令和8年1月9日 · 113件
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復旧・復興事業 合に発行する公営企業債 その他同意等の見込94れる項目 る一般補助施設整備等事業債 4,7 BZ 1119 IND 1000 19191,14(囲 般13 11 -0.0014 11by19 1,7/ 1110.00 100 宅{東京 11 等 企 [17)職19917一蔦 AV 建1,000 -0.000001.1.40.00 0.00WA 100 1 24 14 ** 日 0,00(19240.00 10 車車 形形形10.00要0.00金) 10 (重 形形形要金) 44 第 兼纂第 漁業業員 3上記以外の公営企業の事業区分において発行する震災減収対策企業債 11 11 11 計画額(A) 令和7年度 (東日本大震災分) 令和7年度地方債計画 2 上記以外の東0.0本大震災復興特別会計予算…
-- 0.07000 関門系ルータ施設保全費対投資額比率 -- 0.06495 関門系ルータ施設保全費対投資額比率 -- -- -- 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 0.09453 0.09460 0.09333 82,035 77,259 79,988 83,855 79,533 81,353 82,717 82,945 82,035 80,898 86,356 87,039 92,952 87,494 [同左] SBC施設保全費対投資額比率 ENUMサーバ施設保全費対投資額比率 DNSサーパ施設保全費対投資額比率 メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(北 海道) メタルケーブル延長1km当たり施設…
百十八ジョージア通貨一ラリにつき本邦通貨 五四円 百十九ブルキナファソ通貨一〇〇CFAフラ ンにつき本邦通貨二五円 百二十モーリタニア通貨一〇〇ウギアにつき 本邦通貨三七八円 百二十一ベナン通貨一〇〇CFAフランにつ き本邦通貨二五円 百二十二ルワンダ通貨一〇〇ルワンダ・フラ ンにつき本邦通貨一〇円 百二十三ジブチ通貨一〇〇ジブチ・フランに つき本邦通貨八四円 百二十四南スーダン通貨一、〇〇〇南スーダ ンポンドにつき本邦通貨三四円 百二十五サモア通貨一サモア・タラにつき本 邦通貨五三円 百二十六アルメニア通貨一〇〇ドラムにつき 本邦通貨三八円 百二十七ナミビア通貨一〇〇ナミビア・ドル につき本邦通貨八二五円 百二十八モルディブ通貨一〇〇ルフィヤにつ き本邦通貨九八〇円 百二十九バルパドス通貨一バルバドス・ドル …
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 80,443 83,172 83,627 75,667 86,129 82,262 78,623 81,580 78,851 79,078 78,851 77,486 79,761 76,804 78,851 79,306 73,392 メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(新 潟県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(富 山県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(石 川県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(福 井県) メタルケープル延長1km当たり施設保全費(山 梨県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(…
円/km 73,392 円/km 74,757 円/km 76,349 円/km 75,439 円/km 78,396 円/km 79,533 円/km 77,031 円/km 77,031 円/km 79,306 円/km 78,396 円/km 76,121 円/km 75,212 円/km 75,894 円/km 74,757 円/km 76,121 円/km 69,753 円/回線 円/km 111 14,752 メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(島 根県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(岡 山県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(広 島県) メタルケープル延長1km当たり施設保全費(山 口県) メタルケーブル延長1km当たり施設保全費(徳 島県) メタルケーブル延長1km…
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 13,893 14,384 15,079 14,302 14,629 14,874 14,915 14,752 14,547 15,529 15,651 16,715 15,733 14,465 14,956 15,038 13,606 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (青森県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (岩手県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (宮城県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (秋田県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (山形県) 加入系光ケーブル延長1km当たり…
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 15,488 14,793 14,138 14,670 14,179 14,220 14,179 13,934 14,343 13,811 14,179 14,261 13,197 13,197 13,443 13,729 13,565 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (山梨県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (長野県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (岐阜県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (静岡県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (愛知県) 加入系光ケーブル延長1km当たり…
1. Two-stage 目标检测算法 Two-stage 目标检测算法将目标检测问题划分为两个阶段：第一阶段进行候选区域提取，第二阶段对候选区域进行分类和位置精修。R-CNN[2]是第一个将 CNN 应用到目标检测领域的模型，它首先利用选择性搜索（Selective Search）算法生成大约 2000 个候选框，然后将这些候选框缩放成统一大小并输入到 CNN 中进行特征提取，最后利用 SVM 进行分类并利用线性回归模型对候选框的位置进行修正。 Fast R-CNN[3]在 R-CNN 的基础上进行了改进，它将整张图片输入到 CNN 中提取特征图，然后利用 ROI Pooling 层从特征图中提取出每个候选区域的固定大小的特征向量，最后将这些特征向量输入到全连接层进行分类和位置回归。相比于 R-CNN，Fas…
The Origin of the Name "Mongol" Author(s): Henry Serruys Source: Journal of the American Oriental Society , Vol. 72, No. 2 (Apr. - Jun., 1952), pp. 59-66 Published by: American Oriental Society Stable URL: http://www.jstor.org/stable/595189 Accessed: 14/06/2014 18:58 Your use of the JSTOR archive indicates your acceptance of the Terms & Conditions of Use, av…
円/km 14,097 円/km 14,302 円/km 13,852 円/km 13,852 円/km 14,261 円/km 14,097 円/km 13,688 円/km 13,525 円/km 13,647 円/km 13,443 円/km 13,688 円/km 12,543 円/回線 111 円/km 91,899 円/km 86,512 円/km 89,590 円/km 93,951 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (徳島県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (香川県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (愛媛県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (高知県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (福岡県) 加入系光ケーブル延長1km当たり施設保…
月9日金曜日 Journal of the American College of Cardiology Vol. 77, No. 18, 2021 May 11, 2021:2331-43 2024/06/18 令和8年1 Journal of the American Oriental Society
2.1 研究目的 本研究では、日本における「食」の文化的価値を再評価し、その持続可能な発展に向けた新たなモデルを提案することを目的とする。具体的には、伝統的な食文化と現代の健康志向や環境配慮型社会との調和を図るための実践的アプローチを検討する。 2.2 研究方法 (1) 文献調査：国内外の関連研究を網羅的に収集・分析し、既存の知見を整理する。特に、日本の食文化に関する歴史的変遷とその社会的影響について重点的に検討する。 (2) フィールドワーク：全国各地の地域コミュニティを対象に、食文化の実践状況を観察・インタビューを通じて把握する。また、消費者行動の変化についてもデータ収集を行う。 (3) データ分析：収集したデータを統計的手法および質的分析により処理し、パターンや傾向を抽出する。さらに、政策提言への応用可能…
1. Two-stage 目标检测算法 Two-stage 目标检测算法将目标检测任务划分为两个阶段：第一阶段是生成候选区域，第二阶段是对候选区域进行分类和回归。这类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。 2. One-stage 目标检测算法 One-stage 目标检测算法不需要生成候选区域，而是直接对图像进行密集采样，然后对每个采样点进行分类和回归。这类算法的代表有 YOLO、SSD 等
相続財産清算人の選任及び相続権主張の催告 報
1.1 研究背景与意义 1.2 国内外研究现状 1.3 研究内容与方法 1.4 论文结构安排
官 随着深度学习的发展, 基于深度学习的目标检测算法逐渐取代了传统的目标检测算法。根据是否使用候选区域, 可以将基于深度学习的目标检测算法分为两类: 一类是基于候选区域的 Two-stage 目标检测算法; 另一类是不使用候选区域的 One-stage 目标检测算法。 1. Two-stage 目标检测算法 Two-stage 目标检测算法首先产生一系列稀疏的候选区域, 然后利用卷积神经网络对候选区域进行分类和回归。R-CNN ${ }^{[27]}$ 是 Two-stage 目标检测算法的典型代表, 其流程如图 2-2 所示。 图 2-2 R-CNN 流程图 R-CNN 首先利用选择性搜索 (Selective Search) 算法从输入图像中产生约 2000 个候选区域, 然后将这些候选区域缩放成相同大小并…
The 'Aqīqa in Islamic Law: A Reconsideration JONATHAN P. BERKEY DAVIDSON COLLEGE INTRODUCTION THE RITUAL OF THE 'AQĪQA IS WIDELY RECOGNIZED AS ONE OF THE MOST IMPORTANT CEREMONIES IN THE LIFE CYCLE OF A MUSLIM CHILD. IT INVOLVES THE SACRIFICE OF ANIMALS ON BEHALF OF A NEWBORN INFANT, AND THE DISTRIBUTION OF THEIR MEAT TO FAMILY MEMBERS, FRIENDS, AND THE POOR…
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 89,077 91,129 92,668 92,925 91,899 90,616 96,772 97,542 104,210 98,055 90,103 93,181 93,694 84,717 96,516 92,155 88,051 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (秋田県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (山形県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (福島県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (茨城県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (栃木県) 中継系光ケーブル延長1km当た…
報 A General Strategy for the Synthesis of Functionalised Piperidines: Stereoselective Route to (-)-Paroxetine and (+)-Femoxetine Stephen P. Marsden,* David A. S. Parker, and Helen G. Pink School of Chemistry, University of Leeds, Leeds LS2 9JT, U.K. Received January 28, 2005; E-mail: s.p.marsden@leeds.ac.uk 2.1 研究目的 本研究は、AI技術を活用した教育支援システムの開発を通じて、学習者の個別最適化された…
官 失踪に関する届出の催告
The Origin of the Chinese People: As Suggested by Recent Excavations in North China Author(s): J. G. Andersson Source: Journal of the American Oriental Society, Vol. 44 (1924), pp. 219-231 Published by: American Oriental Society Stable URL: http://www.jstor.org/stable/593576 . Accessed: 14/06/2014 00:23 Your use of the JSTOR archive indicates your acceptance…
绪论
公示催告 The Impact of the Internet on the Mass Media in Europe Charles Baden-Fuller, Stefan Ferber and John Goldenberg Abstract This paper examines the impact of the Internet on the mass media industries in Europe. It argues that the Internet has had a significant impact on the way that people consume news and information, and that this has led to a decline in …
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 91,386 88,308 88,564 88,308 86,769 89,334 85,999 88,308 88,821 82,152 82,152 83,691 85,486 84,460 87,795 89,077 86,256 86,256 88,821 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (静岡県) (愛知県) (三重県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 中継系光…
破産手続における包括的禁止 命令 破産手続における保全管理命令 破産手続開始 失踪宣告 号STRES STRESTION TO TO TO TO TO TO TOTERTEEEEEEEEEEEEEESTETTEEEEE SSSSSSSEESSSSSSSSSSSSSEEESEESESSNS自19, 100 100 100 100 100 000 000 000 000 000
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting crop yields, food security, and livelihoods worldwide. Rising temperatures, altered precipitation patterns, increased frequency of extreme weather events, and changing pest dynamics are some of the key factors influencing agricultur…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting food production, resource availability, and livelihoods worldwide. Rising temperatures, altered precipitation patterns, increased frequency of extreme weather events, and changing pest dynamics are among the key factors impacting ag…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant threats to global agricultural productivity. Rising temperatures, altered precipitation patterns, and increased frequency of extreme weather events are disrupting traditional farming practices worldwide. Key Challenges • Water scarcity affecting irrigation systems • Soil degr…
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 87,795 85,230 84,204 84,973 83,691 85,230 78,048 334,378 314,417 325,823 341,983 323,922 331,527 337,230 338,181 334,378 329,626 352,439 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (佐賀県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (長崎県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (熊本県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費 (大分県) 中継系光ケーブル延長1km当たり施設保全費…
The Impact of AI on the Future of Work Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming industries and reshaping the way we work. From automation to advanced analytics, AI technologies are driving efficiency and innovation across various sectors. Key Areas of Transformation • Automation: Streamlining repetitive tasks and increasing productivity. • Data A…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting crop yields, food security, and livelihoods worldwide. Key Impacts - Increased frequency of extreme weather events - Shifts in growing seasons and precipitation patterns - Spread of pests and diseases Adaptation Strategies - Develop…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting crop yields, food security, and livelihoods worldwide. Rising temperatures, altered precipitation patterns, increased frequency of extreme weather events, and changing pest dynamics are some of the key factors influencing agricultur…
The Impact of AI on the Future of Work Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming industries and reshaping the way we work. From automation to advanced analytics, AI technologies are driving efficiency, innovation, and new opportunities across various sectors. Key Areas of Transformation • Automation: Streamlining repetitive tasks and increasing pr…
The Impact of the COVID-19 Pandemic on the Global Economy Introduction The COVID-19 pandemic has had a profound impact on the global economy, leading to widespread disruptions in various sectors. This paper aims to analyze the economic consequences of the pandemic and explore potential recovery strategies. Economic Consequences • Decline in GDP growth rates …
手続開始及び免責許可申 に関する意見申述期間
The Impact of AI on the Future of Work Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming industries and reshaping the way we work. From automation to advanced analytics, AI technologies are driving efficiency, innovation, and new opportunities across sectors. Key Areas of Transformation • Automation: Streamlining repetitive tasks and increasing productivi…
## 2.2 研究内容 本文的研究内容主要包括以下三个方面: (1) 基于深度学习的图像分类算法研究 针对现有图像分类算法存在的问题，提出一种新的基于深度学习的图像分类算法。该算法采用卷积神经网络 (CNN) 作为基础模型，并引入注意力机制和迁移学习技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，设计了一种自适应的数据增强策略，以应对不同场景下的数据分布差异。 (2) 多模态融合的目标检测算法研究 针对复杂环境下目标检测任务中单一模态信息不足的问题，提出一种多模态融合的目标检测算法。该算法结合视觉、红外和雷达等多种传感器数据，通过特征级融合和决策级融合两种方式，实现对目标的精准定位和识别。此外，还设计了一种动态权重分配机制，以适应不同环境条件下的多模态数据特性。 (3) 实时视频流处理与异常行为检测系统开发 基于上述…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting food production, resource availability, and livelihoods worldwide. Rising Temperatures Increased temperatures can lead to heat stress in crops, reducing yields and altering growing seasons. This affects staple crops like wheat, rice…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting crop yields, food security, and livelihoods worldwide. Rising temperatures, altered precipitation patterns, increased frequency of extreme weather events, and changing pest dynamics are some of the key factors influencing agricultur…
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 355,290 380,005 357,192 327,724 339,131 341,032 307,763 351,488 335,329 320,120 332,477 321,071 322,021 321,071 315,367 324,873 312,516 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(千 葉県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(東 京都) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(神 奈川県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(新 潟県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(富 山県) 海底光…
The Impact of AI on Modern Healthcare Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the healthcare industry by enhancing diagnostic accuracy, personalizing treatment plans, and improving patient outcomes. From predictive analytics to robotic surgery, AI technologies are being integrated into various aspects of medical practice. Key Applications of AI in He…
The Impact of AI on Modern Healthcare Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the healthcare industry by enhancing diagnostic accuracy, personalizing treatment plans, and improving patient outcomes. From predictive analytics to robotic surgery, AI technologies are becoming integral to modern medical practices. Key Applications of AI in Healthcare • D…
The Impact of AI on Modern Healthcare Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the healthcare industry by enhancing diagnostic accuracy, personalizing treatment plans, and improving patient outcomes. From predictive analytics to robotic surgery, AI technologies are becoming integral to modern medical practices. Key Applications of AI in Healthcare • D…
The Impact of AI on the Future of Work Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming industries and reshaping the future of work. From automation to advanced analytics, AI technologies are enhancing productivity, creating new job roles, and challenging traditional employment models. Key Areas of Impact • Automation of repetitive tasks • Enhanced decis…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant challenges to global agriculture, affecting crop yields, food security, and livelihoods worldwide. Rising temperatures, altered precipitation patterns, increased frequency of extreme weather events, and changing pest dynamics are some of the key factors influencing agricultur…
The Impact of AI on Modern Healthcare Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the healthcare industry by enhancing diagnostic accuracy, personalizing treatment plans, and improving operational efficiency. From predictive analytics to robotic surgery, AI-driven solutions are transforming patient care. Key Applications of AI in Healthcare • Medical Ima…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant threats to global agriculture, affecting crop yields, food security, and livelihoods worldwide. Rising temperatures, altered precipitation patterns, increased frequency of extreme weather events, and changing pest dynamics are among the key factors impacting agricultural syst…
The Impact of AI on International Trade Introduction Artificial Intelligence (AI) is reshaping the landscape of international trade. From automating customs processes to optimizing supply chains, AI technologies are enhancing efficiency and reducing costs. Key Applications Predictive analytics for demand forecasting Chatbots for customer service in multiple …
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant threats to global agricultural productivity, affecting food security and livelihoods worldwide. Key Impacts • Increased frequency of extreme weather events (droughts, floods) • Shifts in growing seasons and crop suitability zones • Water scarcity and soil degradation
The Impact of AI on the Future of Work Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming industries and reshaping the nature of work. From automation to advanced analytics, AI technologies are driving efficiency and innovation across sectors. Key Areas of Transformation • Automation of repetitive tasks in manufacturing and logistics • Enhanced decision-ma…
The Impact of AI on International Trade Exploring the transformative role of Artificial Intelligence in global commerce.
The Impact of AI on International Trade Introduction Artificial Intelligence (AI) is reshaping the landscape of international trade. From automating customs procedures to optimizing supply chains, AI technologies are enhancing efficiency and reducing costs for businesses engaged in global commerce. Key Applications Predictive Analytics: Forecasting market tr…
The Impact of Climate Change on Global Agriculture Climate change poses significant threats to global agricultural productivity. Rising temperatures, altered precipitation patterns, and increased frequency of extreme weather events are disrupting farming systems worldwide. Key Challenges • Water scarcity affecting irrigation-dependent regions • Soil degradat…
円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 321,071 322,972 298,257 298,257 303,961 310,615 306,812 319,169 323,922 313,466 313,466 322,972 319,169 309,664 305,862 308,713 303,961 309,664 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(奈 良県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(和 歌山県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(鳥 取県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設保全費(島 根県) 海底光ケーブル延長1km当たり施設…
2.1 研究目的 本研究は、日本における「食」の文化的価値と経済的価値を再評価し、持続可能な食文化の構築に向けた新たなビジネスモデルを提案することを目的とする。具体的には、以下の 3 つの研究課題に取り組む。 (1) 伝統的な食文化の現代的意義の解明: 和食や地域固有の食文化が持つ多様な価値（健康、環境、コミュニティ等）を定量的・定性的に分析する。 (2) 持続可能な食システムの構築: 生産から消費までのサプライチェーン全体を見直し、食品ロス削減や地産地消の促進など、環境負荷の少ないシステムを設計する。 (3) 新しいビジネスモデルの創出: デジタル技術を活用した食の体験価値向上や、サブスクリプション型サービスなど、新たな収益源を生み出すビジネスモデルを開発する。 2.2 研究方法 本研究では、文献調査、フィー…
### 2.2.2.1 两阶段检测算法 两阶段检测算法的核心思想是先生成一系列可能包含目标的候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。这类算法的代表是R-CNN系列模型。 - R-CNN (Regions with CNN features)：首次将卷积神经网络应用于目标检测，通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN提取特征并进行分类和回归。虽然精度高，但计算量大，速度慢。 - Fast R-CNN：改进了R-CNN，将ROI Pooling层引入网络，使得特征提取和分类回归可以在同一个网络中完成，大大提高了检测速度。 - Faster R-CNN：进一步引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），实现了端到端的训练和检测，成为两…
報 深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑对数据的处理过程。 在目标检测领域，深度学习模型能够自动从大量标注数据中学习特征表示，并实现端到端的训练与推理。 相较于传统方法，基于深度学习的方法具有更强的泛化能力和更高的精度，已成为当前主流的研究方向
1. 基于候选区域的目标检测算法 基于候选区域的目标检测算法主要包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。这些算法的基本思想是首先生成一系列候选区域, 然后利用卷积神经网络对每个候选区域进行分类和边界框回归。 2. 基于回归的目标检测算法 基于回归的目标检测算法主要包括 YOLO、SSD 等。这些算法的基本思想是将目标检测问题转化为回归问题, 直接预测目标的类别和位置
1. 基于候选区域的目标检测算法 基于候选区域的目标检测算法主要包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。这类算法首先通过某种方法生成一系列候选区域，然后利用卷积神经网络对每个候选区域进行分类和边界框回归。 2. 基于回归的目标检测算法 基于回归的目标检测算法主要包括YOLO、SSD等。这类算法直接将目标检测问题转化为回归问题，通过卷积神经网络直接预测目标的类别和位置
-- 0.07202 CSソフトウェア施設保全費対投資額比率 -- 0.07456 CSソフトウェア施設保全費対投資額比率 11 0.07000 関門系ルータソフトウェア施設保全費対投資額 比率 -- 0.06495 関門系ルータソフトウェア施設保全費対投資額 比率 -- 0.09453 SBCソフトウェア施設保全費対投資額比率 -- 0.10635 SBCソフトウェア施設保全費対投資額比率 -- -- 円/本 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/km 円/台 -- -- -- -- -- -- -- 11 -- -- -- 11 0.09460 0.09333 230 26,850 268,270 597,080 3,143 3,143 3,143 48 0.001707 0.001988 …
経済的耐用年数 備考 表中の [ の記載は注記である。 [略] 電線共同溝 [略] 中口径管路 管路 [略] [略] 中口径管路 地下メタルケーブル 架空メタルケーブル [略] 光ケーブル成端架 電線共同溝 地下メタルケーブル 架空メタルケーブル 光ケーブル成端架 電線共同溝 中口径管路 地下メタルケーブル 架空メタルケーブル 光ケーブル成端架 主配線盤 電線共同溝 中口径管路 地下メタルケーブル 架空メタルケーブル 光ケーブル成端架 地下メタルケーブル 架空メタルケーブル 光ケーブル成端架 地下メタルケーブル 光ケーブル成端架 地下メタルケーブル 架空メタルケーブル 67.6 67.6 67.6 37.5 67.6 46.5 28.5 37.5 28.5 28.5 +1 +1 +1 +1 28.5 +1 +1…
令和8年1月9日金曜日官報(号外第5号) 合(同欄に掲げる規定のうちいずれかに係る確認を行う場合を含む。)であって、同欄 に掲げる規定の自動車審査試験項目に関し同時に二以上の試験を受けようとする場合 におも(1ては、 同表の下欄に掲げる額とする。 (略) 第十一号、第十三号及び第百七号 第十一号及び第百七号 (略) 百七万七千円 七十九万六千円 六 第八十八号及び第百六十五号の自動車審査試験項目別費用額の合計額は、 第八十八 号及び第百六十五号の自動車審査試験項目に関し同時に試験を受けようとする場合で あって、 同号の自動車審査試験項目に規定する試験に代えて、 保安基準第二章の規定 に基づく自動車の保安基準に関する告示が改正された場合における改正後の規定の適 用に関して告示で適用関係の整理が行われた規定に相当す…
第六号様式(特定改造等許可証)(第三条関係) 特定改造等許可証 許可番号 申請に係る改造のためのプ ログラム等の名称 特定改造等の種類 申請者の氏名又は名称及び 住所 許可の条件又は期限 サイバーセキュリティの確 保に係る能力基準適合証明 書の証明番号 プログラム等の適切な管理 及び確実な改変に係る能力 基準適合証明書の証明番号 道路運送車両法第99条の3第1項の規定により、申請のあった特定改造 等を許可する。 交付年月日 年 月 日 国土交通大臣 [印] (日本産業規格A列4番) 第六号様式を次のように改める
(略) (略) 協定規則第30号第2改訂版補足第26改訂版 協定規則第30号 (略) (略) 協定規則第41号第5改訂版補足第3改訂版 協定規則第41号 (略) 協定規則第44号第4改訂版補足第18改訂版 協定規則第44号 (略) (略) (略) 協定規則第54号補足第27改訂版 (略) 協定規則第54号 (略) 協定規則第75号補足第20改訂版 協定規則第75号 (略) 協定規則第79号第4改訂版補足第7改訂版 協定規則第79号 (略) (略) (略) 協定規則第117号第4改訂版補足第2改訂版 協定規則第117号 (略) 協定規則第125号第3改訂版 協定規則第125号 (略) (略) (略) 協定規則第129号第4改訂版補足第2改訂版 協定規則第129号 (略) (略) 協定規則第131号第2改訂版補足改…
に適合する緊急車線維持装置を備えなければならない。この場合において、次に掲げる緊急車線維持装置であってその機能を損なうおそれのある改造、損傷等のないものは、協定規則第178号の規則5.及び6.に適合するものとする。 一 指定自動車等に備えられているものと同一の構造を有し、かつ、同一の位置に備えられた緊急車線維持装置 二 法第75条の2第1項の規定に基づき型式の指定を受けた特定共通構造部に備えられている緊急車線維持装置と同一の構造を有し、かつ、同一の位置に備えられている緊急車線維持装置又はこれに準ずる性能を有する緊急車線維持装置 三 法第75条の3第1項の規定に基づき緊急車線維持装置について型式の指定を受けた自動車に備えられているものと同一の構造を有し、かつ、同一の位置に備えられた緊急車線維持装置又はこれに準ずる…
場合 ) 報報 (1月日爲資會)出現日(日曜日6百1年9月 表3乗用自動車(路線バス)の車両諸元及び都市間走行割合 燃費区分No 区分 標準車両諸元 乗車率(%) 車両重量(kg) 都市間 定員 全高(m) 全幅 走行割合 BR1 3.5<&=8 5186 39 (m) (%) BR2 8<&510 7837 28 2.990 2,072 10 35 BR3 10<&12 2,989 2.312 10 BR4 12<&14 7901 59 10 35 BR5 14< 8654 77 2,969 2,385 35 3,022 2,490 00 35 表4(略) 別紙8～11(略) 別表1・2(略) 付録1・2(略) JH25モード法(電気式ハイブリッド…
(SSSS 報告 (金 寄金) 月 月 月 日6 100 1000 3.5. 重量車電力消費率の算出 3.4.で算出したDCの消費電気エネルギーAERESSS3,走行距離及び別紙1の12.に規定する充 電効率KcからDCの電力消費率ECam/及びACの電力消費率EC22を算出する。 ECNO - AEREESSS 19781878181 走行距離 ECAG- Ke なお、トルクコンバータ付自動変速機を有する自動車については、同じギヤ段数及びギヤ比 を持つ手動変速機と見なして算出した電力消費率に、都市内走行モードの場合にあっては0.91 を、都市間走行モードの場合にあっては0.96を乗じたものを当該自動車の電力消費率とするこ とができる。 得られた都市内走行モード及び都市間走行モードにおける電力消費率を3.6.に…
87 37(治日第69814月号16日1カ986 その後、任意の暖機状態相当かつ十分に減速エネルギーを回生できるSOC状態から実施し た測定運転の1サイクルを選択し、下記よりDCの消費電気エネルギーAEREESSを算出する。 AEREESS = 3600 X (t) (t) REESS XI(t) :dt AELESs:検討対象のサイクルiに関するDCの消費電気エネルギー(Wh) i:検討対象の模擬走行サイクルの添字番号 1/3600:サイクルエネルギー要求量のWhへの変換係数 u(t)REESSI:対象期間iにおけるREESSの電圧(V) to:対象期間iの開始時の時間 (s) toma:対象期間iの終了時の時間(s) I(t)1:対象期間iにおけるREESSの電流(A) 都市間走行モードを一充電で走行するこ…
具体) ) ) 2.6.4.充電効率の測定 (1)・(2)(略) (3)ソーク後の蓄電装置システム放電方法は、以下から測定方法を選択のうえ、蓄電装置端子 間に電気エネルギー測定機器を配置し、消費電気エネルギーE2を測定する。 ①当該自動車をコールド状態から定速走行で運転し、満充電から車両が定速車速を維持で きない状態まで蓄電装置システムを放電させる。定速走行時の車速は80km/h(アクセル ペダルを全開にしても到達できない自動車にあっては、この限りでない。)より開始し、S OCが10%以下となったところで車速を50km/hに変更し、電欠まで走行すること。なお 車速変更は1分以内に完了すること。定速走行開始時の加速はアクセル全開もしくは3分 以内に定速車速に達するものとし、電欠により定速車速から2km/h以上低下…
92 (6 月 月 日 日6日1 日6日1 日6日1 日6日1 日6日1 第6日1 日 F.CCDn-11:都市内走行モード及び都市間走行モードにおけるCD試験のサイクn-1 の燃料消費量(L/km) c:検討対象のサイクルの添字番号 n:移行サイクルを含む走行したサイクルの数 得られた都市内走行モード及び都市間走行モードにおける実充電消費航続距離に対し、 3.12.に示す都市間走行割合に基づき次式により重量車実充電消費航線距離を算出する。 RcDA=1/((1-α/100)/RcDA3+α/100/RcDAL) RCDA:重量車実充電消費航続距離(km) Rcpan:都市内走行モードにおける実充電消費航続距離(km) RCDah:都市間走行モードにおける実充電消費航続距離(km) α:都市間走行割合 (%)…
令和8年1月9日金曜日官報(号外第5号) 第二条第九号の外装のアンテナ 第二条第八号の外装の手荷物積載用 第二条第六号の四の後面衝突時の燃料漏れ防止装置及び感電防止装置第二条第六号の五の後面衝突時の燃料漏れ防止装置 衝突時の燃料漏れ防止装置及び乗員衝突時の燃料漏れ防止装置及び乗員保護装置第二条第六号の三のポールとの側面衝突時の燃料漏れ防止装置、感電防止装置及び乗員保護装置第二条第六号の三の二のポールとの 乗員保護装置第二条第六号の自動車との側面衝突時の燃料漏れ防止装置、感電防止装置及び乗員保護装置 防止装置及び乗員保護装置第二条第五号の二十のフルラップ前面衝突時の燃料漏れ防止装置及び乗員保護装置第二条第五号の二十一のオフセッ47電防止装置及び乗員保護装置第二条第五号の二十二のオフセット前面衝突時の燃料漏れ防止装…
67今和8年1月9日金曜日官報(海外第5号) 第二条第十七号の騒音防止装置 第二条第十六号の二の窓ガラス 装置{第二条第十五号の二の年少者用補助乗車装置第二条第十六号の乗降口の扉の開放防止装置第二条第十六号の二の窓ガラス 付装置第二条第十三号の三の座席ベルト 取付装置第二条第十一号の四の内装第二条第十一号の五の運転者席第二条第十一号の六の運転者席第二条第十一号の七の運転者席の視界支援装置第二条第十二号の座席第二条第十二号の二の座席及び頭部後傾抑止装置 第二条第十七号の騒音防止装置 乗車装置第二条第十六号の乗降口の扉の開放防止装置 第二条第十四号の二の年少者用補助乗車装置取付具第二条第十五号の年少者用補助乗車 第二条第十三号の三の座席ベルト 第二条第十三号の座席第二条第十三号の二の座席ベルト取付装置 第二条第十二…
令和8年1月9日金曜日官報(号外第5号) 第二条第四十一号の方向指示器 第二条第四十号の三の車線逸脱警報裝置{第二条第四十号の四の車両接近通報裝置{第二条第四十号の五の事故自動緊急通報装置第二条第四十号の六の側方衝突警報裝置第二条第四十号の七の後退時通報装1000000000000000円14第二条第四十号の八の後退時通報装 発生装置第二条第三十八号の警音器第二条第四十号の停止表示器材 第二条第三十六号の大型後部反射器 第二条第四十一号の三の灯火装置及び反射器並びに指示装置の取付装置第二条第四十一号の四の灯火装置及 第二条第四十一号の方向指示器 第二条第四十号の七の後退時通報装1000000000000000円第二条第四十号の八の後退時通報装 第二条第四十号の五の事故自動緊急通報装置第二条第四十号の六の側方衝突…
令和8年1月9日金曜日官報(号外第5号) 第二条第五号の十二のガス容器附属BD 第二条第五号の十一のガス容器及びガス容器附属品 第二条第五号の十の六のガス容器附属品及び燃料制御保護装置第二条第五号の十の七の燃料制御保護装置第二条第五号の十の八のガス容器取付装置 第二条第五号の十の四のガス容器及び燃料制御保護装置第二条第五号の十の五のガス容器附属品第二条第五号の十の六のガス容器附属品及び燃料制御保護装置第二条第五号の十の七の燃料制御保 第二条第五号の九の二の衝突時の車両火災防止装置 第二条第五号の六の横滑り防止装置第二条第五号の七のプレーキアンス第二条第五号の八の燃料タンク 第二条第五号の五の二の衝突被害軽減制動動制御装置第二条第五号の五の三の衝突被害軽減制動制御装置 第二条第五号の四の衝突被害軽減制動制御装置 …
75令和8年1月9日金曜日官報(月外第5号) 第二条第九号の外装のアンテナ 第二条第八号の外装の手荷物積載用 }第二条第六号の四の後面衝突時の燃料漏れ防止装置及び感電防止装置第二条第六号の五の後面衝突時の燃料漏れ防止装置 乗員保護装置第二条第六号の自動車との側面衝突時の燃料漏れ防止装置、感電防止装置及び乗員保護装置 防止装置及び乗員保護装置第二条第五号の二十のフルラップ前面衝突時の燃料漏れ防止装置及び乗員保護装置第二条第五号の二十一のオフセッ47電防止装置及び乗員保護装置第二条第五号の二十二のオフセット前面衝突時の燃料漏れ防止装置及び乗員保護装置 第二条第五号の十七の原動機用蓄電13 第二条第六号の七の車両転覆時の乗員保護装置 第二条第六号の六の歩行者頭部保護(1966(第二条第六号の七の車両転覆時の乗 第二条…
令和8年1月9日金曜日官報(号外第5号) 第二条第十七号の騒音防止装置 第二条第十五号の年少者用補助乗車裝置{第二条第十五号の二の年少者用補助乗車装置第二条第十六号の乗降口の扉の開放防止装置第二条第十六号の二の窓ガラス 第二条第十一号の三の前部潜り込み防止装置及び前部潜り込み防止装置取付装置第二条第十一号の四の内装第二条第十一号の五の運転者席第二条第十一号の六の運転者席第二条第十一号の七の運転者席の視界支援装置第二条第十二号の座席第二条第十二号の二の座席及び頭部後傾抑止装置第二条第十二号の三の仕切り装置第二条第十三号の座席第二条第十三号の二の座席ベルト取付装置 第二条第十一号の突入防止装置及び突入防止装置取付装置第二条第十-号の二の前部潜り込み第二条第十一号の三の前部潜り込み防止装置及び前部潜り込み防止装置取付…
77令和8年1月9日金曜日官報(月外第5号) 第二条第二十五号の制動灯 第二条第二十二号の二の側方照射灯 第二条第十九号の二の前照灯 第二条第十九号の前照灯 第二条第十八号の二のディフィート 第二条第二十五号の制動灯 第二条第二十四号の尾灯 第二条第二十三号の車幅灯 第二条第二十二号の二の側方照射灯 第二条第二十号の前照灯洗浄器 第二条第十九号の二の前照灯 第二条第十九号の前照灯 第二条第十八号の二のディフィート 第二条第二十七号の前部上側端灯 第二条第二十四号の尾灯 第二条第二十二号の二の側方照射灯 第二条第二十二号の前部霧灯 第二条第二十号の前照灯洗浄器 第二条第十九号の二の前照灯 第二条第十八号の二のディフィート 第二条第二十六号の補助制動灯 第二条第二十五号の制動灯 第二条第二十四号の尾灯 第二条第二十…
(令和8年1月9日金曜日官報(周外第5号) 第二条第四十一号の方向指示器 第二条第四十号の三の車線逸脱警報裝置第二条第四十号の四の車両接近通報裝置第二条第四十号の五の事故自動緊急通報装置第二条第四十号の六の側方衝突警報第二条第四十号の七の後退時通報装1000000000000000000144 発生装置第二条第三十八号の警音器 第二条第三十六号の二の再帰反射材 第二条第四十一号の三の灯火装置及び反射器並びに指示装置の取付装置第二条第四十一号の四の灯火装置及 第二条第四十一号の方向指示器 第二条第四十号の七の後退時通報装1000000000000000000第二条第四十号の八の後退時通報装 第二条第四十号の五の事故自動緊急通報装置第二条第四十号の六の側方衝突警報 第二条第四十号の三の車線逸脱警報裝置第二条第四十号…
値も許容限度とする。 する許容限度の値に五デジベルを加えた 速走行騒音にあつては、別表第一の該当 附則3の試験法により測定された全開加 度とし、協定規則第四十一号第六改訂版 許容限度は、別表第一の該当する許容限 トル毎時以下のものを除く。)に適用する 以上のもの及び最高速度が五十キロメー (第一種原動機付自転車であつて、三輪 PMRが二十五を超える原動機付自転車 車付二輪自動車を除く。)に限る。)並びに 及び軽自動車(いずれも二輪自動車(側 1,四 PMRが二十五を超える小型自動車 (新規) 八～十一(略) 八~十一 (略) う。 改訂版6.5.の要件を満たすものをい 1. イヤであつて、協定規則第百十七号第四 用するように特別に設計されたスノータ 一九 11 1 第十 t. 14 11 14 14 (7) 1…
88 外第103011号 副産肥料 YH骨りん酸 青島宇慧緑色工貿有 限公司 グリーンコスモス株 式会社 (国内管理人) 中華人民共和国(山東) 自由貿易試験区青島片 区前湾保税港区莫斯科 路38号(A) 北海道苫小牧市新開町 三丁目13番2号 (四 (25 (29
有効期間が令和10年11月26日となったもの 登録番号肥料の種類 記録番号肥料の種類肥料の名称名称住所 くみあい苦土入り複合 東京都千代田区九段北 生第72336号化成肥料 … ( ) )複合片倉コープアグリ株東京都「代田区九段化 日曜 有効期間が令和13年11月24日となったもの 登録番号肥料の種類 肥料の名称 名称住所 生第37523号 加工りん酸肥 くみあいほう素マンガ 小野田化学工業株式 東京都港区海岸一丁目 (1 ン入り苦土重焼燐 会社 15番1号
生第37595号化成肥料 くみあいCDU複合燐 ジェイカムアグリ株 東京都千代田区神田須 The the the and the and the and the and the and the and the and the and 生第44656号化成肥料くみあい化成7号 朝日アグリア株式会 埼玉県児玉郡神川町渡 61 瀬222番地 生第44670号配合肥料複合育苗ペット1号 サンアグロ株式会社 東京都中央区日本橋小 網町17番10 生第44690号化成肥料複合肥料ミノリK 大阪府大阪市北区西天 社社 満5丁目2番18号 生第67016号化成肥料 丸ツバメ複合燐加安新サンアグロ株式会社 063 網町17番10 生第69896号化成肥料 くみあいCDU複合燐 ジェイカムアグリ株 東京都千代田区神田須 加安S60…
生第74258号 瀬戸内ケミカル有限 岡山県笠岡市神島外浦 3675番地の1 生第91481号 ハート粒状混合りん酸 株式会社研農 高知県高知市百石町二 ** 特号 丁目25番20号 生第91482号 ハート粒状混合りん酸 株式会社研農 高知県高知市百石町二 (6 丁目25番20号 生第91494号 被覆複合肥料 ハイコントロールマイ ジェイカムアグリ株 東京都千代田区神田須 クロ280-70 田町二丁目6番6号 生第91495号 被覆複合肥料 くみあい微量要素入り ジェイカムアグリ株 東京都千代田区神田須 被覆燐硝安加里エコロ 田町二丁目6番6号 ングトータル391-70 生第91496号被覆複合肥料 ハイコントロールトー ジェイカムアグリ株 東京都千代田区神田須 タル391-70E 田町二丁目6番6号 生第…
有効期間が令和10年11月25日となったもの 登録番号肥料の種類肥料の名称名称住月 生第82058号化成肥料神協複合3号 神協産業株式会社 山口県熊毛郡田布施町 大字波野962番地の1 生第82069号液状肥料 生第82068号液状肥料研安有機入り液肥特片倉コープアグリ株東京都千代田区九段北. 673 式会社 一丁目8番10号 生第82085号汚泥肥料 有明1号 有明広域行政事務組 14 熊本県玉名市岱明町野 口2129番地 生第88357号化成肥料 くみあいほう素入り複 合硝加燐安NS262 ホクレン肥料株式会 ** 北海道札幌市中央区北 4条西1丁目1番地 報 官口
生第88363号化成肥料 生第88368号化成肥料 マザー有機入り化成 1055 1000000000000 新味アップ 生第88372号 5-5 生第88373号配合肥料 生第88374号配合肥料 くみあい苦土マンガン ほう素入り複合硝加燐 安N028号 くみあい苦土マンガン ほう素入り複合硝加燐 安NS228号 片倉コープアグリ株 式会社 株式会社ワコー農材 長崎油飼工業株式会 6. ホクレン肥料株式会 16 ホクレン肥料株式会 ** 東京都千代田区九段北 一丁目8番10号 大阪府大阪市中央区備 後町四丁目3番4号 長崎県諫早市下大渡野 町2041番地1 北海道札幌市中央区北 4条西1丁目1番地 北海道札幌市中央区北 4条西1丁目1番地 生第88385号汚泥肥料 乾燥汚泥肥料 ホクレン農業協同組 合連合会 …
(每日) 日 ) 日6日6日16 18 高田馬場第5号 東京都新宿区 西武鉄道㈱ 新宿線 新宿区 区道 23-221 第10号 1- 東松原4号19 東京都世田谷区 京王電鉄(株) 井の頭線 世田谷区 区道 21-B005号線 第10号 -- 東松原5号 東京都世田谷区 京王電鉄(株) 井の頭線 世田谷区 区道 21-C402号線 第10号 九品仏2号 東急電鉄(株) 大井町線 世田谷区 区道 33-C177号線 第12号 九品仏3号 東京都世田谷区 東急電鉄(株) 大井町線 世田谷区 区道 33-B002号線 第12号 11 九品仏4号 東京都世田谷区 東急電鉄(株) 大井町線 世田谷区 区道 33-C203号線 第12号 保谷第8号 東京都西東京市 西武鉄道㈱ 池袋線 西東京市 市道 207号線 第10号 …
76 日數 日數 日 86日1本84 42 金岡南二 大阪府堺市堺区 西日本旅客鉄道㈱ 阪和線 堺市 市道 中三国ヶ丘中長尾1 第12号 -- 号線 上野芝北二 大阪府堺市堺区 阪和線 堺市 府道 堺かつらぎ線 10 浅香山3号 大阪府堺市堺区 南海電気鉄道(株) 堺市 府道 第12号 堺東1号 大阪府堺市堺区 南海電気鉄道㈱ 堺市 市道 第12号 堺東3号 大阪府堺市堺区 南海電気鉄道㈱ 高野線 堺市 市道 三国ヶ丘御幸通榎元町1号線 第12号 11 我孫子道3号 大阪府堺市堺区 阪堺電気軌道㈱ 阪堺線(軌) 堺市 市道 第12号 -- 御陵前2号 大阪府堺市堺区 阪堺電気軌道(株) 阪堺線(軌) 堺市 市道 西湊東湊1号線 -- 萩原天神10号49 大阪府堺市東区 南海電気鉄道㈱ 高野線 堺市 府道 泉大津…
(自動事 日本會) 日6月108号 26 65 交野2号 大阪府交野市 京阪電気鉄道㈱ 交野線 交野市 市道 私部青山線 第10号 -- 交野3号 大阪府交野市 交野線 交野市 市道 私部13号線 第10号 高野街道 大阪府交野市 京阪電気鉄道㈱ 交野線 交野市 市道 第10号 河内森 大阪府交野市 京阪電気鉄道㈱ 交野線 交野市 市道 森私市線(堤塘敷) 第10号 10 河内森2号69 大阪府交野市 京阪電気鉄道㈱ 交野線 交野市 市道 私市9号線 第10号 尾崎4号 大阪府阪南市 南海電気鉄道(株) 南海本線 阪南市 市道 西鳥取14号線 第10号 -- 吉見ノ里3号 大阪府泉南郡田尻町 南海電気鉄道(株) 南海本線 田尻町 町道 高野村の前線 第10号 -- 六甲道 兵庫県神戸市灘区 阪急電鉄(株) 神戸…
官庁報告 文教 日本学士院会員候補者の推薦について 日本学士院は、日本学士院会員選定規則第2条の規定により、令和7年12月12日開催の第1194回総 会において、下記により日本学士院会員の補充を行うことを決定しました。会員候補者を推薦される 場合には、「日本学士院会員選定規則(抄)」を参照の上、期間内に本院に価提出ください。 今和8年1月9日日本学士院長野弦良治 1.各部、各分科において補充すべき会員の数 第1部(人文科学部門) 記記 第1分科(文学・史学・哲学)3名以内 第2分科(法律学・政治学)2名以内 第3分科(経済学・商学)2名以内 第2部(自然科学部門) 第4分科(理学)2名以内 第5分科(工学)1名以内 第6分科(農学)3名以内 第7分科(医学・薬学・歯学)2名以内 計15名以内 2.書類の提出期間…
(合 第2號 見舞) 報、 彗星 14
2.1 研究目的 本研究では、AI を活用した教育支援システムの開発を通じて、学習者の理解度向上と教員の業務負担軽減を実現することを目的とする。具体的には、以下の三つの目標を設定する： 1. 学習者ごとの習熟度を可視化するダッシュボードの構築 2. 自動生成される個別最適化された復習問題集の提供 3. 教員向けに授業改善のための分析レポートを出力する機能の実装 2.2 研究方法 本研究は、設計科学的研究手法（Design Science Research）に基づき、以下の四段階で進める： 1. 要件定義：現場教員へのインタビューおよび既存文献のレビュー 2. システム設計：機械学習モデル（BERT+LSTM）を用いた理解度推定アルゴリズムの開発 3. プロトタイプ実装：Web アプリケーションとして front…
破産手続廃止 報 随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法在精度和速度上取得了显著的提升。这些算法主要分为两大类：两阶段（Two-stage）方法和单阶段（One-stage）方法。 ### 2.2.2.1 两阶段目标检测算法 两阶段目标检测算法通常包含两个主要步骤：首先生成候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。这类算法的代表是R-CNN系列模型。 - R-CNN (Regions with CNN features): 使用选择性搜索生成候选区域，然后将每个区域缩放到固定大小并输入到CNN中提取特征，最后使用SVM进行分类。 - Fast R-CNN: 改进了R-CNN，通过共享卷积计算和使用RoI Pooling层，显著提高了检测速度。 - Fa…
BOOK REVIEWS The Oxford Handbook of Cuneiform Culture. Edited by KAREN RADNER and ELEANOR ROBSON. Oxford: OXFORD UNIVERSITY PRESS, 2011. Pp. xx + 800, illus. $150. Reviewed by STEVEN W. COLE University of Minnesota This volume is a collection of twenty-seven essays on various aspects of cuneiform culture written by leading scholars in the field. The book is …
### 2.2.2 模型构建 在本研究中，我们采用了一种基于深度学习的模型来预测股票价格。该模型由多个卷积层和全连接层组成，能够有效地捕捉时间序列数据中的复杂模式。具体来说，模型的第一层是一个卷积层，用于提取局部特征；第二层是一个池化层，用于降低特征维度；第三层是一个全连接层，用于输出最终的预测结果。 ### 2.2.3 实验结果与分析 为了验证所提出模型的有效性，我们在一个公开的股票数据集上进行了实验。实验结果显示，我们的模型在预测准确率方面显著优于传统的统计方法和其他深度学习模型。此外，我们还对模型的泛化能力进行了测试，结果表明该模型在不同市场环境下均能保持较高的预测精度
### 4.2.2.1 两阶段目标检测算法 两阶段目标检测算法的代表是R-CNN系列算法。R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）首先使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后将这些区域输入到卷积神经网络中进行特征提取和分类。Fast R-CNN和Faster R-CNN在此基础上进行了改进，提高了检测速度和精度。 ### 4.2.2.2 单阶段目标检测算法 单阶段目标检测算法的代表是YOLO（You Only Look Once）系列算法和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这些算法直接在图像上进行分类和回归，无需生成候选区域，因此具有更快的检测速度。YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5等…
2023年年度报告 _________________________ _________________________ 5
### 2.2.2.1 两阶段目标检测算法 两阶段目标检测算法首先通过候选区域生成网络 (Region Proposal Network, RPN) 生成一系列可能包含目标的候选区域, 然后对这些候选区域进行分类和回归, 得到最终的目标检测结果。代表性的两阶段目标检测算法包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。 图 2-1 Faster R-CNN 网络结构 R-CNN (Regions with CNN features) 是最早提出的基于深度学习的目标检测算法之一。它首先使用选择性搜索 (Selective Search) 算法生成候选区域, 然后将这些候选区域输入到 CNN 中提取特征, 最后使用支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 对特征进…
### 2.2.2.1 两阶段目标检测算法 两阶段目标检测算法通常包含两个主要步骤：首先生成一系列候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。这类方法的代表是R-CNN系列算法。 - R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) - Fast R-CNN - Faster R-CNN - Mask R-CNN 这些算法通过引入区域建议网络（RPN）等技术，显著提高了检测速度和精度，成为目标检测领域的重要里程碑
2. 一阶段检测算法 一阶段检测算法摒弃了候选区域生成步骤，直接在图像上进行密集采样和预测。这类算法通常具有更快的推理速度，适合实时应用场景，但在小目标检测和定位精度上略逊于两阶段算法。 - YOLO (You Only Look Once) 系列: YOLO 将目标检测视为回归问题，将图像划分为 S×S 的网格，每个网格负责预测 B 个边界框及其类别概率。YOLO 系列算法（如 YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5 等）通过引入锚框（Anchor Boxes）、多尺度预测、数据增强等技术，不断平衡速度与精度，成为工业界广泛应用的检测框架。 - SSD (Single Shot MultiBox Detector): SSD 结合了 YOLO 的回归思想和 Faster R-CNN 的锚框机制。它在不同…
随着深度学习的发展, 基于深度学习的目标检测方法逐渐取代了传统方法。根据是否使用候选区域, 可以将基于深度学习的目标检测方法分为两类: 一类是基于候选区域的检测方法, 另一类是不需要产生候选区域的检测方法
### 2.2.2.2 一阶段目标检测算法 一阶段目标检测算法直接在图像上进行密集采样，通过单个网络同时完成目标的定位和分类。这类算法的代表有YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。相比两阶段算法，一阶段算法具有更快的检测速度，更适合实时应用场景，但在小目标检测和精度方面可能存在一定劣势
随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。这类算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过不同的网络结构实现目标的定位和分类。根据是否使用候选区域生成步骤，可以将基于深度学习的目标检测算法分为两大类：两阶段（Two-stage）检测算法和一阶段（One-stage）检测算法
随着深度学习的发展, 基于深度学习的目标检测算法逐渐取代了传统的目标检测算法。根据是否使用候选区域, 可以将基于深度学习的目标检测算法分为两类: 一类是基于候选区域的 Two-stage 目标检测算法, 另一类是不使用候选区域的 One-stage 目标检测算法
### 2.2.2.1 Two-stage 目标检测算法 Two-stage 目标检测算法首先通过选择性搜索 (Selective Search) 或边缘框 (Edge Boxes) 等方法生成一系列候选区域, 然后利用卷积神经网络对每个候选区域进行分类和回归, 得到最终的检测结果。典型的 Two-stage 目标检测算法包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等
1. 基于候选区域的目标检测方法 基于候选区域的目标检测方法首先利用选择性搜索 (Selective Search) 或边缘框 (Edge Boxes) 等方法从图像中提取出可能包含目标的候选区域, 然后利用卷积神经网络对每个候选区域进行分类和回归, 得到最终的目标检测结果。这类方法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等
1. 两阶段检测算法 两阶段检测算法的核心思想是将目标检测任务分解为两个步骤：首先生成候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。这类算法通常具有较高的检测精度，但计算复杂度较高，推理速度相对较慢。 - R-CNN (Regions with CNN features): 作为两阶段检测算法的开创性工作，R-CNN 使用选择性搜索（Selective Search）生成约 2000 个候选区域，然后将每个区域缩放至固定大小并输入卷积神经网络（CNN）提取特征，最后利用支持向量机（SVM）进行分类和线性回归器进行边界框修正。尽管 R-CNN 在 PASCAL VOC 数据集上取得了突破性的性能提升，但其训练和测试过程繁琐且耗时。 - Fast R-CNN: 针对 R-CN…
## 2.2.3 模型构建 在本研究中，我们采用了基于深度学习的模型来进行情感分析。具体来说，我们使用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）两种模型。CNN模型通过卷积层和池化层来提取文本的局部特征，而RNN模型则通过循环结构来捕捉文本的序列信息。这两种模型各有优势，我们将分别进行实验，并比较它们的性能
### 2.2.2.1 两阶段目标检测算法 两阶段目标检测算法首先通过一个网络生成一系列可能包含目标的候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。典型的代表是R-CNN系列算法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。这些算法在精度上表现优异，但计算复杂度较高，实时性较差
2. 不需要产生候选区域的目标检测方法 不需要产生候选区域的目标检测方法直接对整张图像进行预测, 将目标检测问题转化为回归问题。这类方法的代表有 YOLO (You Only Look Once)、SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等。与基于候选区域的方法相比, 这类方法具有更快的检测速度, 但精度相对较低
在训练模型之前，需要对数据进行预处理。首先，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。然后，对文本进行分词、去除停用词等处理，以便更好地提取特征。最后，将文本转换为向量表示，以便输入到模型中进行训练
小規模個人再生による再生計 画認可
随着深度学习技术的快速发展, 基于深度学习的目标检测算法在精度和速度上取得了显著的提升。根据检测流程的不同, 这些算法主要分为两大类: 两阶段 (two-stage) 检测算法和一阶段 (one-stage) 检测算法
令和八年一月九日 債務引受に係るお知らせ 債務返済機構 確認いたしましたのでお知らせいたします。 速道路保有・債務返済機構が承認したことを 理委託契約の関連条項を独立行政法人日本高 になり、社債管理者は、右記社債にかかる管 路株式会社と連帯して弁済の責めを負うこと 務返済機構が債務引受を行い、西日本高速道 日付で、独立行政法人日本高速道路保有・債 付)につきましては、令和七年十二月二十六 路保有・債務返済機構併存的債務引受条項 社債(一般担保付、独立行政法人日本高速道 西日本高速道路株式会社社債の債権者各位 大阪府大阪市北区堂島一丁目六番二〇号 神奈川県横浜市西区高島一丁目一番二号 西日本高速道路株式会社第6回及び第6回 独立行政法人日本高速道路保有 代表取締役社長芝村善治 理事長高松勝 西日本高速道路株式会社…