背 景 : 大 規 模 リアルタイムな 分 析 の 需 要 の 高まり 高 次 元 で 疎 な 入 力力を 扱 う 例例 : 言 語 処 理理 の 例例 では 全 単 語 の3つまでの 組 み 合 わせ ~ 数 百 億 次 元 非 零零 要 素 数 は 平 均 数 百 ~ 数 万 高スループット 低
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- かげたつ さくもと
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1 2011/11/11 IBIS 2011:オンライン 予 測 セッション オンライン 凸 最 適 化 と 線 形 識識 別 モデル 学 習 の 最 前 線 株 式 会 社 Preferred Infrastructure 岡 野 原 大 輔
2 背 景 : 大 規 模 リアルタイムな 分 析 の 需 要 の 高まり 高 次 元 で 疎 な 入 力力を 扱 う 例例 : 言 語 処 理理 の 例例 では 全 単 語 の3つまでの 組 み 合 わせ ~ 数 百 億 次 元 非 零零 要 素 数 は 平 均 数 百 ~ 数 万 高スループット 低 レイテンシな 分 析 が 求 められる SNS 分 析 アルゴリズムトレード 広 告 配 信 など 例例 : 文 書 分 類 の 場 合 秒 間 1 万 文 書 程 度度 が 目 標 (SNSなど) データは 大 量量 モデルの 種 類 数 も 膨 大 全 て 集 めてから 処 理理 というのは 困 難 ユーザー 毎 に 異異 なるモデルを 利利 用 分 類 器 が 数 百 万
3 背 景 : 手 法 の 発 展 線 形 識識 別 モデルとオンライン 凸 最 適 化 による 学 習 により 大 量量 のデータを 利利 用した 高 速 な 学 習 と 識識 別 が 可 能 となっている マシン1 台 でも 秒 間 数 万 ~ 数 百 万 サンプルを 処 理理 可 能 サンプル 数 に 対 してlinear 全 特 徴 発 火 数 に 対 しsublinear 時 間 での 学 習 自 然 言 語 処 理理 画 像 解 析 行行 動 分 析 など 様 々な 分 野 で 利利 用 モデル 学 習 アルゴリズムは 毎 年年 進 化 している 高 精 度度 高い 学 習 効 率率率 コンパクトなモデル 高ノイズ 耐 性 アルゴリズムの 性 能 解 析 も 進 化 i.i.dを 仮 定 しないRegret 解 析
4 宣 伝 :Jubatus NTT PF 研 とPreferred Infrastructureによる 共 同 開 発 OSSで 公 開 今 回 解 説 するオンライン 学 習 モデルの 多 くがは 分 散 並 列列 化 された 上 で サポートされている リアルタイム ストリーム 分 散 並 列列 深 い 解 析 4
5 今 日の 話 導 入: 線 形 識識 別 モデル 学 習 手 法 Perceptron, PA, CW, AROW, NHERD 凸 コスト 関 数 に 対 するオンライン 学 習 のRegret 解 析 SIMBA : sublinear learningでのsvmの 学 習
6 線 形 識識 別 モデル
7 線 形 識識 別 器 ( 二 値 分 類 ) f(x; w) := sign(w T x) 入 力力 x R m から 出 力力 y = {- 1, +1} を 予 測 する 識識 別 関 数 f(x; w) w R m が 各 特 徴 の 重 みであり 重 み 付 き 多 数 決 で 出 力力を 推 定 単 純 ベイズ 法 SVMs ロジスティック 回 帰 など 多 くの 分 類 器 が 線 形 識識 別 器 に 属 する 分 類 の 計 算 量量 は 非 零零 の 特 徴 数 に 比 例例 x 2 x 3. x m * * * * w 2 w 3. w m x 1 w 1 sum sign(z) := +1 if z >= 0 and - 1 otherwise
8 線 形 識識 別 器 の 多 値 分 類 への 拡 張 f(x; w) := arg max y w T y x 入 力力 x R m から 出 力力 y = {1, 2,, k} を 予 測 する 識識 別 関 数 f(x) 重 みは 出 力力 候 補 毎 に 用 意 以 降降 紹 介 する 二 値 分 類 の 学 習 式 はy (i) w T x (i) の 部 分 をΔ:= w y(i)t x (i) w y T x (i) に 置 き 換 えることで 多 クラス 分 類 に 拡 張 できる. 但 しy は 最 もスコアが 高かった 不不 正 解 ラベル y := argmax y y(i) w yt x (i) クラスラベル 数 が 非 常 に 大きくても argmax y y(i) w yt x (i) さえ 高 速 に 求 まれば 動 く c.f. CRFs, 構 造 学 習
9 学 習 = 重 みベクトルwの 推 定 = 凸 最 適 化 問 題 訓 練 例例 {(x (i), y (i) )} (i=1 n) を 利利 用してwを 推 定 する w * := argmin w Σ i L(x (i), y (i), w) + C R(w) L(x, y, w) : 損 失 関 数 訓 練 例例 を 正 しく 識識 別 できているか hinge- loss (SVM): L(x, y, w) = [1 yw T x] log- loss (logistic 回 帰 ): log(1 + exp(- yw T x)) R(w) : 正 則 化 項 wに 対 する 事 前 知 識識.wがどのような 形 をとるかを 決 める C > 0 損 失 関 数 と 正 則 化 項 の 間 のトレードオフパラメータ L, Rが 共 に 凸 関 数 ならば この 問 題 は 凸 最 適 化 問 題 で 効 率率率 的 に 解 ける
10 線 形 識識 別 モデルの オンライン 学 習
11 オンライン 学 習 各 訓 練 例例 (x (i),y (i) )に 対 して 予 測 を 行行い その 結 果 に 基 づき パラメータを 即 時 更更 新 する オンライン 学 習 の 特 徴 学 習 例例 が 冗 長な 場 合 に 収 束 が 速 い. 訓 練 例例 を 保 存 する 必 要 は 無 く その 場 で 捨 てられる 実 装 は 簡 単 な 場 合 が 多 い 凸 最 適 化 によるバッチ 学 習 は 確 率率率 的 最 急 降降 下 法 (SGD)でオンライン 化 可 能 その 場 合 のアルゴリズムの 性 能 はRegretで 評 価 できる( 後 述 )
12 学 習 アルゴリズムの 基 本 形 これから 紹 介 する 学 習 アルゴリズムは 全 て 次 の 繰 り 返 しで 表 現 できる 1. 訓 練 例例 (x, y) を 受 け 取 る 2. 現 在 の 識識 別 器 で 正 しく 分 類 できるかを 調 べる yw it x > E? 3. 正 しく 分 類 できないのであればw i を 次 のように 更更 新 w i+1 := w i + yαax 但 し α>0 R, A R mxm は 半 正 定 値 行行 列列 ( 対 角 行行 列列 の 場 合 が 多 い) E, α, Aをいかに 適 切切 に 設 定 するかで 学 習 性 能 が 変 わってくる E: 更更 新 条 件 α : ステップ 幅 A : 各 特 徴 毎 の 更更 新 幅.c.f. マハラノビス 距 離離
13 更更 新 の 意 味 α> 0 Aが 半 正 定 値 行行 列列 の 時 yw i+1t x = y(w i +yαax) T x = yw it x + y 2 α(ax) T x = yw it x + αx T Ax yw it x y < 0 y > 0 y=- 1 x w t -αax w t+1 常 に 正 今 の 訓 練 例例 は 少 なくとも 正 しく 分 類 されるように 更更 新
14 線 形 識識 別 器 のオンライン 学 習 アルゴリズム 次 の 方 法 を 紹 介 Perceptron Passive-Aggressive Confidence Weighted Learning Adaptive Regularization of Weight Vector Normal HERD 登 場 した 年年 下 に 行行くほど より 高 精 度度 速 く 収 束
15 Perceptron [Rosenblatt Psy. Rev. 58], [Collins EMNLP 02] 訓 練 例例 (x, y)に 対 し 現 在 の 線 形 識識 別 器 w i で 分 類 できるかを 調 べ 誤 って 分 類 した 場 合 は w i+1 := w i + yx と 更更 新 E = 0, α = 1, A = I に 対 応 単 純 な 更更 新 式 だが 自 然 言 語 処 理理 など 多 くのタスクで 強 力力である 最 終 的 に 得 られたwではなく 全 ステップの 平 均 w a := w i を 利利 用する Averaged Perceptronが 良良 く 使 われる Perceptronは 訓 練 例例 が 線 形 分 離離 可 能 な 場 合 有 限 回 の 更更 新 で 全 ての 訓 練 例例 を 分 類 できるパラメータを 見見つけられる( 次 項 )の 線 形 分 離離 可 能 で 無 い 場 合 でも 多 くの 訓 練 例例 を 正 しく 分 類 できるwを 見見つ けられる [Collins 02]
16 定 理理 : 訓 練 例例 {(x (i), y (i) )} N i=1 N, x(i) 2 <R, がある 重 みuでマージンγで 分 類 可 能 (y (i) u T x (i) γ)ならば Perceptronの 更更 新 回 数 は 高々 (R/γ) 2 回 証 明 : w k をk 回 目の 更更 新 直 前 の 重 みとする. w T k+1 u = wt k u + y(i) x (i)t u また w T k u + γ kγ (w 0 = 0) w k+1 2 = w k 2 + 2y (i) w kt x (i) + x (i) 2 (w k で 間 違 えた 訓 練 例例 なので y (i) w kt x (i) <0) w k 2 +R 2 kr 2 上 記 2つより kr 2 w k+1 2 w T k+1 u 2 k 2 γ 2 (R/γ) 2 k 訓 練 例例 数 や 特 徴 次 元 数 に 依 存 しない!
17 Passive Aggressive [Crammer, JMLR 06] SVMのオンライン 版 Gmailの 優 先 トレイの 学 習 でも 利利 用 [Aberdeen LCCC 2010] 次 の2つの 条 件 を 満 たす 重 みwを 探 す 現 在 の 訓 練 例例 (x, y)を 正 しく 分 類 今 までの 重 みベクトルw i に 近 い (= これまでの 訓 練 例例 を 正 しく 分 類 ) w i+1 = argmin w w- w i 2 /2 + C L(x, y, w) 2 但 し L(x, y, w) = [1 yw T x] (hinge loss) この 問 題 は 閉 じた 式 で 得 られる
18 Passive Aggressive ( 続 ) w i+1 := w i + y l(x, y, w)/( x 2 + 1/C) x PAの 最 適 化 問 題 は 閉 じた 解 を 持 ち 次 のように 更更 新 可 能 E = 1 α= L(x, y, w) / ( x 2 + 1/C) A = I α L(x, y, w)であり 誤 った 割 合 に 比 例例 した 更更 新 幅 を 使 う 更更 新 式 w i+1 := w i + αax
19 Confidence Weighted Algorithm (CW) [K. Crammer, et. al, EMNLP 09] 重 みwがガウス 分 布 N(μ, Σ)に 従 って 分 布 しているとする μ R m は 現 時 点 で 最 良良 の 重 みベクトル Σ R mxm は 各 重 みの 確 信 度度 を 表 す 共 分 散 行行 列列 w i 従 来 の 更更 新 例例 単 一のパラメータ に 足し 引 きするだけ CWの 更更 新 例例 w i N(1.7, 0.5) N(0.6, 0.4) パラメータ 自 体 が 分 布 を 持 っている (パラメータ 間 も)
20 CW( 続 ) PAと 同 じように 次 の2つを 満 たす 分 布 (μ, Σ)を 探 す 現 在 の 訓 練 例例 を 正 しく 分 類 今 までの 分 布 に 近 い(KL- Divergenceの 条 件 で) arg min μ, Σ D KL (N(μ, Σ) N(μ i, Σ i )) s.t. Pr w ~N(μ,Σ) [yw it x 0] η この 最 適 化 問 題 は 閉 じた 解 を 持 つ E, α, Aをx, y, μ, Σに 関 して 閉 じた 式 で 与 えることができる PerceptronやPAと 比べると 複 雑 な 式 高い 学 習 効 率率率 自 然 言 語 処 理理 の 多 くのタスクでは1 回 データを 回 すだけで 収 束
21 [K. Crammer, et. al, EMNLP 09] 殆 んどのタスクで 既 存 のオンライ ン 学 習 のみでなく 通 常 の 学 習 器 よ り 高 精 度度 News Groupsのトピック Amazonレビューの 上 位 7タイプ Amazonレビューの 上 位 タイプ EnronのUser Aの 上 位 10フォルダ EnronのUser Bの 上 位 10フォルダ NewYork Times
22 Adaptive Regularization of Weight Vectors (AROW) [Crammer NIPS+ 09] CWは 訓 練 例例 にノイズがある 場 合 に 急 激 に 性 能 が 劣劣 化 更更 新 式 では 今 の 訓 練 例例 を 必 ず 分 類 するようにしているため 学 習 時 に 三 つの 条 件 を 同 時 に 考 慮 し 最 適 化 条 件 1: 現 在 の 訓 練 例例 を 正 しく 分 類 条 件 2: 今 までの 分 布 に 近 い(KL- Divergenceにおいて) 条 件 3: 各 特 徴 のConfidenceを 更更 新 毎 に 上 げる arg min μ, Σ D KL (N(μ, Σ) N(μ i, Σ i )) + λ 1 L(x, y, μ) + λ 2 x T Σx CWでは1が 常 に 最 優 先 条 件 2 条 件 1 条 件 3 E, α, Aは 閉 じた 式 で 求 めることができる
23 AROWの 実 験 結 果 ノイズ 0% ノイズ 10% ノイズ 30% 左 上 にあるほどAROW > CW ノイズ 大 AROWの 精 度度 >CWの 精 度度
24 NHERD [Crammer+ NIPS 10] 重 みベクトルwがガウス 分 布 N(μ, Σ)に 従 って 分 布 しているとする 各 重 みベクトルをそれぞれPAの 条 件 に 従 って 更更 新 した 後 にこれをガウス 分 布 で 近 似 する CWの 場 合 は 現 在 の 分 布 にKL- divergenceで 近 い 分 布 で 正 しく 分 類 できる ものを 探 していたがNHERDはマハラノビス 距 離離 上 でのユークリッド 距 離離 NHERDは 重 みベクトルの 群 れ(HERD)を 正 規 化 しながら 更更 新 α, E, Aは 閉 じた 式 で 求 めることができる AROWと 比べると 積 極 的 な 更更 新 を 行行う
25 NHERDの 更更 新 例例 μ = (0, 0), Σ = I に 訓 練 例例 x = (1, 2), y = 1 を 与 えた 時 の 更更 新 の 様 子 青は w =1, 緑 は w =2の 重 みベクトルの 集 合 真 ん 中 の 線 は 正 しく 分 類 上 側 のdash 線 はマージン1で 正 しく 分 類 [Crammer+ NIPS 10]
26 線 形 学 習 のまとめ Given (x, y) If yw T x < E then w := w + αax Update(A) v = x T Σx b = 1.f + 2yw T xc γ = (- b + (b 2-8C(yw T x Cv)) 1/2 ) / 4vC β = (v + r) - 1 E α Update(A) (a rr :=) Perceptron PA (PA-II) 1 [1- yw T x] / ( x 2 + 1/C) 1 CW γ γ (a - 1 rr + 2γ x r ) - 1 AROW 1 [1- yw T x]β a rr β(a rr x r ) 2 NHERD 1 [1- yw T x]/(v + 1/C) (a - 1 rr + (2C + C 2 v)x r2 ) - 1 いずれのアルゴリズムも 更更 新 時 間 はO( x 0 )
27 オンライン 凸 最 適 化 の Regret 解 析
28 一 般 の 損 失 関 数 の 場 合 先 ほど 紹 介 したのは 分 類 専 門のモデル 分 類 さえできれば 良良 い. 特 にモデルは 仮 定 していない 損 失 関 数 を 利利 用した 学 習 については 確 率率率 的 勾 配 降降 下 法 (SGD)を 利利 用して オンライン 化 可 能 w := w τ L(x, y, w) 正 則 化 項 がある 場 合 でもFOBOS (FOrward Backward Splitting) [Duchi+ 09] などを 利利 用して 更更 新 式 を 少 し 変 更更 して 組 み 込 むことが 可 能 ( 付 録 資 料料 ) 損 失 関 数 の 性 能 はRegret 解 析 で 統 一 的 に 調 べられる
29 Regret 解 析 アルゴリズムAがx t を 選 択 した 後 f t が 明 かされコストf t (x t )が 発 生 Regret T (A) := i=1 T f t (x t ) - min x i=1 T f t (x) 最 適 点 ( 全 tで 同 じ)を 常 に 選 んでいた 場 合 と 比べて アルゴリズムAが 選 んだ 点 によるコストはどれだけ 多 く 発 生したか? Regret T (A) = o(t)であるならば Tを 増 やすほど 最 適 点 との1 回 あたりの 差 は 小さくなっていき 最 適 点 に 近 づく (Regret T (A) / T 0) オンラインアルゴリズムの 性 能 解 析 手 法 としてRegret 解 析 は 強 力力 fについてi.i.dなどの 仮 定 はいらない Aの 挙 動 を 見見てから コストが 大きくなるようにf i を 選 んでも 良良 い 今 回 紹 介 する 解 析 は 確 率率率 的 な 議 論論 ではなく 常 に 成 り 立立つ
30 教 師 有 学 習 におけるRegret 解 析 アルゴリズムが 選 ぶパラメータはモデルパラメータwに 対 応 訓 練 例例 (x, y)に 対 する 損 失 をコスト 関 数 とするf t (w) := L(x (t), y (t), w) 正 則 化 はパラメータの 値 域 Kで 表 現 w 1 < C, w 2 < C Regretが 小さい = テストデータを 正 しく 予 測 できている i=1 T L(x (t), y (t), w t ) - min w i=1 T L(x (t), y (t), w) s.t. w K * Regret 解 析 の 場 合 のパラメータはxであることに 注 意
31 一 般 の 線 形 コスト 関 数 の 場 合 Regularized Follow The Leader (RTFL) : x t+1 = argmin x K (η i=1 t f it x + R(x)) RTFL 但 し R(x)は 強 凸 η>0, Kは 凸 な 集 合 であるとする 今 までのコスト + 正 則 化 項 が 最 小である 点 を 次 の 予 想 に 使 う 次 のコスト 関 数 はこれまでのコスト 関 数 とは 関 係 無 いことに 注 意 正 則 化 項 が 無 いとRegret=O(T)となる この 時 Regret T (RTFL) = O(T 1/2 ) RTFLは 様 々なアルゴリズムの 一 般 化 [Hazan 11] Kがsimplex 上 の 点 R(x) = xlogx の 時 multiplicative updateに 対 応 Kが 単 位 円 R(x) = x 22 の 時 RTFLは 最 急 降降 下 法 に 対 応 過 去 のコスト 関 数 を 覚 えておく 必 要 はない
32 コスト 関 数 が 強 凸 である 場 合 OGD : Online Gradient Descent y t = x t- 1 η t- 1 f t- 1 (x t- 1 ) x t = argmin x K x y t 2 OGD コスト 関 数 f t (x)が 強 凸 である 場 合 は 更更 にRegret boundを 強 くできる f(x)がα 強 凸 f (x) α for all x この 時 Regret T (OGD)=O(logT) [Hazan+ ML 07] 線 形 コスト 関 数 に 対 するRTFLのO(T 1/2 )に 比べてO(logT)は 遙 かに 小さい 証 明 は 初 等 的 でシンプル( 次 項 )
33 OGDのRegretがO(logT)であることの 証 明 (1/2) t := f t- (x t ) x * := argmin x i=1 T f t (x) d t := x t x * fがα 強 凸 であることをふまえて x t の 周 りでfオイラー 展 開 f t (x * ) f t (x t ) + tt d t + (α/2) d t 2 2(f t (x t ) - f t (x * )) - 2 t T d t α d t 2 T t d t を 上 から 抑 えるために d t+1 2 = x t+1 - x * 2 について 調 べる d t+1 2 = proj(x t- η t t )- x * 2 proj(y) := arg min x K, x - y 2 x t- η t t - x * 2 x * Kなので = d 2 t - 2η t tt d t + η t2 t 2 proj(y) x* y x* 2 tt d t = (d t 2 - d t+12 )/η t + η t t 2 x* K proj(y) y
34 OGDのRegretがO(logT)であることの 証 明 (2/2) t T d t を 代 入して t=1 nについて 両 辺 和 をとり η t = 1/αt とおく. また G = max t t 2 とおく 2 t=1 n f t (x t ) - f t (x * ) t=1 n d t 2 (1/η t+1 1/η t α) + t 2 t=1 n η t G 2 t=1 n (1/αt) G 2 /α (1 + logt)
35 凸 最 適 化 の 解 析 について コスト 関 数 については 強 凸 以 外 に 仮 定 はおいていないことに 注 意 途 中 で 変 えても 良良 い 毎 回 ランダムな 凸 関 数 を 使 っても 良良 い 確 率率率 的 な 解 析 ではなく 常 に 成 り 立立つ 質 問 : 悪 意 があるクエリに 対 してもなぜ 成 り 立立つか 悪 意 があるクエリはこれまでのコスト 関 数 の 傾 向 とは 離離 れている. 最 適 値 x * のコスト 和 もどんどん 悪 くなる 差 は 離離 れない
36 線 形 より 高 速 な 学 習
37 線 形 時 間 より 高 速 な 学 習 は 可 能? 学 習 は 入 力力に 必 要 なO(nm) 時 間 より 速 くすることは 困 難 なように 思 える n : 学 習 サンプル 数 m : 1サンプルあたりの 平 均 非 零零 特 徴 数 任 意 のサンプル 特 徴 を 自 由 にアクセスできる 環 境 では 線 形 時 間 より 計 算 量量 を 改 善 できるか? できる
38 SIMBA [Hazan+ NIPS 11] (Sublinear IMportance-sampling Bi-stochastic Algorithm) SVMをsub-linear 時 間 で 学 習 する 訓 練 例例 数 をn, 特 徴 種 類 数 をmとした 時 ε 近 似 の 学 習 時 間 はO((n+m)/ε 2 ) 実 用 的 にも 高 速 なSVM 学 習 器 であるPegasos [S. Shwartz+ ICML 2007] と 比べて 特 徴 アクセス 数 にして100 倍 近 く 高 速 に 求 めることができる オンラインではない(データを 重 み 付 きサンプリング) primal-dual 法 を 利利 用 importance- weighted samplingを 利利 用し 怪 しそうなサンプルを 優 先 的 に 学 習 する. どのサンプルが 怪 しいかどうかは 特 徴 側 を 利利 用してサンプル 主 変 数 側 双 対 変 数 側 の 両 方で 確 率率率 的 勾 配 法 で 最 適 化 を 行行う
39 SIMBA( 概 要 ) 次 の 鞍 点 問 題 に 対 するprimal-dual 法 を 利利 用 [Clarkson+ FOCS 10] max z K min i [1,n] c i (z) SVMの 場 合 K = z c i (z) = y i (w T x i + b) + ξ i この 問 題 を 次 のように 変 形 max z K min p Δn p i c i (z) 主 変 数 z 双 対 変 数 p これらを 確 率率率 的 に 更更 新 主 変 数 を 更更 新 i [1, n]をpに 従 って 選 び c i (z)を 用いて 勾 配 を 求 めzを 更更 新 O(d) time 双 対 変 数 を 更更 新 c i (z)が 小さいp i が 大きくなるようにpを 更更 新 O(n) time 上 記 問 題 のε 近 似 は 確 率率率 1/2 以 上 でO(ε -2 (n + m)) 時 間 で 得 られる
40 PegasosとSIMBAの 比 較 Pegasos: 代 表 的 なSVMの 高 速 学 習 手 法 News20の 分 類 問 題 : 特 徴 発 火 数 1,355,191 訓 練 例例 8000 特 徴 へのアクセス 回 数 で 比 較 ( 注 : 横 軸 は 対 数 ) 最 適 値 へPegasosの1/10で 収 束
41 まとめ 線 形 識識 別 器 の 学 習 アルゴリズムは 毎 年年 着 実 に 進 展 している 同 じ 計 算 量量 で より 高 精 度度 な 分 類 データの 変 化 に 追 従. 性 能 解 析 としてRegret 解 析 が 有 効 問 題 設 定 に 仮 定 は 少 ない 悪 意 のある 問 題 設 定 データの 変 化 に 対 しても 追 従 可 能 今 回 扱 えなかったオンライン 最 適 化 のトピック 並 列列 分 散 環 境 の 場 合 線 形 識識 別 器 以 外 の 場 合 ( 行行 列列 分 解 ) 正 則 化 付 の 場 合 ( 特 にnon- smoothなl 1, L 0, L )
42 付 録 資 料料
43 正 則 化
44 正 則 化 正 則 化 の 方 法 で 重 みベクトルがどのような 形 をとるかが 変 わる L2-norm w 2 2 = i w i 2 大きすぎる 重 みにペナルティがかかり 小さくなるとペナルティは 無 視 で きるほど 小さくなる L1-norm w 1 = I w i 多 くの 重 みが0になるようにペナルティがかかる L -norm w = max i { w i } 全 ての 重 みが 等 しくなるようなペナルティがかかる これらの 重 みをグループ 毎 にかけることで グループ 毎 に 異異 なる 性 質 をも たせることができる Group Lassoなど
45 FOBOS (1/4) (FOrward Backward Splitting) [Duchi+ 09] f(w) + r(w)を 最 小にするwをSGDで 求 める f(w)は 微 分 可 能 ( 例例 : 損 失 関 数 の 和 ) r(w)は 微 分 不不 可 能 ( 例例 : w 1 ) 最 初 にf(w)のみを 最 小 化 し その 結 果 に 近 いものでr(w)を 最 小 化 するwを 求 める f(w)のみでの 勾 配 降降 下 法 (g t f = f(w t ))
46 FOBOS (2/4) 先 ほどの 二 番 目のステップは 単 純 な 閉 じた 解 が 得 られる 場 合 が 多 い 例例 1. r(w) = w 1 の 場 合 例例 2. r(w) = w 22 の 場 合 w = w /(1 + λ) t + 1 t+ 1 2 w t+1/2 = (0.5, - 1.0, 2.0, - 0.7, 1.4) λ=1 の 時 w t+1 = ( 0, 0, 1.0, 0, 0.4)
47 FOBOS (3/4) 例例 3. Berhu 正 則 化 (0からγまでL 1, γからl 2 ) 複 雑 な 正 則 化 も 混 ぜたり 自 由 にできる L 1 とL 2 とL を 同 時 に 与 える
48 FOBOS (4/4) バッチ 学 習 と 殆 ど 同 じ 結 果 が 得 られる 同 時 期 に 提 案 された 似 た 手 法 も 同 様 の 結 果 理理 論論 的 にも 近 い 結 果 が 得 られることが 保 障 実 装 は 非 常 に 簡 単 既 存 のオンライン 学 習 に1 行行 加 えるだけ L 1 は 引 く L 2 は 割 る
49 Efficient Sparse Modeling with Automatic Feature Grouping [Zhong+ ICML 2011] L 1 正 則 化 は 全 ての 特 汎 化 性 能 を 失 う 場 合 が 多 い 冗 長な 特 徴 f 1 とf 2 がある 場 合 L 1 正 則 化 はf 1 側 にのみ 重 みを 与 えて f 2 側 に0 を 与 えてしまう f 1 とf 2 に 等 しく 重 みを 与 えたい 特 徴 のグループを 見見つけること 自 体 が 大 変 特 徴 にあらかじめ 構 造 があるのであればGroup Lassoなどで 正 則 化 する ことができる 全 ての 特 徴 ペアに 対 してL 正 則 化 を 適 用する c.f. OSCAR w 1 + λ i<j max( w i, w j ) 徴 ペアは 重 みが 等 しくなろうとする ペア 数 は 特 徴 数 がmの 時 O(m 2 )であり 計 算 量量 がそのままだと 大きいが O(m log m) 時 間 で 求 められるアルゴリズムを 提 案
50 出 典 [Collins EMNLP 02] Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models: Theory and Experiments with Perceptron Algorithms. Michael Collins, EMNLP 2002, [Crammer, JMLR 06] Online Passive-Aggressive Algorithms, Koby Crammer, Ofer Dekel, Joseph Keshet, Shai Shalev-Shwartz, Yoram Singer, Journal of Machine Learning, 2006 [Dredze+, ICML 08] Confidence-Weighted Linear Classification, Mark Dredze, Koby Crammer and Fernando Pereira, ICML 2008 [Crammer+ NIPS 08] Exact Convex Confidence-Weighted Learning, Koby Crammer, Mark Dredze and Fernando Pereira, NIPS 2008
51 [Duchi+ 09] Online and Batch Learning using Forward Backward Splitting, John Duchi and Yoram Singer, JMLR [S. S.-Shwartz 07] Online Learning: Theory, Algorithms, and Applications, S. Shalev-Shwartz, Ph. D thesis 2007 [Hazan+ ML 07] Logarithmic regret algorithms for online convex optimization, E. Hazan, A. Agarwal and S. Kale. Machine Learning 2007 [Hazan+ 11] The convex optimization approach to regret minimization,
52 [Clarkson, FOCS 10] Sublinear optimization for machine learning, K. L. Clarkson, E. Hazan and D. P. Woodruff, FOCS 2010 [Shalev+ ICML 07] Pegasos: Primal estimated sub-gradient solver for SVM,S. Shalev-Shwartz and N. Srebro, ICML 2007 [Hazan+ NIPS 11] Beating SGD: Learning SVMs in Sublinear Time, E. Hazan, T. Koren, and N. Srebro, NIPS 2011
Box-Jenkinsの方法
Box-Jeks の 方 法 自 己 回 帰 AR 任 意 の 時 系 列 を 過 程 ARと 呼 ぶ で 表 す これが AR または AR m m m 個 の 過 去 の 値 に 依 存 する 時 これを 次 数 の 自 己 回 帰 ここで は 時 間 の 経 過 に 対 して 不 変 な 分 布 を 持 つ 系 列 相 関 のない 撹 乱 誤 差 項 である 期 待 値 一 定 の 分 散 σ
Ⅰ 調 査 の 概 要 1 目 的 義 務 教 育 の 機 会 均 等 その 水 準 の 維 持 向 上 の 観 点 から 的 な 児 童 生 徒 の 学 力 や 学 習 状 況 を 把 握 分 析 し 教 育 施 策 の 成 果 課 題 を 検 証 し その 改 善 を 図 るもに 学 校 におけ
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容 積 率 制 限 の 概 要 1 容 積 率 制 限 の 目 的 地 域 で 行 われる 各 種 の 社 会 経 済 活 動 の 総 量 を 誘 導 することにより 建 築 物 と 道 路 等 の 公 共 施 設 とのバランスを 確 保 することを 目 的 として 行 われており 市 街 地 環
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(Microsoft Word - \221\346\202P\202U\201@\214i\212\317.doc)
(1) 1 ア 調 査 すべき の 手 法 情 報 できる 主 要 な 眺 望 地 点 及 び 主 要 で 身 近 な 視 点 の 状 況 な 実 視 施 点 地 ( 区 点 不 域 のうち 特 周 定 辺 の 多 主 数 の 要 な なものをいう 人 々 眺 望 又 地 は 点 周 ( 辺 の 不 以 住 特 下 民 定 が 同 多 じ ) 数 の する 人 及 々が 場 び 所 対 利 で 象
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飛 鳥 交 通 株 式 会 社 安 全 管 理 規 程 平 成 23 年 11 月 10 日 改 定 目 次 第 一 章 総 則 第 二 章 輸 送 の 安 全 を 確 保 するための 事 業 の 運 営 の 方 針 等 第 三 章 輸 送 の 安 全 を 確 保 するための 事 業 の 実 施 及 びその 管 理 の 体 制 第 四 章 輸 送 の 安 全 を 確 保 するための 事 業 の 実
<4D F736F F D F8D828D5A939982CC8EF68BC697BF96B38F9E89BB82CC8A6791E52E646F63>
平 成 22 年 11 月 9 日 高 校 等 の 授 業 料 無 償 化 の 拡 大 検 討 案 以 下 は 大 阪 府 の 検 討 案 の 概 要 であり 最 終 的 には 平 成 23 年 2 月 議 会 での 予 算 の 議 決 を 経 て 方 針 を 確 定 する 予 定 です Ⅰ. 検 討 案 の 骨 子 平 成 23 年 度 から 大 阪 の 子 どもたちが 中 学 校 卒 業 時 の
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Microsoft Word - 構造振動特論-08回-2012.doc
最 終 印 刷 日 時 :/6/ 8:6: 8 第 8 回 数 値 積 分 法 8. 数 値 積 分 法 の 概 要 図 8- に 示 す 質 点 自 由 度 系 モデルにおいて, 地 面 から 加 速 度 y&& が 作 用 しているときの 運 動 方 程 式 は 式 (8.)で 表 される. y && + cy& + ky = y && (8.) 以 下 では,この 運 動 方 程 式 を 数
Ⅰ. は じ め に 27 年 か ら の 不 況 の 影 響 で 不 動 産 競 売 物 件 が 増 加 し て い る 29 年 9 月 は 全 国 で 8 件 を 超 え た ( 前 年 同 月 は 約 6 件 ) ま た 不 動 産 競 売 の 情 報 が イ ン タ ー ネ ッ ト で 公
29 年 12 月 重 回 帰 分 析 による マンション 競 売 物 件 の 価 格 形 成 分 析 ( 横 浜 市 内 の 事 例 より) 社 団 法 人 神 奈 川 県 不 動 産 鑑 定 士 協 会 会 員 伊 東 良 平 1 Ⅰ. は じ め に 27 年 か ら の 不 況 の 影 響 で 不 動 産 競 売 物 件 が 増 加 し て い る 29 年 9 月 は 全 国 で 8 件
Ｑ IFRSの特徴について教えてください
Q 改 正 後 の 退 職 給 付 に 関 する 会 計 基 準 と 改 訂 IAS 第 19 号 との 差 異 を 教 え てください A 数 理 計 算 上 の 差 異 過 去 勤 務 費 用 の 会 計 処 理 退 職 給 付 見 込 額 の 期 間 配 分 方 式 および 期 待 運 用 収 益 という 概 念 の 廃 止 が 主 な 差 異 として 残 っています 平 成 24 年 5 月
リング 不 能 な 将 来 減 算 一 時 差 異 に 係 る 繰 延 税 金 資 産 について 回 収 可 能 性 がないも のとする 原 則 的 な 取 扱 いに 対 して スケジューリング 不 能 な 将 来 減 算 一 時 差 異 を 回 収 できることを 反 証 できる 場 合 に 原 則
第 323 回 企 業 会 計 基 準 委 員 会 資 料 番 号 日 付 審 議 事 項 (5)-4 2015 年 11 月 6 日 プロジェクト 項 目 税 効 果 会 計 公 開 草 案 に 対 するコメントへの 対 応 - 合 理 的 な 説 明 に 関 する 取 扱 い 本 資 料 の 目 的 1. 本 資 料 は 企 業 会 計 基 準 適 用 指 針 公 開 草 案 第 54 号 繰
預 金 を 確 保 しつつ 資 金 調 達 手 段 も 確 保 する 収 益 性 を 示 す 指 標 として 営 業 利 益 率 を 採 用 し 営 業 利 益 率 の 目 安 となる 数 値 を 公 表 する 株 主 の 皆 様 への 還 元 については 持 続 的 な 成 長 による 配 当 可
ミスミグループ コーポレートガバナンス 基 本 方 針 本 基 本 方 針 は ミスミグループ( 以 下 当 社 グループ という)のコーポレートガバナン スに 関 する 基 本 的 な 考 え 方 を 定 めるものである 1. コーポレートガバナンスの 原 則 (1) 当 社 グループのコーポレートガバナンスは 当 社 グループの 持 続 的 な 成 長 と 中 長 期 的 な 企 業 価 値 の
第1回
やすだ 社 会 学 研 究 法 a( 2015 年 度 春 学 期 担 当 : 保 田 ) 基 礎 分 析 ( 1): 一 変 量 / 二 変 量 の 分 析 SPSSの 基 礎 テ キ ス ト pp.1-29 pp.255-257 デ ー タ の 入 力 [ デ ー タ ビ ュ ー ] で Excelの よ う に 直 接 入 力 で き る [ 変 数 ビ ュ ー ] で 変 数 の 情 報 を
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西 興 部 村 住 生 活 基 本 計 画 公 営 住 宅 等 長 寿 命 化 計 画 < 概 要 版 > 平 成 22 年 3 月 北 海 道 西 興 部 村 住 生 活 基 本 計 画 公 営 住 宅 等 長 寿 命 化 計 画 の 背 景 国 では 公 的 直 接 供 給 やフローを 重 視 する 住 宅 建 設 計 画 法 を 廃 止 し 平 成 18 年 6 月 に 新 たな 時 代 の
Microsoft Word - 070219役員選挙規程.doc
役 員 選 挙 規 程 昭 和 55 年 10 月 21 日 制 定 昭 和 57 年 11 月 16 日 改 正 昭 和 61 年 5 月 27 日 改 正 昭 和 62 年 2 月 23 日 改 正 昭 和 63 年 3 月 7 日 改 正 平 成 2 年 5 月 14 日 改 正 平 成 6 年 5 月 24 日 改 正 平 成 8 年 2 月 27 日 改 正 平 成 11 年 2 月 23
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環 境 制 約 を いた 旅 者 GPS 軌 跡 からの オンライン 移 動 モード 推 定 手 法 笠 原 秀, 飯 山 雅 之, 美 濃 導 彦 京 都 大 学 学 術 情 報 メディアセンター 1 オンライン 移 動 モード 推 定 への 拡 張 オフライン 移 動 モード 推 定 筆 者 らは, 緯 度 経 度 の 時 系 列 データである 旅 者 の GPS 移 動 軌 跡 を とし, 列
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様 式 租 税 特 別 措 置 等 に 係 る 政 策 の 事 前 評 価 書 1 政 策 評 価 の 対 象 とした 産 業 活 力 の 再 生 及 び 産 業 活 動 の 革 新 に 関 する 特 別 措 置 法 に 基 づく 登 録 免 租 税 特 別 措 置 等 の 名 称 許 税 の 特 例 措 置 の 延 長 ( 国 税 32)( 登 録 免 許 税 : 外 ) 2 要 望 の 内 容
第4回税制調査会 総4-1
平 成 25 年 12 月 国 際 課 税 原 則 の 総 合 主 義 から 帰 属 主 義 への 見 直 し 税 制 調 査 会 国 際 課 税 ディスカッショングループ 国 際 課 税 原 則 の 総 合 主 義 から 帰 属 主 義 への 見 直 し 1. 見 直 しの 背 景 意 義 外 国 法 人 及 び 非 居 住 者 ( 以 下 外 国 法 人 等 という )に 対 する 課 税 原
私立大学等研究設備整備費等補助金（私立大学等
私 立 大 学 等 研 究 設 備 整 備 費 等 補 助 金 ( 私 立 大 学 等 研 究 設 備 等 整 備 費 ) 交 付 要 綱 目 次 第 1 章 通 則 ( 第 1 条 - 第 4 条 ) 第 2 章 私 立 大 学 等 ( 第 5 条 - 第 15 条 ) 第 3 章 専 修 学 校 ( 第 16 条 - 第 25 条 ) 第 4 章 補 助 金 の 返 還 ( 第 26 条 ) 第
2020年の住宅市場 ～人口・世帯数減少のインパクト～
第 157 回 NRIメディアフォーラム 22 年 の 住 宅 市 場 ~ 人 口 世 帯 数 減 少 のインパクト ~ 211 年 8 月 3 日 株 式 会 社 野 村 総 合 研 究 所 インフラ 産 業 コンサルティング 部 上 級 コンサルタント 榊 原 渉 副 主 任 コンサルタント 小 口 敦 司 副 主 任 コンサルタント 平 野 裕 基 コンサルタント 秋 山 優 子 1-5 東
1 書 誌 作 成 機 能 (NACSIS-CAT)の 軽 量 化 合 理 化 電 子 情 報 資 源 への 適 切 な 対 応 のための 資 源 ( 人 的 資 源,システム 資 源, 経 費 を 含 む) の 確 保 のために, 書 誌 作 成 と 書 誌 管 理 作 業 の 軽 量 化 を 図
平 成 2 8 年 3 月 25 日 NACSIS-CAT 検 討 作 業 部 会 NACSIS-CAT/ILL の 軽 量 化 合 理 化 について( 基 本 方 針 )( 案 ) これからの 学 術 情 報 システム 構 築 検 討 委 員 会 ( 以 下, これから 委 員 会 ) は これか らの 学 術 情 報 システムの 在 り 方 について ( 平 成 27 年 5 月 29 日 )
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- 1 - 省 百 七 旅 客 部 改 省 令 平 成 省 令 伴 並 平 成 省 令 並 ま づ 並 令 づ く 領 平 成 月 大 臣 前 田 武 志 づ く 領 語 お 使 語 監 督 針 平 成 省 千 百 お 使 語 - 2 - 務 名 簿 款 寄 附 為 登 記 証 明 組 織 図 保 制 証 機 器 機 器 設 設 備 記 載 決 算 報 足 経 的 礎 証 績 分 証 程 七 イ 概
添 付 資 料 の 目 次 1. 当 四 半 期 決 算 に 関 する 定 性 的 情 報 2 (1) 経 営 成 績 に 関 する 説 明 2 (2) 財 政 状 態 に 関 する 説 明 2 (3) 連 結 業 績 予 想 などの 将 来 予 測 情 報 に 関 する 説 明 2 2.サマリー 情 報 ( 注 記 事 項 )に 関 する 事 項 3 (1) 当 四 半 期 連 結 累 計 期 間
158 高 校 講 座 習 モ 現 ラ 習 モ 距 離 置 示 終 向 据 示 唆 与 取 ょ 第 7576 回 第 :
157 高 校 講 座 習 モ 現 第 7576 回 ラ 習 モ 全 回 杉 卓 第 : 第 : 題 高 低 違 善 善 悪 立 観 項 立 怒 始 身 近 エ ソ 訓 進 ぜ 起 客 観 姿 勢 深 ポ 身 近 来 析 視 点 批 判 リ カ リ 力 エ ソ 例 踏 ビ ラ ネ 表 隅 々 込 改 般 利 発 達 結 果 過 去 戻 標 ぼ 質 せ 反 埋 ゆ 過 知 利 益 被 ょ 少 立 止
定款 変更
公 益 社 団 法 人 宮 崎 県 農 業 振 興 公 社 定 款 公 益 社 団 法 人 宮 崎 県 農 業 振 興 公 社 公 益 社 団 法 人 宮 崎 県 農 業 振 興 公 社 定 款 第 1 章 総 則 ( 名 称 ) 第 1 条 この 法 人 は 公 益 社 団 法 人 宮 崎 県 農 業 振 興 公 社 ( 以 下 公 社 という )と 称 する ( 事 務 所 ) 第 2 条 公
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ふるさと 納 税 に 関 する 調 査 結 果 ( 概 要 ) ( 対 象 団 体 : 都 道 府 県 47 団 体 市 区 町 村 1,742 団 体 ) 総 務 省 自 治 税 務 局 1 寄 附 金 の 納 付 手 続 きについて ふるさと 納 税 に 関 する 調 査 結 果 ( 概 要 ) 寄 附 手 続 きに 係 る 改 善 すべき 点 としては クレジットカード 決 済 コンビニ 納
１ 変更の許可等（都市計画法第35条の2）
第 11 章 建 築 物 の 建 ぺい 率 等 の 指 定 ( 都 市 計 画 法 第 41 条 ) 建 築 物 の 建 ぺい 率 等 の 指 定 ( 都 市 計 画 法 第 41 条 ) 法 律 ( 建 築 物 の 建 ぺい 率 等 の 指 定 ) 第 四 十 一 条 都 道 府 県 知 事 は 用 途 地 域 の 定 められていない 土 地 の 区 域 における 開 発 行 為 につい て 開
3 圏 域 では 県 北 沿 岸 で2の 傾 向 を 強 く 見 てとることができます 4 近 年 は 分 配 及 び 人 口 が 減 少 している 市 町 村 が 多 くなっているため 所 得 の 増 加 要 因 を 考 える 場 合 は 人 口 減 少 による 影 響 についても 考 慮 する
調 査 分 析 レポート 21-9 平 成 21 年 12 月 16 日 調 査 統 計 課 調 査 分 析 担 当 一 人 当 たり 市 町 村 民 所 得 の 増 加 要 因 について 平 成 19 市 町 村 民 所 得 推 計 において 市 町 村 民 所 得 の 分 配 ( 以 下 分 配 という ) 及 び 一 人 当 たり 市 町 村 民 所 得 ( 以 下 所 得 という
Microsoft PowerPoint - 報告書(概要).ppt
市 町 村 における 地 方 公 務 員 制 度 改 革 に 係 る 論 点 と 意 見 について ( 概 要 ) 神 奈 川 県 市 町 村 における 地 方 公 務 員 制 度 改 革 に 係 る 検 討 会 議 について 1 テーマ 地 方 公 務 員 制 度 改 革 ( 総 務 省 地 方 公 務 員 の 労 使 関 係 制 度 に 係 る 基 本 的 な 考 え 方 )の 課 題 の 整
平成１9年9月改定
参 考 建 設 工 事 に 係 る 資 源 の 再 資 源 化 等 に 関 する 法 律 ( 建 設 リサイクル 法 )に 基 づく 通 知 及 び 契 約 書 の 記 載 事 項 等 に 関 する 取 扱 要 領 技 術 計 画 課 作 成 平 成 14 年 5 月 30 日 改 正 平 成 15 年 5 月 30 日 1. 建 設 リサイクル 法 の 目 的 特 定 の 建 設 資 材 について
SNSとLMSの強みと弱み 統合環境を目指して （教育学部紀要投稿用）
学 習 活 動 ごとにみたSNSとLMSの 比 較 - 最 適 な 学 習 支 援 環 境 の 提 供 を 目 指 して- 長 岡 千 香 子 *, 平 岡 斉 士 * *, 喜 多 敏 博 * *, * * * * 熊 本 大 学 大 学 院 自 然 科 学 研 究 科 附 属 減 災 型 社 会 システム 実 践 研 究 教 育 センター * * 熊 本 大 学 大 学 院 社 会 文 化 科
( 別 紙 ) 以 下 法 とあるのは 改 正 法 第 5 条 の 規 定 による 改 正 後 の 健 康 保 険 法 を 指 す ( 施 行 期 日 は 平 成 28 年 4 月 1 日 ) 1. 標 準 報 酬 月 額 の 等 級 区 分 の 追 加 について 問 1 法 改 正 により 追 加
別 添 事 務 連 絡 平 成 27 年 12 月 18 日 日 本 年 金 機 構 厚 生 年 金 保 険 部 長 殿 厚 生 労 働 省 年 金 局 事 業 管 理 課 長 持 続 可 能 な 医 療 保 険 制 度 を 構 築 するための 国 民 健 康 保 険 法 等 の 一 部 を 改 正 する 法 律 による 健 康 保 険 法 及 び 船 員 保 険 法 改 正 内 容 の 一 部 に
Taro-Ｈ１９退職金（修正版）.jtd
調 査 結 果 の 概 要 1 退 職 金 制 度 (1) 採 用 状 況 ( 表 1) 集 計 第 1 表 第 2 表 退 職 金 制 度 の 採 用 状 況 をみると 退 職 一 時 金 制 度 のみ 14 社 ( 退 職 金 制 度 採 用 企 業 246 社 の5.7 %) 退 職 年 金 制 度 のみ 27 社 ( 同 11.0%) 退 職 一 時 金 制 度 と 退 職 年 金 制 度
スライド 1
OECD 生 徒 の 学 習 到 達 度 調 査 (PISA09) デジタル 読 解 力 調 査 のポイント 調 査 概 要 PISA 調 査 では 将 来 的 に 筆 記 型 調 査 からコンピュータ 使 用 型 調 査 に 移 行 する 予 定 このためPISA09の 国 際 オプションとして デジタル 読 解 力 調 査 (コンピュータ 使 用 型 調 査 )とコンピュータ 利 用 等 に 関
検 討 検 討 の 進 め 方 検 討 状 況 簡 易 収 支 の 世 帯 からサンプリング 世 帯 名 作 成 事 務 の 廃 止 4 5 必 要 な 世 帯 数 の 確 保 が 可 能 か 簡 易 収 支 を 実 施 している 民 間 事 業 者 との 連 絡 等 に 伴 う 事 務 の 複 雑
等 の 当 初 見 直 し 案 の 検 討 状 況 について 資 料 1-1 項 目 名 検 討 検 討 の 進 め 方 検 討 状 況 都 道 府 県 担 当 者 との 意 見 交 換 では 結 果 精 度 の 低 下 に 伴 い 結 果 が 活 用 されなくなった 場 合 の 員 のモチベーション 低 下 の 可 能 性 や 員 の 配 置 換 え 等 についての 考 慮 が 必 要 との 意
災害時の賃貸住宅居住者の居住の安定確保について
参 考 資 料 7 災 害 時 の 賃 貸 住 宅 居 住 者 の 居 住 の 安 定 確 保 について 平 成 24 年 11 月 国 土 交 通 省 住 宅 局 1. 東 日 本 大 震 災 で 住 居 を 失 われた 方 への 居 住 の 安 定 の 確 保 震 災 発 生 復 旧 期 復 興 期 東 日 本 大 震 災 住 宅 が 滅 失 避 難 所 等 2012.3.11 17:00 時
Taro-2220（修正）.jtd
株 式 会 社 ( 募 集 株 式 の 発 行 ) 株 式 会 社 変 更 登 記 申 請 書 1. 商 号 商 事 株 式 会 社 1. 本 店 県 市 町 丁 目 番 号 1. 登 記 の 事 由 募 集 株 式 発 行 ( 情 報 番 号 2220 全 25 頁 ) 1. 登 記 すべき 事 項 変 更 ( 注 ) 変 更 の 年 月 日 は, 払 込 期 日 又 は 払 込 期 間 の 末
1 総 合 設 計 一 定 規 模 以 上 の 敷 地 面 積 及 び 一 定 割 合 以 上 の 空 地 を 有 する 建 築 計 画 について 特 定 行 政 庁 の 許 可 により 容 積 率 斜 線 制 限 などの 制 限 を 緩 和 する 制 度 である 建 築 敷 地 の 共 同 化 や
参 考 資 料 1-17 民 間 都 市 整 備 事 業 建 築 計 画 に 関 わる 関 連 制 度 の 整 理 都 市 開 発 諸 制 度 には 公 開 空 地 の 確 保 など 公 共 的 な 貢 献 を 行 う 建 築 計 画 に 対 して 容 積 率 や 斜 線 制 限 などの 建 築 基 準 法 に 定 める 形 態 規 制 を 緩 和 することにより 市 街 地 環 境 の 向 上 に
公 的 年 金 制 度 について 制 度 の 持 続 可 能 性 を 高 め 将 来 の 世 代 の 給 付 水 準 の 確 保 等 を 図 るため 持 続 可 能 な 社 会 保 障 制 度 の 確 立 を 図 るための 改 革 の 推 進 に 関 する 法 律 に 基 づく 社 会 経 済 情
資 料 2-1 公 的 年 金 制 度 の 持 続 可 能 性 の 向 上 を 図 るための 国 民 年 金 法 等 の 一 部 を 改 正 する 法 律 案 の 概 要 厚 生 労 働 省 年 金 局 平 成 28 年 4 月 21 日 公 的 年 金 制 度 について 制 度 の 持 続 可 能 性 を 高 め 将 来 の 世 代 の 給 付 水 準 の 確 保 等 を 図 るため 持 続 可
った 場 合 など 監 事 の 任 務 懈 怠 の 場 合 は その 程 度 に 応 じて 業 績 勘 案 率 を 減 算 する (8) 役 員 の 法 人 に 対 する 特 段 の 貢 献 が 認 められる 場 合 は その 程 度 に 応 じて 業 績 勘 案 率 を 加 算 することができる
独 立 行 政 法 人 の 役 員 の 退 職 金 に 係 る 業 績 勘 案 率 の 算 定 ルールについて 平 成 27 年 5 月 25 日 総 務 大 臣 決 定 独 立 行 政 法 人 特 殊 法 人 及 び 認 可 法 人 の 役 員 の 退 職 金 について ( 平 成 27 年 3 月 24 日 閣 議 決 定 以 下 閣 議 決 定 という )に 基 づき 独 立 行 政 法 人
調査結果の概要
調 査 結 果 の 概 要 調 査 の 概 要 1 調 査 対 象 (1) 事 業 所 調 査 都 内 の 常 用 従 業 者 規 模 30 人 以 上 の 3,000 事 業 所 1 調 査 対 象 (2) 契 約 社 員 調 査 事 業 所 調 査 の 結 果 から 協 力 を 得 られた 事 業 所 の 従 業 員 2,000 人 2 調 査 時 点 方 法 (1) 事 業 所 調 査 平 成
第5回法人課税ディスカッショングループ 法Ｄ５－４
平 2 6. 5. 9 法 D 5-4 税 制 調 査 会 ( 法 人 課 税 DG5) 中 小 法 人 公 益 法 人 等 ( 地 方 税 ) 平 成 26 年 5 月 9 日 ( 金 ) 総 務 省 目 次 中 小 企 業 に 対 する 特 別 な 取 扱 い( 主 なもの) 地 方 税 1 中 小 法 人 と 個 人 事 業 主 との 税 負 担 率 の 比 較 ( 国 税 地 方 税 ) 2
目 次 1 個 人 基 本 情 報 個 人 基 本 情 報 入 力 画 面 の 分 散 4 申 告 区 分 および 申 告 種 類 の 選 択 方 法 5 繰 越 損 失 入 力 年 別 の 繰 越 損 失 額 入 力 に 対 応 6 作 成 手 順 作 成 手 順 の 流 れを 提 供 7 所 得
所 得 税 R4 機 能 アップ 内 容 Ver.13.1 所 得 税 R4 主 な 機 能 アップ 内 容 についてご 説 明 いたします 当 資 料 は2014 年 3 月 時 点 のものです 内 容 や 画 像 は 予 告 なく 変 更 される 場 合 がございます Rev.1.1 1 目 次 1 個 人 基 本 情 報 個 人 基 本 情 報 入 力 画 面 の 分 散 4 申 告 区 分
<4D F736F F D208ED089EF95DB8CAF89C193FC8FF38BB CC8EC091D492B28DB88C8B89CA82C982C282A282C42E646F63>
社 会 保 険 加 入 状 況 等 の 実 態 調 査 結 果 平 成 27 年 6 月 18 日 一 般 社 団 法 人 日 本 電 設 工 業 協 会 社 会 保 険 加 入 状 況 等 の 実 態 調 査 結 果 について 1. 調 査 の 目 的 社 会 保 険 加 入 促 進 計 画 の 計 画 期 間 (H24 年 度 ~H28 年 度 までの5 年 間 )の 中 間 時 点 として 1
経験発表
共 通 性 を 持 つ 製 品 群 への USDMの 適 用 と 拡 張 アジェンダ 1. 表 現 を 拡 張 したUSDM 導 入 の 背 景 と 課 題 要 望 2. 表 現 を 拡 張 したUSDM 導 入 の 取 り 組 み 3. 表 現 を 拡 張 したUSDM 4. 表 現 を 拡 張 したUSDM 導 入 による 効 果 5. 表 現 を 拡 張 したUSDM 導 入 後 の 課 題
PowerPoint プレゼンテーション
実 験 室 スケールの 現 象 をどのようにして 天 体 に 応 用 するか?その 合 理 性 と 限 界 は? THE SCALING OF IMPACT POCESSES IN PLANETAY SCIENCES K. A. Holsapple, 1993 神 戸 大 学 M1 原 田 竣 也 クレーター 形 成 実 験 の 問 題 点 衝 突 クレーターは 天 体 表 面 で 普 遍 的 で
スライド 1
公 的 年 金 制 度 の 健 全 性 及 び 信 頼 性 の 確 保 のための 厚 生 年 金 保 険 法 等 の 一 部 を 改 正 する 法 律 について 厚 生 労 働 省 年 金 局 公 的 年 金 制 度 の 健 全 性 及 び 信 頼 性 の 確 保 のための 厚 生 年 金 保 険 法 等 の 一 部 を 改 正 する 法 律 ( 平 成 25 年 法 律 第 63 号 )の 概 要
Microsoft PowerPoint - am9.ppt [互換モード]
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重 回 帰 分 析 multle regresso aalss 回 帰 分 析 Regresso Aalss) 単 回 帰 分 析 重 回 帰 分 析.3~. 重 回 帰 分 析 説 明 変 数 がつの 場 合 ) 線 形 的 な 関 係 式 を 求 め 以 下 の 事 柄 を 明 らかにする 予 測 潜 在 能 力 評 価 Data Data 説 明 変 数 の 目 的 変 数 に 及 ぼす 影
Taro-1-14A記載例.jtd
募 集 株 式 の 発 行 ( 非 公 開 会 社 のうち 非 取 締 役 会 設 置 会 社 ) 受 付 番 号 票 貼 付 欄 株 式 会 社 変 更 登 記 申 請 書 1. 会 社 法 人 等 番 号 0000-00 - 000000 分 かる 場 合 に 記 載 してください 1. 商 号 1. 本 店 1. 登 記 の 事 由 商 事 株 式 会 社 県 市 町 丁 目 番 号 募 集
している 5. これに 対 して 親 会 社 の 持 分 変 動 による 差 額 を 資 本 剰 余 金 として 処 理 した 結 果 資 本 剰 余 金 残 高 が 負 の 値 となるような 場 合 の 取 扱 いの 明 確 化 を 求 めるコメントが 複 数 寄 せられた 6. コメントでは 親
第 265 回 企 業 会 計 基 準 委 員 会 資 料 番 号 日 付 審 議 事 項 (3) 2013 年 5 月 29 日 プロジェクト 項 目 企 業 結 合 (ステップ2) 公 開 草 案 に 対 するコメントへの 対 応 I. 検 討 の 経 緯 1. 平 成 25 年 1 月 に 企 業 会 計 基 準 公 開 草 案 第 49 号 企 業 結 合 に 関 する 会 計 基 準 (
単回帰モデル
回 帰 分 析 (その 3) 経 済 情 報 処 理 価 格 弾 力 性 の 推 定 ある 商 品 について その 購 入 量 を w 単 価 を p とし それぞれの 変 化 量 を w p で 表 ww すことにする この 時 この 商 品 の 価 格 弾 力 性 は により 定 義 される これ p p は p が 1 パーセント 変 化 した 場 合 に w が 何 パーセント 変 化 するかを
Microsoft Word - Łsfi®”YŠ¬™Ê‰Æ.doc
不 動 産 流 通 業 に 関 する 消 費 者 動 向 調 査 < 第 10 回 ( 度 )> 調 査 結 果 報 告 書 ( 概 要 版 ) 平 成 17 年 9 月 社 団 法 人 不 動 産 流 通 経 営 協 会 第 10 回 不 動 産 流 通 業 に 関 する 消 費 者 動 向 調 査 結 果 要 旨 ( 社 ) 不 動 産 流 通 経 営 協 会 5 分 5 乗 方 式 と 相 続
(4) ラスパイレス 指 数 の 状 況 ( 各 年 4 月 1 日 現 在 ) ( 例 ) 15 15 1 1 95 95 9 9 ( 例 ) 15 (H2) (H2) (H24) (H24) (H25.4.1) (H25.4.1) (H24) 94.4 95. 1. (H24) 12.1 1.2
平 成 25 年 度 の 給 与 定 員 管 理 等 について 1 総 括 (1) 件 費 の 状 況 ( 普 通 会 決 算 ) 区 分 住 民 基 本 台 帳 口 歳 出 額 実 質 収 支 件 費 件 費 率 ( 参 考 ) ( 平 成 24 年 度 末 ) A B B/A 平 成 2 年 度 の 件 費 率 平 成 24 年 度 千 千 千 5,594,744,222 164,19 62,94
(Microsoft Word - \212\356\226{\225\373\220j2014220_\217C\220\263\201j.doc)
平 成 26 年 2 月 20 日 日 本 医 師 従 業 員 国 民 年 金 基 金 年 金 資 産 運 用 の 基 本 方 針 日 本 医 師 従 業 員 国 民 年 金 基 金 ( 以 下 当 基 金 という)は 年 金 給 付 等 積 立 金 ( 以 下 年 金 資 産 という)の 運 用 にあたり 以 下 の 基 本 方 針 を 定 める 当 基 金 から 年 金 資 産 の 管 理 又
1 はじめに 計 画 の 目 的 国 は 平 成 18 年 度 に 住 生 活 基 本 法 を 制 定 し 住 まいに 関 する 基 本 的 な 計 画 となる 住 生 活 基 本 計 画 ( 全 国 計 画 )を 策 定 し 住 宅 セーフティネットの 確 保 や 住 生 活 の 質 の 向 上
上 士 幌 町 住 生 活 基 本 計 画 ( 概 要 版 ) 平 成 27 年 2 月 上 士 幌 町 1 はじめに 計 画 の 目 的 国 は 平 成 18 年 度 に 住 生 活 基 本 法 を 制 定 し 住 まいに 関 する 基 本 的 な 計 画 となる 住 生 活 基 本 計 画 ( 全 国 計 画 )を 策 定 し 住 宅 セーフティネットの 確 保 や 住 生 活 の 質 の 向
文化政策情報システムの運用等
名 開 始 終 了 ( 予 定 ) 年 度 番 号 0406 平 成 25 年 行 政 レビューシート ( 文 部 科 学 省 ) 文 化 政 策 情 報 システム 運 用 等 担 当 部 局 庁 文 化 庁 作 成 責 任 者 平 成 8 年 度 なし 担 当 課 室 長 官 官 房 政 策 課 政 策 課 長 清 水 明 会 計 区 分 一 般 会 計 政 策 施 策 名 根 拠 法 令 ( 具
https://www.takara-dic-net.jp/xeditor_ne/xeditor_web/html_gene.
平 成 23 年 3 月 期 第 1 四 半 期 決 算 短 信 日 本 基 準 ( 連 結 ) 平 成 22 年 8 月 11 日 上 場 会 社 名 松 井 建 設 株 式 会 社 上 場 取 引 所 東 コ ー ド 番 号 1810 URL http://www.matsui-ken.co.jp/ 代 表 者 ( 役 職 名 ) 取 締 役 社 長 ( 氏 名 ) 松 井 隆 弘 ( 役 職
数学
例 学 A Standard ( 東 書 A8) 学 習 到 達 目 標 等 学 習 到 達 目 標 場 合 確 率, 整 性 質 または 図 形 性 質 について 理 解 させ, 基 礎 的 な 知 識 習 得 技 能 習 熟 を 図 り, 事 象 を 学 的 に 考 察 する 能 力 を 養 い, 学 よさを 認 識 できるようにするもに,それらを 活 用 する 態 度 を 育 て 評 価 観
地域支援心理研究センター 紀要 第10号
発 達 障 害 はその 出 現 時 期 の 早 さと 継 続 期 間 の 長 さに 特 徴 があり かつ 高 次 神 経 心 理 機 能 が 広 範 に 障 害 ( 障 害 程 度 は 軽 度 であるが)されるという 特 徴 がある 従 って 発 達 障 害 児 者 の 支 援 には 保 健 医 療 福 祉 教 育 などの 広 範 な 領 域 に 渡 る 連 携 が 必 要 とされるし 発 達 初
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平 成 27 年 度 施 策 評 価 調 書 施 策 の 名 称 等 整 理 番 号 22 評 価 担 当 課 営 業 戦 略 課 職 氏 名 施 策 名 ( 基 本 事 業 ) 商 業 の 活 性 化 総 合 計 画 の 位 置 づけ 基 本 目 主 要 施 策 4 想 像 力 と 活 力 にあふれたまちづくり 商 業 の 振 興 2 施 策 の 現 状 分 析 と 意 図 施 策 の 対 象 意
平成１６年年金制度改正 ～年金の昔・今・未来を考える～
第 2 回 社 会 保 険 料 労 働 保 険 料 の 賦 課 対 象 となる 報 酬 等 の 範 囲 に 関 する 検 討 会 平 成 24 年 9 月 20 日 資 料 1 通 勤 手 当 について 1 これまでの 通 勤 に 要 する 費 用 に 関 する 考 え 方 では 通 勤 手 当 の 金 額 が 実 費 弁 償 的 に 算 定 される 場 合 でも それは 通 常 使 用 者 が 負
質 問 票 ( 様 式 3) 質 問 番 号 62-1 質 問 内 容 鑑 定 評 価 依 頼 先 は 千 葉 県 などは 入 札 制 度 にしているが 神 奈 川 県 は 入 札 なのか?または 随 契 なのか?その 理 由 は? 地 価 調 査 業 務 は 単 にそれぞれの 地 点 の 鑑 定
62 (Q&A) 目 次 1 鑑 定 評 価 の 委 託 は 入 札 か 随 意 契 約 か またその 理 由 は 何 か 2 委 託 料 は 他 県 と 比 べて 妥 当 性 のある 金 額 か 3 地 価 公 示 ( 国 の 調 査 )との 違 いは 何 か また 国 の 調 査 結 果 はどう 活 用 しているか 4 路 線 価 を 利 用 しない 理 由 は 何 か 5 委 託 料 の 算
財団法人○○会における最初の評議員の選任方法（案）
一 般 財 団 法 人 生 産 科 学 研 究 奨 励 会 定 款 第 1 章 総 則 ( 名 称 ) 第 1 条 この 法 人 は 一 般 財 団 法 人 生 産 科 学 研 究 奨 励 会 という ( 事 務 所 ) 第 2 条 この 法 人 は 事 務 所 を 福 岡 市 東 区 松 香 台 1 丁 目 10 番 1 号 におく 第 2 章 目 的 及 び 事 業 ( 目 的 ) 第 3 条
共 通 認 識 1 官 民 較 差 調 整 後 は 退 職 給 付 全 体 でみて 民 間 企 業 の 事 業 主 負 担 と 均 衡 する 水 準 で あれば 最 終 的 な 税 負 担 は 変 わらず 公 務 員 を 優 遇 するものとはならないものであ ること 2 民 間 の 実 態 を 考
共 済 年 金 職 域 部 分 と 退 職 給 付 に 関 する 有 識 者 会 議 報 告 書 概 要 1. 民 間 の 企 業 年 金 及 び 退 職 金 に 関 する 人 事 院 調 査 結 果 結 果 民 間 :2547.7 万 円 公 務 2950.3 万 円 ( 差 額 402.6 万 円 ) 人 事 院 の 見 解 官 民 均 衡 の 観 点 から 民 間 との 較 差 を 埋 める
Microsoft Word - 101 第１章 定款.doc
第 1 章 定 款 規 約 山 梨 県 土 地 改 良 事 業 団 体 連 合 会 定 款 昭 和 33 年 8 月 1 日 制 定 昭 和 33 年 10 月 9 日 認 可 第 1 章 総 則 ( 目 的 ) 第 1 条 この 会 は 土 地 改 良 事 業 を 行 う 者 ( 国 県 及 び 土 地 改 良 法 第 95 条 第 1 項 の 規 定 により 土 地 改 良 事 業 を 行 う
(4) 給 与 制 度 の 総 合 的 見 直 しの 実 施 状 況 について 概 要 国 の 給 与 制 度 の 総 合 的 見 直 しにおいては 俸 給 表 の 水 準 の 平 均 2の 引 下 げ 及 び 地 域 手 当 の 支 給 割 合 の 見 直 し 等 に 取 り 組 むとされている.
別 紙 高 山 村 の 給 与 定 員 管 理 等 について 総 括 () 件 費 の 状 況 ( 普 通 会 計 決 算 ) 住 民 基 本 台 帳 口 歳 出 額 実 質 収 支 件 費 件 費 率 ( 参 考 ) (26 年 月 日 ) A B B/A 24 年 度 の 件 費 率 年 度 千 千 千 2,9 2,64,628 6,8 467,928 8. 2.4 (2) 職 員 給 与 費
添 付 資 料 の 目 次 1. 当 四 半 期 決 算 に 関 する 定 性 的 情 報 2 (1) 経 営 成 績 に 関 する 説 明 2 (2) 財 政 状 態 に 関 する 説 明 2 (3) 連 結 業 績 予 想 などの 将 来 予 測 情 報 に 関 する 説 明 2 2.サマリー 情 報 ( 注 記 事 項 )に 関 する 事 項 3 (1) 当 四 半 期 連 結 累 計 期 間
(5) 給 与 改 定 の 状 況 事 委 員 会 が 無 い た め 記 載 し て お り ま せ ん 1 月 例 給 事 委 員 会 の 勧 告 ( 参 考 ) 区 分 民 間 給 与 A 公 務 員 給 与 B 較 差 A - B 勧 告 ( 改 定 率 ) 給 与 改 定 率 国 の 改
別 紙 3 1 総 括 (1) 件 費 の 状 況 ( 普 通 会 計 決 算 ) 芽 室 町 の 給 与 定 員 管 理 等 に つ い て 区 分 住 民 基 本 台 帳 口 (21 年 度 末 ) 歳 出 額 A 21 年 度 1 9, 3 7 6 1 1, 3 4, 9 4 実 質 収 支 件 費 B 件 費 率 B / A 1 6, 3 9 3 9 9 6, 541 8. 8 1 ( 参
2 役 員 の 報 酬 等 の 支 給 状 況 役 名 法 人 の 長 理 事 理 事 ( 非 常 勤 ) 平 成 25 年 度 年 間 報 酬 等 の 総 額 就 任 退 任 の 状 況 報 酬 ( 給 与 ) 賞 与 その 他 ( 内 容 ) 就 任 退 任 16,936 10,654 4,36
独 立 行 政 法 人 駐 留 軍 等 労 働 者 労 務 管 理 機 構 の 役 職 員 の 報 酬 給 与 等 について Ⅰ 役 員 報 酬 等 について 1 役 員 報 酬 についての 基 本 方 針 に 関 する 事 項 1 平 成 25 年 度 における 役 員 報 酬 についての 業 績 反 映 のさせ 方 検 証 結 果 理 事 長 は 今 中 期 計 画 に 掲 げた 新 たな 要
目 次 第 1. 土 区 画 整 理 事 業 の 名 称 等 1 (1) 土 区 画 整 理 事 業 の 名 称 1 (2) 施 行 者 の 名 称 1 第 2. 施 行 区 1 (1) 施 行 区 の 位 置 1 (2) 施 行 区 位 置 図 1 (3) 施 行 区 の 区 域 1 (4) 施
北 部 大 阪 都 市 画 事 業 JR 高 槻 駅 北 東 土 区 画 整 理 事 業 事 業 画 書 高 槻 市 JR 高 槻 駅 北 東 土 区 画 整 理 組 合 目 次 第 1. 土 区 画 整 理 事 業 の 名 称 等 1 (1) 土 区 画 整 理 事 業 の 名 称 1 (2) 施 行 者 の 名 称 1 第 2. 施 行 区 1 (1) 施 行 区 の 位 置 1 (2) 施 行
( 別 途 調 査 様 式 1) 減 損 損 失 を 認 識 するに 至 った 経 緯 等 1 列 2 列 3 列 4 列 5 列 6 列 7 列 8 列 9 列 10 列 11 列 12 列 13 列 14 列 15 列 16 列 17 列 18 列 19 列 20 列 21 列 22 列 固 定
資 料 10 減 損 損 失 及 び 資 本 金 の 変 動 に 関 する 調 査 記 載 上 の 注 意 事 項 当 調 査 は 減 損 損 失 を 認 識 するに 至 った 経 緯 資 本 金 の の 変 動 等 を 把 握 するために 調 査 する ものである 調 査 対 象 は 地 方 公 営 企 業 状 況 調 査 の 対 象 となっている 法 適 用 企 業 とする Ⅰ 提 出 物 について
2 県 公 立 高 校 の 合 格 者 は このように 決 まる (1) 選 抜 の 仕 組 み 選 抜 の 資 料 選 抜 の 資 料 は 主 に 下 記 の3つがあり 全 高 校 で 使 用 する 共 通 の ものと 高 校 ごとに 決 めるものとがあります 1 学 力 検 査 ( 国 語 数
2 県 公 立 高 校 の 合 格 者 は このように 決 まる (1) 選 抜 の 仕 組 み 選 抜 の 資 料 選 抜 の 資 料 は 主 に 下 記 の3つがあり 全 高 校 で 使 用 する 共 通 の ものと 高 校 ごとに 決 めるものとがあります 1 学 力 検 査 ( 国 語 数 学 社 会 理 科 英 語 の5 教 科 ) すべての 高 校 で 資 料 とする 2 調 査 書 (
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標 準 報 酬 月 額 等 級 表 ( 厚 生 年 金 ) 標 準 報 酬 報 酬 月 額 厚 生 年 金 保 険 料 厚 生 年 金 保 険 料 率 14.642% ( 平 成 18 年 9 月 ~ 平 成 19 年 8 月 ) 等 級 月 額 全 額 ( 円 ) 折 半 額 ( 円 ) 円 以 上 円 未 満 1 98,000 ~ 101,000 14,349.16 7,174.58 2 104,000
3. 選 任 固 定 資 産 評 価 員 は 固 定 資 産 の 評 価 に 関 する 知 識 及 び 経 験 を 有 する 者 のうちから 市 町 村 長 が 当 該 市 町 村 の 議 会 の 同 意 を 得 て 選 任 する 二 以 上 の 市 町 村 の 長 は 当 該 市 町 村 の 議
第 6 回 税 理 士 試 験 固 定 資 産 税 はじめに 第 一 問 については 個 別 理 論 題 の 出 題 であった 1については 固 定 資 産 評 価 員 及 び 固 定 資 産 評 価 補 助 員 に 関 する 出 題 であったが 個 別 理 論 での 出 題 であり 判 断 に 迷 う 点 もなく 高 得 点 を 取 ることが 可 能 な 問 題 であった については 区 分 所
(2) 支 状 況 保 育 所 ( 定 員 60 人 以 上 ) 支 状 況 は 次 とおりです 1 総 入 構 成 比 は 割 合 が88.1% 活 動 外 入 が2.1% 特 別 入 が9.8%でした 2 構 成 比 は 運 営 費 入 が80.1% 経 常 経 費 補 助 金 入 が17.8%
認 可 保 育 所 経 営 析 参 考 指 標 ( 平 成 22 年 度 決 算 ) 1. 保 育 所 ( 定 員 60 人 以 上 ) (1) 機 能 性 状 況 保 育 所 ( 定 員 60 人 以 上 ) 有 効 集 対 象 3,086 施 設 機 能 性 状 況 は 次 とおりです 1 平 均 認 可 定 員 数 は108.5 人 で 利 用 率 は110.0%でした 2 在 所 児 1 人
Microsoft Word - 佐野市生活排水処理構想（案）.doc
佐 野 市 生 活 排 水 処 理 構 想 ( 案 ) 平 成 27 年 12 月 佐 野 市 目 次 1. 生 活 排 水 処 理 構 想 について 1.1 生 活 排 水 処 理 構 想 とは P.1 1.2 生 活 排 水 処 理 施 設 の 種 類 P.1 2. 佐 野 市 の 現 状 と 課 題 2.1 整 備 状 況 P.2 2.2 主 な 汚 水 処 理 施 設 P.2 2.3 生 活
1 予 算 の 姿 ( 平 成 25 当 初 予 算 ) 長 野 県 財 政 の 状 況 H25.11.15 現 在 長 野 県 の 予 算 を 歳 入 面 から 見 ると 自 主 財 源 の 根 幹 である 県 税 が 全 体 の5 分 の1 程 度 しかなく 地 方 交 付 税 や 国 庫 支
長 野 県 における 行 政 財 政 改 革 の 取 組 について 参 考 資 料 3 1 行 政 財 政 改 革 を 推 進 するための 計 画 1 財 政 改 革 推 進 プログラム(H14~H18 ) 2 長 野 県 行 財 政 改 革 プラン(H19~H23 ) 3 長 野 県 行 政 財 政 改 革 方 針 (H24~H28 ) 事 務 事 業 の 見 直 し 民 間 委 託 など 外 部
スライド 1
835.0 840.0 810.0 900.0 800.0 700.0 706.4 751.5 722.2 739.8 771.2 766.8 784.3 774.3 754.8 739.5 731.3 732.8 736.3 653.7 600.0 556.0 602.2 500.0 400.0 H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 H12 H13 H14 H15
2. ど の 様 な 経 緯 で 発 覚 し た の か ま た 遡 っ た の を 昨 年 4 月 ま で と し た の は 何 故 か 明 ら か に す る こ と 回 答 3 月 17 日 に 実 施 し た ダ イ ヤ 改 正 で 静 岡 車 両 区 の 構 内 運 転 が 静 岡 運
地 本 業 務 ニ ュ ー ス J R 東 海 労 静 岡 地 方 本 部 NO.1 8 2 0 1 2 年 6 月 1 9 日 発 行 者 : JR 東 海 労 静 岡 地 方 本 部 山 本 繁 明 申 6 号 に 関 する 幹 事 間 折 衝 を 開 催!! 6 月 15 日 地 本 は 静 岡 車 両 区 に お け る 構 内 運 転 士 に 対 す る 誤 支 給 及 び 戻 入 に つ
●電力自由化推進法案
第 一 八 五 回 参 第 二 号 電 力 自 由 化 推 進 法 案 目 次 第 一 章 総 則 ( 第 一 条 - 第 三 条 ) 第 二 章 電 力 自 由 化 の 基 本 方 針 ( 第 四 条 - 第 九 条 ) 第 三 章 電 力 自 由 化 推 進 本 部 ( 第 十 条 - 第 十 九 条 ) 附 則 第 一 章 総 則 ( 目 的 ) 第 一 条 この 法 律 は 平 成 二 十
1. 決 算 の 概 要 法 人 全 体 として 2,459 億 円 の 当 期 総 利 益 を 計 上 し 末 をもって 繰 越 欠 損 金 を 解 消 しています ( : 当 期 総 利 益 2,092 億 円 ) 中 期 計 画 における 収 支 改 善 項 目 に 関 して ( : 繰 越
平 成 25 事 業 年 度 財 務 諸 表 の 概 要 1. 決 算 の 概 要 法 人 全 体 として 2,459 億 円 の 当 期 総 利 益 を 計 上 し 末 をもって 繰 越 欠 損 金 を 解 消 しています ( : 当 期 総 利 益 2,092 億 円 ) 中 期 計 画 における 収 支 改 善 項 目 に 関 して ( : 繰 越 欠 損 金 792 億 円 : 利 益 剰
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な る ほ ど! 貸 借 取 引 のしくみ Japan Securities Finance Co.,Ltd 1 目 次 1. 貸 借 取 引 について 2. 貸 借 取 引 における 株 式 調 達 について 3. 品 貸 料 の 決 定 方 法 について 4. 制 限 措 置 を 含 む 貸 借 取 引 情 報 について 5.よくある 質 問 Japan Securities Finance Co.,Ltd
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問 題 を 見 ずに 問 題 を 解 く ~ 定 数 時 間 アルゴリズムとは? ~ 𠮷 田 悠 一 国 立 情 報 学 研 究 所 2014 年 1 月 22 日 自 己 紹 介 𠮷 田 悠 一 専 門 : 理 論 計 算 機 科 学 計 算 とは 何 かを 考 える 学 問 P vs NP 乱 数 暗 号 出 身 : 大 阪 府 枚 方 市 洛 南 高 校 京 都 大 学 (Preferred
積 載 せず かつ 燃 料 冷 却 水 及 び 潤 滑 油 の 全 量 を 搭 載 し 自 動 車 製 作 者 が 定 める 工 具 及 び 付 属 品 (スペアタイヤを 含 む )を 全 て 装 備 した 状 態 をいう この 場 合 に おいて 燃 料 の 全 量 を 搭 載 するとは 燃 料
別 添 72 後 退 灯 の 技 術 基 準 1. 適 用 範 囲 等 この 技 術 基 準 は 自 動 車 に 備 える 後 退 灯 に 適 用 する( 保 安 基 準 第 40 条 関 係 ) ただし 法 第 75 条 の2 第 1 項 の 規 定 によりその 型 式 について 指 定 を 受 けた 白 色 の 前 部 霧 灯 が 後 退 灯 として 取 付 けられている 自 動 車 にあっては
2 役 員 の 報 酬 等 の 支 給 状 況 平 成 27 年 度 年 間 報 酬 等 の 総 額 就 任 退 任 の 状 況 役 名 報 酬 ( 給 与 ) 賞 与 その 他 ( 内 容 ) 就 任 退 任 2,142 ( 地 域 手 当 ) 17,205 11,580 3,311 4 月 1
独 立 行 政 法 人 統 計 センター( 法 人 番 号 7011105002089)の 役 職 員 の 報 酬 給 与 等 について Ⅰ 役 員 報 酬 等 について 1 役 員 報 酬 についての 基 本 方 針 に 関 する 事 項 1 役 員 報 酬 の 支 給 水 準 の 設 定 についての 考 え 方 独 立 行 政 法 人 通 則 法 第 52 条 第 3 項 の 規 定 に 基 づき
表紙
現 況 の 指 定 容 積 率 をすべて 使 い 切 った 場 合 に 現 況 容 積 率 の 2.25 倍 以 上 になるかどうかを 確 認 する 現 況 の 街 区 面 積 は 3,569,759m2 延 べ 床 面 積 は 3,569,759m2であるから 目 標 とする 延 べ 床 面 積 はその 2.25 倍 の 8,031,958m2である 一 方 指 定 容 積 率 をすべて 使 い
Microsoft PowerPoint - 060821 22日修正最終確定.ppt
工 賃 控 除 の 見 直 しについて 入 所 施 設 工 賃 4 万 円 以 下 の 場 合 )の 利 用 者 負 担 見 直 し 後 ) 約 4 万 円 までの 工 賃 について 定 率 負 担 をゼロとする 食 費 負 担 を 行 った 後 の 手 元 金 が 現 行 2.5 万 円 に 加 え 最 大 約 2.4 万 円 年 額 28.8 万 円 )まで 残 ることとなる 2 級 年 金 と
(2) 国 道 196 号 自 転 車 走 行 空 間 社 会 実 験 ( 平 成 21 年 度 ) 概 要 松 山 市 内 の 国 道 196 号 において 自 転 車 レーンを 設 置 する 社 会 実 験 を 実 施 し 歩 行 者 と 自 転 車 の 分 離 による 走 行 空 間 の 安
2.2 自 転 車 ネットワーク 構 築 に 向 けたこれまでの 取 組 み (1) 概 要 自 転 車 ネットワーク 構 築 に 向 け これまで 様 々な 手 法 による 社 会 実 験 を 行 い 自 転 車 走 行 空 間 について 検 討 を 重 ねている 2 社 会 実 験 の 実 施 箇 所 4 1 1 ロープウェイ 街 (H15 トラン ジ ッ ト モ ー ル 社 会 実 験 ) L=500m
スライド 1
社 会 保 障 税 一 体 改 革 における 年 金 関 連 法 案 について 年 金 機 能 強 化 法 案 (3 月 30 日 提 出 ) 国 会 提 出 時 の 法 案 の 内 容 1 基 礎 年 金 国 庫 負 担 2 分 の1の 恒 久 化 2 受 給 資 格 期 間 の 短 縮 (25 年 10 年 ) 3 産 休 期 間 中 の 社 会 保 険 料 免 除 4 遺 族 基 礎 年 金
草 加 都 市 計 画 事 業 新 田 西 部 土 地 区 画 整 理 事 業 土 地 評 価 基 準 ( 目 的 ) 第 1 この 基 準 は 土 地 区 画 整 理 法 ( 昭 和 29 年 法 律 第 119 号 ) 第 3 条 第 4 項 の 規 定 により 草 加 市 が 施 行 する 草
草 加 都 市 計 画 事 業 新 田 西 部 土 地 区 画 整 理 事 業 土 地 評 価 基 準 草 加 市 草 加 都 市 計 画 事 業 新 田 西 部 土 地 区 画 整 理 事 業 土 地 評 価 基 準 ( 目 的 ) 第 1 この 基 準 は 土 地 区 画 整 理 法 ( 昭 和 29 年 法 律 第 119 号 ) 第 3 条 第 4 項 の 規 定 により 草 加 市 が 施
Microsoft PowerPoint - エントリー04_結婚TextVoice
エントリー04 結 婚 についてのテキスト 分 析 分 析 概 要 分 析 目 的 消 費 者 の 結 婚 観 を 把 握 する 分 析 データ MyEL19618/ 結 婚 ( 第 3 回 ) 調 査 性 年 代 構 成 に 分 析 が 影 響 されてしまう? 8ページ 以 降 では 男 女 20~60 代 が 均 等 になるように ランダムに 各 200 件 ずつ 計 2000 件 抽 出 した
事務連絡
Ⅰ 本 組 合 退 職 手 当 条 例 等 の 一 部 改 正 概 要 について 1 改 正 概 要 退 職 給 付 における 官 民 較 差 ( 平 均 402.6 万 円 )の 解 消 を 図 るための 国 家 公 務 員 の 退 職 手 当 の 支 給 水 準 引 下 げに 準 じ 本 組 合 退 職 手 当 条 例 本 則 の 規 定 により 計 算 した 退 職 手 当 の 基 本 額 に
192 1925 193 1935 194 1945 195 1955 196 1965 197 1975 198 1985 199 1995 2 25 21 215 22 225 23 235 24 245 25 255 26 Ⅰ 人 口 の 現 状 分 析 Ⅰ 人 口 の 現 状 分 析 1 人
北 海 道 人 口 ビジョン 骨 子 全 体 構 成 Ⅰ 人 口 の 現 状 分 析 1 人 口 動 向 分 析 (1) 時 系 列 による 人 口 動 向 分 析 1 年 齢 3 区 分 別 人 口 の 推 移 と 将 来 推 計 2 自 然 増 減 ( 出 生 死 亡 )の 推 移 (ⅰ) 出 生 数 死 亡 数 の 推 移 (ⅱ) 出 生 数 合 計 特 殊 出 生 率 の 推 移 3 社 会
資料 厚生年金基金の今後の方向性について.PDF
資 料 厚 生 年 金 基 金 今 後 方 向 性 について 1 ( 総 論 ) 2 厚 生 年 金 基 金 制 度 改 革 基 本 構 造 厚 生 年 金 被 保 険 者 を 含 めたリスク 分 かち 合 いによる 代 行 割 れ 早 期 決 代 行 割 れを 再 び 起 こさない ため 制 度 的 措 置 代 行 部 分 に 対 す る 積 立 比 率 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.5
養 老 保 険 の 減 額 払 済 保 険 への 変 更 1. 設 例 会 社 が 役 員 を 被 保 険 者 とし 死 亡 保 険 金 及 び 満 期 保 険 金 のいずれも 会 社 を 受 取 人 とする 養 老 保 険 に 加 入 してい る 場 合 を 解 説 します 資 金 繰 りの 都
平 成 22 年 4 月 1 日 現 在 の 法 令 等 に 準 拠 Up Newsletter 養 老 保 険 の 減 額 逓 増 定 期 保 険 の 取 扱 い 変 更 介 護 費 用 保 険 の 導 入 企 業 の 保 険 のポイント http://www.up-firm.com 1 養 老 保 険 の 減 額 払 済 保 険 への 変 更 1. 設 例 会 社 が 役 員 を 被 保 険 者
4 教 科 に 関 する 調 査 結 果 の 概 況 校 種 学 年 小 学 校 2 年 生 3 年 生 4 年 生 5 年 生 6 年 生 教 科 平 均 到 達 度 目 標 値 差 達 成 率 国 語 77.8% 68.9% 8.9% 79.3% 算 数 92.0% 76.7% 15.3% 94
4 教 科 に 関 する 調 査 結 果 の 概 況 校 種 学 年 小 学 校 2 年 生 3 年 生 4 年 生 5 年 生 6 年 生 教 科 平 均 到 達 度 目 標 値 差 達 成 率 国 語 77.8% 68.9% 8.9% 79.3% 算 数 92.0% 76.7% 15.3% 94.3% 国 語 84.7% 73.9% 10.8% 79.0% 算 数 87.7% 74.3% 13.4%
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土 木 部 建 築 設 計 及 び 工 事 監 理 等 委 託 業 務 成 績 評 定 要 領 の 運 用 ( 建 築 設 計 等 委 託 業 務 編 ) ( 評 定 の 方 法 ) 第 1 評 定 者 は 評 定 を 行 おうとする 業 務 ( 以 下 対 象 業 務 という )について 別 添 の 採 点 表 により 評 定 を 行 うものとし 評 価 項 目 評 価 の 視 点 及 び 評 価
Microsoft Word - A04◆／P006-008.doc
Ⅰ 簡 易 生 命 表 の 概 要 生 命 表 とは 生 命 表 とは 一 定 期 間 ( 作 成 基 礎 期 間 )におけるある 集 団 の 死 亡 状 況 を 年 齢 の 関 数 ( 生 命 関 数 )として 表 したものである 生 命 関 数 の 中 で 最 も 広 く 使 われている 平 均 余 命 は ある 年 齢 の 者 が 当 該 期 間 での 死 亡 状 況 で 死 亡 していった
2016 年 度 情 報 リテラシー 三 科 目 合 計 の 算 出 関 数 を 用 いて 各 教 科 の 平 均 点 と 最 高 点 を 求 めることにする この2つの 計 算 は [ホーム]タブのコマ ンドにも 用 意 されているが 今 回 は 関 数 として 作 成 する まず 表 に 三 科
![2016 年 度 情 報 リテラシー 三 科 目 合 計 の 算 出 関 数 を 用 いて 各 教 科 の 平 均 点 と 最 高 点 を 求 めることにする この2つの 計 算 は [ホーム]タブのコマ ンドにも 用 意 されているが 今 回 は 関 数 として 作 成 する まず 表 に 三 科](/thumbs/40/20502528.jpg "2016 年 度 情 報 リテラシー 三 科 目 合 計 の 算 出 関 数 を 用 いて 各 教 科 の 平 均 点 と 最 高 点 を 求 めることにする この2つの 計 算 は [ホーム]タブのコマ ンドにも 用 意 されているが 今 回 は 関 数 として 作 成 する まず 表 に 三 科")
( 第 9 回 )2016/06/13 Excel 関 数 の 基 礎 この 回 では Excel での 数 値 処 理 に 役 立 つ 関 数 について 解 説 する 1. 課 題 の 確 認 成 績 の 集 計 について 関 数 を 利 用 して 行 う 利 用 するソフトウェア:Microsoft Excel 1.1. 演 習 の 内 容 関 数 は 表 計 算 ソフトで 数 値 処 理 を
市街化区域と市街化調整区域との区分
市 街 化 区 域 と 市 街 化 調 整 区 域 との 区 分 に 関 する 見 直 し 要 領 平 成 27 年 9 月 埼 玉 県 市 街 化 区 域 と 市 街 化 調 整 区 域 との 区 分 に 関 する 見 直 し 要 領 趣 旨 本 県 では 昭 和 45 年 に 市 街 化 区 域 と 市 街 化 調 整 区 域 との 区 分 ( 以 下 区 域 区 分 という )を 都 市 計