約 2,105,140 件
https://w.atwiki.jp/timeshift/pages/134.html
MHP：10 種族：Plant サイズ：小 属性：地1 DEF：100 MDEF：99 出現場所： 取得中です。 Dropアイテム： 鱗の茎 黄ハーブ 植物の茎 花 綿毛 若芽
https://w.atwiki.jp/raura1130/pages/35.html
出現するもの 妖怪 犬神 風魔猿（過去） アイテム
https://w.atwiki.jp/todo314/pages/377.html
Robust Influence Maximization Chen+ Robust Influence Maximization Wei Chen, Tian Lin, Zihan Tan, Mingfei Zhao, Xuren Zhou KDD 2016 概要 最悪時比を最大化したい 解依存バウンド パラメタ空間をいい感じに狭めるサンプリング手法提案 実際、パラメタ空間が大きいと解が良くないので提案手法が効果的 問題定式化 パラメタ空間 $$ \Theta = \times_{e \in E}[l_e, r_e] $$ 頑健比 $$ g(\Theta, S) = \min_{\theta \in \Theta}\frac{\sigma_\theta(S)}{\sigma_\theta(S_\theta^*)} $$ 問題 $$ S_\Theta^* = \mathrm{argmax}_{S \subseteq V, |S|=k} g(\Theta, S) $$ 信頼区間の解釈に仕方 推定した確率ベクトル$$ \hat{\theta} $$と摂動レベル$$ \delta_e $$がある $$ p_e \in [\hat{p}_e-\delta_e, \hat{p}_e+\delta_e] $$と思う 課題 Θ（でかすぎ）をそのまま使うと頑健比が微妙 代わりにΘ を使って良い感じにしたい サンプリングして（したと思って）$$ \Theta $$と解$$ S $$を得る s.t. $$ \theta \in \Theta $$ w.h.p. 真値θが含まれやすい $$ g(\Theta , S ) $$大 頑健比が良い 提案手法 θは知らない、とりあえずΘの下で最適化する（サンプリングは後回し） $$ \textsf{LUGreedy} $$ (Lower-Upper Greedy Algorithm) $$ \theta^- / \theta^+ $$で貪欲して解を2つ得る $$ \sigma_{\theta^-}(\cdot) $$で見て良い方を返す 最悪時を良くしたい気持ち 定理2 $$ g(\Theta, S_\Theta^{\textsf{LU}}) \geq \alpha(\Theta)(1-\mathrm{e}^{-1}) $$ $$ \alpha(\Theta) = \frac{\sigma_{\theta^-}(S_\Theta^{\textsf{LU}})}{\sigma_{\theta^+}(S_{\theta^+}^g)} $$ ギャップ比 α(Θ)=(LUGreedyで最適化した影響力)/(最も高い（と思しき）影響力) こいつの評価は簡単 割とそれっぽい尺度です ただし、最悪時頑健比はマジでやばい（頑張る意味が無いレベル） Θを改良するためサンプリング 頑健比 定理3 仮定無 頑健比=O(n/k) 弱い仮定 頑健比=O(log n/n) [r_e-l_e]=O(1/n) 色々仮定 頑健比の期待値っぽい奴=O(log n/√n) 2つのERグラフからなるグラフだと、どう選んでも死ぬ サンプリング手法 Uniform Sampling $$ \textsf{US-RIM} $$ "max|確率の差| δ→|影響力の差| mnδ"とかそういう感じの保証 各辺をt回サンプリングして推定した$$ (p_e\pm \delta_e)_e $$でLUGreedy Non-uniform Adaptive Sampling $$ \textsf{ICS-RIM} $$ 大事そうな辺を重点的にサンプリングする 重点的 今ある解からシミュレートして見た辺 実験 US-RIM, ICS-RIM, OES-RIM（シードの出辺だけサンプリング）を比較 頑健比の上限 どれかθを（ヒューリスティクスで）決めて、上限をとれる いい感じでしたねー、不確実性が頑健比にクリティカルに影響しますね―等 まとめ こういう解依存のバウンドと、そのパラメタの解析でいい感じに何か出来るんかな KDD 影響最大化 頑健最適化 2016/12/11
https://w.atwiki.jp/vivids174uc/pages/532.html
ここはビビットアーミー黄色wikiの編集を行った方の名前と内容を報告するページです。 ※荒らしや嘘を避けるため必ず報告するようにしてください 編集したらここ書けって明記されてないから無理じゃね？ 名前 日付 編集内容 第四駆逐隊 5/31 連盟紹介の追加 駄犬クロ 11/25 連盟紹介の追加 黒猫 2022/04/27 データ情報の整理
https://w.atwiki.jp/hmiku/pages/50525.html
【検索用 きいろのひっくをなくしたら 登録タグ VOCALOID inuha き 初音ミク 曲】 + 目次 目次 曲紹介 歌詞 コメント 作詞：inuha 作曲：inuha 編曲：inuha 唄：初音ミク 曲紹介 肌寒いけど負けないぞ。 曲名：『黄色のピックをなくしたら』(きいろのぴっくをなくしたら) 歌詞 （動画説明欄より転載） 黄色のピックをなくした ふと行方が気になった 楽しくない夕方 勉強机に潜ったら あ！ 時空の波間へワープだ ぎりぎりで掴んだのは 懐かしい左手だ なくしたのはそれだけか？ あ！ 僕に青春がないのは偶然じゃなかったんだ 花畑で誓った よれよれの会話だった 確かに楽しかった かすれた記憶の中 あ！ 僕とあなたは出会うと決まっていたのか コメント 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/dermatol/pages/20.html
弾性線維性仮性黄色腫 皮疹、眼症状に対して特異的な治療法はない。 循環器症状の増悪因子（血糖・コレステロール値）のコントロールが中心。 眼科、循環器科へ対診のこと。 ABCC6遺伝子のAR遺伝。 思春期頃から発症。 皮疹の好発部位は、関節内側、臍回り。 診断は病理検査で石灰沈着を伴う変性弾性線維を検出する。von kossa染色が有用。
https://w.atwiki.jp/kelly-theta/pages/9.html
@wikiにはいくつかの便利なプラグインがあります。 アーカイブ コメント ニュース 動画(Youtube) 編集履歴 関連ブログ これ以外のプラグインについては@wikiガイドをご覧ください = http //atwiki.jp/guide/
https://w.atwiki.jp/nasty-tarutaru/pages/93.html
曜日属性説 「 黄色！！ 」を突くには、沸かせた曜日を含む 前後の属性のWsが対象となる！？（ 歌は、♪の色！？ ）
https://w.atwiki.jp/akatonbowiki/pages/12473.html
このページはこちらに移転しました 青から黄色へ変わるとき 作詞/マッチョ箱 てっぺんからいつも見ている街並みを 雲と地面の真ん中で 薄靄かかって淡い交差点 あっちが歩けばあっちが止まる 私の街は今日も元気 空の色は今日も元気 となりからいつも見ている君の顔 笑顔と涙の真ん中で 薄靄かかって見えない心 私が笑えばあなたは泣くの 私の街は今日も元気 空の色は今日も元気
https://w.atwiki.jp/utauuuta/pages/568.html
にばんめのきいろからあかへ【登録タグ に 曲 睡蓮P 重音テト】 作詞：睡蓮P 作曲：睡蓮P 唄：重音テト 曲紹介 黄色のユリの花言葉は「真実でない」「嘘は言えない」なんです。そんな感じの歌です。 嘘から生まれた重音テトならではの、少し切ない曲。 2009年4月1日の重音テト生誕1周年の際に投稿された。 歌詞 たくさんの言葉があるよ きれいでしょう 嘘みたいにきれい だって嘘だから 私の中に 本当を見つけても 言葉にならない 音だけ生まれて 私の本当に ぴったりの言葉を 探すけどそれは きれいな嘘だよ その白い花は 白くないよ 真っ赤な嘘だよ その白い花は 白くないよ 黄色く ゆれるよ たくさんの言葉があるよ きれいでしょう きれいすぎて まるで私じゃないみたい 私はあの子に なりたかったのかな 記憶たどっても 分からないけれど 私の歌は 嘘じゃないよ 真っ赤な色だよ ここにいることは 嘘じゃないよ 綺麗な色だよ 私は私 本当だよ コメント 名前 コメント