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➤「救いようが最もうない、極東の自称他称の〝ジャーナリスト〟や〝学者〟、〝知米派〟は読まなくても構い。読んでもその肥大化した自己承認欲求、度し難い自己愛性人格では読むことはできないし、理解もできない。ただ見下した目線で見やるだけで、そこに自分が利用できる素材がなければ鼻で嗤うだけだ。この文章は、我がU.S.を領りたい、領ろうと下向きの反省的眼光で欲する諸君に読んで貰いたい。
I Traveled to 46 States in America This Summer. Here’s Why Trump Won.
By Frank S. Zhou
By Ezekiel A. Wells
Ezekiel A. Wells ’27 is a Double Concentrator in Environment Science & Engineering and Economics in Eliot House. He spent last summer traveling to 46 American states conducting interviews for his YouTube series, “Crossroads America.”
A week after Democrats’ election loss, accusations have flown in every direction within their Party. Some fault President Joe Biden for an egoistic refusal to drop out of the race earlier. Some blame the Harris campaign for failing to serve key demographics and communicate a clear vision for the country. And some blame Americans, claiming that racism and sexism drove voters toward Trump.
These factors certainly exist, but we’re missing a larger piece of the picture.
Over the summer, I traveled to 46 states in the U.S., creating a YouTube series highlighting slices of life across the country. In conversations from my nearly three-month road trip, I spoke with Republicans who were certain that inflation is entirely Biden’s fault and Democrats who, despite their frustrations with corporate profits and desires for universal healthcare, hoped for a more moderate candidate. From supporters of all candidates, I heard a shocking amount of misinformation.
After combing through hundreds of hours of interview footage from swing state Trump voters, I am certain that, as much as other factors influenced the outcome of the election, our crumbling media landscape — which has caused a rift in our democracy — is most to blame.
In the postwar period, news was dominated by three main channels, and because of the Fairness Doctrine, each station reported the same stories and covered multiple sides of each issue. Viewers picked which channels they watched mainly based on their preferences for news anchors’ personalities. Of course, this model had its problems, but, at the end of the day, it meant that Americans worked with a shared set of facts.
A shared set of facts is not the world we live in today.
Throughout my interviews, conspiracy theories were rampant, and on at least five separate occasions across separate states, I was told that Bill Gates tampers with our food, adding plastic to our fruits and vegetables to make his medical investments more profitable.
In conversations with voters, neither side seemed able to name many specific policy issues they cared about; everyone just seemed to repeat the words of their favorite pundits, podcast hosts, and internet personalities.
Although this behavior is harmful, I don’t blame everyday Americans. Blame falls on the media that has ostracized, disillusioned, and misinformed them.
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I first saw this trend with low-wage workers in West Virginia, who — despite falling inflation rates — have seen stagnated salaries and clear increases in food costs. Channels like Fox News bred anger and resentment for many of them.
Take July of this summer, for example, when for the first time in his presidency, prices actually fell under the Biden administration. Traditional media establishments rushed to celebrate this victory, with one article from CNN declaring, “The White House can finally cross out ‘inflation’ on its list of presidential liabilities.” However, outside these bubbles, I observed many Americans held a different view.
In late July, I was welcomed at a massive family reunion in Tylertown, Mississippi, where one Trump voter — a middle-aged, Black, family man, pastor, and soul food enthusiast — made this clear.
“When I go in the grocery stores, and I gotta spend my last to get groceries, you mean to tell me I’m not gonna look and see who’s gonna vote to help me? I voted for Trump and I’d vote for him again, because he put money in our pocket,” he told me.
In their coverage, mainstream news organizations obsess over the Federal Reserve’s next rate cuts while failing to connect with people concerned with their next meals. With titles like “Vance: Young Americans ‘Are Becoming Paupers’ Due To Inflation, High Housing Costs,” sites like The Daily Wire had their fingers on the pulse of American sentiment, welcoming new readership from those who felt neglected by traditional media.
This problem was not just confined to the economy. While Biden’s mental state was deteriorating, liberal media outlets seemed to under-cover these stories, sheltering him from scrutiny of his declining capabilities, until the infamous presidential debate.
Formerly trusted networks slowly made themselves indigestible to the polarized American public, and in 2024, for the third year in a row, a Gallup poll found that more Americans indicated having “no trust” in the media than those who trust it a “great deal/fair amount”.
So where does the average American turn when the nation’s media cannot be trusted? For many people, it was YouTube talk shows, Newsmax, and podcasters such as Joe Rogan.
While Democrats seek to blame various internal factors for this election’s loss, I cannot help but think of Joe Rogan’s Trump endorsement, the many blind lies I heard from ordinary citizens across the country, and declining trust in American journalism.
As Harvard students and members of higher education institutions, we have a part to play in the problem. At Harvard’s Institute of Politics, those who denied the 2020 election results have been precluded from speaking at the JFK Jr. Forum. While the goal is understandable, it shields students from understanding the American viewpoints they represent.
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There is a difference between platforming intentional and manipulative misinformation and listening to and learning about where people are and what they believe.
As a pipeline to mainstream media, Harvard, and its future journalists, have to consider the audience they lose when they stay inside of their bubble and ignore the issues of everyday Americans.
The disappearance of factual importance in our world is alarming and dangerous, but if we, as aspiring journalists, politicians, and engaged citizens, want to be taken seriously in communicating Trump’s threat to democracy, inflationary tariff policies, and so on, we owe American voters that seriousness, too.
Ezekiel A. Wells ’27 is a Double Concentrator in Environment Science & Engineering and Economics in Eliot House. He spent last summer traveling to 46 American states conducting interviews for his YouTube series, “Crossroads America."
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アメリカにはなぜ、中規模の集合住宅がほとんどなく、郊外の一軒家と高層マンションの両極になったのか
という「ミッシング・ミドル」を解説したスレッドが面白かったよ
面白い。「なぜアメリカには高層ビルと一戸建てしかないのか？」というスレッド。
かつてはアメリカにも中層住宅があり、人々は都市に集まって暮らしていたが、
高速道路を建てるため軒並み破壊され、都市のコミュニティは道路と引き換えに郊外へ移住。
https://x.com/masa_0083/status/1803550811236249830
Why do American cities feel less "alive" than their European counterparts?
It's because of something called the "missing middle".
A century ago, American cities looked completely different... (thread)
初めて読んだのはキノの旅で既に何巻か出版されてた頃だったかな
そこからフルメタとかイリヤとかウィザーズブレイン、Missing、リバーズ・エンド、悪魔のミカタ、アリソン、吸血鬼のおしごと、都市シリーズなんかを買い漁ってお金がなくなり
昼食代にも手を出して中古ショップで軽く立ち読みしつつ気になったシリーズを買って、新巻は中古ショップになかなか来ないからやっぱり新品で買うしかなくて
シャナとか出版され始めたらいよいよラノべにハマり、キーリ、バッカーノ！、終わりのクロニクル、ハルヒ、ドクロちゃん、半月、9S、禁書、ゼロ魔とか、あと1巻程度の短編も結構買ってたなあ。
よく考えると富士見ファンタジアに手を出したのは少なかったな、やっぱ表紙買いしてたんだろうな
その頃の富士見ファンタジア文庫の表紙ってデザイン(フォント？配置？)がダサくて｢少し昔のレーベル｣ってイメージが強かったんだよな
狼と香辛料の頃(2006年代？)になるとバイトも始めたから色々買えるようになったんだが何買ったのかあんまり覚えてない
割と有名で後にアニメ化するようなやつくらい(神メモとかとらドラとか俺妹とか境ホラとか)
濃密に｢ラノべ｣ってのにハマったのは結局数年もないんだよな
今はほぼラノべ買ってない
昔に好きだった作者やシリーズがでたら買うけど
アニメとかも昔は円盤買ってたけど今はアマプラでいいやってなってる
結局良い顧客じゃ無かったな
正直、「書店のラノべ棚に立ち止まって気に入った表紙を手に取り数ページ読んでレジに持ってく」って行動は今の年齢では難しくなった
そもそも表紙のクオリティが「軒並み上がった」一方で｢どれも同じ｣に見えるから、手に取ろうという欲求が湧いてこないんだよな
内容はわかるけど売りがよくわからん
たとえば「リビルドワールド」とか｢淡海乃海｣とか｢最果てのパラディン｣とか｢星海シリーズ｣とか
世の中にはまだアニメ化漫画化してないけど面白い作品いくらでもあるんだろうなあ
本を手に取るしかないのだろうけど、それがなあ
せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。
だから流出したモデルを使ってローカルでNAIの環境を構築する。
ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。
もしかしたらこの記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。
もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。
英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。
https://rentry.org/nai-speedrun
VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。
GPUの世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。
IntelのオンボードGPUでも実行する方法があるらしい(stable_diffusion.openvino)が今回は割愛する。自分で探してね。
その他の推奨環境は以下の通り。
対応OS：Windows7以上(と言うがM1Macでも動作する方法があるとかなんとか)
メインメモリ：16GB以上(VRAMもたくさん必要だが起動時にメインメモリも大量に食う。WebUI起動時にタスクマネージャを見ているとよくわかる)
スマホしか持ってないような人やこういうのがよくわからない人はNovelAIを使った方が良いと思う。
今は重いけど、きっとそのうちみんな飽きてサーバも軽くなるかもしれないし。
(追記)NovelAIがリソースを確保してサーバが軽くなったからリスクを背負ってまで導入しなくても良いかも
(追記)Pythonは当然3系。最新の奴を入れれば問題無い。
導入方法はいちいち書かないけど、「python --version」や「git -v」で
正常にバージョン情報が出る(パスがきちんと通っている)ことはちゃんと確認しよう。
Stable Diffusion web UIはStable Diffusionやそれをベースとした画像生成AIを利用するためのフロントエンド。
その中でも特に開発が活発でデファクトスタンダードとなっているのがAUTOMATIC1111版だ。
導入したい適当なディレクトリに対してPowerShellなどで
「git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git」
なお、AUTOMATIC1111版は数時間単位でコミットが行われるから
定期的に「git pull origin master」で更新しよう。
クライアントはqBitTorrentが一番楽だと思う。
ここにはさすがにmagnetリンクは書かないから各自ググって欲しい。
結構誤解されがちなことだが流出データ50GBを全部ダウンロードする必要は無い。
必要なファイルはanimefull-final-prunedディレクトリの中身とanimevae.ptだから5GBちょっとくらいなんじゃないかな。
もし余裕があるならmoduleディレクトリの中身もダウンロードすればいいけど、ぶっちゃけ必要無いんじゃないか？
まずはanimefull-final-prunedの中身のファイルをリネーム。
「model.ckpt」を「animefinal-full-pruned.ckpt」のようなわかりやすい名前にして、
「animevae.pt」を例えば「animefinal-full-pruned.vae.pt」のような拡張子以外は同じファイル名にする。
WebUI起動フォルダ配下の\models\Stable-diffusionにリネームしたファイルを移動させれば配置はOK。
ちなみにmoduleディレクトリの中身は\models\hypernetworksに移動させて使う。
それらのファイルを設定で適用させると画風が結構変わるがNovelAI再現とは関係無いみたいだ。
(追記)moduleディレクトリの中身の.ptファイルはhypernetworksという技術によって画風などを学習したものらしい。
すでに複数のイラストレーターの画風を学習したptファイルが作成されており議論を呼んでいる。
自分のグラボのVRAMが4GB未満の場合は「set COMMANDLINE_ARGS=」の後に
4GB未満の場合は「--medvram」、2GB未満の場合は「--lowvram」とパラメータを追加しておこう。
自分の持ってるグラボのVRAMがわからないときはGPU-Zなどで調べよう。
またGTX1600系固有のバグ(単色の画像が出力される)があるらしいので
その場合は「--no-half-vae」もしくは「--no-half」や「--precision full」とパラメータを追加。
ちなみにパラメータに「--xformers」を追加してxformersを導入・使用すると
消費VRAMが減って画像生成処理時間も短縮されるので是非導入しよう。
画像からdanbooruのタグをAIで調査するdeepdanbooruを利用する場合は「--deepdanbooru」を追加。
のようになる。
ターミナルやPowerShellなどでwebui-user.batを起動しwebUIの初期導入と起動を行う。
過去には手動でCUDA等を導入する必要があったが、現在はこの初期導入でだいたいの導入が行われる。
ずいぶん楽にはなったがその分初期導入の時間は結構長い。10分～20分くらいかかるかもしれない。
途中で導入処理がエラーで止まってしまった場合は管理者権限で実行するなどして対応して欲しい。
起動ができたらSettingで以下の設定を変更してNovelAIに近づける。
Stop At last layers of CLIP modelを2に、
Eta noise seed deltaを31337にする。
これで設定は完了！
設定を合わせて完全にNovelAIと同じ内容になったのかを確認するテストがある。
出力結果から海外じゃHallo Asuka Testなんて呼ばれている。
これは初期SEEDをはじめとする設定内容が完全に一致していれば同じ出力結果を得られる仕組みを利用している。
プロンプトの内容：masterpiece, best quality, masterpiece, asuka langley sitting cross legged on a chair
ネガティブプロンプトの内容：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry, artist name
https://i.imgur.com/Bfl5qJB.jpg
なお、このテストはAUTOMATIC1111のバージョンやxformersの適用状態によっては微妙に違う画像が出力されることがあるらしい。
xformersを適用させている増田の環境だと確かに二つ並べると間違い探しレベルの違いがあった。
「Booru tag autocompletion for A1111」を導入すればNovelAIのように自動でdanbooruのタグを保管してくれる。
画像生成AIモデルはStable DiffusionがOSSのため派生が結構多い。
自前で追加学習もできるため自前で学習した追加AIモデルを4chanのような掲示板などで共有する人もいるらしい。
しかしそのようなモデルの中にウィルスのような悪意のある動作を行うものもあるらしい。
FBIがペドフィリアを一網打尽にするためにIPアドレスなどの個人情報を抜き出す動作を行うロリ特化AIモデルを掲示板で配布していて
しかもそれには本物の児童ポルノが教師データとして使われている…などという都市伝説的な話が今界隈を賑わせている。
あともう少し予算をかければF1王者は自分のものだったハズだ、
タイトルを逃したあげくに
手にしたのがあの飛び跳ねるジェットコースターだったというのは皮肉としか言いようがない。
A little more budget and the F1 crown would have been mine.
Sir Lewis said.
He was reluctant to say this in the wake of the budget overruns.
However, without any updates from Silverstone last year
and put the budget towards next year's preparations.
after missing out on the title.
It's ironic that the only thing we got was that jumping rollercoaster.
人間を右脳派・左脳派で分類をするのガーとか、クリエイティブは右脳が左脳ガーとか、そう言うのは非科学的以前に、
今時は局在論ではなく全体論だと思うの。ついでに脳腸相関など単一でどうこうではないし、
殆ど脳がないけど、公務員(ホワイトカラー)職に就いて、結婚し子どももいて、44歳まで過ごしてきた男性もいるし、
脳がなく脳幹しかなかった少年も自発呼吸をしつつ12歳まで家族と過ごしていたよ
Meet The Healthy, Functioning Man Who Survived With Almost No Brain. | IFLScience
https://www.iflscience.com/man-tiny-brain-lived-normal-life-31083
When it comes to our brains, does size really matter? One of the biggest myths about the brain is that bigger is always better. But what about those who sit on the extreme end of that scale? How much of our brain do we actually need to survive? Looking through the archives of medical history, there are a number of people with tiny brains, or brains with huge chunks missing entirely, which defy all odds.
In a 2007 Lancet study, doctors described an incredible medical oddity – the 44-year-old civil servant who had lived a normal life despite having an incredibly tiny brain. The French man went into hospital after he experienced weakness in his left leg for two weeks. Doctors were quite surprised when they took scans of his brain and found a huge fluid-filled chamber.
The scans showed that the man had a “massive enlargement of the lateral, third, and fourth ventricles, a very thin cortical mantle and a posterior fossa cyst,” researchers noted in the study. In short, while fluid normally circulates throughout the brain, it’s regularly drained. But instead of draining the fluid into the circulatory system, the fluid in this man’s brain built up. Eventually, the accumulation of fluid resulted in only a tiny amount of actual brain material.
The man’s medical history showed that he had to get a shunt inserted into his head as an infant to get rid of the buildup of fluid on the brain, known as hydrocephalus. The shunt was eventually removed when at age 14, he complained of left leg weakness and some unsteadiness. The man went on to live a normal life and he got married and had two children. Tests showed that he had an IQ of 75 which, though below the average of 100, is not considered a mental disability.
“What I find amazing to this day is how the brain can deal with something which you think should not be compatible with life,” Dr. Max Muenke, from the National Human Genome Research Institute, told Reuters.
Earlier last year, IFLScience reported on the ninth known case of someone living without a cerebellum. This is the part of the brain that controls a number of important functions such as balance, motor movements and motor learning. The 24-year-old Chinese woman went into a hospital complaining of nausea and vertigo, and doctors discovered that she suffered from a rare condition known as cerebellar agenesis.
In another case, 12-year-old Trevor Judge Waltrip shocked medical professionals when he survived as long as he did with only his brain stem. Trevor passed away last year after going his entire life without a brain. He suffered from a rare condition called hydranencephaly, whereby the cerebral hemispheres are replaced entirely with cerebrospinal fluid. People with hydranencephaly usually survive for up to 12 weeks, which made Trevor’s case so remarkable. He was able to breathe on his own and respond to stimuli, but was blind and unable to communicate.
These cases show not only the adaptability and resilience of the human brain, but also how little we know about one of our most important organs. Cases like this force neuroscientists to rethink how we view the brain, particularly what functions different regions have and how the brain adapts when these regions become damaged.
「惨めな美女」が出てくる映画なりAVなり教えて欲しい。できれば小説でなく、映像で見れる美女が惨めな感じで。
例えばどんなものが好きか？
少し昔だが、小倉ゆずという、明らかな超絶美少女のAV女優がいて、明らかに酷い扱いを受ける。
弘前亮子という明らかに広末にそっくりな美女AV女優がイラマチオ作品にばかり出て虐められるのも好きだった。
アナル舐めみたいな、人間の尊厳を奪うようなプレイを美女がやるのが大好きだ。おすすめは『アナル舐め中毒女』の乙女ななせ。乙女って名前でそんなことやらされるのが大好き。『ムカデ人間』（肛門と口を連結される映画）っぽさがある。
何が面白いのかというと、「美女」という人生スーパーイージーモードに対する嫉妬だ。
可愛いとか、愛したいとかそういう感情ではない。「自分のクソ人生の溜飲を下げる」ということだ。
「産まれの価値=その人間の価値」という現代の法則を否定したい気持ちになるから。
最近は、ジョーカー事件というか、無差別殺人とか流行ってるけど、多分犯人も気持ち的にはそういうことなんじゃないかな。（実際に事件を起こすかどうかは全く別の問題で、ほとんどの人は事件を起こさないけど）
つまり、産まれた価値の低さを受け入れられなくて、社会の他の人を残酷に貶めて溜飲んを下げるみたいな。
それでも、自分は、社会的には大成功している部類なのだが、「チビでブサイクでハゲでデブでブサイクだから努力しなキャならなかったんだ」ということ、「最初から余裕でイージーな美人」というものへの嫉妬が深い。
最近のあたりは、『Meagan is Missing』14歳の女の子２人がさらわれて、ひたすら暴力を受ける。
英語だから誰も見ないだろうから、ネタバレするけど、監禁されてる部屋のドラム缶に友達の死体がずっと入っていて、主人公の女の子は最後にそれを知らされて、自分もドラム缶に入れられたまま埋められる。
１４歳という人生を知らない人間が「女だから」で目をつけられて虐められまくるのが大好きだ。
残虐が足りない。
データ分析の練習や説明用によく使われる、「1970年代の」ボストンの不動産価格データセットは、"ethical problem" があって、いろんな機械学習ライブラリから排除されるのね。
“B”
Just in case you’ve gotten this far without somehow paying attention, the column in question is called “B”:
B: Black proportion of population. (1970 US Census)
This is already offensive to 2019 eyes (and hopefully 1975 eyes). But let’s try to give the authors the benefit of some doubt that I’m missing something historical, or otherwise relevant, that would warrant the inclusion of this field in the “common specification” of hedonic house pricing.
racist data destruction?. a Boston housing dataset controversy | by M Carlisle | Medium
https://medium.com/@docintangible/racist-data-destruction-113e3eff54a8
Deprecated since version 1.0: This function is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. See the warning message below for further details regarding the alternative datasets.
sklearn.datasets.load_boston — scikit-learn 1.0.1 documentation
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_boston.html
データに含まれる "B" という「地域住民のうちの黒人の割合」を示す列がいかんらしいね。まぁ、日本で「〇〇市の不動産価格データセット」があったとして、そこに「地域住民のうちの部落出身者の割合」が同じく "B列" であったら燃えるだろうしなぁ。でも、実際に目的変数である不動産価格に負の影響を及ぼしてるんだけどねぇ。
The Missing README読んでる.
1:1(One-on-ones, 1on1)は通常週一もしくは2週に1回行われる, 上司と部下の1対1の面談.
### 1:1でやるといいこと
1. アジェンダを用意する.
3. 部下のアジェンダはマネージャのアジェンダより優先される.
### 1:1で話すといいこと
以下4つ.
1. *Big Picture*
2. *Feedback*
- チームがよりよくなる方法
- できるようになりたいこと
3. *Career*
- 長期的なゴールと現在地
4. *Personal*
### 1:1でやるべきではないこと
1. **進捗☆確認**
2. 雑談に終始すること
### その他
上司以外との1:1もいいよね.
30年ぐらい前にテレビで見た洋画なんだけど、まるで手がかりがない。
あらすじ：
妻は殺された。
逃亡中に匿ってくれた老夫婦の家も突き止められる。
逃げ続ける主人公だが、ついに追い詰められる。
「なぜ妻を○○で殺したんだ！」と叫ぶ主人公。
追手は言う。
「なぜ奥さんの死因を知ってるんですか？」
ーーーーーーーー
結末の衝撃と、それをまるで匂わせない出来の良さに感動した。小学生のころ見たが忘れられない。
たいそう有名な作品だと思って10年ぐらい探してるんだが、これほどネットに情報が溢れてる現在でも不思議なぐらい手がかりがない。
教えて増田。
追記：なんども翻案されてるリチャードキンブルの「逃亡者」とは明らかに違う。
追記2：メメントもちがう。それよりずっと前だしメメントみたいな時系列の工夫は無い。
なお、モノクロではない。
追記3：老夫婦は生きてる。真相が明らかになった後に再登場する。銃声もなんらかのプロットだったが思い出せない。
追記4：ブコメにあるONE OF MY WIVES IS MISSINGが最有力という印象。。
別題は「他人の向う側」「ハネムーン・クライシス／新妻蒸発」。
しかし！英語版がまるごとYoutubeにあったのでざっと眺めたけど，やや違う？(URLは伏す)
ひたすら追われてるのと老夫婦のシーンが記憶に残ってるけど，Youtubeではそうした様子がない。
NHKでやってたという情報を得た。確かにそうだった気がする。
いろんな人がおれと同じようにプロットにビビってたようで，正解かもしれない。
https://okwave.jp/qa/q2806789.html
https://www.allcinema.net/cinema/14118
https://www.allcinema.net/cinema/5155
https://blog.goo.ne.jp/goo15hidekoba/e/42ef21af2181c19a53c9f46af8eb53e8
http://metolog.seesaa.net/article/387393840.html
https://ryuichihonda.hatenablog.com/entry/20080301/p1
あとは消えた花嫁 1986 別題VANISHING ACTか？
