英文の著作権はBBCに帰属します。日本語訳について、
正誤の如何に関わらず無断転用・転載を固くお断り致します。
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【 】・・・リスニングから字幕書き起こし
聴き こぼした英単語・・・赤
口語と文語の互換・・・赤
その他の問題・・・青
日本語訳修正部分・・・赤
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【This week, a stage in Delhi,
a screaming crowd
and a man with my face on his shirt.】
今週は、デリーのステージを。
叫ぶ群衆に、
そしてTシャツに私の顔を付けた人も。
【India, a technology superpower in waiting.
Half of the 1.2 billion people here
are aged 35 or under.
In the years that we've been coming here,
we've seen it change from an IT outsourcing workhouse
to a place of innovation and start-ups.
And although Click has a huge audience in India,
and although we brought Indian stories to the world,
we haven't yet been able to bring the world to india.
So, its high time we put that right.
We've taken the Click Live Show on the road
- actually on a plane -
to the beautiful setting
of Bikaner House in New Delhi.】
インド、テクノロジー超大国の1国として列を進む。
人口12億人の半分が35歳以下だ。
年内に何度か訪れる中で
私たちはその国がITアウトソーシングの要から
イノベーションやスタートアップの地に変わる姿を
見てきた。
インドには沢山の番組のファンがいるのだが、
これまでインドの話を世界に届けてきてはいるが、
世界にインドに齎す発想は実現していない。
正しく今が頃合いだろう。
私たちはNew DelhiのBikaner Houseの
美しいセットでClickLiveShowを展開・開催した。
【New Delhi, thank you for having us.
Are you well?】
「New Delhi。ご参加ありがとうございます！
ご機嫌いかがですか？」
【And its here that we wowed audiences
with the coolest tech that we've seen on our travels.
We painted colours in the air, tickled their ears,
took them to the future,
and to the distant past.
This is Hampi,
once the capital of the Vijayanagara dynasty,
and by the 16th century,
it was the second largest mediaeval era city
in the world.
Since 1565, it's lain in ruins,
But over recent years, this UNESCO World Heritage Site
has been 3D scanned
by several different organisations.
Not only does this mean that what's still there
can be digitally preserved,
but it has also meant that historians
have been able to reconstruct a virtual model
of how it would've looked in his heydays.】
そしてここで、私たちがこれまで見てきた
世界の素晴らしいテクノロジーで観衆を沸かせた。
空中に色を描いたり、耳を擽ったり、
未来へ連れていったり、遠い過去へ連れていった。
これはHampi。ヴィジャヤナガル朝の都市の1つであり、
16世紀まで中世を代表する2番目に大きな町だった。
1565年から廃墟として眠りについていた。
しかしここ数年で、この世界文化遺産は
様々な異なる組織によって３Dスキャンされた。
それは単なるデジタル保存だけの話ではなく、
全盛期の構造を模したVRモデルの再建を可能にする。
【We're now going to take a walk through the temple site
and to do that, we also need a projector,
which will shine down onto the model,
and a camera up there
which will watch for the routes
that I want to describe.
This is how I'll show it where I want to go.】
「では、その寺院を巡ってみましょう。
その為に必要となるのが
そのモデルを照らすプロジェクタと、
私が解説を進める所を確認する
あの上のカメラが必要です。
そしてこれが、その見せる方法です。」
【Once you've described your route,
you're taken on a virtual tour
and while you enjoy the scenery on the screen,
you can see exactly where you are on the model too.】
一度ルートに入れば、
それは貴方をバーチャルツアーへ導く。
その景観を楽しみつつ、
貴方がモデルの何処を歩いているのか
正確に把握することも出来る。
【If you are digitally preserving this,
you're really keeping it for future generations
to be able to really see what used to be existing.】
「デジタル保存なら、未来の世代が
実際の光景を探索出来るようになります。」
【The laser pointer and footprints
are just the first experiment
into how others might experience this virtual tour.
It's crying out for a virtual reality set-up, obviously,
and this technique will also be useful
to explore sites, other than those
from times gone by.】
そのレーザーポインターと足跡は
単なる初めての体験をこのようなバーチャルツアーの
他の体験に投入することができる。
それは明らかにVRにとっての呼び声になる。
またこの技術は、その土地の
過去の探索以外にも活用できる。
【This whole technique,
I think would go very well
when you're looking at visualisations
of newer architecture, buildings,
where you also have people who are exploring things.
So, seeing a physical form and a virtual form together,
it'll really help people to be able to visualise things
and also maybe change.
Digitally, you can change anything,
so that's the excitement.】
「このような技術の応用領域は
新たな建築物や建物のヴィジュアル影像を
確認したい人たちにとって有効です。
物理的な形状とバーチャルの形状の同時確認が、
更なる物体のヴィジュアル化や一部の変更、
デジタル面での特定の変更が可能となり、
非常に画期的です。」
【Visara Technologies is one of many start-ups
that are being spun out of the 23
Indian Institutes of Technology.
Universities which span the country
providing a tech education
for tens of thousands of young Indians,
and incubators
to allow their research to be turned into small businesses
after graduation.】
Visara TechnologiesはIITの
23のスタートアップ企業の1つだ。
大学はインドの若者数万人向けに
技術教育を国中に展開し、
教育課程後に研究が
スモールビジネスに変わるように
場所を提供・支援している。
【One of the visions of IIT
was to create world-class engineers
and world-class projects
and perform world-class research.
And it certainly had some big, global success stories.】
「IITのヴィジョンの1つは
世界クラスのエンジニア、
世界クラスのプロジェクト、
そして世界クラスの研究を展開・創出することですが、
それは間違いなく幾つかの
国際的なサクセスストーリーへと繋がっています。」
【These include Sunder Pichai, the CEO of Google
and, more recently, Binny Bansal.
He's the co-founder of Flipkart,
a massive online shopping site launched in 2007,
six years before Amazon arrived in the country.
It's considered one of india's
most successful start-ups
and when Walmart recently bought most of the company,
the deal made Binny a billionaire.
And whilst in Delhi,
I couldn't resist grabbing a few minutes
with the man himself
to get a snapshot of the Indian tech industry.】
その中には例えばGoogleのCEO：Sunder Pichai氏や、
より近い話で言えばBinny Bansal氏がそこに当て嵌まる。
彼はFlipkartの創業設立者で、
2007年開始のその大手オンラインショッピングサイトは
Amazonがインド国内に進出する6年前に始った。
それはインドの最も成功した
スタートアップ企業の一例として数えられ、
Walmartが買収に入ったとき、
Binny氏は億万長者になった。
インドのテック産業の今を捉える為、
彼への数分の取材を逃すことは出来なかった。
【How have you seen the Indian tech scene change
in the last 20 years?】
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「過去20年間のインドのテック産業の変化を
どのように見ていますか？」
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【I think the Indian tech scene
really started evolving in the last 10-12 years.
I think 20 years back, there wasn't really a tech scene,
the tech scene was people graduating
and go to the US and work in product companies.
We didn't really have Indian product companies,
there were a handful,
literally there were a handful,
you could count them on your fingers.
So, we really started changing in 2011 - 2012
when a lot of start-ups started coming out of India.
And I think in the last ten years,
there has been just an exponential rate of growth
in the number of start-ups and people
working in them.】
-
-
「インドのテック産業が実際に循環し始めたのは
ここ10年12年前後の事です。
20年前は偽りの形態として、卒業者は
アメリカへ向かい、メーカー勤務の流れで、
系列会社の一員として働くような状況・光景でした。
インドには指で数えられるほどしか
メーカーが存在しませんでした。
そして、2011年から12年頃に変化が始まり、
そのときに沢山のスタートアップ企業が
インド国内から出始めました。
この10年ほどでスタートアップ企業の数は
急激に伸びてきたと思います、
そこで働く人々の数も。」
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【Why is that, do you think?】
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「なぜそうなったのでしょうか？」
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【Multiple reasons. I think one is
that we have a much bigger market,
a much bigger economy,
most importantly, we have lots more people
on the internet.
So, ten years back, we had 15-20 million people
on the internet,
today we have more than 400 million people connected.
And that has created a huge market
for Indian entrepreneurs now
to take big bets
and to really dream big then execute,
which wasn't the case before.】
-
-
「様々な理由が有ります。私たちは巨大な市場と
そこに連動する巨大な経済網があり、ネット利用者も
かなりの数です。10年前のネット利用者数は
1500万人から2000万人程でしたが、
今では4億人まで増加し、
それがインドの企業家の大きな市場を生み出し、
これまでに無かった一大市場の実現に一役買っています。」
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【What do you think India is really good at?】
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「インドが得意とする所はどこでしょうか？」
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【I think one thing I believe India is really good at
is producing global leaders.
If you look at companies like Pepsi,
Google, Microsoft,
a lot of the CEOs today are Indian.
And that kind of gives you hope
that one day not so much in the future,
we'll have the next Google or Microsoft coming out of India
because Indian entrepreneurs and leaders,
I think, can scale businesses globally
much better than maybe their Chinese counterparts.】
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「インドが得意とするのは国際的リーダーの創出で、
例えばPepsiやGoogle、Microsoft等、
現在のCEOを務める人物の多くがインド人です。
その事実が私に希望を与え、
そう遠くない未来、インドから
次のGoogleやMicrosoftが出てくると思います。
インドの企業家やそのリーダーたちは
恐らく中国人の同等の者よりも
国際的な手腕に優れていますから。」
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【And what do you think India is not good at?】
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「逆に不得意な分野は何でしょうか？」
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【Given our evolution and the infrastructure we've had...
we tend to take shortcuts to problems,
because so many other things are broken.
So, I think that is something
which also needs a mindset change.】
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「大きな飛躍・進展に、
数々の問題をショートカットする傾向が有ります。
他の様々な事象・物事が崩壊している為、
そういった点は視点・捉え方を変える必要が有ります。」
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【Artificial Intelligence, good or bad for India?】
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「AIはインドにとって良いものですか？悪いものですか？」
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【I think both. I think it's very hard to predict
which side the penny falls.
So, great because it can solve healthcare at scale,
it can solve education at scale,
it can solve so many of these societal issues at scale
and I can imagine that happening.
Bad because it is going to take away
a large number of jobs so that becomes...
But I think that's a problem that can be solved
with the right intentions
and the right solutions.
So I'm more optimistic than pessimistic about AI.】
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「両方ですね。どちらかに偏る予測は困難です。
AIは各段階のヘルスケア・教育・
様々な社会問題の解決に寄与しますが、
その反面、かなりの職・仕事を奪うことになります。
しかし、その問題は
正しい意図と正しい解決法によって
落ち着くものになると思います。
私はどちらかといえば（悲観一色より）楽観的です。」
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【Thanks for your time.】
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「お時間をいただき、ありがとうございました。」
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【Thank you.】
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「こちらこそ。」
----------------------7分32秒----------------------
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［今週の音声認識発音訓練：2018-9-4］
*単語・記号・発音参考サイト：Weblio(http://ejje.weblio.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：goo辞書(http://dictionary.goo.ne.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：Google.com
*発音テスト：VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
〔表記の流れ〕
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"？"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯？"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
BBC"Click"(今週分)
NHK"ABCニュースシャワー"
NHK"おもてなしの基礎英語"
NHK "SNS英語術"(2018年9月27日分(8月23日分)か ら)
BBC"6 minute learning"(2018年9月25日分"Miffed"から 記憶に無い単語全て)
NHK "TVB"(2018年9月25～28日分冒頭の話題か ら)
NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年9月25～28 日分から)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | mediaeval | 中世 | mìːdiíːv (ə)l | × | ◎ |
| 2 | heyday | 全盛期 | ˈhāˌdā | WHG× | ◯ |
| 3 | execute | 実行する | éksɪkjùːt | △ | △ |
| 4 | pessimistic | 悲観的な | pèsəmístɪk | × | ◎ |
NHK"ABCニュースシャワー"
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | take a bullet | 身代わりにな る | --- | W×G△ | ◯ |
| 2 | 25th amendment(✓) | 修正 第25条(✓) | --- | --- | --- |
| 3 | boast | 自慢する | bóʊst | W△G× | ◯ |
| 4 | prosecutor(✓) | 検察官 (✓) | --- | --- | --- |
NHK"おもてなしの基礎英語"
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | fuss | 騒ぎ | f ˈʌs | × | ◎ |
| 2 | Let me get this straight. | 確 認させて。 | --- | WNG× | ◎ |
NHK "SNS英語術"(2018年9月27日分(8月23日分)か ら)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gen Z | 21世紀生まれの世代 | --- | --- | --- |
| 2 | rent | 家賃 | rént | × | ◎ |
BBC"6 minute learning"(2018年9月25日分"Miffed"から 記憶に無い単語全て)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | miffed | いらいらして | míft | × | × |
NHK "TVB"(2018年9月25～28日分冒頭の話題か ら)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | gazetted | 公示 | --- | WNG× | × |
| 2 | erroneous | 間違った | eróʊniəs | × | × |
| 3 | reiterated | 繰り返す | riɪ́tɚèɪtɪd | WNG× | ◎ |
| 4 | identical | 同一の | ī ˈdentikəl | × | ◎ |
NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年9月25～28 日分から)
| No | 単語 | 意味 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ceded | 譲る | |||
| 2 | simultaneously | 同時に | |||
| 3 | distinguish | 区別する | |||
| 4 | Optium War | アヘン戦争 | |||
| 5 | embroiled | 巻き込まれる | |||
| 6 | thrived | 繁栄する | |||
| 7 | constant | 絶えず続く | |||
| 8 | prospered | 繁栄する | |||
| 9 | dine | 食事をする | |||
| 10 | downsides | 欠点 | |||
| 11 | arachnids | クモ網 | |||
| 12 | gnats | 昆虫 | |||
| 13 | cephalothorax | 頭胸部 | |||
| 14 | carapace | 甲皮 | |||
| 15 | asteroid | 小惑星 | |||
| 16 | interplanetary | 惑星間の | |||
| 17 | organic | 有機物の | |||
| 18 | aeroponics | 水耕栽培 | |||
| 19 | cultivate | 耕す | |||
| 20 | arid | 乾燥した | |||
| 21 | dwindling | 減少した | |||
| 22 | vet | 獣医 | |||
| 23 | rippling | 波打ち | |||
| 24 | tadpole | オタマジャクシ | |||
| 25 | morphs | 姿を現す | |||
| 26 | gulper | 袋鰻 | |||
| 27 | unhinged | 不安定 | |||
| 28 | gulp | 飲み込む | |||
| 29 | worship | 崇拝 | |||
| 30 | doctrine | 教理 | |||
| 31 | sow | 蒔く | |||
| 32 | plunder | 強奪する | |||
| 33 | mayhem | 大混乱 | |||
| 34 | fomenting | 扇動する | |||
| 35 | fraction | 断片 | |||
| 36 | iodine | ヨウ素 | |||
| 37 | converge | 向かう | |||
| 38 | swollen | 膨張した | |||
| 39 | patent | 特許 | |||
| 40 | rouses | 目覚めさせる | |||
| 41 | pea | エンドウ豆 | |||
| 42 | flecks | 斑点 | |||
| 43 | whirling | 回転する | |||
| 44 | endured | 我慢する | |||
| 45 | immensely | 非常に | |||
| 46 | synthetic | 人工の | |||
| 47 | black gold | 石油 | |||
| 48 | lampposts | 街灯柱 | |||
| 49 | evaporated | 蒸発した | |||
| 50 | niche | 壁龕 | |||
| 51 | exploited | 開拓 | |||
| 52 | moose | アメリカヘラジカ | |||
| 53 | perpetually | ひっきりなし に | |||
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［修正箇所：単語］
・high time：頃合い
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[放送ダイジェスト1：インドテック界はどう変わった？]
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名称：
組織：Flipkart
人物：BINNY BANSAL(CEO, Flipkart)
期間：
分類：テクノロジー
場所：
価格：
-------------------------------------------
<インドとテック産業>
概要1：人口12億人の半分は35歳以下
概要2：ITのアウトソースからITの中心地へシフト
概要3：IITはインドの若者数万人対象にIT教育を展開
概要4：IITは研究を小ビジネスへ変える企業支援を
概要5：IITの狙いは世界クラスの人材・企画・研究の創出
概要6：世界中の大手企業CEOはインド人が目立つように
-------------------------------------------
<Flipkart>
概要1：2007年創業のインド大手ショッピングサイト
概要2：Amazonがインド進出を果たす6年前から営業を
概要3：インドビジネス界の成功例に数えられる振興企業
概要4：ここ最近、Walmartに買収された
-------------------------------------------
<BINNY BANSAL氏の見るインドのテック産業>
概要1：インドのIT産業の発展は過去10～12年の話
概要2：20年前はIT人材が育っても国内企業が無かった
概要3：2011～12年から国内振興企業が増加傾向に
概要4：増加の要因はインド国内のネット利用者数
概要5：ネット利用者は10年前の数千人から4億人に
概要6：ネット利用者数増加でインド国内市場も急拡大
概要7：インドの強みは企業リーダーの創出
概要8：インドの弱みは追いつかない意識改革
概要9：インドにとってAI導入は利点欠点何方も
（利点…人材不足補填、欠点…人の労働枠が減る）
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト1(2)：VRツアー]
-------------------------------------------
名称：
組織：Vizara Technologies
人物：ANUPAMA MALLIK(Managing Director Vizara
Technologies)
期間：
分類：AR、VR
場所：
価格：
-------------------------------------------
<Vizara Technologies>
概要1：IITの23のスタートアップ企業（の1つ）
概要2：中世の一大都市:Hampi題材にVRツアー作成
-------------------------------------------
<Vizara TechnologiesのVRツアー>
概要1：レーザーポインターで移動ルートを決める
概要2：カメラがルート捕捉→VR映像出力
概要3：プロジェクタが移動ルートを足跡で表示
概要4：一般建造物の設計確認や手直しにも利用できる
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト1(3)：インド国内新興企業の自動運転開発]
-------------------------------------------
名称：
組織：Swaayatt Robots
人物：SANJEEV SHARMA(Founder & CEO Swaayatt Robots)
期間：
分類：自動運転車
場所：
価格：
-------------------------------------------
概要1：インドの交通事情に対応する割安自動運転車
概要2：まだ開発途上だが、公道試験も交えた改良を
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト2：インド版BBC Click]
-------------------------------------------
名称：
組織：BBC
人物：
期間：
分類：テクノロジー、放送
場所：
価格：
-------------------------------------------
概要1：インドにはClickの地元再編成版がある
概要2：国外最大のBBCスタジオハブがインド
概要3：中東中心の6言語で発信中
概要4：Tamil語版は2週間後から配信開始
概要5：20言語以上の配信展開を検討中
概要6：地元再編成の強みは地元の技術話を展開できること
（地元の食料寄付アプリ、人材創出アプリ、遊戯アプリ他）
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト3：自然公園監視ドローン]
-------------------------------------------
名称：
組織：Sagar Defence Engineering
人物：NIKUNJ PARASHAR(Founder & CEO Sagar Defence
Engineering Private Ltd)
期間：
分類：ドローン、プロジェクト
場所：
価格：
-------------------------------------------
概要1：密猟防ぐドローン企画
概要2：上空30メートルから監視撮影
概要3：32㎢の公園各所に高解像度撮影機材付タワー
概要4：カメラは360度回転、範囲内を何処でも撮影
概要5：コントロールルームから映像監視
概要6：動態探知でセンサー起動→ドローン発進
概要7：現在は手動操作、何れは自動操作に
概要8：監視体制全体も何れ自動化
概要9：ドローン運用唯一の欠点は野鳥との衝突
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[備考]州政府は他自然公園へのシステム適用見込む
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[放送ダイジェスト4：AI研究と雇用市場]
-------------------------------------------
名称：
組織：iMerit
人物：DR RADHA BASU(CEO, iMerit)
期間：
分類：コンピュータサイエンス、AI、アルゴリズム
場所：
価格：
-------------------------------------------
<iMeritのAI研究>
概要1：AIの学習に人の手（プログラミング）は不可欠
概要2：物体認識マーキングは50～70の違いから物体捕捉
概要3：AI物体認識は主にヘルスケアで活用されている
概要4：AIアルゴリズムは身近な簡易診断アプリに
-------------------------------------------
<iMeritの雇用スタイル>
概要1：iMeritではAI研究に1500人雇用(半分女性)
概要2：iMerit従業員8割以上が貧困地区出身者
概要3：AIの研究・アルゴリズム開発を軸に
概要6：四半期ごと200～300人新規雇用
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
[放送ダイジェスト5：行政当局の自然保護技術]
-------------------------------------------
名称：
組織：Government of Meghalaya
組織：Omnipresent Robot Technologies
組織：Government of Himachal Pradesh
人物：DR RAJENDER THAPA(Principal Scientific Officer
State Council for Science, Technology & the Environment)
人物：DEVEN KHANNA(Environmental Lawyer)
人物：ANJEESH CHOUDHARY(Omnipresent Robot Tech)
人物：KUNAL SATYARTHI(Natural Resource Manager HP
Forest Department)
期間：
分類：プロジェクト（環境保護）、ドローン
場所：Shimla
価格：
-------------------------------------------
概要1：森林当局は違法伐採対策に樹木へ個別番号を
概要2：不動産価格高騰から違法伐採後を絶たず
概要3：森林保護にRFID採用（万引き防止タグ）
概要4：RFIDによって距離問わず監視可能に
概要5：誰かが気に触ればアラーム
概要6：センサーなら買収や口止め等の懸念が無い
概要7：上空からドローン撮影→3Dマップ作成
概要8：3Dマップの比較から違法伐採確認可
-------------------------------------------
[備考]
-------------------------------------------
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~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[全く関係の無い話：The answer]
---------------
A1：Child（子供）
B1：Laugh（笑う）
C1：Intellect（知性）
D1：Conversation（会話）
E1：Kin（親族）
---------------
A2：Sex（セックス）
B2：Heart（心）
C2：Emotion（感情）
D2：Effort（努力）
E2：Reliable（信頼）
---------------
1)Click
2)Sheer
---------------
語彙力を高める為に作った言葉遊びです。
"全く関係の無い話"の題目からSheer（全
く、進路を逸れる）を選びました。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[少し関係の無い話：expectation]
BBC番組支局と市場発展経緯を測るなら、
次のClick編成版ターゲットは経済急成長の
色濃いアフリカ地域でしょう。
