辛いものを作りたい! インド風? タイ風? 中国風? 検索ワードは? タイ風? カレー作りたい! 〇〇風 = 料理タイプ インド風? 日本風? ココナッツ 甘め ガラムマサラ 辛い カレールー 中辛

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電子情報通信学会ワードテンプレート (タイトル)

DEIM Forum 2014 F8-2 同一料理に対する多様なレシピ集合からの 効率的な選別を目的とした可視化手法 村瀬秀牛尼剛聡 九州大学芸術工学部 815-8540 福岡市南区塩原 4-9-1 九州大学大学院芸術工学研究院 815-8540 福岡市南区塩原 4-9-1 E-mail: fonewmjp@gmail.com, ushiama@design.kyushu-u.ac.jp あらまし近年,

140 120 100 80 60 40 20 0 115 107 102 99 95 97 95 97 98 100 64 72 37 60 50 53 50 36 32 18 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 1 100 () 80 60 40 20 0 1 19 16 10 11 6 8 9 5 10 35 76 83 73 68 46 44 H11

Detecting Suspicious Following Behavior in Multimillion-Node Social Networks

主食材と主調味料を考慮した 類似レシピクラスタリング 花井俊介 ( 甲南大学 ) 難波英嗣 ( 広島市立大学 ) 灘本明代 ( 甲南大学 ) 背景 情報源 コピー & ペーストが容易 インターネット 剽窃が大きな問題に! 2 背景 剽窃問題 ユーザ投稿型レシピサイトにも存在 料理番組の投稿 投稿 他人のレシピのコピペ 閲覧 3 背景 料理レシピにおける著作権 作品の著作権は, 作品の作り方には及ばない

nlp1-12.key

自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)

『赤すぐ』『妊すぐ』＜出産・育児トレンド調査2003＞

79.9 1.6 UP 86.6% 7.0 UP 61.3% 12.7UP 18-24 3 66.6 3.0 UP 38.7 0.7 UP 14.8 1.9 UP 13.3 0.3UP 4 1 024 1.23 0.01down Topics 5 79.9 1.6UP 7.0 UP 12.7U 3.5 0.4 UP 3.4 0.4 UP 6 73.1% 5.7 UP 75.0% 71.2% 7 53.9%

コンピュータ応用・演習 情報処理システム

2010 年 12 月 15 日 データエンジニアリング 演習 情報処理システム データマイニング ~ データからの自動知識獲得手法 ~ 1. 演習の目的 (1) 多種多様な膨大な量のデータを解析し, 企業の経営活動などに活用することが望まれている. 大規模データベースを有効に活用する, データマイニング技術の研究が脚光を浴びている 1 1. 演習の目的 (2) POS データを用いて顧客の購買パターンを分析する.

[3] [4] Google [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] Cookpad [1] Cookpad A B C

DEIM Forum 2013 D3-5 606 8501 606 8501 E-mail: {ysugiyama,yamakata,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp Web 1. Cookpad [1] [2] Web i 1 ii 2 肉じゃがの検索結果 じゃがいも 切る さらす 玉ねぎ サラダ油 醤油 砂糖 落とし蓋をする 1! 春雨を使用 じゃがいもを下茹で醤油を最後に加える

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

DEIM Forum 2014 P Web Web,,, 1. Web Web 1 Web Web Web. 2 3 Web

DEIM Forum 204 P4-3 63-8677 -24-2 E-mail: j07@ns.kogakuin.ac.jp, kitayama@cc.kogakuin.ac.jp Web Web,,,. Web Web Web Web Web. 2 3 Web 4 5 2. 2. Web 2 Web Web Web Web 2. 2 [] A B R C R D 手法も異なる 3. Web 操作パターン抽出

Microsoft Word - サマーレストランフェア最終稿 docx

NEWS RELEASE http://www.imperialhotel.co.jp 2015 年 ( 平成 27 年 )6 月 22 日 夏にふさわしいエスニックテイストあふれる料理をご提供 サマーレストランフェアを開催 オリエンタルランチブフェ 期間 :2015 年 7 月 1 日 ( 水 )~8 月 31 日 ( 月 ) 場所 : 本館 17 階バーラウンジ インペリアルラウンジアクア アジアンフェア

商品カタログ12−00

A s i a n Ethnic F o o d s 東南アジア 食材カタログ 12 418 1780 473 475 200ml / 12 335ml / 24 200ml / 25 400ml / 24 420 420 8850045 110217 0711844 120013 8886303 210238 288 86303 21023 2 8886303 210542 188 86303

03337-010-001.PDF

cover2015

2015 年 度 版 アライドコーポレーションは 総 合 食 品 商 社 へ 進 化 します! アライドコーポレーション 検 索 225-0011 神 奈 川 県 横 浜 市 青 葉 区 あざみ 野 1-4-3 三 橋 ビル5 階 Tel:045(530)9266 Fax:045(530)9936 1-4-3,Azamino,Aoba-Ku,Yokohama Kanagawa 225-0011,JAPAN

Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt

パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

(Microsoft PowerPoint - \203|\203X\203^\201[\224\255\225\\\227p\216\221\227\ ppt)

Web ページタイプによるクラスタリングを用いた検索支援システム 折原大内海彰電気通信大学システム工学専攻 はじめに 背景 文書クラスタリングを用いた検索支援システム Clusty(http://clusty.jp/) KartOO(http://www.kartoo.com/) Carrot(http://www.carrot-search.com/) これらはすべてトピックによる分類を行っている

5211-shoku00-03.indd

2 レシピ 献立検索 高橋哲朗 ( マサチューセッツ工科大学工学システム研究科 /( 株 ) 富士通研究所 ) 井手一郎 ( 名古屋大学大学院情報科学研究科 ) レシピ 献立検索の需要 処理 情報処理 ュー 情報 ュー 情報 ュー Web 理 シ 1 情報 高 理 大 シ 大 情報通 シ サー ス 高橋 研究 井手 レシピ検索サービスの紹介 トップダウン型のサービス Web ー サ ー サ 1 シ

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知識情報演習 Ⅲ( 後半第 2 回 ) 辻慶太 http://tsujikeita.hp.infoseek.co.jp/cje3 1 情報検索システムの世界観 情報の生産者研究者, 作家, 記者など 情報の最終利用者 ( エンドユーザ ) 生産 情報の登録者 DB 登録者, 分類者, 索引作成者など 登録 検索 計算機上のシステム 検索エンジン,DB, インタフェースなど 支援 蓄積される情報図書,

第１３章　 テキストのクラスター分析

第 13 章 テキストのクラスター分析 茨城大学工学部 高木真 概要 複数のテキストを分析する際に テキストの何らかの特徴にもとづいて似ているものごとにグループ分けする必要がある場合がある 本章ではテキスト間の類似度 ( または距離 ) にもとづいてテキストをグルーピングする方法やその応用例を説明する テキストのクラスター分析 テキストのクラスター分析 テキストの分散 相関 類似度や距離の情報を用いてグループ分けすること

調査項目 属性( 性別 年代 居住地 未既婚と子どもの有無 職業 ) 料理をする頻度( 単一回答 ) 現在常備している調味料( 複数選択 ) 常備していない調味料のうち 過去に常備していたまたは使っていたもの( 複数選択 ) 味噌を使う料理の種類( 複数選択 ) 料理での味噌の使い方( みそ汁を除く

自主調査 < ミニリサーチ第 33 回 > 2013 年 2 月 7 日株式会社マーシュ 154-0012 東京都世田谷区駒沢 1-4-15 真井ビル7F TEL: -5433-0321 -5433 FAX: -0481 03 調味料の さしすせそ は 9 割の主婦が常備 味噌の用途はみそ汁以外にも煮物 ディップ 隠し味と多種多様 調味料 ( 味噌 ) に関するアンケート < 調査概要 > 調査実施

H27 28 4 1 11,353 45 14 10 120 27 90 26 78 323 401 27 11,120 D A BC 11,120 H27 33 H26 38 H27 35 40 126,154 129,125 130,000 150,000 5,961 11,996 6,000 15,000 688,684 708,924 700,000 750,000 1300 H28

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報道関係者各位 2017 年 11 月 20 日 出前総合研究所 出前で人気のカレーを調査! インドカレーやタイカレーメニューが増えて 女性利用者増 ~ おかず系ナンやデザート系ナンといった新しいメニューも登場 ~ 出前 デリバリーに関する調査研究と情報発信を行う 出前総研 は 日本最大級の宅配ポータルサイト 出前館 の最新のオーダー 情報を元に日本の国民食である カレー に関する調査を行いましたので

PSCHG000.PS

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186 17 100160250 1 10.1 55 2 18.5 6.9 100 38 17 3.2 17 8.4 45 3.9 53 1.6 22 7.3 100 2.3 31 3.4 47 OR OR 3 1.20.76 63.4 2.16 4 38,937101,118 17 17 17 5 1,765 1,424 854 794 108 839 628 173 389 339 57 6 18613

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1. 3 14 2. 1 12 9 7.1 3. 5 10 17 8 5500 4. 6 11 5. 1 12 101977 1 21 45.31982.9.4 79.71996 / 1997 89.21983 41.01902 6. 7 5 10 2004 30 16.8 37.5 3.3 2004 10.0 7.5 37.0 2004 8. 2 7 9. 6 11 46 37 25 55 10.

48 * *2

374-1- 17 2 1 1 B A C A C 48 *2 49-2- 2 176 176 *2 -3- B A A B B C A B A C 1 B C B C 2 B C 94 2 B C 3 1 6 2 8 1 177 C B C C C A D A A B A 7 B C C A 3 C A 187 187 C B 10 AC 187-4- 10 C C B B B B A B 2 BC

EPSON エプソンプリンタ共通 取扱説明書 ネットワーク編

K L N K N N N N N N N N N N N N L A B C N N N A AB B C L D N N N N N L N N N A L B N N A B C N L N N N N L N A B C D N N A L N A L B C D N L N A L N B C N N D E F N K G H N A B C A L N N N N D D

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ありがとうございました

- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - 1 2 AB C A B C - 6 - - 7 - - 8 - 10 1 3 1 10 400 8 9-9 - 2600 1 119 26.44 63 50 15 325.37 131.99 457.36-10 - 5 977 1688 1805 200 7 80-11 - - 12 - - 13 - - 14 - 2-1 - 15 -

EPSON エプソンプリンタ共通 取扱説明書 ネットワーク編

K L N K N N N N N N N N N N N N L A B C N N N A AB B C L D N N N N N L N N N A L B N N A B C N L N N N N L N A B C D N N A L N A L B C D N L N A L N B C N N D E F N K G H N A B C A L N N N N D D

公務員人件費のシミュレーション分析

47 50 (a) (b) (c) (7) 11 10 2018 20 2028 16 17 18 19 20 21 22 20 90.1 9.9 20 87.2 12.8 2018 10 17 6.916.0 7.87.4 40.511.6 23 0.0% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2.0% 4.0% 6.0% 8.0%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 A B (A/B) 1 1,185 17,801 6.66% 2 943 26,598 3.55% 3 3,779 112,231 3.37% 4 8,174 246,350 3.32% 5 671 22,775 2.95% 6 2,606 89,705 2.91% 7 738 25,700 2.87% 8 1,134

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1 1 1 11 12 13 2 2 21 22 3 3 3 4 4 8 22 10 23 10 11 11 24 12 12 13 25 14 15 16 18 19 20 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 144 142 140 140 29.7 70.0 0.7 22.1 16.4 13.6 9.3 5.0 2.9 0.0

198

197 198 199 200 201 202 A B C D E F G H I J K L 203 204 205 A B 206 A B C D E F 207 208 209 210 211 212 213 214 215 A B 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 A B C D 230 231 232 233 A

ネットショップ・オーナー２ ユーザーマニュアル

1 1-1 1-2 1-3 1-4 1 1-5 2 2-1 A C 2-2 A 2 C D E F G H I 2-3 2-4 2 C D E E A 3 3-1 A 3 A A 3 3 3 3-2 3-3 3-4 3 C 4 4-1 A A 4 B B C D C D E F G 4 H I J K L 4-2 4 C D E B D C A C B D 4 E F B E C 4-3 4

1

1 2 3 4 5 (2,433 ) 4,026 2710 243.3 2728 402.6 6 402.6 402.6 243.3 7 8 20.5 11.5 1.51 0.50.5 1.5 9 10 11 12 13 100 99 4 97 14 A AB A 12 14.615/100 1.096/1000 B B 1.096/1000 300 A1.5 B1.25 24 4,182,500

新婚世帯家賃あらまし

05[ ]戸田(責)村.indd

147 2 62 4 3.2.1.16 3.2.1.17 148 63 1 3.2.1.F 3.2.1.H 3.1.1.77 1.5.13 1 3.1.1.05 2 3 4 3.2.1.20 3.2.1.22 3.2.1.24 3.2.1.D 3.2.1.E 3.2.1.18 3.2.1.19 2 149 3.2.1.23 3.2.1.G 3.1.1.77 3.2.1.16 570 565 1 2

/9/ ) 1) 1 2 2) 4) ) ) 2x + y 42x + y + 1) 4) : 6 = x 5) : x 2) x ) x 2 8x + 10 = 0

1. 2018/9/ ) 1) 8 9) 2) 6 14) + 14 ) 1 4 8a 8b) 2 a + b) 4) 2 : 7 = x 8) : x ) x ) + 1 2 ) + 2 6) x + 1)x + ) 15 2. 2018/9/ ) 1) 1 2 2) 4) 2 + 6 5) ) 2x + y 42x + y + 1) 4) : 6 = x 5) : x 2) x 2 15 12

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針（案）

1 1.... 2 1.1... 2 2.... 4 2.1... 4 3.... 6 4.... 6 1 1 29 1 29 1 1 1. 2 1 1.1 (1) (2) (3) 1 (4) 2 4 1 2 2 3 4 31 12 5 7 2.2 (5) ( a ) ( b ) 1 3 2 ( c ) (6) 2. 2.1 2.1 (1) 4 ( i ) ( ii ) ( iii ) ( iv)

2017 年訪日外客数 ( 総数 ) 出典 : 日本政府観光局 (JNTO) 総数 2,295, ,035, ,205, ,578, ,294, ,346, ,681, ,477

2018 年訪日外客数 ( 総数 ) 出典 : 日本政府観光局 (JNTO) 総数 2,501,409 9.0 2,509,297 23.3 2,607,956 18.2 2,900,718 12.5 2,675,052 16.6 2,704,631 15.3 2,832,040 5.6 2,578,021 4.1 2,159,600-5.3 2,640,600 1.8 26,109,300 9.7

PowerPoint Presentation

. カーネル法への招待 正定値カーネルによるデータ解析 - カーネル法の基礎と展開 - 福水健次統計数理研究所 / 総合研究大学院大学 統計数理研究所公開講座 0 年 月 34 日 概要 カーネル法の基本 線形データ解析と非線形データ解析 カーネル法の原理 カーネル法の つの例 カーネル主成分分析 : PCA の非線形拡張 リッジ回帰とそのカーネル化 概要 カーネル法の基本 線形データ解析と非線形データ解析

お客様へのお願い 最終更新日 2019/5/21 アレルギー情報についてご注意いただきたい事項 本表はアレルギー原材料の理論上の使用有無を表示することで メニュー選択の際にご参考にしていただくものです アレルギー症状が発生しないことを保証するものではございません 最終的なご判断につきましては 事前に

お客様へのお願い 最終更新日 2019/5/21 アレルギー情報についてご注意いただきたい事項 本表はアレルギー原材料の理論上の使用有無を表示することで メニュー選択の際にご参考にしていただくものです アレルギー症状が発生しないことを保証するものではございません 最終的なご判断につきましては 事前にかかりつけの専門医にご相談の上 お客様ご自身でご判断下さいますようお願い申し上げます 本表に記載のほか

2007年7月5日

2016 年 7 月 27 日 世界の人気メニューを 旅する気分で 楽しめる! ~ いろいろな素材と合わせて簡単 オシャレ メニュー系シーズニングがさらに充実のラインナップへ!~ S&B シーズニング シリーズ全 50 アイテムリフレッシュ S&B シーズニングガーリックシュリンプ S&B シーズニングロミロミサーモン S&B シーズニングラム肉の香草焼き S&B シーズニングジャークチキン S&B

IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) N-gram 75.9% 1. Firefox Linux (Open Source Software: OSS) (Mailing List: ML) (Bug Tracking System: BTS) (Version C

1,a) 1,b) N-gram 75.9% 1. Firefox Linux (Open Source Software: OSS) (Mailing List: ML) (Bug Tracking System: BTS) (Version Control System: VCS)?? 1 NNCT, 22 Yatatyou,Yamatokoriyamashi, Nara 639 1080, Japan

レシピ案 改訂案

GLUDIA オリジナルレシピ GLUDIA オリジナルレシピ 9 品目表 和風たれ 中華たれ 洋風たれ お肉 豚肉の染み旨角煮厚切り牛肉のチンジャオロース鶏もも肉のあっさりコンフィ お魚 やわらか鰤の煮付け イカとエビのチリソース サーモンとホタテのレアカルパッチョ その他 たっぷり野菜の筑前煮ピリ辛よだれ鶏ごろっとベーコンと野菜のポトフ風煮込み 目指したのは 無限に応用が利くレシピこのレシピは

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新聞記事 DB の使用方法 4 種類の DB I. 朝日新聞 (1984- 現在 ) 遡及情報検索 II. 朝日新聞 (1945-1985) 遡及情報検索 別の DB III. 新潟日報 (2004- 現在 ) 遡及情報検索 IV. 日本経済新聞 (1981- 現在 ) 記事検索以下は概要なので 詳細は教科書を参照のこと DB の使用可能期間 朝日 2018/7/2-7/20 30ID( 日曜除 )

0226短大だより85.indd

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新聞記事 DB の使用方法 4 種類の DB I. 朝日新聞 (1984- 現在 ) 遡及情報検索 II. 朝日新聞 (1945-1985) 遡及情報検索 III. 新潟日報 (2004- 現在 ) 遡及情報検索 IV. 日本経済新聞 (1981- 現在 ) 記事検索 DB の使用可能期間は 2 週間 6/25 日まで使用可能以下は概要なので 詳細は教科書を参照のこと 1 新聞記事 DB への接続

コンテンツSEO / クラウドツール パスカル About Pascal パスカルについて 競合サイトの分析をわずか1分に短縮 コンテンツマーケティングやSEOを行う際は まず最初に競合サイトのリサーチが必 要です パスカルは わずか1分で検索上位30位までの競合サイトの状況をリアルタ イムに分析 コンテンツSEOで重要な項目を比較分析します また キーワード分析は 検索ボリューム 予測値 競合サイト流入キーワード分

ラ ン ク 28 3 5 a . 77,101 57,700 18 2 110 77,101 a. http://www.tees.ne.jp/~rinzaiji/enichi/index.htm 441-8132 66 2 TEL25-1895 FAX25-2553 http://osimizu.ed.jp 1 1, 28 10001200 5.6.7.9.10 3 (4.8 ) 2, 4

11 月座間中学校給食予定献立表 座間市教育委員会 学 校 教 育 課 保 健 給 食 係 TEL : 献立名血や肉の元 ( 赤 ) 体の調子を整える元 ( 緑 ) 熱や力の元 ( 黄 ) エネルギーたんぱく質塩分 給食有無 1 金 サバ竜田揚げ ( カレー風味 ) アーモ

座間中学校給食予定献立表 3.g.g 年 : 9kcal 年 : kcal 年 : 揚げ魚のユーリンチーサラダビビンバかぼちゃとカシューナッツの炒め物パイン缶こんぶふりかけ kcal 2.g 年 : 年 : バジルポテトトマトパスタ小松菜のサラダ甘夏みかん缶 2kcal 2g 2.g 年 : 2 豚肉とごぼうのしぐれ煮ちくわの磯辺揚げキャベツのマヨサラダかぶのソテー 00kcal 30. 年 : 3

Microsoft PowerPoint - ●SWIM_ _INET掲載用.pptx

シーケンスに基づく検索モデルの検索精度について 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科宇田川佳久 (1/3) (2/3) 要員数 情報システム開発のイメージソースコード検索機能 他人が作ったプログラムを保守する必要がある 実務面での応用 1 バグあるいは脆弱なコードを探す ( 品質の高いシステムを開発する ) 2 プログラム理解を支援する ( 第 3 者が書いたコードを保守する ) 要件定義外部設計内部設計

営業資料_EFO_LP

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_主成分分析.ppt

主成分分析 1 内容 主成分分析 主成分分析について 成績データの解析 R で主成分分析 相関行列による主成分分析 寄与率 累積寄与率 因子負荷量 主成分得点 2 主成分分析 3 次元の縮小と主成分分析 主成分分析 次元の縮小に関する手法 次元の縮小 国語 数学 理科 社会 英語の総合点 5 次元データから1 次元データへの縮約 体形評価 : BMI (Body Mass Index) 判定肥満度の判定方法の1つで

PSCHG000.PS

a b c a ac bc ab bc a b c a c a b bc a b c a ac bc ab bc a b c a ac bc ab bc a b c a ac bc ab bc de df d d d d df d d d d d d d a a b c a b b a b c a b c b a a a a b a b a

[4] CNM [5] 2. Kuramochi [6] TF IDF Wu Conceptual Physical Densest Connected Subgraph [7] [1] 2 TF IDF 2 2 1

DEIM Forum 2016 A5-3 305-8550 1-2 422 8526 52-1 640 8510 930 E-mail: {fushimi,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp, k-saito@u-shizuoka-ken.ac.jp, kazama@ingrid.org 3 1. Twitter Facebook SNS [1] [2] [3] Web PageRank

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知識情報演習 Ⅲ( 前半第 2 回 ) 辻慶太 http://slis.sakura.ne.jp/cje3 1 情報検索システムの世界観 情報の生産者研究者, 作家, 記者など 情報の最終利用者 ( エンドユーザ ) 生産 情報の登録者 DB 登録者, 分類者, 索引作成者など 登録 検索 計算機上のシステム 検索エンジン,DB, インタフェースなど 支援 蓄積される情報図書, 雑誌, 画像, 音声など

IHクッキングヒーター　レシピブック

もくじ I H ヒ ー タ ー 煮る 肉じゃが 6 豚の角煮 / おでん 7 ロールキャベツ / 鶏肉と野菜のスープ 8 かれいの煮付け / かぼちゃの煮物 9 煮豆 / ポークカレー 10 蒸す 肉まん 11 茶碗蒸し / シュウマイ 12 ゆでる アジアンにゅうめん 13 ほうれん草のゴマ和え / マカロニサラダ 14 スパゲッティミートソース / ミートソース 15 焼く パンケーキ 16 厚焼き卵

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知識情報演習 Ⅲ( 後半第 2 回 ) 辻慶太 http://slis.sakura.ne.jp/cje3 1 情報検索システムの世界観 情報の生産者研究者, 作家, 記者など 情報の最終利用者 ( エンドユーザ ) 生産 情報の登録者 DB 登録者, 分類者, 索引作成者など 登録 検索 計算機上のシステム 検索エンジン,DB, インタフェースなど 支援 蓄積される情報図書, 雑誌, 画像, 音声など

トマトとオクラのスープ

調理種類別 ごはんものきのこの混ぜごはん黒米ごはんごぼうの炊き込みごはん小松菜ごはんサンマかば焼き缶となすのピリ辛丼ねぎ餅ひじきごはん 1 人 1かぶ卵丼 汁ものスープあずきのミネストローネえびとレタスのスープオニオンスープ簡単クリームシチューゴーヤのビシソワーズ風ゴロゴロ野菜の和風シチューさつまいものポタージュしめじとわかめのスープトマトとオクラのスープ干ししいたけのミルクスープもずく入りスーラータンスープレンズ豆とトマトのスープすまし汁豆腐としめじのすまし汁レンピーつくね汁みそ汁かぶのキムチスープ具だくさん牛乳みそ汁バターコーンみそ汁

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利用にあたって 1 Ⅰ 東京都内の地域 区市町村別統計 5 1 東京都計 7 2 特別区計 8 3 多摩計 9 4 西多摩計 10 5 南多摩計 11 6 北多摩計 12 7 島しょ計 13 8 黒区 14 9 大田区 15 10 中野区 16 11 世田谷区 17 12 杉並区 18 13 板橋区 19 14 練馬区 20 15 足立区 21 16 飾区 22 17 江戸川区 23 18 青梅市

よく登場する主食メニューは 家庭ではカレー 和風めん類 単身男性はカレー チャーハン 単身女性は和風めん類 パスタ あらかじめ 65 項目のメニューの選択肢を挙げ 月に 1 回以上 食卓に登場するメニューを聞きました 主食メニューをみると 主婦の回答では カレー 和風めん類 ( そば うどん等 )

報道関係各位ニュースリリース 2018 年 4 月 13 日 株式会社日本能率協会総合研究所 メニューからみた食卓調査 2017 結果報告 主婦は中食利用増 単身世帯男女は イエナカ 増で自炊も 株式会社日本能率協会総合研究所 ( 代表取締役社長 : 譲原正昭本社 : 東京都港区 ) は 2008 年から毎年継続している調査の最新版として 20 代 ~60 代の主婦を対象に メニューからみた食卓調査

赤大根レシピ集販売店なし

レシピを 吉 富 町 の ホームページで 公 開 中! QRコード http://www.town.yoshitomi.lg.jp/p/1/8/6/67/ 赤 大 根 と 旬 野 菜 のピクルス 吉 富 町 の 特 産 赤 大 根 と 季 節 野 菜 をふんだんに 使 ったピクルス 赤 大 根 の 作 用 で 他 の 野 菜 もか わいくピンク 色 に 染 まります 赤 大 根 700g れんこん

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 絶対値の意味を理解し適切な処理することができる 例題 1-3 の絶対値をはずせ 展開公式 ( a + b ) ( a - b ) = a 2 - b 2 を利用して根号を含む分数の分母を有理化することができる 例題 5 5 + 2 の分母を有理化せよ 実数の整数部分と小数部分の表し方を理解している

Shish Kebab ( シシケバブ ) レバノン料理 材料 ( は私たちが天栄村で育てた野菜です ) 大根 ( ) の酢漬け 白菜 ( ) トマト 鶏肉 ( ラム肉 牛肉でも可 ) ニンニク マヨネーズ レバニーズブレッド ( ピタブレッドでも可 ) 串 塩 胡椒 レモン 油 オリーブオイル 芋

Shish Kebab ( シシケバブ ) レバノン料理 大根 ( ) の酢漬け 白菜 ( ) トマト 鶏肉 ( ラム肉 牛肉でも可 ) マヨネーズ レバニーズブレッド ( ピタブレッドでも可 ) 串 胡椒 レモン オリーブオイル 芋 1 大根の酢漬けを細く縦長に切ります 2 大きめの角切りにしたお肉 ( 鶏肉 ラム肉 牛肉どれでもよいです ) を串にさし 塩 胡椒で味付けをして直火で焼きます (

Microsoft Word - C_表紙.doc

JMAR 自主企画調査 生活者 HOT アンケート 家庭の食卓トレンド調査 2010 新しい味編 調査報告書 2010 年 7 月 株式会社日本能率協会総合研究所 家庭の食卓トレンド調査 2010: 新しい味編 目次 調査概要 2 回答者基本プロフィール 4 食に関する意識 行動 1)-1 料理や食に対する意識 行動 6 1 料理についての関心 2 料理や食についての行動 3 料理の頻度 1)-2

ピザハット ( カロリー ) 表 2018 年 11 月 22 日現在 表の数値は配合に基づいた標準値です ひとつひとつ手作りしている商品が多いため 実際の商品は数値に誤差が出る場合がありますのでご了承ください ピザメニューは 当たりの数値を掲載しています 贅沢シーフードポテト ( 夏のシーフード

ピザハット ( カロリー ) 表 2018 年 11 月 22 日現在 表の数値は配合に基づいた標準値です ひとつひとつ手作りしている商品が多いため 実際の商品は数値に誤差が出る場合がありますのでご了承ください ピザメニューは 当たりの数値を掲載しています 期間限定メニュー 期間限定メニュー オマールシーフード牛タンシチュー限定生地 M( チーズ ) 1/8 82 184 ( 冬のしあわせプレミアム4)

PowerPoint プレゼンテーション

植物 DA の抽出と増幅 1 背景 植物種子から DA 抽出する際 有機溶媒や酵素を用いた処理 遠心分離装置を使った操作など 煩雑で時間のかかる工程が用いられてきた カ技ネ術カの 検体採取 簡易 DA 抽出キット version2( 抽出キット ) と高速増幅用 DA Polymerase ( 増幅キット ) を組合わせる事で 遺伝子検査時間を短縮可能! 抽出キット * 抽出 DA を 増幅キット

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愛媛県今治保健所 毎月 19 日は食育の日 (30 年 2 月 ) 野菜は 1 日 350g 1 日 5~6 皿食べよう! 食事をしっかり噛んで 食べていますか? 野菜ジュースなどの液体で野菜を取るよりも野菜料理をしっかり噛んで 唾液をだすなど意識しましょう 主食 3 : 主菜 1 : 副菜 2 の割合で組み合わせよう! 1 高野豆腐はすりおろし 無塩トマトジュースを入れた鍋に入れる 1 人分栄養価

(208/2/~209/2/28) * ライスは<ライス>の欄をご確認ください ローストチキンスープカレー その他 鶏肉 鶏卵 キャベツ オクラ フランス産 ベルギー産 ベトナム産 その他 ベーススープカレー その他 (208/2/~209/2/28) 鶏卵 キャベツ オクラ フランス産 ベルギー産

ココイチ情報 208 年 2 月 日現在 情報の表示について 壱番屋では 農林水産省の 外食における表示に関するガイドライン に沿い 主要メニューの主たる原材料についてを表示しています デザート ドリンク類などについては表示対象としておりません メニューに使用されている原材料の変更に伴い 情報は随時更新されますのでご注意ください 一部のメニューについては取り扱っていない店舗もございます 基本ソース

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データ解析特論第 5 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 10 月 30 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 をもっとやります 2 第 2 回 3 データマイニングの分野ではマクロ ( 巨視的 ) な視点で全体を捉える能力が求められる 1. コンピュータは数値の集合として全体を把握していますので 意味ある情報として全体を見ることが不得意 2. 逆に人間には もともと空間的に全体像を捉える能力が得意

1 2

1 2 プ ラ ス ワン 1 ク ッ キ ン グ 紹介 失語症友の会 はたおとの会 暑さを乗り切ろう スタミナメニュー 日時 第3土曜日 14時 16時 豚肉のスタミナ煮 1月と8月はお休みです 場所 上三川いきいきプラザ1F 団体事務室 豚ロース ヒレだと柔らかい 4枚 すりおろし玉ねぎ 1/4個 1/2個分 4人分 すりおろしニンニク 1片分 ケチャップ 大さじ4 ウスターソース 大さじ3 日本酒

料理画像の色情報を用いたレシピ選別支援 DEIM Forum 2017 P8-3 平川芽依 牛尼剛聡 角谷和俊 関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 兵庫県三田市学園 2-1 九州大学大学院芸術工学研究院 福岡県福岡市南区塩原 {d

料理画像の色情報を用いたレシピ選別支援 DEIM Forum 2017 P8-3 平川芽依 牛尼剛聡 角谷和俊 関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 669-1337 兵庫県三田市学園 2-1 九州大学大学院芸術工学研究院 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1 E-mail: {drx25928,sumiya}@kwansei.ac.jp, ushiama@design.kyushu-u.ac.jp

[ 演習 3-6AA] ウェブページの検索結果の表示順序 ( 重要 ) 10D H 坂田侑亮 10D F 岩附彰人 10D D 財津宏明 1.1 ページランクとは ページランクとは グーグルが開発した検索エンジンのウェブページの重要度を判定する技術である サーチエ

1.1 ページランクとは ページランクとは グーグルが開発した検索エンジンのウェブページの重要度を判定する技術である サーチエンジンは質の高いウェブページをどれだけ上位に並べられるかということが重要です 従来の検索エンジンでは検索された単語とそのページの関連性を元に評価をしていましたが ここに どれだけ注目されているか という指標を盛り込んだことが特筆すべきポイントです 具体的には 質の良い ( ページランクの高い

宮下第三章

第四章分析結果と各グループの論点の特定結果 本章ではまず, 第二章で述べた PC データの分類 ( グループ分け ) を含む統計分析の結 果について報告する. その後, 各グループの重要語を特定した結果と, 重要語に基づいて 特定した各グループの論点について述べる. 4-1 分析結果 本節ではまず, 統計分析の最初の作業としてクロス集計表を作成した結果について述べ, その後,PC データを主成分クラスター分析によってグループ分けした結果について報告す

< C838B C8EA D E C8E2E786C7378>

12 月 1 6 11 16 21 26 31 日 1 月 5 10 15 20 25 30 日 2 月 4 9 14 19 24 日 1 朝食アレルギー物質 パンパン類 ( 小麦 卵 乳 大豆 ) マーガリン ジャム 味噌汁 マーガリン ( 大豆 乳 ) イチゴジャム( りんご ) チョコレート ( 大豆 小麦 乳 豚肉 ) 麩 ( 小麦 米 ) 味噌( 大豆 米 ) 厚焼き玉子厚焼き玉子 ( 小麦

生命情報学

生命情報学 5 隠れマルコフモデル 阿久津達也 京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 内容 配列モチーフ 最尤推定 ベイズ推定 M 推定 隠れマルコフモデル HMM Verアルゴリズム EMアルゴリズム Baum-Welchアルゴリズム 前向きアルゴリズム 後向きアルゴリズム プロファイル HMM 配列モチーフ モチーフ発見 配列モチーフ : 同じ機能を持つ遺伝子配列などに見られる共通の文字列パターン

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知識情報演習 Ⅲ( 後半第 3 回 ) 辻慶太 http://slis.sakura.ne.jp/cje3 1 索引付けの手順概要 ( 復習 ) (1) 索引語の候補の抽出 文字バイグラム, 単語, フレーズなど (2) 不要語の削除 (3) 接辞処理 (4) 索引語の重み付け 検索手法 ( 検索モデル ) によっては不要例えば, 論理式によるブーリアンモデルでは不要 (5) 索引ファイルの編成 stopword.prl

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無 駄 を 省 いて! 東 京 家 政 大 学 と 東 京 都 北 区 のコラボ 開 発! カリフラワーを 卵 とじ 丼 として 調 理 できたことには 驚 いた! (50 代 男 性 ) ゴーヤのわたも 美 味 しく 食 べられる (20 代 女 性 ) 子 どもと 一 緒 にパン ケーキを 作 りたい! (30 代 男 性 ) ブロッコリーの 茎 の 浅 漬 けがわさび 味 で とても 斬 新

( ) ) 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 7 7 5 3 4 3 5 4 6 ( ) 10 510

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平成 29 年 1 月 30 日 報道関係各位 株式会社 OKB 総研 主婦の料理に関するアンケート 結果について OKB グループのシンクタンク株式会社 OKB 総研 ( 大垣市郭町 2-25 社長五藤義徳 ) は 主婦の料理に関するアンケート 結果を取りまとめましたのでご紹介します なお 結果の全文は 4 月に発刊予定の当社機関誌 レポート Vol.165 にて掲載いたします 要約 1. この人が作った料理を食べてみたい!~

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12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

Microsoft PowerPoint _ビッグデータWS.pptx

隠れた名品を推薦するためのグラフマイニング 法の提案 佐藤哲司 筑波 学 隠れた名品 万願寺とうがらし 15 年ほど前に京都の料理屋で始めて 何じゃこりゃ?! 唐? ピーマン? 果 は厚くて柔らかく みが深い クックパッドで検索 :1,112 品 そのまま焼いて べても美味しいが, じゃこ, 海 と相性が良いらしい. ( ざるの直径は 27cm) 出典 :wikipedia 共起 (1.2 千件 )

家族三人分を自分で調理 玉子焼きを家族が好きな甘めにした みそ汁は塩分をとりすぎないように減塩の味噌を使用した 献立は 大葉ごはん ワカメと玉ねぎの味噌汁 鮭のホイル焼き 野菜サラダ グレープフルーツヨーグルト お茶です 朝は食欲があまりないので 大葉を使うなどしてあっさりとした味に仕上げました 鮭

大学生の朝ごはん = 平成 24 年度に長崎県内の大学生から応募いただいた朝食の写真とコメントをご紹介 = ごはん編 朝食の内容は ごはん みそ汁 ( わかめ 豆腐 薄揚げ ) こんぶ ( ゴマ入り ) の佃煮 お茶です 毎日母が作ってくれます ごはん + 味噌汁は 我が家定番の朝ごはんメニューです 味噌汁の具はカボチャなどの野菜が入ることもあり季節を感じることができます 十六雑穀米 鮭のちゃんちゃん焼き

(6) (111) (148) (129) (169) CAPCOM ANNUAL REPORT

62 63 65 69 71 72 73 74 91 61 CAPCOM ANNUAL REPORT 213 22 26 276 143 92 13 113 73 122 (6) (111) (148) (129) (169) 23 24 25 27 28 29 21 211 212 213 CAPCOM ANNUAL REPORT 213 62 63 CAPCOM ANNUAL REPORT 213

平成 30 年 12 月 3 日 平成 30 年 12 月 4 日 平成 30 年 12 月 5 日 平成 30 年 12 月 6 日 平成 30 年 12 月 7 日 平成 30 年 12 月 8 日 平成 30 年 12 月 9 日 カレーライス鶏と大根の煮物ししゃもの唐揚げ牛肉のしぐれ煮鰆照り

献立表 ( 幼稚園 保育園兼用 ) 全日程の表となります 注文回数 クラスにより注文日が異なりますので 該当日をご確認の上材料表をご確認ください は保育園と 夕刻預かり ( ぽかぽか ) のものとなります 平成 30 年 12 月 1 日 鶏じゃが 鶏肉にんじんじゃがいも砂糖酒みりん ブロッコリーのお浸しブロッコリーかつお節 すまし汁 ( わかめ ふ ) わかめ 焼きふ 市販菓子 お茶 和風 : さば粉末

図1 ネイルレシピ検索システム概要 ントを取得することによって ユーザの持っている服に似合う コーディネートを検索するシステムを構築することを目的とし ている [7] 本研究では ネイルレシピを対象としており 場 所に対応しているかだけでなく ユーザの好みや腕も考慮して いる 津田らは 爪の反射率の

DEIM Forum 2017 P8-6 603 8555 651 2188 3-1 E-mail: {g1444206,g1245108,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp Web Web 1. 2015 2,223 [1] 2015 24,450 Web Web 2. Cookpad [2] [3] [4] rednails

Rの基本操作

Microsoft Azure 高校生のための Azure Machine Learning By M. Takezawa 機械学習 (Machine Learning) とは 機械学習とは 機械にデータを学習させ データに潜むパターンや特性を発見し予測させることです Microsoft Azure Machine Learning とは Microsoft 社が提供する Azure の機能の一つであり

おくすり健康フェア 野菜 こどもの野菜レシピ 監修 : 久留米三井薬剤師会 管理栄養士家入慶子

おくすり健康フェア 野菜 こどもの野菜レシピ 監修 : 久留米三井薬剤師会 管理栄養士家入慶子 はじめに子どもの食事での 好き嫌い で悩まれる方は多いと思います このレシピは そんな方々の為に考えたレシピです 仕事も忙しい毎日の中 食事の用意をしなければならない方もいらっしゃると思います 子どもには 体のいいものを食べさせてあげたい! だけど そんな時間も手間もかけられない! そんな方の手助けになるように