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Get to know with one of the most popular style format - APA. When should you use it? How to perform this format? What is the main purpose for that?

These and other actual questions you can find in this infographic that was specially created for EssayPro users and now is available for everyone.

参照元：https://essaypro.com/blog/annotated-bibliography/
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オシゴト別　飲み会事情
日本の飲み会事情を、業種別に調査しました！無口そうなイメージのエンジニア・デザイナーの方が酔っ払うとお喋りになるのはちょっと意外でした。また、奢ることは2番目に多いのに宴会の予算は3000円代という営業職の方は、価格がリーズナブルなお店で飲むことが多いということでしょうか・・・？一方でエンジニア・デザイナーは宴会の予算は4000円代とお高め。普段クリエイティブな仕事をしている人は食べるものや食べる場所にもこだわりがあるということなのでしょう。アルバイトやフリーターの方は、チューハイやサワー・カクテル・ソフトドリンクなど甘い飲み物を好むという結果もなかなか興味深いですね。あなたの職種はどうでしたか？
お正月といえば初詣！「新春初撮り全国初詣マップ」
お正月といえば「初詣」。毎年なんとなく近いところに行っていたけれど・・・神社とお寺、本当はどこに行くのが正しいの？知っているようで意外と知らない、初詣にお参りする正しい場所を紹介します。実は・・・自分の信仰している宗教が神道なら神社へ。仏教ならお寺へ。特になければ、どちらでもよいという、結論に。なぁ～んだ、と言われてしまいそうですが、改めて知っておけば安心して自分の行きたい場所にお参りに行けますよね。さっそく「全国初網でマップ」を参考に、今年の初詣はどこに行くか考えてみましょう！
アメリカで同性婚が認められた歴史
アメリカの各州ごとに、同性婚が禁止されていたか認められていたかを時系列で表したビジュアライゼーションです。ビジュアライゼーションによって、どのように同性婚の禁止が増え、その後、一転して全州で認められるようになったかがわかります。（黄色が法令で禁止していた州、オレンジが憲法修正で禁止していた州、黒が認められた州）【内容の意訳】1992年頃はまばらに法令で禁止している州があるような状況でしたが、1993年にハワイの判決で同性婚を認めるものがあって以来、その反動で各州で禁止する法令が施行されてしまい、1996年には議会で「結婚防衛法」が通過、結婚は男性と女性がするものと定義され、各州に同性婚を却下する権限が与えられました。その後、2004年に、マサチューセッツが初めて同性婚を認めましたが、同時期に多くの州が憲法修正によって禁止をしてしまい、その後も増え続けました。しかし、2013年の最高裁判決によって「結婚防衛法」の一部が修正され、同性婚を認める州が増え、2015年には、同性カップルにも結婚する権利が憲法で保障されているとの最高裁判決が下りました。最終的に、全州で認められるようになっています。
学ぶには遅過ぎる？年齢に関わらず遅咲きの成功をした人たち
世の中には通常予期されるよりも人生の遅い段階であるスキルが熟練に達する「遅咲き」な人たちがいます。その「遅咲き」の成功者たちをインフォグラフィックにまとめました。もし周りに年齢を気にして何かを躊躇している人がいたら、ぜひ教えて上げて下さい。
生産性を上げるためにやめるべき12個の習慣
衝動的なWebブラウジングマルチタスキングメールの受信トレイを常時監視モラルライセンス - 何かに対する自分への報酬として不正をすることを許容してしまう一番重いタスクを1日の最後に回す会議のしすぎ 1日中座りっぱなし 1回で起きずにスヌーズ機能を使う優先順位をつけられない考えすぎ (考える時間は1日5時間まで最終的なゴールやそれまでのステップを考えずに進めてしまうベッドでスマホを使う - LEDライトが良い睡眠をもたらす成分を失わせる
日米セキュリティ専門家400名に聞いたAI・機械学習に関する意識・実態調査・日米比較
セキュリティソフトをグローバルで展開し、セキュリティ業界をリードするウェブルート株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：伊藤誉三、以下ウェブルート）は、企業のサイバーセキュリティ担当者、日米400名（各国200名）を対象に、人工知能 (AI) サイバーセキュリティについての意識調査を実施いたしました。その調査結果をインフォグラフィック化し公開いたしました。※機械学習：人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のこと。日本、アメリカともに、90%以上のサイバーセキュリティ担当者が『AI・機械学習』はサイバーセキュリティ戦略において重要と回答しました。(日本:95％、アメリカ93％）また、今後3年間に、AIがなければデジタル資産を保護できないと答えたサイバーセキュリティ担当者は、日本では74％、アメリカが70％となりました。さらに、日本企業の39%とアメリカ企業の35％が今後3年以内に、AIや機械学習を利用したツールの導入予算を25％以上増加すると回答しました。日本・アメリカともにサイバーセキュリティに対するAI活用を重要視していることがわかります。現在、日米企業のサイバーセキュリティを担当する組織では、マルウェア検知とネットセキュリティにAIを採用している率が高いようですが、全体的な採用率は日米で大きく差があります。日米両企業におけるサイバーセキュリティのAI活用率を比較すると、日本60%、アメリカ88%と、28％もの差で日本が下回っています。日本とアメリカで、AIを採用することで期待できるサイバーセキュリティ向上ポイントについて調査したところ、「脅威の見逃し回避」、「攻撃による損害管理/抑制」や「誤検知低減」などが挙げられました。しかし、日本はいずれの期待値でもアメリカより大幅に下回る結果となっています。また、AIを利用したサイバー攻撃に対して、日米ともに、80%以上の担当者が「懸念がある」と回答しています。しかしながら、日本では、AIベースのセキュリティ製品がまだ信頼されておりません。全体として、日本企業ではAIベースのサイバーセキュリティ対策への理解やサイバー攻撃に対する意識が低く、アメリカ企業と比較し、大きな差があることがわかりました。2020年の東京オリンピックに向けて、AIを利用したサイバー攻撃による被害の拡大が予想されます。被害を最小限に抑えるため最先端のAI・機械学習機能を採用したサイバーセキュリティツールが必要です。

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