では赤色ほど複雑さが高く、青色ほど低く表示されます。その結果、樹木等の不均一な領域が赤く、人工物等の規則的な領域は青く表示されました。 データ(埼玉県): geospatial.jp/ckan/dataset/r…

🚨 Arkadaşlar, coğrafi veri analizi ve görselleştirme dünyasında çok güçlü bir açık kaynak proje çıktı. **GeoAgent**, leafmap, STAC, NASA Earthdata workflow’ları ve QGIS plugin’lerini bir araya getirerek tamamen Python tabanlı, coğrafi odaklı AI ajanları oluşturmanızı sağlıyor.