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C 網膜静脈閉塞症 102A13 血管新生緑内障をきたすのはどれか。 a 視神経乳頭炎 b 網膜中心静脈閉塞症 c 網膜色素変性 d 中心性漿液性網脈絡膜症 e 加齢黄斑変性 × a ○ b × c × d × e 正解 b
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ハプニング ■概要 2008年公開のアメリカ映画。 『シックス・センス』 などで知られるM・ナイト・シャマラン監督･脚本 ミツバチ失踪事件は実際にアメリカで起こった事件（蜂群崩壊症候群）であり、 それを参考にエピソードにされている。 ■ストーリー ミツバチがアメリカからいなくなり、突然人々が自殺を始めた。 髪留めで首を刺す女性や、工事現場で次々と飛び降りる作業員たち・・・。 果たしてこの行動の原因は何なのか？ テロか、放射能汚染か、環境汚染か。物語は思いもよらぬ結末を迎える・・・。 ■川下り ある日突然、アメリカ全土からハンバーグが消えるという異常現象が発生。 それを皮切りに、世界中の人々が突然川下りに至る病がまん延し始める。 人類滅亡の危機を前に全米川下り選手権はパニックに陥っていた。 その河川敷規模の危機の中で主人公は家族を守るために安全な川を目指し、 迫りくる何かに追い込まれながらも、希望を捨てずに原因究明と家族のために川下りを続けるが……。 ■リンク 日本公式サイト ハプニング (映画) - Wikipedia
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Super mediator - A new centrality measure of node importance for information diffusion over social network Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda Information Sciences 2015 メモ Uncorrected Proof 概要 影響最大化の解は影響力が高いが，影響力が強い頂点はそれだけではない super mediator 消すとσが下がる 色々な中心性との違いを実験的に見る 定義 Data-driven super mediator ある頂点の拡散過程を沢山試行 時刻-活性頂点数をプロット 一気に活性頂点数が上がる所がある→中心的な頂点の存在を示唆 活性頂点数-その発生確率 2峰になる この2山はいい感じに分割するで，その後F値っぽいものを考える Model-driven super mediator $$ SMD(w) = \sum_{v \in V}\sigma_G(v) - \sum_{v \in V-w}\sigma_{G-w}(v) $$ 到達可能性で考える計算方法 G上でv→wで無い時は，R_{G-w}(v)=R_G(v)なのでちょっと端折れる 実験 識別のしやすさ Model-drivenは1位とのσの比が急降下する 他のは上位10%位は区別できないのであまり役に立たない Enronでは頂点のコンテンツと比較 まとめ KDD 14の論文にちょっと似てる 劣モジュラとかは特に無い Information Sciences 中心性 影響最大化 情報拡散 2015/03/31 19 33
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09252006 #1 [tumor] 71 F Sx 下肢の温痛覚障害 slow onset 画像 MRI T9-11 T1 iso T2 high Gd 混在 multiple, dumbell DDX neurinoma, meningioma, lymphoma meningiomaのdumbellはまれ #2 [tumor] 55 M Sx 転んでから四肢のしびれ？ 画像 C6-Th1 髄内腫瘍 T1 low T2 high Gd +/- 髄内腫瘍前方の脊髄が菲薄化していると前脊髄動脈があり、手術厄介 DDx ependymoma, low grade astrocytoma中心性局在 造影後腫瘍辺縁明瞭性 嚢腫の合併 造影像均一 ヘモジデリンキャップの存在がependymomaの特徴的所見 本例では、astrocytomaがより疑われるか？（該当は中心性局在、ヘモジデリンキャップのみ） Op 術中迅速のあと方針決定 #3[porosis] 81F 転倒後Th7.8 fx, 遅発性脊髄麻痺 Th8 laminectomy, 後方固定 病理 necrotic tissue biopexはpedicleが細く筒が入らず #4[変性] 67M 変性側弯 obesity 固定範囲をどうするか L5がA-pで傾いている時5/sも固定 PLIF, TLIF #5 [変性] 61M 変性側弯PLIF後の隣接椎間障害 対策 #1 太いPSの入れ直し、およびPLF #2 抜釘のみ #6[変性] ？ ? 変性側弯PLIF後の隣接椎間障害, RA ASなど非可動性椎間があると、可動性のある椎間にストレスが集中する ムチランスRA 寿命60, MTXでRAのTHAが減っている #7 [変性] 71M L5/s far out syndrome 手術一回目除圧のみ、２回目除圧 そのあと除圧部にまた骨がでてきた
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馬橋中央（富士見）郵便局 郵便番号：〒371-01 集配地域：群馬県前橋（まえばし）市の旧・勢多（せた）郡富士見（ふじみ）村域および旧・勢多郡芳賀（はが）村域。 1.jpg （群馬県）富士見郵便局局舎 2.jpg （群馬県）富士見郵便局取集時刻掲示 達成状況［20**年*月**日現在］ 普通のポスト ●マッピング済**本。撤去**本。 コンビニポスト ●マッピング済**本。撤去**本。 ポスト考察 ●編集中 ポスト番号考察 ●編集中 設置傾向考察 ●編集中 取集時刻考察 ●編集中 取集ルート考察 ●編集中 時刻などの掲示 ●編集中
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作詞：スズム 作曲：スズム 編曲：スズム 歌：鏡音リン・鏡音レン 翻譯：黑暗新星 赤心性：裝糊塗野蠻療法 「因為你是特別的啊ーーー」 明星這樣遞出糖果的話 轉眼之間就會毒性發作 目標 進入盲目狀態 認真對待 特殊照顧 逃脫出去 討厭討厭 推倒壓倒 脫去衣服 肌膚相疊 唔呼呼？ 反復重來 只有我什麽的 說著戲弄著 不行(乂 ω )不行 陶醉其中 遊戲暴露ーーー 只在枕邊的關係 品德？ 尊敬？ 「真差勁ー」 假裝糊塗就像木箱一樣 光是會響卻空空如也的Something└(´ ● ω ● `)」 厭惡 小狗 隱藏本性 揮舞正義 「喵喵喵喵(笑)」 Fly High!!!! 來吧把一切都吞下去吧 說著偏愛之語實則接受了的Singing└(･`ω･´ )」 留下了傷痕 即使治療 也不會原諒的 偶像 遊戲中 就像路人角色一樣的 明星隨隨便便地牽起他人的手 找到了下一個玩具 說著已經够了然後去找下個路人 認真對待 特殊照顧 就算期待 假的 (ヾノ･ ∀･`)假的 頑皮淘氣 達到頂峰 開玩笑到發狂了呢 爲什麽？ 只親下嘴什麽的 只有你什麽的 說著戲弄著 不行(乂 ω )不行 變得憔悴 但還是不行ーーー 雙贏的關係 假裝悲劇而哭泣 將女主角 換成自己 假裝糊塗就像爐灶一樣 只需加熱一下的不值錢的Something└(´ ● ω ● `)」 對討厭的事情視而不見 擺出一副受害者的面孔「哎呀哎呀哎呀哎呀(笑)」 Get lost!!!! 來吧 面向前方 向著討厭的傢伙們 進行報復的Singing└(･`ω･´ )」 隱藏起傷口 感到害羞 絕不會忘記的 女主角 真好真好(┓＾ω＾)┛))真好♪ 「偶像的話就像什麽一樣呢？」 「就像熊孩子一樣。」 真好真好(┓＾ω＾)┛))真好真好♪ 「這是爲什麽呢？」 「不論哪邊都渾身是泥」 真好真好(┓＾ω＾)┛))真好♪ 「淑女的話就像什麽一樣呢？」 「就像戲劇一樣。」 真好真好(┓＾ω＾)┛))真好真好♪ 「這是爲什麽呢？」 「不論哪邊都是偽造品」 ※全部純屬虛構 偶像就像鐵路一樣 隨處可見的令人厭煩的男子ing└( ・ー・`)」 對只是對那佯裝不知 推卸責任 「哎呀哎呀哎呀哎呀(笑)」 「哎呀哎呀哎呀哎呀(暗黑微笑)」 假裝糊塗就像電話一樣 光是會響卻空空如也的Something└(´ ● ω ● `)」 厭惡 小狗 隱藏本性 擺出正義的面孔 「看吧看吧看吧看吧(一閃」 Fly High!!!! 吶 把一切都吞下去吧 被允許的是誰？ 思考著的Singing└(･`ω･´ )」 吵架的話就會兩敗俱傷 最討厭啦再見吧 兩個污穢的人類
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カレオ 悪魔の一。 地獄の第二軍を率いる長。 自己中心性と無慈悲さを助長させる。 部下にはカルニウェアンやオエイユ、ロジエなどがいる。
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眼科メモ 不同視弱視 翼状片 網膜裂孔 網膜色素変性症 網膜動脈閉塞症 Vogt-小柳-原田病 中心性漿液性網脈絡膜症 網膜静脈閉塞症 [[]] [[]] [[]]
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The Pursuit of a Good Possible World Extracting Representative Instances of Uncertain Graphs Panos Parchas, Francesco Gullo, Dimitris Papadias Francesco Bonchi SIGMOD 2014 概要 Uncertain graphsを扱うのは大変 サンプリングは標本数が多くなる 問題：最短経路長，パターンマイニング，部分グラフ探索 問題毎にアドホックに開発されている→既存の枠組みが無駄→辛い あるグラフで代表させたい 元の性質を保ったまま，決定的な代表的グラフを作るよ 元の性質=（今回は）期待頂点次数 平均次数リワイヤ(ADR) 期待次数のグラフを作ってから適当にリワイヤ 近似b-マッチング(ABM) b-マッチング→最大重み二部マッチング 最短経路長，クラスタ係数，媒介中心性等が（期待値の意味で）保存される！ 問題定義 各頂点の平均次数の食い違いを考える $$ \Delta(G;\mathcal{G}) = \sum_{v} |d_G(v) - \mathbf{E}[d_\mathcal{G}(v)]| $$ 代表的実体 Δを最小化するG IPで書いてみる $$ \mathrm{min} |\mathbf{A}(\mathbf{x}-\mathbf{p})| $$ $$ \mathbf{x} \in {0,1}^m $$ Aは接続行列，pは各辺の確率 最近ベクトル問題の特殊ケース ベースライン 最確(MP) $$ p_e \geq 0.5 $$ 残す $$ p_e 0.5 $$ 消す 貪欲確率(GP) 辺を確率でソート 食い違いが下がる辺を順に入れていく これもそんなに良くない（図とかで説明） 平均次数リワイヤ(ADR) $$ \lfloor \mathbf{P} \rceil $$辺を無作為標本 食い違いが減るような，E の辺とE-E の辺を交換 局所探索，ステップ数はパラメータ 近似b-マッチング(ABM) 簡単な場合 もし，全頂点の期待次数が整数なら，最大b-マッチングを考えれば良い $$ O(m^{3/2}) $$時間で求まる 提案手法 フェーズ1 極大b-マッチング 平均次数を最近整数に丸めた値を容量とするb-マッチングを計算 適当な順番で貪欲に辺を追加 フェーズ2 頂点分割二部マッチング 構築したグラフ上で， A←{食い違い≤-0.5}の頂点 B←{-0.5 食い違い 0}の頂点 C←{食い違い≥0}の頂点 Aを含む辺を足すと，そこの食い違いが下がる いくつかの補題「B同士の辺・Cを含む辺を加えても意味ない」 A×Bの辺について，入れると減少する食い違いを重みとして， 二部グラフA∪Bでの重み付き二部マッチングを求める 適当な近似 実験 クラスタ係数とかの平均値厳密計算は無理なので，1000標本の平均 食い違いの観点から MP, GP, ADR, ABMの順で悪い 次数 次数分布をプロット クラスタ係数 次数-クラスタ係数をプロット 最短経路長 頂点対の分布をプロット 媒介中心性 次数-媒介中心性をプロット 一概に良いとは言えないと思う… 数値的に見てみたい… 平均の確率を変えても見てたりしてる まとめ ここがすごいなあという感じが無かった もっと楽しい感じの問題かと思った 平均次数の食い違いは地味 手法も既存の組み合わせとかヒューリスティクスだからなあ 影響最大化でこういうのを考えるとしたら？ SIGMOD uncertain graphs 2016/01/30
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ピアジェが提唱した発達段階の第3段階をさす。 7～11歳代の発達段階。 保存概念が成立する段階。 脱自己中心性な思考（脱中心化）が可能となり、他者の視点が分かるようになる。 三つ山課題を通過できる。 しかし、具体的な対象から離れると論理的に思考することは難しい。