植物のミカタ

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疲労感を軽減するヒスチジン配合のお菓子について、ヒスチジン単体での効果に疑問を持ち調査開始。ヒスチジンは必須アミノ酸で、アレルギーに関わるヒスタミンはヒスチジンから作られる。ヒスタミンはホルモン・神経伝達物質として働き、血管拡張や覚醒作用などを持つが、疲労感軽減との直接的な関連は薄い。より有力な情報が見つかったため、今回はここまで。

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ESP8266 NodeMCUモジュールにMicroPythonファームウェアをインストールするには、esptoolツールを使用します。ファームウェアのbinファイルをダウンロードし、`esptool`コマンドを使用してフラッシュを消去してから、新しいファームウェアを書き込みます。 ファームウェアがインストールされたら、Thonny IDEを使用してLチカプログラムを作成します。ThonnyをESP8266に接続し、`main.py`という名前でプログラムを保存します。プログラムを実行すると、NodeMCUのLEDが点滅します。

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プログラミング教育の格差解消には、安価で高性能なARMアーキテクチャ搭載PCが有効である。Raspberry PiはDebian系OSとPythonを標準サポートし、電子工作から本格的な開発まで対応可能なため、ChromebookやMicro:bitよりも優れている。ARM対応ソフトの充実が課題だが、低価格でDebianやPythonに触れられる環境は、OSSやサーバー学習へのハードルを下げ、将来的なIT人材育成に貢献する。

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レンゲの播種は稲刈り直後が最適。遅れるとレンゲの生育不良に繋がり、緑肥効果や雑草抑制効果が低下する。稲刈り後、圃場が乾かないうちに速やかに播種することで、レンゲは水分を確保し発芽が促進される。特に晩生品種の収穫後は、播種時期が遅くなりやすい為、素早い作業が重要となる。 播種方法は、散播が一般的だが、湛水状態での散播は発芽率が低下するため、田を落水させてから行う。覆土は不要だが、鳥害対策として軽く土をかける場合もある。播種量は10aあたり4kgが目安。 レンゲ栽培は、化学肥料の使用量削減、土壌改良、雑草抑制などの効果があり、持続可能な農業を目指す上で重要な役割を果たす。

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ChromebookのLinux環境でPENを動かすための手順を紹介した記事の続きで、日本語入力の設定方法を解説している。PENはJava製のため、LinuxにJavaをインストールする必要がある。インストールコマンド `sudo apt install default-jre`、バージョン確認コマンド `java -version` を紹介。その後、`java -jar PEN.jar` でPENを起動できるが、日本語入力ができないため、フォント設定が必要となる。この設定は次の記事で詳しく解説する、と予告している。

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植物が水中から陸上へ進出した際、水中の1000倍もの強い光に晒されるという問題に直面しました。この過剰な光エネルギーは、光合成の処理能力を超え、活性酸素を発生させ、植物にダメージを与えます。そこで植物は、カロテノイドなどの色素を蓄積することで、過剰な光エネルギーを吸収し、熱として放散する仕組みを進化させました。 陸上植物の祖先は緑藻類ですが、緑藻類は強光下ではカロテノイドを大量に蓄積し、オレンジ色に変色することで光阻害を防ぎます。陸上植物もこの能力を受け継いでおり、紅葉もカロテノイドの増加による色の変化が要因の一つです。さらに、陸上植物は、より複雑な光防護システムを進化させ、過酷な陸上環境への適応に成功しました。

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プロポリスは、ミツバチが植物の新芽や樹液から集めた樹脂混合物で、巣の隙間を埋めたり、補強、抗菌・抗酸化のために使われます。成分は樹脂、バルサム、精油、ワックス、花粉など多様で、産地や季節によって組成が変化します。人間は健康食品やサプリメントとして利用し、抗菌、抗炎症、抗酸化、免疫賦活などの効果が期待されていますが、科学的根拠は限定的です。また、アレルギー反応を起こす可能性もあるため注意が必要です。プロポリスはミツバチにとって巣の衛生と安全を維持する重要な役割を果たしています。

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クマバチは縄張り意識が強く、特に繁殖期にはオスが縄張りをパトロールし、侵入する他の昆虫を追い払う習性を持つ。藤棚のような蜜源の豊富な場所は、メスを惹きつけるため、オスにとって重要な縄張りとなる。 チョウを追い回していたのは、メスと間違えたか、縄張りを守るための行動だったと考えられる。彼らは空中で静止するホバリング飛行を得意とし、他の昆虫を執拗に追いかける。 見た目や羽音は恐ろしいが、人間への攻撃性は低く、温厚な性格である。 針を持つのはメスのみで、オスは刺さない。

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ミツバチは、最初に訪れた花の色や形を基準に同じ種類の花を巡回し、効率的に蜜を集める。学習前は青や黄色を好み、赤は認識できない。アブラナ科植物は黄色い花で、蜜に甘味の低いブドウ糖を多く含む。産地ではアブラナ科の花が豊富に咲くため、未学習のミツバチは黄色い花に集中し、低糖度の蜜で満腹になり、他の花に移動しにくくなる。このミツバチの習性とアブラナ科植物の特性が、ミツバチを取り巻く問題に関係している可能性を示唆している。

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SOY InquiryがGoogle reCAPTCHA v3に対応しました。reCAPTCHA v3は、ユーザーの行動を分析してボットを判別する仕組みで、従来の文字入力やチェックボックス操作は不要です。SOY CMSのプラグインとして提供され、有効化するとサイト右下にreCAPTCHAロゴが表示されます。v3は学習ベースで精度が向上するため、初期は精度が低い可能性があります. 現時点ではJavaScript無効環境への対策は未対応です。最新版は公式サイトからダウンロード可能です。関連記事では、同一IPからの連続問い合わせをブロックする方法を紹介しています。

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黒ボク土は、火山灰土壌であり、保水性、通気性、排水性に優れ、リン酸固定が少ないため、肥沃な土壌として認識されている。しかし、窒素供給力が低いという欠点も持つ。黒ボク土壌で窒素飢餓を起こさないためには、堆肥などの有機物施用と適切な土壌管理が必要となる。 記事では、鳥取砂丘の砂質土壌に黒ボク土を客土した圃場での栽培事例を通して、黒ボク土の特性と砂質土壌との比較、土壌改良の難しさについて考察している。黒ボク土は砂質土壌に比べて保水性が高い一方で、窒素供給力が低いことから、窒素飢餓対策が必要となる。また、砂質土壌に黒ボク土を客土しても、水管理の難しさは解消されず、土壌改良は容易ではないことが示唆されている。

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近所の溜池でアヤメ科の植物（アイリス）が咲いていた。この溜池は緑藻の増殖により緑色だが、いずれ動物プランクトンが増え茶色に変わるという。緑色は光合成による酸素放出を、茶色は呼吸による酸素消費を意味する。プランクトンの種類が変化しても微量要素の使用量はほぼ変わらないと考えられる。アイリスにとって、溜池の色変化はストレスになり得るのか、緑藻の増殖に合わせた開花戦略があるのか疑問に思った。

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Ubuntu 18.04にGo言語とQtをインストールし、GoでQtアプリケーションを開発する手順を記録した記事です。Go 1.11、Qt 5.11.1をインストールし、QtのサンプルWebブラウザの実行を確認後、GoのQtバインディングパッケージ`github.com/therecipe/qt`をインストールしました。`qtsetup`コマンドでパッケージの準備中に問題が発生しましたが、`generate`終了時点で中断し、サンプルプログラムを実行したところ、正常に動作することを確認しました。

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鴨川の草むらで黄色い花が目立ち、アヤメ科の特徴からキショウブと判明。調べると、環境省が「要注意外来生物」に指定し、在来種との競合や駆逐のおそれがある植物だった。繁殖力の強いキショウブの花茎に、巻きひげで他の植物に絡みつくカラスノエンドウが巻き付いていたが、花茎は少ししか曲がっておらず、キショウブの強さを実感させる。

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プログラミング学習者へ「働きたくないイタチと言葉がわかるロボット」と「自動人形の城」を推薦。前者は言葉を理解するロボット開発を目指す動物たちの物語、後者は完成したロボットと暮らす王子の物語。どちらも言語学者によるAIをテーマにした作品で、高度な内容ながら読みやすい。ロボットへの指示を通して、プログラミングに必要な明確な指示や論理的思考、非プログラマとの認識の違いを体感できる。加えて「できる人」の考察もあり、ビジネスコミュニケーションにも役立つ。著者の過去作品「白と黒のとびら」も良書。

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長野県栄村小滝集落は、標高が高く冬季の積雪が多い地域。良質な米作りには土壌の理解が不可欠で、土壌図インベントリーとシームレス地質図を活用。インベントリーからは「黒ボク土」と判明し、保水性が高い反面、養分保持力が低い特性が明らかに。地質図からは、付近に蛇紋岩が多く分布し、土壌が弱アルカリ性であると推測。これらの情報から、小滝集落の土壌は水はけがよく、ミネラル豊富な一方、窒素が流亡しやすい特徴を持つと結論づけ、適切な施肥設計の必要性を示唆した。実際、小滝集落の土壌はpH7.0~7.2を示し、分析結果と合致した。この事例は、公開データを用いた土壌分析の有効性を示している。

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PHPでPythonの機械学習ライブラリを利用する方法を検証。サンプルデータを使用してk近傍法によるアイリスの品種判定を実施。Pythonスクリプトで学習と判定を行い、PHPスクリプトでデータを送受信することで、PHPでPythonの機械学習機能を活用できることを確認した。

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基肥自動計算を目指した試みは、肥料成分をベクトルとして線形計画法と機械学習を適用する構想から始まった。しかし、指導員による施肥設計がNPK成分量ではなく、シグモイド型BBロング肥料の栽培期間に基づいているため、成分ベクトル化は意味をなさないと判明。土壌の保肥力を高めるアプローチでは厳密な成分量計算は不要であり、線形計画法の適用は困難。よって、基肥自動計算には肥料ベクトルのモデル構築から再考が必要となった。

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イノシシのフェンス突破対策として、フェンス下部の掘り返しを防ぐ方法を検証した。イノシシはフェンスの弱い箇所を探り、土を掘って持ち上げようとする習性がある。そこで、フェンス支柱の中間地点、弱点となる箇所の両側に50cmの単管パイプを40cmの深さで垂直に打ち込んだ。翌日、単管パイプ周辺は掘り返されていたものの、深さは10cm程度で、フェンスの持ち上げも確認されなかった。このことから、単管パイプ設置は有効な対策と判断。さらに、フェンス中央にも単管パイプを打ち込み、フェンス下部に棒をくくりつけることで、イノシシの突破試行自体を抑制できることが分かった。なお、フェンスにネットを被せているのはヌートリア対策である。

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京丹後での10年前のイノシシ対策の経験から、電気柵の非効率性を指摘する。補助金が出て手軽な電気柵だが、イノシシは痛みを回避する方法を学習し突破してしまう。維持費や人件費もかかり、県の研究者も効果を否定していた。電気柵に補助金が出る矛盾への疑問を抱きつつ、研究者からイノシシの習性を学び、トラップを作成。そのトラップが後にイノシシ捕獲に繋がることになる。今後の記事では、その詳細な対策方法を記述する予定。

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シグモイド曲線は、ある点付近で急速に傾斜が変わるグラフを表します。シグモイド型のBB肥料は、初期に緩やかに効き始め、その後一気に効果を発揮します。この特性は、長期的な効果が必要な作物の周年栽培に適しています。 一方、リニア型のBB肥料は直線的な効き方をするため、一定期間にわたって持続的に効果を発揮します。BB肥料のシグモイド型とリニア型を適切に使い分けることで、作物の成長段階や栽培条件に応じた効率的な施肥が可能となります。

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京都大学で開催されたTera school主催の「オテラーニング・コモンズ～子どものプログラミング学習で」にて、ネットショップのWeb担当者の傾向とプログラミング教育の展望について講演を行いました。 売上向上を実現するWeb担当者とそうでない担当者の違いを、過去のネットショップ導入事例に基づいて分析・発表。成功事例における担当者の特徴や、効果的なWebサイト運営のポイントを解説しました。 さらに、今後のプログラミング教育において重要だと考える点についても言及。変化の激しいデジタル社会で活躍できる人材育成のための、必要なスキルや学習アプローチについて提言しました。講演では、実務経験に基づく具体的な事例や示唆を共有しました。