Begin with an exhilarating journey into the dynamic realm of DevOps with Wiculty, the premier institution offering comprehensive DevOps training in Marathahalli, Bangalore. Nestled in the bustling tech hub, our program is meticulously crafted by DevOps experts in Marathahalli, Bangalore, ensuring learners receive a robust mix of theoretical understanding and practical hands-on experience. Recognized as one of the top DevOps training institutes in Marathahalli, Bangalore, Wiculty serves as a beacon for professionals striving to excel in the fast-paced DevOps landscape. Our Bangalore Marathahalli DevOps bootcamp is designed to equip you with the essential skills needed to navigate the intricate challenges of modern technologies.

神奈川県逗子市の地域の課題を解決する事を目的として活動する団体です。

NTTドコモは、京急電鉄と協力し、“ジオフェンシング”技術と鉄道関連の情報を組み合わせた新たなサービスの創出を目指す、ビジネスプランコンテストを開催します。

東北文化学園大学の情報デザイン演習講義で作成

東北文化学園大学の情報デザイン演習講義で作成

　株式会社Bonheurはボヌールフェスタvol3を開催します。

五島の島民と、島外からビジネスプランのアイデアを持った起業挑戦者が出会い、まち歩きや対話を通じてアイデアを磨き、思いを共有しながら新しいビジネスの実現に踏み出すイベントを開催します。

このアプリケーションは、J-GLOBAL上で、文献の著者、特許の発明者等を自動的に名寄せしたID、JGPN(J-GLOBAL Person Number in Comprehensive Identification System)を使った、可視化アプリケーションです。 URLのパラメータ“JGPN"を指定しないと、何も表示されませんので、https://katsutaro.shinyapps.io/lodc_app1/?JGPN=200901100581017998のように?JGPNとパラメータを入力してお試しください。 ※データソースであるJ-GLOBAL knowledgeの収録範囲や、J-GLOBALの名寄せ精度の関係で、著者によっては主要な業績が含まれていない結果となる可能性があります。

寿司ネタの共通API基盤です。寿司ネタの基本データを取得することができます。

2017年から構築している小倉百人一首LODは、平安時代後期から鎌倉時代初期に藤原定家が編纂した「小倉百人一首」の和歌百首をもとにした作品である。一方で、後世には「異種百人一首」と呼ばれる多種多様な「百人一首」が存在する。今年度のエントリー作品では、それらの中から江戸時代中期に蔦屋重三郎が刊行した異種百人一首2点を対象とし、LODのデータを作成した。2025年にNHK大河ドラマで蔦屋重三郎を主人公とした『べらぼう』が放映されたことを記念した、LODチャレンジ2025の応募作品である。今後、蔦屋重三郎以外の版元にもデータを拡充すれば、小倉百人一首の和歌から多様なパロディーを楽しむことができるようになる。

宇部市は、宇部市のオープンデータ活用をしたアプリやアイデアを募集しています。

茅ヶ崎市は、全国各地で公開されている「オープンデータ」を使用したアプリやアイディアを募集しています。

法務省の司法試験ウェブページでは、司法試験の問題および正答が PDF 形式で公開されています。本データセットは、2015 年以降の憲法・刑法・民法の短答式試験を対象に、公開されている問題および正答の PDF をテキスト化し、e ラーニングや CBT（Computer Based Testing）分野で広く用いられている試験問題の国際標準規格 QTI（Question and Test Interoperability）に準拠した RDF データとして構造化したものです。 司法試験の短答式問題は、誤っている肢の組合せを選択させる形式や、正しい肢を複数選択させる形式など、多様な出題形式を含んでいます。本データセットでは、これらの組合せ問題について、設問中の各ステートメントを意味的に保持したまま個別の正誤問題へと再構成し、オリジナル問題との対応関係を明示したデータも併せて提供しています。 これにより、試験問題を単なる PDF 資料ではなく、検索・分析・再利用可能な知識資源として扱うことが可能となります。本データは、法分野における学習支援や試験問題ナビゲーション、CBT システムとの連携に加え、LLM 等の性能評価や教育データセットとしての利用、さらには法令・判例 LOD との連携基盤としての活用も想定しています。 詳細は上記URLの先にあるPDF資料を参照ください。