はてなキーワード: 拡張とは
経済を表現する空間を E とし、これを局所凸位相線形空間とする。価格空間 P を E の双対空間 E* の部分集合とし、商品空間 X を E の部分集合とする。
Z: P × Ω → X を一般化された超過需要関数とする。ここで Ω は外生パラメータの空間である。Z は以下の性質を満たす:
(b) 一般化された同次性:任意の λ > 0 に対して Z(λp, ω) ≈ Z(p, ω)
(c) 一般化されたワルラスの法則:<p, Z(p, ω)> = 0
ここで <・,・> は E* と E の間の双対性を表す
(d) 境界条件:p が P の境界に近づくとき、||Z(p, ω)|| は無限大に発散
価格の動的調整を表現するために、以下の無限次元力学系を導入する:
dp/dt = F(Z(p, ω))
ここで F: X → TP は C^1 級写像であり、TP は P の接束を表す。
定理1(均衡の存在):適切な位相的条件下で、Z(p*, ω) = 0 を満たす p* ∈ P が存在する。
証明の概略:KKM(Knaster-Kuratowski-Mazurkiewicz)の定理を一般化した不動点定理を応用する。
定理2(局所安定性):p* の近傍 U が存在し、初期値 p(0) ∈ U に対して、解軌道 p(t) は t → ∞ のとき p* に収束する。
証明の概略:リャプノフ関数 V(p) = ||Z(p, ω)||^2 / 2 を構成し、V の時間微分が負定値となることを示す。
不均衡状態における経済主体の行動を記述するために、以下の最適化問題を導入する:
最大化 U_i(x_i)
制約条件 <p, x_i> ≤ w_i + Σ_j p_j min{z_ij, 0}
ここで U_i は効用汎関数、w_i は初期富、z_ij は財 j に対する主体 i の超過需要である。
確率空間 (Ω, F, P) 上で、以下の確率微分方程式を考察する:
dp(t) = F(Z(p(t), ω))dt + σ(p(t), ω)dW(t)
ここで W(t) は適切な次元のウィーナー過程、σ はボラティリティ作用素である。
ε dp/dt = F(Z(p, ω))
この解析により、短期的な価格調整と長期的な均衡の関係を明らかにする。
定理3(一般化された不動点定理):P が局所凸位相線形空間 E の非空、凸、コンパクト部分集合であり、F: P → P が連続写像であるとき、F は不動点を持つ。
この定理を用いて、より一般的な経済モデルにおける均衡の存在を証明できる。
ε → 0 のとき、特異摂動問題 ε dp/dt = F(Z(p, ω)) の解の漸近挙動は、元の動的システムの長期的均衡と一致する。
簡潔に言うと: キィニチを強く使いたいなら引くべき。
冗長に言うと: まず、近々登場するエミリエは公開情報から分かるとおり、燃焼状態の敵に対して顕著なダメージを出せる草元素の設置型サブアタッカーである。燃焼反応をテーマにしたキャラは初なので、実装時点ではエミリエと明白なテーマ性合致を持つ既存キャラはいない。一般論として、このゲームは、庶民的な金銭感覚からかけ離れた課金をして――つまり凸やモチーフ武器によって強引に強くする方法以外だと、ビルドとチーム編成をしっかり噛み合わせることをしないと、例え新キャラであっても性能面でキャラを採用する意義を見いだしにくく、活躍させづらい。こうなるのは、性能の縦方向のインフレを抑えて、組み合わせによって戦術を横方向に拡張していく作風だからだ。いい事ではあるが、ガチャゲーとしてユーザーの「引きたい」という欲を手放しで後押しできなくなる副作用がある。そのため、キャラの取得や育成計画を立てるにあたって、現状で強編成が思い浮かびにくいキャラの場合、将来実装されるであろうキャラたちの性能を見据える必要があるのだが、公式による先出し情報はあまりにも乏しい。これがリークが盛り上がる理由である。こうしたやむを得ない理由により、リーク情報を扱う。以下、そうした情報を嫌う人のために文字を保護色にするので、読む場合はテキスト選択状態にして色反転されたし。
エミリエは燃焼自体のダメージを上げるような性能ではなく、燃焼状態の敵に対して最大36%の自己バフと設置物強化を利用して周期的な高DPSを発揮できる攻撃%スケールのサブアタッカー(オフフィールドDPS)である。元素スキルによる設置物は次のように強化される。近くの敵が燃焼状態でありつづける理想状態なら1.5秒間隔で約150%x2の単体追尾ダメージ、また別に固有天賦による4秒間隔の約600%中範囲追尾ダメージを放つようになる。この状態に育つまで前者に4秒、後者に8秒の準備期間がある。継続22秒のCT14秒。スナップショット非対応。元素爆発は50族のCT13.5秒で、設置しなおした上で約3秒の間に9hitのバウンド攻撃を行う。敵数によりダメージ出力が変わりそうだが、爆発もいい火力になる。凸効果は1凸と2凸が強力で、無凸からDPSが+40%→+30%くらい伸びていく。1凸はスキルの立ち上がりの遅さが改善され、固有天賦の600%追撃も1.6倍速で出るようになる。2凸で草耐性-30%デバフ、4凸で爆発が16hit化、6凸で通常or重撃を振るメインアタッカー化する。付着頻度はスキルが3秒おき、固有天賦600%が毎回、爆発が3hit/2.5秒。
同じく草サブアタッカーであるナヒーダと比べると、燃焼下の無凸エミリエは付着性能に劣り、反応を含めない純粋な草ダメージでは勝る可能性があるものの、非燃焼時は付着も火力も著しく劣る。またナヒーダが持つ熟知等のサポ性能も無凸エミリエは持たない。なので燃焼溶解のパーツとして見るとナヒーダ所持者にとっては優位性が低いものの、一応リオセスリや甘雨をメインとした燃焼溶解チームにナヒーダの代替として組み込むことは可能。ナヒーダと比べて多wave戦闘に強くはなる。だが最も輝くのは燃焼を絡めた新機軸のチームへの採用時だろう。新機軸を言語化するなら、燃焼状態の維持を前提とするためにそれを妨げるほど高頻度で水・雷・氷を付着しかねないキャラを排除したチームで、かつ炎メインアタッカーまたは草メインアタッカーとペアで運用し、かつそのメインアタッカーは炎なら蒸発溶解、草なら激化といった火力系の元素反応に依存しない(=付着弱めで熟知不要)、単純なゴリラ火力で殴っていくタイプの炎or草アタッカーである必要がある。実装時点でもっともはまり役となるチームは、アルレッキーノ/エミリエ/ベネット/鍾離or万葉、という編成になるだろう。
最適聖遺物は遂げられなかった想い4セットだが、その場合香菱・ベネット・ディシア・トーマ・鍾離などの炎付着・耐久要員の誰かに深林4をつけたい。エミリエ自身に深林4をつけても遂げ4の96-98%程度の個人DPSは出るので、利便性を重視するならば深林4でもいいかもしれない。とはいえチームDPSで見ると深林4は妥協になる。推奨メインステータスは攻撃%,草ダメ,会心系。前述のような新機軸チームで使うのであれば元素熟知は不要。元素チャージについては、50族で軽めではあるものの裏にいる時間が長いため、草1編成であれば160程度ほしい。後述のように草メインアタッカーと組む場合は130ほどで良くなる。劇団4はそこまで合致せず、2セット複合と程度になる。固有天賦による4秒毎の600%ダメージは元素スキル扱いではなく、そこそこダメージを出す爆発にも乗らないため、劇団4の性能をフルには発揮できない(5割ほど)。武器は星4ならば死闘の槍が良い。
ここが本題。5.0で追加されるキィニチが燃焼・烈開花シナジーのあるメインアタッカーになる。深林4の効果を2キャラで活用できる上、炎メインアタッカーの場合と違って翠緑4を挟みたくなる悩みも消える。キィニチを前提とすると、キィニチ/エミリエ/香菱/ディシアとなる。このチームの香菱は火力ではなく安定的な広域炎付着と深林4散布に期待するポジション。キィニチは5.0新遺物がどちらも使えて相当強力だが、勇者絵巻が自身のみならずエミリエ香菱にも50%ダメバフを配れるので有力。エミリエは遂げ4、ディシアは千岩4。キィニチはスキルの強化状態中に通常を振るのでディシア枠はトーマの方が良い可能性がある。炎を頻繁に消費する水雷氷キャラがいなければ燃焼自体は炎1人(香菱やトーマ)でも維持できるので、炎共鳴を捨ててラスト1枠に鍾離やシグウィンを入れられる可能性がある。シグウィンバフの対象となるのはエミリエの1.5秒毎2hitとグゥオパァーだが、1凸シグウィンは18秒毎に18hit分バフ提供できるのでエミリエだけでも理論上は使い切れる。香菱は西風持ってグゥオパァー封印もありかもしれない。ただしシグウィン採用の場合キィニチの中断耐性に不安が残る。なおキィニチはスキルでタゲった敵を中心に動き回るのでベネットとは相性が悪そう。
キィニチ/エミリエの炎枠はナタキャラで更新される可能性が極めて高い。炎神が有力候補だろう。勇者絵巻4はどちらかというとサポキャラ向けで、実質1チームに1人のみ制限があるが、これをナタ炎キャラに移して、キィニチはメインアタッカー向けの黒曜の秘典4にし、最後の1人が深林4を持つ、という形が終着点になりそうだ。
どちらかといえばTERF寄りだよ
https://www.compactmag.com/article/wokeness-is-here-to-stay/
スコットランド政府は、ウェイク主義とLGBTの原因をほぼ極限まで推し進めました。2022年12月、スコットランドの議員たちが個人が法的に性別を変更しやすくする計画を承認し、16歳および17歳にも新しい自己認識システムを拡張した際、「平等のための歴史的な日」と称賛しました。基本的に、自分が感じる通りの性別を宣言すれば、それに基づいて登録されるというものです。予測される問題は、レイプで有罪判決を受けた生物学的男性であるイスラ・ブライソンがスターリングの女性刑務所に収監された際に発生しました。
ブライソンはレイプ容疑で裁判に出廷した後に初めて自分が男性ではなくなったと決定しました。つまり、自分を女性と認識している人物が、ペニスを使って2人の女性をレイプしたのです。これは論理的です。もし男性性や女性性が身体とは無関係であり、すべてが主観的な自己定義に依存するのであれば、ペニスを持つレイプ犯を女性収容者と一緒に収監しなければなりません。抗議があった後、ブライソンは男性刑務所に収監されました。しかし、これもスコットランドの法律の下では問題があります。というのも、今度は自己認識した女性が男性刑務所に収監されることになるからです。
ロンドンのタビストッククリニックは、上級当局から、ホルモンを抑制して胸などの性別に基づく特徴の発達を一時停止させる思春期抑制剤の使用を制限するよう命じられました。タビストックでは、9歳から16歳の性的アイデンティティを選ぶことができないように見える若者にこれらの薬を投与していました。タビストックの臨床医は、性的アイデンティティを決定できない若者が環境の圧力の下で強制的な選択をする危険があると考え、これにより彼らの真の傾向(主にトランスであること)を抑圧してしまうと判断しました。思春期抑制剤は、そのような若者が思春期に入るのを延期し、性的アイデンティティについて成熟した年齢で決定する前に考えるための時間を与えるために必要でした。
タビストックでは、評価のために送られたほぼすべての子供に思春期抑制剤が投与されており、自閉症や問題を抱えた若者も含まれていました。これらの若者は、性的アイデンティティについて不確かであると誤診されていた可能性があります。言い換えれば、人生を変える治療が、医療的な性別移行を望んでいるかどうかを知るにはまだ若すぎる脆弱な子供たちに行われていたのです。批評家の一人は、「性別に苦しむ子供には、時間とサポートが必要であり、後で後悔するかもしれない医療的な道に進ませるべきではない」と述べました。
パラドックスは明らかです。若者が成熟を一時停止して性的アイデンティティについて自由に決定できるようにするために思春期抑制剤が投与されましたが、これらの薬は他の多くの身体的および精神的病理を引き起こす可能性があり、若者たちにこれらの結果を伴う薬を受ける準備ができているかどうか誰も尋ねませんでした。ヒラリー・キャス博士は、「決定を下すための時間を稼ぐのではなく、思春期抑制剤がその決定プロセスを妨げる可能性があるかどうかを知る方法はありません。脳の成熟が一時的または永続的に妨げられる可能性があります」と書いています。
西洋の多くのジェンダークリニックでは、医師が「疑うことのない肯定的アプローチ」を採用することを余儀なくされていると批評家の一人が指摘しています。これは、子供たちの他の基礎的な精神衛生の危機にほとんど注意を払わずに行われています。この圧力は実際には二重のものです。一つには、臨床医はトランスロビーに恐れを抱いており、思春期抑制剤に対する懐疑主義をトランス個人が性的アイデンティティを実現するのを難しくする保守的な試みと解釈します。これに経済的な強制力が加わります。例えば、タビストックの収入の半分以上は、若者の性的問題の治療から得られていました。つまり、ここにあるのは、政治的に正しい圧力と経済的利益の計算という最悪の組み合わせです。思春期抑制剤の使用は、もう一つの覚醒資本主義のケースに過ぎません。
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな?」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか?」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか?」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝:各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件(深さ制限や最小サンプル数など)に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます:
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定(Pre-pruning):成長の早期停止
2. 事後剪定(Post-pruning):完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法(ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など)と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART(Classification and Regression Trees)です。CARTは以下の手順で実装されます:
決定木の拡張:
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化:
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題: min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度:
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度: 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ:深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力:任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論:最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています(Hyafil & Rivest, 1976)。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化:L0正則化(葉ノード数のペナルティ)やL2正則化(葉ノードの予測値に対するペナルティ)を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈: 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木:非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木:量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
いやぁ〜、テキストエディタの世界、めっちゃディープでんねん!聞いてくださいよ〜。
まず、テキストエディタの心臓部、バッファ管理システムについてや。これ、単なるテキスト保持やないんですわ。例えば、Emacsのガベージコレクション機構。マーク&スイープ方式採用してて、バッファ内のLispオブジェクトを効率的に管理してんねん。これがあるから、長時間の編集作業でもメモリリークせーへんのや。
次に、レンダリングエンジン。これが曲者でんねん。Unicode標準のUAX #9に準拠した双方向アルゴリズム実装せなアカン。さらに、合字処理のためにOpenTypeのGSUB/GPOSテーブル解析も必要や。Harfbuzzライブラリ使うんやけど、カスタムシェーピングエンジン組み込んで、特殊な文字体系にも対応せなアカンのや。
構文解析エンジンも侮れまへんで。LR(1)パーサーじゃ複雑な言語構文に対応でけへんから、GLR(Generalized LR)パーサー実装するんや。これで曖昧な文法も扱えるようになるんですわ。Treesitterライブラリ使うと、インクリメンタルな構文解析ができて、巨大ファイルでもリアルタイムにハイライティングできるんや。
差分アルゴリズムも奥が深いんですわ。Myers差分アルゴリズムだけやなくて、Histogram差分アルゴリズムも実装せなアカン。大規模リファクタリングの差分表示に効くねん。さらに、セマンティック差分アルゴリズムも組み込んで、構造的な変更も検出できるようにするんや。
非同期処理システムもめっちゃ重要や。単なるPromiseやasync/awaitやのうて、Reactive Extensionsベースのストリーム処理実装するんや。これで、複雑なイベントシーケンスも扱えるようになるんですわ。さらに、アクターモデルベースの並行処理システム組み込んで、マルチコア活用した並列処理も可能にするんや。
最新トレンドもめっちゃアツいんですわ。例えば、Language Server Protocolの拡張や。単なる静的解析やのうて、シンボリックAI使うた意味解析まで可能にしてるんや。これで、コードの意図を理解して、より高度なリファクタリング提案ができるようになるんですわ。
WebAssembly統合も進化してるんや。Single Instruction, Multiple Data (SIMD)命令セットサポートで、テキスト処理のパフォーマンスが爆上がりしてんねん。さらに、WebAssembly System Interface (WASI)採用で、ファイルシステムアクセスも可能になってるんや。
AI支援機能も侮れまへんで。単なる補完やのうて、プログラム合成(Program Synthesis)技術導入してるんや。部分的な仕様から完全なコードを生成できるようになってんねん。さらに、説明生成AI組み込んで、生成されたコードの詳細な解説までしてくれるんですわ。
リアルタイムコラボレーションも進化してるんや。Conflict-free Replicated Data Type (CRDT)のカスタム実装で、ネットワーク遅延があっても一貫性保てるようになってんねん。さらに、意図ベースの競合解決アルゴリズム導入して、複雑な編集操作の衝突も自動解決できるようになってるんや。
拡張性アーキテクチャもすごいんですわ。WebAssemblyベースのプラグインシステム採用して、言語に依存せんプラグイン開発可能になってんねん。さらに、サンドボックス化されたランタイム環境提供して、セキュアなプラグイン実行も実現してるんや。
性能評価も厳しくなってるんですわ。起動時間は、コールドスタートだけやのうて、ホットスタートも測定せなアカン。メモリ使用量も、物理メモリだけやなくて、仮想メモリの使用状況も追跡するんや。CPU使用率は、マイクロアーキテクチャレベルの最適化まで求められるようになってんねん。レンダリング性能は、GPUアクセラレーションの効率も評価せなアカンのや。応答性は、入力レイテンシだけやのうて、知覚的な応答性(Perceived Responsiveness)も測定するんですわ。
いや〜、テキストエディタの世界、マジでディープすぎて、もう頭おかしなるで〜!こんな感じで、テキストエディタの最深部まで潜ってみましたけど、いかがでしたか?テキストエディタ、侮れまへんで〜。ホンマに。
両義的資源(善悪両用可能な要素)の文明発展への影響を分析するにあたり、以下の経済学的概念を中心に議論を展開します:
a) 内生的成長理論(Romer, 1990; Aghion & Howitt, 1992)
b) 制度経済学(North, 1990; Acemoglu et al., 2005)
c) 情報の経済学(Stiglitz, 2000; Akerlof, 1970)
d) 行動経済学(Kahneman & Tversky, 1979; Thaler & Sunstein, 2008)
Romerの内生的成長モデルを拡張し、両義的資源(R)を組み込んだ生産関数を以下のように定式化します:
Y = A * K^α * L^β * R^γ
ここで、Y は総生産、A は技術水準、K は資本、L は労働、α, β, γ はそれぞれの生産弾力性です。
dA/dR = f(I, S)
ここで、I は制度の質、S は社会的規範です。f(I, S) > 0 の場合、R は善として機能し、f(I, S) < 0 の場合、R は悪として機能します。
Acemoglu et al. の制度経済学モデルを応用し、以下の制度の質関数を定義します:
I = g(P, E, C)
ここで、P は政治的制度、E は経済的制度、C は文化的要因です。
制度の質 I が高いほど、両義的資源 R が善として機能する確率が高まります:
ここで、h'(I) > 0 です。
Stiglitzの情報の経済学に基づき、両義的資源の利用に関する情報の非対称性を以下のように定式化します:
ここで、SW は社会的厚生、PB は私的便益、PC は私的費用、SC は社会的費用、θ は情報の完全性を表す指標(0 ≤ θ ≤ 1)です。
Kahneman & Tverskyのプロスペクト理論を拡張し、両義的資源の利用に関する意思決定を以下の効用関数で表現します:
U(x) = x^α for x ≥ 0
U(x) = -λ(-x)^β for x < 0
ここで、α, β は感応度パラメータ、λ は損失回避度です。
Thaler & Sunsteinのナッジ理論を適用し、両義的資源の善用を促進するための選択アーキテクチャを以下のように定式化します:
Pr(Good use of R) = j(N, I, θ)
ここで、N はナッジの強度を表し、∂j/∂N > 0, ∂j/∂I > 0, ∂j/∂θ > 0 です。
上記の要素を統合した動学的一般均衡モデルを以下のように定式化します:
max Σ(t=0 to ∞) β^t U(C_t)
制約条件:
K_(t+1) = (1-δ)K_t + I_t
Y_t = A_t * K_t^α * L_t^β * R_t^γ
A_(t+1) = A_t + f(I_t, S_t) * R_t
I_t = g(P_t, E_t, C_t)
この分析から、両義的資源が善または悪として機能するかは、以下の要因に大きく依存することが示されました:
1. 制度の質(I)
2. 情報の完全性(θ)
4. ナッジの強度(N)
5. 行動バイアス(α, β, λ)
これらの要因を最適化することで、両義的資源の正の影響を最大化し、負の影響を最小化することが可能となります。具体的には:
この分析は、両義的資源の管理と活用に関する政策立案に重要な示唆を与えるものであり、持続可能な文明の発展に寄与する可能性があります。
政策立案者は、これらの要因を考慮しつつ、両義的資源の善用を促進し、悪用を抑制するための包括的な戦略を策定する必要があります。
イラストレーターさん寄りでは反対派が目立つけど(自分のTLでの印象なので確証はない)
漫画家さんなら結構賛成派というか、悪用や学習データの無断使用の問題をなんとかして使用していこうという人もそこそこ(自TL…)
文字書きとかは、まあ文字とっくにそうなってるし、でやいやい言ってる人少ない(自)
○○コモンズや、ブロックチェーン、ジャスラックがやってきたようなのの拡張とかで、そのうちなんとかなるのだろうけど、
過渡期でどれだけ時間かかってしまうか(海外との差が開く)って問題もあるし、
この先画像生成ぐらいならよいが、ほんとうに人類に制御しきれるのか? ってのは誰も答えは出せてないはず
学習データだけの問題に絞っても、ミス、悪意ある第三者による不正な登録等でクリーンにはなりきらないだろうし、
自分の絵柄に似せた画像が登録された、というイチャモン、時には正当な主張は無くならない
結局、税金とかみたいにみんなである程度負担するのが義務で、その代わりなんらかのバック(文化の発展だけで良い人もいるだろうし、金銭得られたらよい、ツールが便利になれば)で、納得する方向に流していかないと
で、戻ると、どっち側も前向きな意見と、落としどころを探す建設的な議論をしなきゃだけど、なにかにつけてどころかあらゆる方向でそれが出来ないのが人類、大苦手
この文章では、自由と制約という相反する概念を、インターネットという現代社会における重要なテーマと絡めて考察します。
最近、女性用トイレの列の長さを解消するために女性用小便器を導入しろという話が燃えているのを見た。
「体の構造が違うってことをわかっていない」と猛反発にあっていたが、そんな体の構造の違いなんて知る機会がないのだから一方的に攻め立てても仕方がないだろうと思う。
筆者は身も心も男である。証明することは難しいが、男子トイレに「もう一歩前へ」みたいな張り紙があることを知っている。逆にちんちんを使わずに小便をする人々の存在をいまだに受け入れられずにいる。性教育で身体の違いは教えられても、生活の違いを男が知ることはない。いくら身体を交えた経験があったとしても、そこに何も生えていないとしても、排泄は生殖の先にある謎であり、法を犯さぬ範囲ではAVを教材とするほかなかったのだ。
そんなとき、とあるweb広告で「女装用シリコン性転換パンツ」というものが存在することを知った。これなら自分で実験できるではないかと思い、ついamazonにあった商品を購入してしまった。きょうはこの性転換パンツについてのレポートを書き残しておこうと思う。
〜はじめに〜
性転換パンツとは、男性部を目立たない形に収納することで、女性のボディラインを再現することのできるコスプレ用ボディスーツの一種である。今回購入したシリコンパンツには尿道がついており、導尿管というチューブに自分の息子をはめるとそこから擬似性器から排尿が可能だ。
ボディスーツには、胸部に着用するシリコンバスト、全身を覆うボディスーツ、そして臀部を覆うシリコンパンツの3つに大別できるようだが、今回、シリコンパンツを選んだ理由は一つ。「バレずに実験したいから」である。今回実験する公衆トイレというのは、当然男子トイレを利用するので、下半身だけならゆとりのあるズボンを履けば誤魔化すことができるためである。
〜道具の取り扱い〜
隣の大陸からの輸入品に日本語の取説はない。ここでは後学のために道具の買い方と使い方を書き記す。家族に見せられないひみつ道具には受け取りに工夫が必要だ。備品の購入は全てAmazonを利用した。ユーザー名は匿名、受け取りはコンビニだ。対面で受け取りたくないのでロッカー対応の店舗を選んで、わざわざ電車で受け取りに行った。
性転換パンツはシリコンのため、着用前にベビーパウダーで滑りを良くすることが推奨されているが、理由はそれに限らず、シリコンへの汚れの付着や加水分解を防ぐためでもあるらしい。まぶしておかないとベタついてしまうので注意だ。ドンキの乳児用品コーナーで入手したが、パフで塗る固形タイプではなくボトルでサーっとかけられるタイプの方が適していたと後悔している。
次に排尿を試すためにレディースの下着を買う。尿道口の位置が違うので、メンズ下着だと万一漏れた時のリカバリーが難しい。とりあえず使い捨てのつもりで、ニッセンの徳用品を買ってみる。余談だが下着泥棒を演じる動画で似た下着を見かけるので同じように手頃に買う人がいるのだろう。シリコン越しなので着用感を気にする必要はないとは思うが、女性のヒップが大きいことを考慮してもLLがきついと感じる。特に大きなサイズと書いてあるものが良いようだ。
今回は、ネカフェを拠点として着替え、近隣を散歩してみる。ネカフェの良いところは着替えができ、シャワーもできるところだ。
導尿管部分についても、特に取扱説明書はないが、コンドームをはめる要領で巻けばフィットしてくれるので、これでシリコンパンツを履いたまま排尿することができる。
散歩を終えたら、ネカフェでシャワーを浴びる。体に塗り込んだベビーパウダーを洗い流さないと、実家の風呂に浮き上がってしまう。そしてシリコンパンツも入念に洗う。特に尿道と疑似膣はぬるま湯でよくすすいでおく。そしてタオルに包んでおき、ドライヤーで乾燥させ、保管用のジッパー付き袋に入れてロッカーに保管する。
〜実験〜
装着が終わり、鏡越しに見た自分の体は、男性部がなだらかな丘になって、少し柔らかい印象を受けた。しかしズボンを履けばなんの変哲もない男性が出来上がり、ちんちんのない生活を試しているとは誰も気づかない。さっそく公衆トイレに入って排泄を試してみることにした。
最初はなかなか尿を出す勇気がなく、尿がでない。なんとか腹筋に力を入れて尿を押し出し、やっと出すことができた。それでも初めての座り小便は勢いが足りず、ただ下に垂直落下するだけであった。AVで仕入れた知識なら、女性にはもっと勢いがあると思っていたが、パンツの構造上こうなってしまうのだろうか。何もかもが新鮮で頭が真っ白になった。
この身体は尿路をコントロールできないどころか、そもそも尿道口を目視できないため、きちんと排尿できているかどうかは、もう祈るしかない。不安なのでスマホのインカムを車のバックモニターごとく、鏡の代わりに様子を見ながら用を足したが、失敗してトイレを汚したら大変であるからとても緊張した。
洋式の他に和式便器も試してみたが、これも下にチョロチョロと垂れるだけでコントロールが難しかった。
そしてパンツの構造上、残尿がどうしても生ずる。トイレットペーパーで股を拭くという行為を初めて体験したが、凹凸を拭くのはかなり手がかかる。そして尿道の周りに残尿があると立ち上がった時に垂れる。ここをきちんと拭かないと下着が濡れてしまうので不快感も大きい。我々のようにブンブンと振って解消するものではないのだ。
とくに困るのは、大きな排尿音である。水たまりに尿が落ちる音が個室のブースに反響してしまう。男性用トイレの個室でも、あんな音がしたら異常事態だと思うだろう。いくら個室でも恥ずかしい。音姫というものが女性から支持される理由がわかった。正直なところ、筆者もたかだかトイレの音で何を恥ずかしがっているのかと考えていた側だったので反省した。
〜感想〜
ここまでの実験の結果、女性の排尿が男性に比べいかに難しいかを学んだ。これをもとに回転率を上げる方法について考察する。まずは経験から問題点を挙げる。
・排尿音が大きい
・尿路がコントロールできない
・残尿を拭かなくてはならない
SNSの一件で、回転率を上げるために個室をなくすという案があったが、轟音を響かせながら周囲に顔を見せるのはとても恥ずかしいと思うし、失敗を周りにみられるのも恥ずかしいと思う。
また、男性が丸出しの小便器を利用する理由として、見られても恥ずかしくないからという意見が多く上がるが、一方で男子小学生の間では「ウンコをしていると思われる」という理由からプライバシーのある個室すら嫌がる意見があるともいう。これはもしかすると、見られるよりも音を聞かれることの方が恥ずかしいと言うことを示しているのではないか。
尿路のコントロールは、尿道口から伝う尿が問題なので、サニスタンドのようなかがむ非接触便器では困難かもしれない。
最近では、女性の防災用品として立小便を補助するアイテムが販売されているとも聞く。これなら密着して利用できるので安全に利用できるように見えるが、紹介動画を見ると実際の男性に比べて勢いがないように見受けられる。これには今回の性転換パンツと共通点があり、一度尿道から出た尿をチューブでコントロールすることは難しいのだろう。
局部を拭く問題は、便器だけではどうにかなる問題ではないだろう。海外には宗教的な事情から男性用小便器にもペーパーとゴミ箱を置いたり、シャワーを置いたりする例があるらしい。小便器は紙を流さないので、拭くとなると処理が大変だ。サニスタンドは紙を流すだけでなく吐瀉物の処理にも使えたと言うが、水たまりを作れば騒音の元になる。インフラ整備を考えると姿勢の問題よりも紙の問題が課題になる。
女性用トイレには小便器がないので気軽に試すことは難しいと思うが、立小便補助デバイスで排尿音を軽減でき、コントロールも確保できるとすれば便利ではとも思う。もちろん何十年も自身の体に慣れていれば、わざわざこんなものに頼ろうとは思わないだろうが。
難点はデバイスを持ち歩かなくてはならない点と、洗うための水栓または使い捨てデバイスを捨てるゴミ箱を配置しなくてはならない点だろうか。少し手や金がかかるインフラにはなるが、利用者が短時間に集中するイベント会場のトイレに設置するのであれば、せめて漏らすリスクに対しては保険になるのではないかと考えた。
では、性転換パンツと立小便デバイスを組み合わせて男性用小便器を使ったらどんな困難があるのか。これを試すことは男にしかできない、最も男らしい行為である。シリコンパンツは汗を吸ってくれないので夏は封印して、涼しくなる季節を待って実験してみようと思う。
〜結論〜
女性の体で立ち小便をするのは困難であることがよくわかった。本物の女性なら勢いよく出せば解消するのかもしれないが、性転換パンツには陰唇がないのでより複雑な問題を知ることができない。ただ少なくとも、残尿レベルの排尿で事故になる可能性があることは示されたと思う。つまり体の構造上、洋式便器とトイレットペーパーの組み合わせが手放せないのだ。この構造を保持したまま、他の改善でなんとかやりくりするしかないのだろうと言うのが筆者が体感した上での感想だ。
しかし実験を経て巷の意見を読んでみると、色々疑問が出てくる。そもそも何故トイレに安心感やプライバシーと言う概念を持ち込むのが重要なのだろう。
そんなにトイレで尻を出すのが恥ずかしいのか。我慢ならず駅のホームで漏らしてしまう方が恥ずかしいに決まっている。電車で化粧することが迷惑だろうか。電車で小便する方が迷惑であることに議論の余地などない。安心や快適の前に、漏らさずに済むトイレという本来の役割を、近頃のデザインや居住性を重視したトイレは見失っていないだろうかと思った。
災害時におけるスフィア基準があったところで、同じものを男女平等に食べれば同じものが出る。そしてトイレに使えるスペースは限りがあるのである。公共施設における小便器とは、そうした限られたスペースにおいて、竿を出すことで失禁から人を解放する便器である。したがって女性も小便器を使えと言う思想が「女性を悪い待遇に合わせること」だとは筆者は思っていない。ただ今は体の制約とうまくマッチしないだけで、フェムテックと呼ばれるような分野で技術革新があるかもしれないからだ。
日本でのトイレの平均的な利用時間は、大しか使わない男性に比べて女性の平均値のほうが短いとされている。今回の実験で小便器の配置が混雑緩和に寄与するとは考えにくいと言う結論に至ったが、不適としても、たとえば洋式便器を大小に分離して2列に並ぶだけで混雑緩和に有効かもしれないとか、体の違いを踏まえた改善を試みるべきではないだろうかと思う。筆者が知らないだけですでに女性用トイレがそういう作りになっているのだとしたら申し訳ないが、トイレを拡張するのはそれからでも遅くないだろう。
そしてここまで読んでもサニスタンドを女性に勧めたい男性諸君は、ぜひこのシリコン性転換パンツを履いてみてほしい。1万円ほどで不便な座り小便ライフを体験できるので、そこらの雑学本を送料かけて取り寄せるより良い教材になるだろう。それでもサニスタンドを勧めたいだろうか。現代人にとってこれはもう、外国人に和式便器を強要するようなものなのである。
僕は、 長いこと痔を持っていたんだけど 切れ痔を繰り返すことによって傷跡が補強回復されケツの穴がどんどん小さくなっていくと言うことになった。
結果としてケツの穴が小さすぎて、 便はめちゃくちゃ細くなったし、基本的にこの細いケツの穴から排便するには、食物繊維を多く摂取し、乳酸菌系整腸剤、酸化マグネシウムと1日2リットルの水を摂取してやや下痢気味にした便を出す必要がある。
そうしないとまた切れ痔を繰り返して便はさらに細くなってしまうからだ。一度病院に行ってこのことを医者に相談したら、ケツの穴を拡張する手術を行えば良いと言われたけど、そんなことのために手術をするのもなんだかなという気持ちになっている。
そしてこの下痢気味の便を出すときに毎回細い肛門から爆散する感じで便が噴出するのである。刀に日本酒を吹きつけるときのごとくである。
その結果便器はいつも汚くなってしまい、一週間に一度便器を掃除はしているものの毎回うんざりするような便器の汚さになっていて困っている。僕はこれが理由で彼女と同棲ができないのだ。なんかもっとお手軽に肛門を拡張する方法はないだろうか。
Research Nester は、EHR システムの導入の増加と医療費削減のための CAC ソリューションの利用増加により、世界的なコンピューター支援コーディング ソフトウェア市場の成長と市場規模が拡大すると予想されています。
ニューヨーク – 2024 年 2 月 1 日 – Research Nester の最近の市場調査分析「コンピューター支援コーディング ソフトウェア市場: 世界的な需要分析と機会展望 2036」では、製品、展開、サービス、エンド ユーザー、地域別の市場区分の観点から、詳細な競合他社分析とコンピューター支援コーディング ソフトウェア市場の詳細な概要が提供されています。
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クラウドベースのソリューションの採用増加により、コンピューター支援コーディング ソフトウェア市場の世界市場シェアが拡大
コンピューター支援コーディング ソフトウェア市場は、クラウドベースのソリューションの採用増加に対する需要の高まりにより、大幅に成長すると予測されています。クラウド コンピューティングの利用増加に伴い、クラウドベースのコンピューター支援コーディング ソフトウェアの需要が高まっています。医療部門の約 83.1% が現在、コア業務にクラウドを利用していると考えられています。これらのソリューションは、ユーザーに高い拡張性、柔軟性、アクセシビリティを提供します。これ以外にも、医療分野の進歩も予測期間中に市場の成長を後押しすると予測されています。
コンピューター支援コーディング ソフトウェア市場の成長に関連する主要な成長要因と課題の一部は次のとおりです。
成長の原動力:
課題:
コンピューター支援コーディング ソフトウェアの法外なコストと、システムに対する熟練した労働力の不足は、コンピューター支援コーディング ソフトウェア市場の世界的な市場規模を阻害すると予想される主要な要因の一部です。
エンドユーザー別に見ると、コンピューター支援コーディングソフトウェア市場調査は、病院、臨床検査室、診断センターに分かれています。このうち、病院部門は予測期間中に約43%で最大のシェアを占めると予想されています。2021年には、世界中に約165,100の病院が存在し、市場に有利な機会を提供すると予測されています。地域別に見ると、ヨーロッパのコンピューター支援コーディングソフトウェア市場は、2036年末までに最高の収益を生み出すと予想されています。コンピューター支援コーディングソフトウェア市場は、医療への多額の投資を背景に、著しい成長を遂げると予想されています。2020年には、欧州連合のGDPの約10.8%が医療に割り当てられました。
このレポートでは、Oracle、CoxHealth、Cerner Corporation、Dolbey Systems Inc、Optum Inc.、富士通、NEC Corporation、アステラス製薬株式会社、大塚ホールディングス株式会社、NTTデータグループ株式会社などの企業プロファイリングを含む、コンピュータ支援コーディングソフトウェア市場の主要企業の現在の競争状況も提供しています。
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