VisualRank GeoVisualRank GeoVisualRank 3 1 OverFeat [5] VisualRank VisualRank web VisualRank ( [1] ) Jae [3] Wang [4]
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- かずひろ さわなか
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1 DEIM Forum 2016 E4-6 位置情報付き画像を用いた単語概念の時間変化の分析 ボルドビレグサイハン 及川 雄介 伊藤 祥文 柳井 啓司 電気通信大学 情報理工学部 総合情報学科 東京都調布市 調布ケ丘１丁目５ １ あらまし 近年 フォトアルバムサービスや GPS 機能付きカメラの普及により Web 上に位置情報付き画像が増加 している 特に Flickr などのソーシャルネットワークサイトには テキストタグの付与された位置情報付き画像が 対象にアップロードされており 画像に付与されたタグを元に検索することで位置情報付き画像の収集が可能となっ ている 本研究の目的は 位置情報付き画像を用いて単語概念の位置かつ時間変化との関連性を分析することである そのために Web 上から大量の位置情報画像を収集しデータセットとして使用する 画像データセットからタグ検索 を行い 単語概念に関する画像の集合作る 画像集合を地域かつ時間ごとに部分集合に分割し 各部分集合について VisualRank アルゴリズムを用いて代表画像を選出する 本研究における地域として オーストラリア 日本 のよ うに国を単位とする また 撮影時刻を元に １月から１２月までの月単位の時間間隔で時間変化分析をする 代表 画像選出には既存の研究と異なって DCNN 特徴量を用いることで制度向上が期待できる 地域かつ時間で分割した部 分集合ごとの代表画像の位置情報 VisualRank 値などを用意して Web ページから読み込むようにして結果を表示 する 最後に 地域と時間変化に依存性の高いキーワードと低いキーワードの分類を行う 実験では 単語概念とし て名詞 250 語と形容詞 100 語を用いた タグ検索で位置情報付き画像を収集し DCNN 特徴量を抽出し地域かつ時間 による部分集合に分割し 代表画像を選出した また 各国内の月別の上位 10 枚の画像の平均と一年の平均の距離を 算出し 距離を元に順位付けを行い 単語概念の時間変化のランキングを行った キーワード 代表画像 VisualRank 地域 時間 位置情報 1. は じ め に 近年 フォトアルバムサービスや GPS 機能付きカメラの普 及により Web 上に位置情報付き画像が増加している 特に Flickr などのソーシャルネットワークサイトには テキストタ グの付与された位置情報付き画像が対象にアップロードされて おり 画像に付与されたタグを元に検索することで位置情報付 き画像の収集が可能となっている 本研究では Web 上に存在するこうした大量のタグ付きの位 置情報画像を利用して タグと画像の関係の時間変化について 図 1 月別の 木 の画像例 図2 北半球と南半球の 山 の画像例 分析を行う 同一のタグに対応する画像は 時間変化によって 異なる場合がある 例えば 1 月の 木 4 月の 木 7 月 緒にして時間変化を分析するのでは 意味のある分析を行うこ の 木 と 10 月の 木 は それぞれ視覚的に異なり 木 に とが難しい そこで 本研究では 位置情報付き画像を利用す 対応する画像特徴量は時間によって異なってくる 図 1 一 ることによって 地域毎に特定タグに対応する画像の見た目の 方 同じ時期でも地域によって季節が異なる場合がある 例え 時間変化を分析することとする 具体的には 地域毎に 各月 ば 地球の南半球の夏と北半球の冬は同じ時期だが季節が異な 毎に代表画像を選出し その代表画像の変化を季節変化として り 同じ 山 というタグに対応する画像も大きく異なる 図 分析することとする 2 視覚概念が異なる画像を同じグ 2. 関 連 研 究 そこで 本研究の目的は Web 上にある大量のタグ付きの位 単語概念は地域によって視覚的差があるものがある 視覚に 置情報画像を用いて 様々なタグについて このように季節に 地域差のある単語概念について画像データセットを作成するこ よって画像が変化をするタグと変化しないタグに分類し 変化 とで一般画像認識の精度向上が期待される 単語概念につい が大きいタグについてはどのように変化するかを分析すること て地域別の代表画像を選出し 視覚差を定量化することで地 を目的とする ただし 図 2 に挙げたように 同じ時期でも地 域変化に異存性の高い単語概念が分類される そこで 川久 域によって季節や気候が異なるため 単純に世界中の画像を一 保ら [1], [2] は 代表画像選出するために 画像版の PageRank
![VisualRank GeoVisualRank 250 100 10 GeoVisualRank 3 1 OverFeat [5] VisualRank VisualRank web VisualRank 10 10 4. 3 ( [1] ) Jae [3] Wang [4] 3. 1 2 3 4 5 6 DCNN VisualRank 4.](/docs-images/39/20112275/images/2-0.png "1 Yahoo Flickr Creative Commons 100M(YFCC100M) Yahoo!Labs YFCC100M 9930 70 YFCC100M JPEG URL ID 566 YFCC100M 4.")
2 VisualRank GeoVisualRank GeoVisualRank 3 1 OverFeat [5] VisualRank VisualRank web VisualRank ( [1] ) Jae [3] Wang [4] DCNN VisualRank 4. 1 Yahoo Flickr Creative Commons 100M(YFCC100M) Yahoo!Labs YFCC100M YFCC100M JPEG URL ID 566 YFCC100M 4. 2 DCNN DCNN OverFeat DCNN(Deep Convolutional Neural Network) OverFeat (convolution layer) 3 (fully-connected layer) (activation signal) 4096 L2 4. 3
3 4. 4 PageRank VisualRank [6] PageRank web web VisualRank VisualRank (1) (1) VisualRank R S VisualRank VisualRank R = S R (1) 1 P 2 1 P PageRank P web VisualRank P P Visual- Rank VisualRank P R R = α(s R) + (1 α)p (0 < = α < = 1) (2) 4. 5 VisualRank web 1 web web VisualRank web 4. 6 VisualRank H i 3 H y D i = d(h i, H y ) (3) VisualRank [1] YFCC100M Flickr 1 1 DCNN overfeat 5. 2 Visual- Rank (4.2) 0.85 VisualRank VisualRank VisualRank VisualRank web web VisualRank 10 web web mountain : 4 5 mountain 4 mountain
4 2 250 africa, airplane, alexander, alligator, america, ant, arc, arm, asia, bach, backpack, banana, barbecue, battle, beach, bear, beauty, beaver, bee, beer, beetle, big, board, boat, bob, book, box, bread, brother, buddha, bug, building, burger, bus, butterfly, cactus, cake, california, canada, candy, canoe, car, castle, cat, cedar, chair, chalk, chicken, china, circle, city, coffee, coke, color, computer, cookie, coral, crow, dandelion, daughter, desert, desk, dessert, deutschland, dice, dish, doctor, dog, dolphin, dragon, dragonfly, dream, duck, eagle, edison, eel, egg, egypt, eiffel, election, elephant, elevator, erica, europe, face, father, fern, field, fireworks, fish, flea, flower, fly, fork, france, frog, fruit, game, gates, giraffe, goat, goose, gorilla, grape, grass, grasshopper, gun, half, ham, hawk, head, height, helicopter, hibiscus, hornet, horse, hospital, house, icecream, india, insect, italia, ivy, japan, jellyfish, jump, kangaroo, kayak, lamp, lavender, lawn, leaf, leg, lemon, level, library, light, lincoln, line, lion, lizard, love, machupicchu, mangrove, manta, mantis, marriage, mars, milk, mint, monkey, moon, mosquito, moss, moth, mother, mountain, mouse, mozart, museum, mushroom, napoleon, new, niagara, octopus, olive, owl, oyster, palm, paris, park, parrot, party, pasta, pen, penguin, people, phone, pine, pizza, plant, playstation, pool, pope, potato, president, pride, pyramid, rabbit, rainbow, rice, rome, rose, salad, salmon, salt, santaclaus, school, sea, shakespeare, shark, ship, shrimp, sister, sky, skyscraper, snail, snake, socks, son, sound, spider, sport, square, starfish, statue, steak, sugar, sun, sushi, swan, sword, tea, teacher, temple, test, thomas, tiger, toad, tokyo, tool, town, train, tripod, tulip, tuna, turtle, uluru, usa, valley, village, watch, waterfall, wave, whale, wii, wine, worm, xbox, zoo aerial, ancient, antique, bad, beautiful, best, better, big, black, blue, botanical, bottom, bright, brown, cherry, classic, clean, clear, cold, colourful, concrete, cool, crazy, cute, dark, digital, dry, electric, empty, famous, female, first, general, good, grand, gray, great, green, happy, hard, heavy, high, historic, holy, hot, human, iced, interior, international, large, latest, long, male, medieval, military, mobile, modern, more, most, national, natural, nautical, new, nice, old, open, orange, outdoor, pink, present, public, purple, rainy, red, rich, rural, rusted, scenic, second, sexy, short, small, special, strong, sunny, sweet, top, traditional, tropical, twin, underwater, urban, vintage, warm, welcome, white, wide, wild, wooden, yellow 4 20 bamboo, cloud, field, fox, ice, island, lake, rain, river, sakura, seaside, scene, shore, snow, stone, tower, tree, weather, wolf, wood 10 mountain 5 mountain airplane : 6 7 airplane 6 7 airplane snow : 8 9 snow 8 snow 9 snow 8 9 snow H i H y
5 VisualRank web 10 mountain 10 mountain mountain airplane 1 airplane airplane snow snow plant flower tree grass field sport rainbow 10 plant 6 car train bus building house skycraper city cat dog 11 train 5 20 plant flower flower sport tree sport cat white rainbow field grass bus green snow grass flower blue coffee fireworks tree car cat tree city people boat car bus dog city beach sea house skyscraper sky train building beach car sky
6 8. Yahoo Flickr Creative Commons 100M(YFCC100M) OverFeat DCNN VisualRank VisualRank VisualRank web flower [1],.. (CVIM), [2] H. Kawakubo and K. Yanai. GeoVisualRank: A ranking method of geotagged images considering visual similarity and geo-location proximity. In Proc. of the ACM International World Wide Web Conference, [3] Y. Jae, A. A. Hebert, and M. A. Others. Style-aware midlevel representation for discovering visual connections in space and time. In Proc.of IEEE International Conference on Computer Vision, pp , [4] J. Zhang, S. Wang, and Q Huang. Location-based parallel tag completion for geo-tagged social image retrieval. In Proceedings of the 5th ACM on International Conference on Multimedia Retrieval, [5] Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michaël Mathieu, Rob Fergus, and Yann LeCun. Overfeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks. In Proc. of International Conference on Machine Learning, [6] Y. Jing and S. Baluja. Visualrank: Applying pagerank to large-scale image search. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 30, pp , 2008.
![A. Others. Style-aware midlevel representation for discovering visual connections in space and time. In Proc.of IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1857 1864, 2013. [4] J. Zhang, S.](/docs-images/54/20112275/images/page_6.jpg "Wang, and Q Huang. Location-based parallel tag completion for geo-tagged social image retrieval. In Proceedings of the 5th ACM on International Conference on Multimedia Retrieval, 2015.")
7 図 4 日本の mountain について代表画像とその位置情報を表示し 図 6 た例 図 5 アメリカの mountain について代表画像とその位置情報を表 示した例 日本の airplane について代表画像とその位置情報を表示し た例 図7 アメリカの airplane について代表画像とその位置情報表示し た例
8 図 8 日本の snow について代表画像とその位置情報表示した例 図 10 分析結果の上位の単語概念 plant について画像を表示した例 図 9 オーストラリアの snow について代表画像とその位置情報表 示した例 図 11 分析結果の下位の単語概念 train について画像を表示した例
[3] SIFT [1] VisualRank Multiclass VisualRank [9], [10] Multiclass VisualRank VisuakRank 3. VisualRank VisualRank R (1) R = S R (1) (1) S VisualRank (
![[3] SIFT [1] VisualRank Multiclass VisualRank [9], [10] Multiclass VisualRank VisuakRank 3. VisualRank VisualRank R (1) R = S R (1) (1) S VisualRank (](/thumbs/39/20112112.jpg "[3] SIFT [1] VisualRank Multiclass VisualRank [9], [10] Multiclass VisualRank VisuakRank 3. VisualRank VisualRank R (1) R = S R (1) (1) S VisualRank (")
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. VisualRank 1-5-1 E-mail: kawaku-h@mm.cs.uec.ac.jp, yanai@cs.uec.ac.jp VisualRank SIFT [1] Bag-of-Features
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Taro-２年 年間活動計画（カラー
第 2 学 年 英 語 と な か よ し 年 間 活 動 計 画 ( 平 成 1 9 年 度 ) 月 ト ピ ッ ク ね ら い 活 動 内 容 言 語 材 料 備 考 4 英 語 で あ い さ つ あ い さ つ の 仕 方 を 確 認 す る Hello Song 1 あ い さ つ と 簡 単 な 自 己 紹 介 の 仕 方 を 知 る Hello! How are you? 名 刺 カ
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Look at the dog. What animal is No. 1? What does a duck say? duck quack-quack, bow-wow dog "BINGO" What animal is this? It is a dog. Please draw your animals. What animal is this? Who are you? I'm a pig.
TT 4-11 45.1% 35 : 10.1% -431 447-16 ( - 501 536 ) 35 19918 25( - 68 - - 69 - I'm from ~. Where is the junior high school? Left and Right ( ) police officer police station police officer - 70 - ( )
Automatic Collection of Web Video Shots Corresponding to Specific Actions using Web Images
視覚特徴およびタグ共起を用いた 大規模 Web ビデオショットランキング 電気通信大学大学院情報理工学研究科 総合情報学専攻 Do Hang Nga 柳井啓司 背景 Web 動画 : 無限に存在 無料で取得可能 - YouTube, Daily Motion etc. Web 動画による動作データ収集 ただし Web 上の動画はノイズが多い 関連動画 Play trumpet 非関連動画 非対応ショット
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1 2 1 Good morning. Good afternoon. Good evening. Good night. 2 good, morning, afternoon, evening, bye, night, see, you, again 5 Hello. My name is... Nice to meet you. 10 Good morning. Good afternoon.
<FEFF DE30BF30AD F D E E A44A50220F CDF38000D39E B5DC22C7ABDC22CD6F66572E >
46 THREAD PWB THREAD COLOR CHART YELLOW ORANGE PURPLE RED WHITE/BLACK BROWN GREEN BLUE 101- fin P: 386 C G: 6778 207- Fish P: 144 C G: 200 601- Pale Lavender P: 2563 C 301- Bubblegum P: 189 C 807- P: C
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What color is this? Black, white What color do you like?- Pink. What color is the banana? Please touch something yellow. What color is this? What shape is this? What (shape /color) do you want to open?
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OmniOmegaOB ひらがな 1.1 なまえ : love blue red leg/foot head rain あ か さ た な は ま や ら わ い き し ち に ひ み り う く す つ ぬ ふ む ゆ る え け せ て ね へ め れ お こ そ と の ほ も よ ろ を blue red あいあおあか あしあたまあめ あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわを
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DEIM Forum 2011 E9-4 252-0882 5322 252-0882 5322 E-mail: t09651yt, sashiori, kiyoki @sfc.keio.ac.jp CBIR A Meaning Recognition System for Sign-Logo by Color-Shape-Based Similarity Computations for Images
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Longrain SIGNATURE COURSE 5800 ( 1p/+550 ) Longrain 3 ( 1p/+1 100 ) Longrain Drink Choose 1 item ( Hot / Iced ) ( Hot / Iced ) ( Hot / Iced ) ( +200) ( +300) DISHES ARE DESIGNED TO BE SHARED PLEASE BE
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DEIM Forum 2019 I2-4 305-8573 1-1-1 305-8573 1-1-1 305-8573 1-1-1 ( ) 151-0053 1-3-15 6F 101-8430 2-1-2 CNN LSTM,,,, Measuring Beginner Friendliness / Visiual Intelligibility of Web Pages explaining Academic
3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)
![3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)](/thumbs/68/59204737.jpg "3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)")
(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost
Microsoft Word - ２ 学年別年間指導計画
小学校英語学年別年間指導計画 (1 年 ) 4 あいさつ Hello. I'm~.( 名前のみ ) 5 自己紹介 I'm ( 名前 ). 6 数字 1~10 7 くだもの apple, orange, banana, peach, strawberry, lemon, melon, grapes, watermelon, pineapple, cherry, 9 色 red, yellow, blue,
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Weekdays Only Special Morning Menu OPEN 11:00 Coffee & Tea Drinks Cafe Latte [Iced] Kona Blend Coffee [Hot ] Cafe Latte [Hot ] Kona Blend Coffee Hot 450 yen Iced Coffee 450 yen Cafe Latte Hot or Iced 550
TEAM WEAR 1
TEAM WEAR 1 2 TEAM WEAR BUSINESS WEAR 3 4 5 6 7 11 13 28 29 41 43 45 INDEX 3 4 5 6 z x c v b n 7 1 m 0, 2 3 4 5. z x c v b n m,. 0 1 2 3 4 5 8 z x c v b n m,. 9 1 0 2 3 4 5 z x c v b n m,. 0 1 2 3 4 5
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, Let s Try! 新学習指導要領対応, Let s Try! 1 小学校外国語活動教材 1 名前 年 組 文部科学省 学校 文部科学省 Download Version
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Tapas 1,800 Assorted Uncured Ham 1,800 Assorted Forage Tapas 1,600 Soft Shell Crab (Egg, Milk, Wheat, Crab, Sour Cream, Sweet Chilie Sauce, Lime, Kale, Cilantro, Salt) 1,800 Crab Cake (Egg, Milk, Breadcrumbs,
(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s
![(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s](/thumbs/75/72066128.jpg "(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s")
1 1 1, Extraction of Transmitted Light using Parallel High-frequency Illumination Kenichiro Tanaka 1 Yasuhiro Mukaigawa 1 Yasushi Yagi 1 Abstract: We propose a new sharpening method of transmitted scene
(4) ω t(x) = 1 ω min Ω ( (I C (y))) min 0 < ω < C A C = 1 (5) ω (5) t transmission map tmap 1 4(a) 2. 3 2. 2 t 4(a) t tmap RGB 2 (a) RGB (A), (B), (C)
(MIRU2011) 2011 7 890 0065 1 21 40 105-6691 1 1 1 731 3194 3 4 1 338 8570 255 346 8524 1836 1 E-mail: {fukumoto,kawasaki}@ibe.kagoshima-u.ac.jp, ryo-f@hiroshima-cu.ac.jp, fukuda@cv.ics.saitama-u.ac.jp,
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CONVERSATION PRONUNCIATION GRAMMAR WORKSHOP GRAMMAR CHECK PICTURE PRACTICE READING WORDWISE TABLE OF CONTENTS 6 When Do You Sleep? 2 2 A Baked Potato, Please 3 8 That s Me 4 24 These Look Really Fresh
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1,a) 1,b) 2,c) / GPS Bluetooth(BT) WiFi BT WiFi 1. Bluetooth WiFi 1 / 1 2 a) rtokuami@kwansei.ac.jp b) kono@kwansei.ac.jp c) nakamura@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp / 2. Apple iphoto Google Picasa GPS GPS GPS [1][2]
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Special lunch set 9/1 9/31 Supervised by Mr.Tomoyuki Matsui appetizer Salad with vegetable from kyoto Maldon sea saltextra virgin olive oil and Lemon You can choose one from below Smoked salmon(trout or
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THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. TRECVID2012 Instance Search 599 8531 1 1 E-mail: {sakata,matozaki}@m.cs.osakafu-u.ac.jp, {kise,masa}@cs.osakafu-u.ac.jp
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What's this? It's a. Do you like? Yes. / No. cat, cow, dog, elephant, pig, giraffe, horse, lion, monkey, panda, penguin, tiger, bear, rabbit, sheep, s
How are you? I'm. fine, great, happy, hungry, angry, sad, hot, cold, sleepy, tired How are you? I'm. What's your name? My name is. How's the weather? It's. fine, great, happy, hungry, angry, sad, hot,
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MORNING MENU 10:00-11:00 Morning Menu A B C D A Plane Waffle B Bacon & Eggs & Waffle C Prosciutto Tomato Salad & Waffle D Fresh Fruit & Granola CHOICE MORNING MENU 10:00-11:00 Dessert Baked Cheese Cake
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GRAND MENU Course Menu 3,500 5,150 8,200 A. B. A. B. A. B. C. A. B. C. A. B. A. B. A. B. Vegetables Cold Appetizers 1. Fried meat dumplings 7. 8. Assted cold appetizers Three kinds of cold appetizers 4,220
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. Wang Jiani {jwang,mnod
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. Wang Jiani 464 8601 500 8288 1 38 E-mail: {jwang,mnoda}@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp, {ddeguchi,ide,murase}@is.nagoya-u.ac.jp
新中問英1年_発展_本冊p indb
Key Sentences 読解問題音声 第 6 章一般動詞 (1 2 人称 ) 学習内容,,What do you?,do you A or B? A 一般動詞の文 Key Sentences 34 I like music. 35 I play tennis. 36 You have a book. 1 一般動詞 be am,are,is like, know play, study play
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Vegetables Cold Appetizers 1. Fried meat dumplings 7. 8. Assorted cold appetizers Three kinds of cold appetizers 4,220 2,210 3,190 1,690 4 760 6 1,140 9. Cold abalone 3,090 1,640 2. Boild meat dumplings
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Noodle soup with braised shark s fin Per person Select your favorite taste (soy sauce or spicy vinegar sauce) Recommended Dishes Stir fried homard lobster and leek with soy sauce Braised homared lobster
第三学年 総合的な学習の指導案（国際理解・英語活動）
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1 1 2 2 3 3-1 4 3-2 31 3-3 54 3-4 2013 59 4 4-1 63 4-2 66 4-3 79 4-4 81 5 5-1 24 82 5-2 85 5-3 87 5-4 87 6 6-1 88 6-2 89 6-3 89 6-4 89 7 7-1 90 7-2 92 7-3 98 8 8-1 99 8-2 100 8-3 100 8-4 101 8-5 102 8-6
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DEIM Forum 2016 B4-3 地域ユーザに着目した口コミツイート収集手法の提案 長島 里奈 関 洋平 圭 猪 筑波大学 情報学群 知識情報 図書館学類 305 8550 茨城県つくば市春日 1 2 筑波大学 図書館情報メディア系 305 8550 茨城県つくば市春日 1 2 つくば市役所 305 8555 茨城県つくば市研究学園 1 1 1 E-mail: s1211530@u.tsukuba.ac.jp,
平成23年度 児童・生徒の学力向上を図るための調査 中学校第2 学年 外国語（英語） 調査票
I played tennis in the park. I watched TV at home. I went there yesterday. I went there with my sister. Yes, please. I m sorry. Here you are. Thank you. It s nice. I m fine. Nice to meet you. It s mine.
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第 6 章一般動詞 (1 2 人称 ) 基本文 読解問題音声 学習内容 What do you? Do you A or B? A 一般動詞の文 32 33 34 35 I like music. You have a book. I play soccer. You play the piano. 好きです 持っています します ひきます 1 一般動詞 am,are,is be,like, play
す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(
IR E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp Abstract IR RGB ( ) IR IR IR RGB RGB PSNR 1 Time-Of- Flight(TOF)[1] Kinect [2] TOF LED TOF [3] [6] [4][5] 2 [6] RGB ( ) Infrared(IR) IR 2 2.1 1 す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak
DINNER MENU Course Menu 3,500 5,150 8,200 A. B. A. B. A. B. C. A. B. C. A. B. A. B. A. B. Vegetables Cold Appetizers 2. Boild meat dumplings 1. Fried meat dumplings 4 760 6 1,140 9. 10. 11. 12. Assted
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Table s2. Lexical data from 59 Japonic languages and dialects. Note (1) [!] is pronounced as [m] before [m], [p], [b], [n] before [n], [t], [d], and [!] before [!], [k], [g] (2) [ N ] indicates pre-nasalised
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01 Skimmia (Skimmia Thunb.) (Subject of these Guidelines) RutaceaeSkimmia Thunb. S. japonica Thunb. (Material Required) 1 (Conduct of Tests) 10 10 10 Standards for decisions DUS 10 1 (Grouping of Varieties)
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ゼロから編 1 章 :be 動詞 1.is 肯定文 (8) < 基本例文 > これは私の ~ です This is my book. これは私の本です This is my pencil. これは私の鉛筆です ポイント this は これ (= 近くにあるもの ) を表す my は 私の を表し 必ず後ろに名詞をおく my を冠詞と並べることはできない a my pen/my a pen 語句 this
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1,a) 2 3 2017 4 6, 2017 9 5 Predicting Moves in Comments for Shogi Commentary Generation Hirotaka Kameko 1,a) Shinsuke Mori 2 Yoshimasa Tsuruoka 3 Received: April 6, 2017, Accepted: September 5, 2017 Abstract:
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3 3D 1,a) 1 1 Kinect (X, Y) 3D 3D 1. 2010 Microsoft Kinect for Windows SDK( (Kinect) SDK ) 3D [1], [2] [3] [4] [5] [10] 30fps [10] 3 Kinect 3 Kinect Kinect for Windows SDK 3 Microsoft 3 Kinect for Windows
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知能と情報, Vol.29, No.6, pp
36 知能と情報知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会誌 ( ))Vol.29, No.6, pp.226-230(2017) 会告 Zadeh( ザデー ) 先生を偲ぶ会 のご案内 Zadeh( ) とと と 日 2018 1 20 日 ( ) 15:00 17:30(14:30 18:00 ) 2F ( ) 530-8310 1-1-35 TEL: 06-6372-5101 https://www.hankyu-hotel.com/hotel/osakashh/index.html
Copyright KUMITA, Koichiro. All rights reserved. 名詞のまとまり 1 名詞とは しりとりで使われるグループのことです リンゴ ゴリラ ラ ッパ などを名詞と呼びます この名詞は 2 つ以上の単語で 1 つのまとま りを作ることがあります 問題. 例のよ
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第7回TB分科会／資料2-3「NICT保有データの利活用について」
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p.11 *1 *1 2003 http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/15/03/030318a.htm 2005 2 10-1- Have you ever been to -2- *2 *3 *4 *5 *2 2003 57 15 p.4 *3 1990 *4 57 15 *5 1992-3- *6 *7 *6 1990 *7 1980 p.5-4- *8 *8
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