将棋吊人のレーティングと棋譜分析

レーティングと棋譜分析

将棋名人のレーティングと棋譜分析 山下宏 2014 年 11 月 7 日 GPW 箱根 大山 15 世名人と羽生名人 全盛期に戦えばどちらが強い? 大山康晴 15 世名人 タイトル獲得 80 期 昭和の覇者 羽生善治名人 1996 年に7 冠達成 平成の覇者 歴代名人の強さを調べる 対局の結果から 対局者の棋力を点数で表す 勝てば点数プラス 負ければマイナス いわゆるEloレーティング 棋譜の内容から

dlshogiアピール文章

第 28 回世界コンピュータ将棋選手権 dlshogi アピール文章 山岡忠夫 2018 年 5 月 1 日更新 下線部分は 第 5 回将棋電王トーナメントからの差分を示す 1 特徴 ディープラーニングを使用 指し手を予測する Policy Network 局面の勝率を予測する Value Network 入力特徴にドメイン知識を活用 モンテカルロ木探索 並列化 自己対局による強化学習 既存将棋プログラムの自己対局データを使った事前学習

dTV将棋プラス　2018年3月週間番組表

1 年 3 月週間番組表 時分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 局 1 目 00 第 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 船江恒平の中級講座 00 伊藤真吾の中級講座久保利明王将 VS 豊島将之八段渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖 一手勝ちを目指そう イトシン式 中飛車 対局 :1/2/1 対局 :1// #3~ #1~ 木金 3 月 1 3 月 2 3 月 3 3

1 2 24 24 floodgate 15 Nine- DayFever XeonE5-2690 16c(NDF) 200 6 gpsfish XeonX5680 12c 11 *4 24 24 [6] 300 200 800 1300 1800 2300 2400 2500 2600 2700

yss@bd.mbn.or.jp 2 20 6,500 Bonanza GPSFish 15 230 20 Pro Shogi Player s Rating and Game Records Analysis Hiroshi Yamashita This paper guesses pro Shogi player s strength from game result and game record.

ｄTV将棋プラス 2018年5月週間番組表

1 年 5 月週間番組表 火 曜 水 木 金 曜 土 5 月 1 月 5 月 2 5 月 3 5 月 月 5 月 5 5 月 分番組内容時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 3 局 1 目 00 佐藤慎一の中級講座 00 伊藤真吾の中級講座 00 遠山雄亮の中級講座久保利明王将

prime video チャンネル将棋プラス-α 2018年8月週間番組表

1 年 月週間番組表 曜 月 時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 1 局 2 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 4 局 1 目渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖渡辺明竜王

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安田女子大学紀要 37,221 226 2009. 新しいコンピュータ将棋の練習試合環境について TheNewPraciceMachEnvironmenofCompuerShogi NorihisaNISHIMURA はじめにコンピュータ将棋とは, コンピュータの演算処理能力を用いて将棋の各局面で最善と思われる指し手をコンピュータに選ばせることにより, コンピュータに将棋を指させるプログラムである

dTV 将棋プラス　2018年2月　週間番組表

1 年 2 月週間番組表 時分番組内容時分番組内容分番組内容 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 2 目 00 石田直裕の初級講座 00 第 30 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目久保利明銀河 VS 藤井聡太四段久保利明王将 VS 豊島将之八段渡辺明竜王 vs 羽生善治棋聖対局 ://10 対局 :1/1/ #-10 対局 :/10/ 木金 2 月 1

プレスリリース_ _AIシリーズ_fix

2011年2月10日 思考ゲームのベストブランド AI シ リーズ 最新作 AI 囲碁 Version 19 AI 将棋 Version 18 AI 麻雀 Version 13 発売のお知らせ 株式会社イーフロンティア 本社 東京都新宿区 代表取締役 安藤 健一 は 20 年来常にトップ クラスを維持し続ける思考ゲームブランド AI シリーズ の最新作 AI 囲碁 Version 19 AI 将棋

dTV将棋プラス 2018年4月 週間番組表

1 年 月週間番組表 時時分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目対局 :1/1/ 月 1 3 0 藤森哲也の入門講座 将棋プロ棋士への道 1 1 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 目対局 :1/1/ 1 1 1 1 1 1 1 1 00 第 回上州 YAMADA チャレンジ杯都成竜馬四段 vs 藤井聡太四段対局 :1// 30 第 回上州 YAMADA チャレンジ杯三枚堂達也五段

しています. これには探索木のすべてのノードを探索する必要がありますが,αβカットなどの枝刈りの処理により探索にかかる計算時間を短縮しています. これに対して, 探索するノードを限定したり, 優先順位をつけて選択的に探索する 選択探索 という探索方式があります. 本チームはノードの選択方式としてノー

芝浦将棋 Softmax のチーム紹介 2017 年 3 月 14 日芝浦工業大学情報工学科五十嵐治一, 原悠一 1. はじめに本稿は, 第 27 回世界コンピュータ将棋選手権 (2017 年 5 月 3 日 ~5 日開催 ) に出場予定の 芝浦将棋 Softmax ( シバウラショウギソフトマックス ) のアピール文書です. 本チームは 芝浦将棋 Jr. から分離した初参加のチームです. 探索手法が従来の

ｄTV将棋プラス 2018年10月週間番組表

月 火 曜 水 木 金 曜 土 10 月 1 10 月 2 月 10 月 3 10 月 10 月 月 10 月 6 10 月 7 00 第 2 期銀河戦 00 将棋プレミアムpresents 西遊棋 in Tokyo 00 船江恒平の中級講座 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 北島忠雄の中級講座 00 第 2 期銀河戦 00 第 67 期王将戦七番勝負第 局 1 目決勝トーナメント 1

ｄTV将棋プラス 2018年11月週間番組表

18 年 月週間番組表 曜 月 時分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 将棋プレミアムフェス in 名古屋 00 村中秀史の中級講座決勝トーナメント 2 回戦第 1 局羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段 4 久保利明王将 vs 島本亮五段対局 :18// 4 対局 :/12/ #~ 対局 :/7/ 40 0 高野秀行の中級講座

Microsoft PowerPoint - vc2013.s.takeuchi.pptx

コンピュータ将棋の技術と GPS 将棋について JST ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト 竹内聖悟 概要 GPS 将棋の紹介 コンピュータ将棋で使われる技術 形勢判断と先読み GPS 将棋の技術 今後の将棋 AI と研究 コンピュータ将棋と可視化 近年のコンピュータ将棋 2007 年 : 渡辺明竜王 -Bonanza 渡辺竜王の勝利 2010 年 : あから 2010- 清水市代女流王将 あからの勝利

将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習

2013/12/16-18 NINSコロキウム 分 科 会 1 将 棋 ソフトウェアにおける 棋 譜 データの 利 用 と 機 械 学 習 佐 藤 佳 州 筑 波 大 学 システム 情 報 工 学 研 究 科 パナソニック 株 式 会 社 先 端 技 術 研 究 所 2013/12/16-18 NINSコロキウム 分 科 会 2 目 次 コンピュータ 将 棋 の 現 状 とこれまでの 歴 史 ゲームの

ｄTV将棋プラス 2019年2月週間番組表

4 金 2 月 1 曜 月 土 2 月 2 2 月 3 分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 将棋プレミアムpresents 西遊棋 in Tokyo 決勝トーナメント 1 回戦第 7 局対局 :1/10/ 4 佐藤天彦名人 vs 伊奈祐介六段対局 :1/7/ 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目 00 将棋プレミアム祭りみんなおいでよ!

ｄTV将棋プラス 2019年6月週間番組表

時時分番組内容分番組内容 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 2 局 1 目決勝トーナメント 2 回戦第 1 局羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段 4 久保利明王将 vs 島本亮五段対局 :1// 4 土 月 1 月 2 3 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段対局 :1// 7 7 9 9 30 第 31 期竜王戦七番勝負第 2

横浜市環境科学研究所

周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.

月 火 水 木 金 土 12 月 3 12 月 4 12 月 12 月 6 12 月 7 12 月 12 月 9 分 番組内容 分 番組内容 時 分 番組内容 分 番組内容 分 番組内容 時 分 番組内容 分 番組内容 00 第 期銀河戦 00 田中悠一の中級講座 00 第 67 期王将戦七番勝負第

時時分番組内容分番組内容 00 第 67 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 67 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目久保利明王将 VS 豊島将之八段久保利明王将 VS 豊島将之八段 4 対局 :201/1/7 対局 :201/1/27 4 土 12 月 1 12 月 2 6 6 7 7 9 9 12 12 32 31 船江恒平の中級講座 00 第 期 銀河戦 #9~ 決勝トーナメント準決勝第

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 将棋における棋風を形成する要素に関する統計的分析 澤宣成 伊藤毅志 将棋におけるプレイスタイルである棋風に着目し, 人間がどういった特徴要素に対してそれを感じているかを棋譜から抽出した特徴要素の統計的分析によって明らかにするこ

将棋における棋風を形成する要素に関する統計的分析 澤宣成 伊藤毅志 将棋におけるプレイスタイルである棋風に着目し, 人間がどういった特徴要素に対してそれを感じているかを棋譜から抽出した特徴要素の統計的分析によって明らかにすることを試みた. 結果いくつかの特徴を発見した. Statistical analysis of Elements of Play Style in SHOGI (Japanese

将棋プログラムの現状と未来

将棋プログラムの現状と未来 鶴岡慶雅 2 1. はじめにコンピュータ将棋の実力はプロ棋士のレベルに近づきつつある その理由の一つは ハードウェアの進歩により探索を高速に実行できるようになったことにあるが ソフトウェアの面での進歩も大きい 本稿では 第 15 回世界コンピュータ将棋選手権で優勝した将棋プログラム 激指 ( げきさし ) の探索手法を中心にして 現在トップレベルにある将棋プログラムの中身

と 測定を繰り返した時のばらつき の和が 全体のばらつき () に対して どれくらいの割合となるかがわかり 測定システムを評価することができる MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010)p.104 では % GRR の値が10% 未満であれば 一般に受容れられる測定システムと

.5 Gage R&R による解析.5.1 Gage R&Rとは Gage R&R(Gage Repeatability and Reproducibility ) とは 測定システム分析 (MSA: Measurement System Analysis) ともいわれ 測定プロセスを管理または審査するための手法である MSAでは ばらつきの大きさを 変動 という尺度で表し 測定システムのどこに原因があるのか

世界コンピュータ将棋選手権大会ルール補足 (2019 年 2 月 15 日版 赤字は 2 月 8 日版からの追加 ) Q 主要な開発者 の定義について 主要な開発者 とは何ですか? 主要な貢献 とは何ですか? 主要な開発者 になるとどうなりますか? A 開発者のうち 参加者が参加プログラムの開発部の

世界コンピュータ将棋選手権大会ルール補足 (2019 年 2 月 15 日版 赤字は 2 月 8 日版からの追加 ) Q 主要な開発者 の定義について 主要な開発者 とは何ですか? 主要な貢献 とは何ですか? 主要な開発者 になるとどうなりますか? A 開発者のうち 参加者が参加プログラムの開発部の作成において主要な貢献をしたとみなした一名以上の人 ただし 10% 以上貢献した人 ( 例えば アルゴリズム的に

ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝

ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝 1. 研究の動機 ダンゴムシには 右に曲がった後は左に 左に曲がった後は右に曲がる という交替性転向反応という習性がある 数多くの生物において この習性は見受けられるのだが なかでもダンゴムシやその仲間のワラジムシは その行動が特に顕著であるとして有名である そのため図 1のような道をダンゴムシに歩かせると 前の突き当りでどちらの方向に曲がったかを見ることによって

Microsoft Word - meti-report

適切に把握しておくことが必要である 本調査では 集客型サービスとしてプロ野球を取り上げ 北海道日本ハムファイターズのファンを対象として調査を実施した プロ野球のファンは プロ野球に関心のないプレファン 野球観戦に球場に行き始めるファン かなりの頻度で球場に野球観戦に訪れるリピーターという 3 種類に大別でき 個々のファンは プレファン状態 ファン状態 リピーター状態の間を状態遷移する したがって プロ野球ファンの構造を

同窓会報22ｊｐｇ.indd

PDF用CS同窓会報24.indd

写真 1: 挑戦状 1980 年代になってパソコン用の市販プログラムが発売されるようになったが まだとても弱かった アマの有段者になったのは 1990 年代半ばのことである その後は比較的順調に 2 年で 1 段程度のペースで強くなり 2000 年代になってアマチュアの高段者のレベルに達した 筆者自

子ども研究 プロ棋士対コンピュータ将棋 松原仁 ( 公立はこだて未来大学複雑系知能学科教授 ) はじめに 2010 年 10 月に女流プロ棋士の清水市代女流王将 ( 当時 ) とコンピュータ将棋の あから 2010 が対戦してあから 2010 が勝利した 筆者はコンピュータ将棋の研究者としてこの対戦のコンピュータ側の開発責任者をつとめたので ここではこの対戦に至る経緯と対戦の意味するところ および今後の展望について述べてみたい

平成二十八年四月二十日に行われた 森ビル杯第 54 期十戦挑戦手合五番勝負第 4 局において 黒番の井山裕太挑戦者が163 手中押し勝ちをおさめ シリーズ3 勝 1 敗で十位を奪取いたしました これで すでに獲得済みの六冠 ( 棋聖 名人 本因坊 王座 天元 碁聖 ) と合わせ 囲碁界史上初の 七冠

棋力に合わせて 3 つのコースをご用意!! 五 ~ 八取得の 高コース / 初 ~ 四取得の 有コース /6 級 ~ 初取得の 級位コース 0 平成二十八年四月二十日に行われた 森ビル杯第 54 期十戦挑戦手合五番勝負第 4 局において 黒番の井山裕太挑戦者が163 手中押し勝ちをおさめ シリーズ3 勝 1 敗で十位を奪取いたしました これで すでに獲得済みの六冠 ( 棋聖 名人 本因坊 王座 天元

新聞・雑誌記事データベース「検索ガイドブック」

G-Search データベースサービス会員様向け 効率よく 記事検索をするために 新聞 雑誌記事データベース 検索ガイドブック 株式会社ジー サーチ 新聞 雑誌記事データベースのご利用方法 1. データベース検索画面 G-Search データベースサービス のトップページにアクセス クレカ会員の方は サービスに接 続する からご利用ください サービスを利用する時には マークのついているリンク ボタンからログインします

ダイジェスト 将棋ソフトは機械学習で強くなった近年 将棋ソフトの実力は人間のチャンピオンに近づいてきている 2013 年から 将棋ソフトとプロ棋士が対戦する 電王戦 というイベントが行われている 山本が開発した Ponanza( ポナンザ ) は 現役プロ棋士と対戦し 史上初の勝利を収めた その後も

公開コロキウムダイジェスト 題目 : いま あらためてコンピュータ アルゴリズムと人間の関係を考える 講師 : 山本一成 ( コンピュータ将棋ソフト Ponanza 開発者 ) 大林勇人 (( 株 )NTT データ経営研究所公共行政サービスコンサルティングユニットマネージャー ) パネル討論コーディネーター : 渡辺智暁 ( 国際大学 GLOCOM 主幹研究員 ) 日時 :2015 年 2 月 13

日本将棋連盟 七段 神吉 宏充 かんき ひろみつ 氏 略 歴 昭和3 4年3 月1 日 兵庫県加古川市に生まれる 中学生の時に本格的に将棋を始め 17 歳でアマ名人戦全国３ 位になる 1 9歳からプロを目指し 内藤國雄九段の門を叩く 以降 20 歳で初段 プロ 24歳で四段 28歳で五段と順調に昇

Amagasaki Club 日本将棋連盟 七段 神吉 宏充 かんき ひろみつ 氏 略 歴 昭和3 4年3 月1 日 兵庫県加古川市に生まれる 中学生の時に本格的に将棋を始め 17 歳でアマ名人戦全国３ 位になる 1 9歳からプロを目指し 内藤國雄九段の門を叩く 以降 20 歳で初段 プロ 24歳で四段 28歳で五段と順調に昇 段 現在に至る 棋風は従来の形にとらわれない 神吉流 と呼ばれる将棋のスタ

不偏推定量

不偏推定量 情報科学の補足資料 018 年 6 月 7 日藤本祥二 統計的推定 (statistical estimatio) 確率分布が理論的に分かっている標本統計量を利用する 確率分布の期待値の値をそのまま推定値とするのが点推定 ( 信頼度 0%) 点推定に ± で幅を持たせて信頼度を上げたものが区間推定 持たせた幅のことを誤差 (error) と呼ぶ 信頼度 (cofidece level)

ｄTV将棋プラス 2019年8月週間番組表

4 木金 月 1 月 2 曜 月 土 月 3 月 4 分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 期王将戦七番勝負第 2 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 2 期銀河戦久保利明王将 VS 渡辺明棋王久保利明王将 VS 渡辺明棋王決勝トーナメント 1 回戦第 3 局決勝トーナメント 1 回戦第 3 局対局 :19/1/ 対局 :19/1/2

ｄTV将棋プラス 2019年4月週間番組表

月 火 水 木 4 月 1 4 月 3 金 4 月 2 4 月 4 4 月 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 局 1 目 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 局 1 目 00 第 2 期銀河戦決勝トーナメント 1 回戦第 1 局決勝トーナメント 1

内容梗概 本論文の目的は モンテカルロシミュレーションを取り入れた囲碁プログラムの作成である 今回は去年同研究室の上野謙二郎氏が作成した囲碁プログラムをベースに その棋力を上げるために候補手の思考部分に改良を加えた 具体的には 候補手のパターン化とモンテカルロ法の並列化である 候補手のパターン化はあ

卒業論文 頻出パターンを用いたコンピュータ囲碁候補手の 選定と並列化の検討 氏名 : 中川聖也学籍番号 :2260070068-9 指導教員 : 山崎勝弘教授提出日 :2011 年 2 月 18 日 立命館大学理工学部電子情報デザイン学科 内容梗概 本論文の目的は モンテカルロシミュレーションを取り入れた囲碁プログラムの作成である 今回は去年同研究室の上野謙二郎氏が作成した囲碁プログラムをベースに

請求記号 タイトル 人名 出版者 出版年月 資料番号 796 ス 杉本昌隆の振り飛車破り 杉本昌隆 / 著 東京 : 毎日コミュニケーションズ 2007 年 2 月 ツル つるの将棋七番勝負 つるの剛士 / 著 東京 : 幻冬舎エデュケーション 2013 年 10 月

請求記号 タイトル 人名 出版者 出版年月 資料番号 B 796 オ 編集者 T 君の謎 大崎善生 / 著 東京 : 講談社 2006 年 7 月 10002120466 B 796 サン 3 手 5 手詰パラダイス 詰将棋パラダイス / 編 東京 : マイナビ出版 2016 年 5 月 10003477196 DV 036 フ 15 プロフェッショナル 15 茂木健一郎 / 出演 2011 年 4

Microsoft PowerPoint _人工知能とロボット2_rev.pptx

名古屋市立大学システム自然科学研究科渡邊裕司 日付 通算回 講義内容 0/7 第 4 回 人工知能の概要 基礎的研究 0/24 第 5 回 ゲーム情報学 生物に学んだ機械学習 0/3 第 6 回 データマイニング スマートフォンのセキュリティ /7 第 7 回 サイボーグ ロボット 203/0/24 人工知能とロボット 2 2 ゲーム情報学 生物に学んだ機械学習 ニューラルネットワーク 研究事例 :

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4 章母集団と指定値との量的データの検定 4.1 検定手順今までは質的データの検定の方法を学んで来ましたが これからは量的データについてよく利用される方法を説明します 量的データでは データの分布が正規分布か否かで検定の方法が著しく異なります この章ではまずデータの分布の正規性を調べる方法を述べ 次にデータの平均値または中央値がある指定された値と違うかどうかの検定方法を説明します 以下の図 4.1.1

2. AI 囲碁の準備 本章では AI 囲碁を使うための準備について解説します 2.1 AI 囲碁に入っているディスクについて AI 囲碁の商品には以下のディスクが入っています AI 囲碁 Version 20 CD-ROM このディスクにはインストーラや AI 囲碁のプログラムといった AI 囲碁を動作 させるのに必要な各種ファイルが入っています 2.2 AI 囲碁のインストールとアンインストール

第 5 回国際将棋フォーラムが 10 月 27 日から 30 日まで フランス パリ近郊のリュエィユ マルメゾン市で開催された このイベントは将棋の海外普及と国際親善を目指して 1999 年に第 1 回が開催され 今回が初の海外開催 プロ棋士は森内俊之名人 羽生善治二冠 青野照市九段 畠山成幸七段

~ 伝統文化に世界の風 ~ リポート北尾まどか女流初段 INTERNATIONAL SHOGI FORUM http://isf.shogi.fr 主 後 催公益社団法人日本将棋連盟フランス将棋連盟 援在仏日本大使館 Rueil Malmaison 市 特別協力読売新聞社産経新聞社日本経済新聞社 協 助 賛公文教育研究会 成笹川日仏財団 森内名人 ( 手前 ) と羽生二冠らの指導対局 オープン参加のトーナメントは

研究論文用

アドバンスド将棋の試み - 人間の力でコンピュータ将棋をさらに強くできるか - 篠田正人 ( 奈良女子大学理学部 ) 1. はじめにコンピュータ将棋の進歩はめざましく 既にアマチュアトップの棋力は優に超え プロ棋士のレベルをも追い越そうとしている そうした棋力の向上に伴い コンピュータ将棋の様々な活用法も提案がなされるようになった アドバンスド将棋 もそのひとつである これは 人間とコンピュータ将棋が協力することでより高いレベルの勝負を行うことができるかどうか

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特集 ゲーム情 基応専般 将棋 瀧澤武信 ( 早稲田大政治経済術院 / コンピュータ将棋協会 ) コンピュータ将棋の歩み 25 1974 11 1976 11 1979 1981 1986 1987 CSACSA 1990 2001 11 1987 PC 1995 2 1 2005 6 1997 Deep Blue Gary Kasparov 2 1 3 2010 1997 8 CPU CPU 2010

Microsoft Word - mstattext02.docx

章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

2. AI 将棋の準備 本章では AI 将棋を使うための準備について解説します 2.1 AI 将棋に入っているディスクについて AI 将棋の商品には 以下のディスクが入っています AI 将棋 Version 19 CD-ROM このディスクにはインストーラや AI 将棋のプログラムといった AI 将棋を動作 させるのに必要な各種ファイルが入っています 2.2 AI 将棋のインストールとアンインストール

ナッシュ均衡 ( 最適反応 ) 支配戦略のみで説明できない場合 ( その) 戦略 A 戦略 B 戦略 A (,) (0,0) 戦略 B (0,0) (,) 支配戦略均衡 : 無し ナッシュ均衡 :(,) と (,) 支配戦略均衡よりも適応範囲が広い ナッシュ均衡の良い性質 各プレイヤーは戦略変更の積

コンピュータ将棋の技術と展望 自己紹介 名前保木邦仁 ( 生まれ北海道東区 ) 年齢 36 職業電気通信大学特任助教 専門 00 年頃まで化学, 以降ゲーム情報学 コンピュータ将棋プログラム Bonanza を作っています 囲碁将棋から学ぶゲーム情報学公開講座保木邦仁 0 年 月 8 日 内容 将棋と関係するゲーム理論概略 将棋と関係するゲーム理論概略 チェス 将棋の思考アルゴリズム コンピュータ将棋対人間の歴史

医薬品説明会資料 ジェネリック （後発医薬品）

将棋連盟が選ぶ注目の一局 #301 1 月 1 日 ~ 2006 年 3 月 3 日に行われた 第 56 期王将戦 1 次予選井上慶太八段対阪口悟四段の対局を 棋譜解説でお送りします 将棋連盟が選ぶ注目の一局 #302 1 月 1 日 ~ 2006 年 6 月 13 日に行われた 第 19 期竜王戦

久保利明の将棋講座 久保流! 攻める振り飛車 #01 1 月 1 日 ~ 久保流! 攻める振り飛車 と題し全 26 でお送りする久保利明王将の将棋講座 第 1 のテーマは 先手中飛車の破壊力 です 久保利明の将棋講座 久保流! 攻める振り飛車 #02 1 月 1 日 ~ 久保流! 攻める振り飛車 と題し全 26 でお送りする久保利明王将の将棋講座 第 2 のテーマは 久保流相穴熊 4 八銀型 です

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

Microsoft PowerPoint ppt

情報科学第 07 回データ解析と統計代表値 平均 分散 度数分布表 1 本日の内容 データ解析とは 統計の基礎的な値 平均と分散 度数分布表とヒストグラム 講義のページ 第 7 回のその他の欄に 本日使用する教材があります 171025.xls というファイルがありますので ダウンロードして デスクトップに保存してください 2/45 はじめに データ解析とは この世の中には多くのデータが溢れています

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]

データ解析基礎. 正規分布と相関係数 keyword 正規分布 正規分布の性質 偏差値 変数間の関係を表す統計量 共分散 相関係数 散布図 正規分布 世の中の多くの現象は, 標本数を大きくしていくと, 正規分布に近づいていくことが知られている. 正規分布 データ解析の基礎となる重要な分布 平均と分散によって特徴づけることができる. 平均値 : 分布の中心を表す値 分散 : 分布のばらつきを表す値 正規分布

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-GI-32 No /7/5 統合ネットワーク将棋支援システム SAKURA の評価 衣畑俊希 1 三浦龍 1 大原紳司 1 垂水浩幸 1 田頭佳和 2 林敏浩 1, 1 豊嶋真司 1, 2 コンピ

統合ネットワーク将棋支援システム SAKURA の評価 衣畑俊希 三浦龍 大原紳司 垂水浩幸 田頭佳和 2 林敏浩, 豊嶋真司, 2 コンピュータの性能の向上とともにコンピュータ将棋は急速に強くなり, 対人間戦で善戦するようになった. また, 現在ネットワーク上で主に対局を目的とする将棋サービスは盛況となっているが, 対局後の感想戦や対局を記録したデータベース, 将棋の人工知能等, 他のソフトウェアとのインタフェースを持ち,

一般 高校生以下 70 歳以上 身障者 女性 入会金 2,000 円 1,000 円なし 会費 ( アマレン会員 正棋会支部会員いずれか ) 2,000 円 1,500 円 1,000 円 会費 ( アマレン会員 + 正 棋会支部会員 ) 1,500 円 1,500 円 1,000 円 会費 ( ア

正棋会会則 ( 平成 30 年 1 月 1 日付 ) 第 1 条 ( 名称 ) 本会は 正棋会 ( せいきかい ) と称する 第 2 条 ( 目的 ) 本会は将棋対局 及び本会の企画する行事を通じて会員相互の親睦と棋力の向上を図ることを目的とする 第 3 条 ( 構成 ) 本会は本会の目的に賛同する将棋愛好者の同志によって構成される 第 4 条 ( 活動場所 ) 本会は活動場所を原則として以下の場所に置く

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高橋 本日はお忙しいところ 最高裁判所 にお越しいただきありがとうございます 森内 こちらこそお招きいただきまして ありがとうございます 高橋 先日 千駄ヶ谷の将棋会館で森内名 人対渡辺明竜王の対局を拝見させていた だくという大変貴重な経験をさせていた だきました まず振り駒で先後を決め あいさつを交わしてから対局が始まり 張り詰めた雰囲気の中で渡辺竜王が初手 を指し その後 後手番の森内名人は しばらくの間考えてから最初の手を指さ

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89 90 ゲーム理論 ( 第 回ゲーム木探索 I) 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: yokoo@inf.kyushu-u.ac.jp http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ ゲーム木探索 行動の選択が一回だけではなく 交互に繰り返し生じる 前の番に相手の選んだ手は分かる 9 9 例題 二人で交代に, から順に までの数を言う.

論文誌用MS-Wordテンプレートファイル

将棋の局面評価関数におけるディープラーニングの利用 1 和田悠介 1 五十嵐治一 概要 : コンピュータ囲碁ではディープラーニングが有効であることが分かり, コンピュータチェスにおいても局面評価関数の学習に利用されてきている. その適用例として,Deep Pink と Giraffe がある. 前者はビット列で表現された盤面情報を入力とする教師付き学習を, 後者は特徴量で表現された盤面情報を入力とする強化学習を用いている.

Taro-プレミアム第66号PDF.jtd

ソフトテニス誰でも 10 倍上達しますプレミアム PDF 版 no66 攻め 守りの新機軸 著作制作 :OYA 転載転用禁止です 2013/2/25 編 1, 攻め 守り後衛と対峙する前衛にとっては 相手後衛が攻撃してくるのか 守ってくるのかは とても重要な問題です 相手後衛が攻めてくるのであれば ポジション的に守らなければならないし 相手が守りでくるならば スマッシュを待ったり 飛び出したりする準備をしなければいけません

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_04.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (4) 散布図と回帰直線と相関係数 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. の場所に移動し, データを読み込む 4. データ DEP から薬剤

無党派層についての分析 芝井清久 神奈川大学人間科学部教務補助職員 統計数理研究所データ科学研究系特任研究員 注 ) 図表は 不明 無回答 を除外して作成した 設問によっては その他 の回答も除外した この分析では Q13 で と答えた有権者を無党派層と定義する Q13 と Q15-1, 2 のクロ

Ⅰ 無党派層についての分析 無党派層についての分析 芝井清久 神奈川大学人間科学部教務補助職員 統計数理研究所データ科学研究系特任研究員 注 ) 図表は 不明 無回答 を除外して作成した 設問によっては その他 の回答も除外した この分析では Q13 で と答えた有権者を無党派層と定義する Q13 と Q15-1, 2 のクロス表 Q13 合計 Q15-1 男性 度数 76 78 154 行 % 49.4%

日本棋院棋士採用規定

日本棋院棋士採用規程 平成 28 年 3 月 1 日改定 本規程は 公益財団法人日本棋院が棋士を採用する方法 年齢 人数と採用後の棋士の資格等を定める 本規程は 総則 及び 細則 1~ 細則 5 から成る 総則第 1 条 ( 目的 ) 公益財団法人日本棋院は 囲碁界の発展のために 日本棋院が管理運営する棋戦に参加資格を有する日本棋院所属の棋士を毎年 4 月 1 日付で採用する 第 2 条 ( 採用種別

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し 2000kW 定格風車の設備利用率として表示させたものです 数値は風車の定格出力 (2000kW)

周期時系列の統計解析 (3) 移動平均とフーリエ変換 nino 2017 年 12 月 18 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ( ノイズ ) の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分の振幅

周期時系列の統計解析 3 移動平均とフーリエ変換 io 07 年 月 8 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ノイズ の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分のがどのように変化するのか等について検討する. また, 気温の実測値に移動平均を適用した結果についてフーリエ変換も併用して考察する. 単純移動平均の計算式移動平均には,

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

本日のお話 自己紹介 ゲーム情報学的に見た将棋 将棋の仕組みと難しさ 将棋研究の歴史 あから2010 の対戦 将来展望

慶応義塾大学特別講義 2011 年 6 月 17 日 コンピュータ将棋の最前線 ~ コンピュータにゲームをさせるとは?~ 電気通信大学情報理工学研究科伊藤毅志 本日のお話 自己紹介 ゲーム情報学的に見た将棋 将棋の仕組みと難しさ 将棋研究の歴史 あから2010 の対戦 将来展望 研究略歴 ( 自己紹介 ) 伊藤毅志 北海道大学文学部行動科学科卒業研究 逆ハノイの問題解決過程 ( 安西祐一郎研究室 )

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教育実践学研究 23,2018 1 Studies of Educational Psychology for Children (Adults) with Intellectual Disabilities * 鳥海順子 TORIUMI Junko 要約 : 本研究では, の動向を把握するために, 日本特殊教育学会における過去 25 年間の学会発表論文について分析を行った 具体的には, 日本特殊教育学会の1982

PowerPoint プレゼンテーション

1 中部アイティ産業健康保険組合 ウォーキングラリーのご案内 ウォーキングラリー 2 2017 年 10 月 16 日 ( 月 ) から Pep Up 上で中部アイティ産業健康保険組合ウォーキングラリーが開催されます このウォーキングラリーでは個人やチームの目標を達成すると 豪華賞品や Pep Up 内で商品と交換できる Pep ポイントがもらえますので 是非奮ってご参加ください! チーム戦目標 個人戦目標

世界コンピュータ将棋選手権参加報告、及び、GPS 将棋の技術

世界コンピュータ将棋選手権参加報告 及び, GPS 将棋のアルゴリズム JST ERATO 湊プロジェクト研究員竹内聖悟 1 概観 世界コンピュータ将棋選手権の紹介 今年は GPS 将棋が優勝 上位 5 プログラムがプロ棋士と対局予定 コンピュータ将棋のアルゴリズム GPS 将棋と そのアルゴリズムを紹介 約 800 台のマシンで疎結合並列探索 2 あらためて自己紹介 竹内聖悟 JST ERATO

Microsoft Word - lec_student-chp3_1-representative

1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

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Linear Mixed Model ( 以下 混合モデル ) の短い解説 この解説のPDFは http://www.lowtem.hokudai.ac.jp/plantecol/akihiro/sumida-index.html の お勉強 のページにあります. ver 20121121 と との間に次のような関係が見つかったとしよう 全体的な傾向に対する回帰直線を点線で示した ところが これらのデータは実は異なる

DR実施日のWP

囲碁 AI AlphaGo はなぜ強いのか? ~ ディープラーニング モンテカルロ木探索 強化学習 ~ 大槻知史 目次 背景 囲碁AIにおけるディープラーニング 囲碁AIにおける探索 囲碁AIにおける強化学習(など) まとめ 2 AlphaGoに関する最近のニュース AlphaGo以前 日本の囲碁プラグラムZen等はプロ棋士に4子局で勝利(アマチュア高段者レベル) 人間チャンピオンレベルになるのは10年後位と思われていた

mycards の使い方 1. カードの登録方法 2. カードセットの作成と編集 3. STUDY モードについて 4. CHALLENGE モードについて 5. カード閲覧 について 6. 設定 について 1. カードの登録方法 mycards のトップページから 以下の方法で登録ができます レッ

mycards の使い方 1. カードの登録方法 2. カードセットの作成と編集 3. STUDY モードについて 4. CHALLENGE モードについて 5. カード閲覧 について 6. 設定 について 1. カードの登録方法 mycards のトップページから 以下の方法で登録ができます レッスンからの単語とフレーズ ( レッスンでインストラクターが入力した単語やフレーズ ) 自分で仮登録した単語とフレーズ

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機械学習 と コンピュータ ゲームプレイヤへの応用 工学部 電子情報工学科 近山 隆 1 講義の概要 機械学習 前回 コンピュータ将棋プレイヤと機械学習 今回 コンピュータゲームプレイヤ研究の状況 コンピュータゲームプレイヤ激指 ゲーム木の探索手法 機械学習のゲーム木探索への応用 モンテカルロ法と機械学習 2 コンピュータゲームプレイヤとは コンピュータの誕生当初から研究されてきた 人間の知性の象徴

Webサイト解析 ログ分析レポート

スタンダードコースサンプルレポート 様 Web サイト解析ログ分析レポート http://www.xxxx.co.jp/ のアクセス傾向 ( 20xx/xx/xx ~ 20xx/xx/xx) 株式会社富士通ソフトウェアテクノロジーズ 20xx 年 xx 月 xx 日 目次 解析条件 概要 サイト全体のアクセス傾向 訪問者 アクセスの多いホスト 参照ページ数 滞在時間 集客 参照元分類比率 アクセスの多い参照元

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機械学習とコンピュータ ゲームプレイヤへの応用 工学部電子情報工学科 近山隆 1 講義の概要 機械学習 ( 前回 ) コンピュータ将棋プレイヤと機械学習 ( 今回 ) コンピュータゲームプレイヤ研究の状況 コンピュータゲームプレイヤ激指 ゲーム木の探索手法 機械学習のゲーム木探索への応用の応用 モンテカルロ法と機械学習 2 コンピュータゲームプレイヤとは コンピュータの誕生当初から研究されてきた 人間の知性の象徴

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2 コンピュータ将棋の最近の動向 20 回目を迎えた世界コンピュータ将棋選手権 2010 年 5 月 2 日から 4 日まで 第 20 回世界コンピュータ将棋選手権 が開催され,42 チーム ( 他に主催者による招待参加 1) による熱戦が繰り広げられた. 近年,2009 年の選手権で優勝した GPS 将棋 の主要メンバである東京大学の金子知適助教により対戦サーバ floodgate 6) が運営されており,

用しないことを世界選手権大会で試みて参りました. 芝浦将棋 Jr. でも強化学習で評価関数 を学習するなど, 上記の開発コンセプトに沿って開発を進めていくつもりです. 3. 開発メンバー本チームの開発統括者は芝浦工業大学工学部情報工学科に所属する教員, 五十嵐治一教授です. 開発メンバーはすべて五十

芝浦将棋 Jr. のチーム紹介 2017 年 3 月 24 日 芝浦工業大学情報工学科 和田悠介, 古根村光, 桐井杏樹, 岩間雄紀, 内山正吏 1. はじめに本稿は, 第 27 回世界コンピュータ将棋選手権 (2017 年 5 月開催 ) に出場予定の 芝浦将棋 Jr. ( シバウラショウギジュニア ) の紹介文です. 本チームは芝浦工業大学工学部情報工学科の学生と教員により構成されており, 教育と研究の一環として活動しています.

18 () 2,000 4,300 1,200 3,900 2,000 4,000 2,200 6,000 1,600 4,100 1,400 3,900 1,800 4,200 3,400 4,100 1,600 4,000 1,600 9,400 1,800 6,400 1,200 4,100 2,000 5,400 1,800 3,900 1,800 4,000 1,800 5,400 2,500

シンポジウム　15年後の「こだいら」の未来を考える

( ) ( ) ( )

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-1- 12 3 7 8 3.5 ( ) 7 8 3 1 2 3 ( ) ( -2- 3 7 5 21 2 2-3- 2 2 18 ( 1) ( 1) ( ) 6. 9 ( 9 15 ) 7. 2 ( 9 ) ( 11 32 11 ) 11. 4 20. 10 ( 26 15 21 ) 23. 9 28. 4 ( 8 ) ( 34 ) 32. 9 ( 45 ) 32. 12 ( 10 13 ) 33.

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1926

2010 10 2011 2 3 3 19 2010:369 1970 4 1 2 3 4 1 2 4 3 2010 11 1926 2011a:80 2011a:81 2008:27 2001a:82 2001a:85 2001a:82-3 2001a:95 2001b:32-3 2001b:32 2001b:33 2009:65 2005 2005:3 2005:4 2005:8 2005:8

平成17年度事業実績（事業報告書用）.PDF

Microsoft Word - フェイスブック入門(6版)

目 次 第 1 章フェイスブックの概要 1 1-1 フェイスブック とは 1 1-2 他の類似のサービスについて (SNS) 2 1-3 フェイスブックの特徴と楽しみ方 2 1-4 フェイスブックのイメージをつかむ 3 第 2 章フェイスブックの利用登録をしよう 5 2-1 利用登録時の本人確認についての注意 5 2-2 利用登録を行う 7 2-3 ログインとログアウトを確認する 14 1 フェイスブックにログインする

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第 4 回二項分布, ポアソン分布, 正規分布 実験計画学 009 年 月 0 日 A. 代表的な分布. 離散分布 二項分布大きさ n の標本で, 事象 Eの起こる確率を p とするとき, そのうち x 個にEが起こる確率 P(x) は二項分布に従う. 例さいころを 0 回振ったときに の出る回数 x の確率分布は二項分布に従う. この場合, n = 0, p = 6 の二項分布になる さいころを

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に, 月次モデルの場合でも四半期モデルの場合でも, シミュレーション期間とは無関係に一様に RMSPE を最小にするバンドの設定法は存在しないということである 第 2 は, 表で与えた 2 つの期間及びすべての内生変数を見渡して, 全般的にパフォーマンスのよいバンドの設定法は, 最適固定バンドと最適可変バンドのうちの M 2, Q2 である いずれにしても, 以上述べた 3 つのバンド設定法は若干便宜的なものと言わざるを得ない

< 検証実験の背景 > SNS 上で 夏場にエアコンをつけっぱなし運転したら電気代が安くなった という情報が拡散したことをきっかけに エアコンをつけっぱなしするのとこまめに入り切りするのでは どちらが安くなるか に関心が集まっています 夏場のエアコン利用に関して 100 名の方にアンケートを行ったと

ニュースレター 第 5 回 ダイキン空気のお悩み調査隊がゆく! 2016 年 8 月 12 日 8 月の猛暑日 大阪の築 10 年 南向きマンション 2 部屋での検証結果日中 30 分の外出ならエアコンは切るより つけっぱなし がお得でした! 時間に関係なくいつでも つけっぱなし にするのは逆効果 ダイキン工業株式会社は 空気のプロとして空気にまつわる課題や悩みごと 素朴な疑問を検証する ダイキン空気のお悩み調査隊

prime video チャンネル将棋プラス-α 2019年1月週間番組表

火 曜 水 木 金 1 月 1 月 1 月 2 1 月 3 1 月 4 分番組内容時分番組内容分番組内容分番組内容時分番組内容分番組内容 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 1 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 31 期竜王戦七番勝負第 3 局 1 目 00 第 2 期銀河戦 00 第 7 期王将戦七番勝負第 1 局 1 目羽生善治竜王 VS 広瀬章人八段決勝トーナメント 1 回戦第 3

リンクされたイメージを表示できません ファイルが移動または削除されたか 名前が変更された可能性があります リンクに正しいファイル名と場所が指定されていることを確認してください 9 2

1 リンクされたイメージを表示できません ファイルが移動または削除されたか 名前が変更された可能性があります リンクに正しいファイル名と場所が指定されていることを確認してください 9 2 3 47 25 16. 17. 18. 8 20. 9 21 10 22. 4 5 6 4 19 26 4,305 17 75 98 386 163 4,305 1,713 813 0 769 1,782 4,403

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第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

簿記教育における習熟度別クラス編成 簿記教育における習熟度別クラス編成 濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟

濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟度別クラス編成を実施している 本稿では さらにの導入へ向けて 既存のプレイスメントテストを活用したクラス編成の可能性について検討した 3 教科に関するプレイスメントテストの偏差値を説明変数

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

目次 ペトリネットの概要 適用事例

ペトリネットを利用した状態遷移テスト 和田浩一 東京エレクトロン SDC FA グループ 目次 ペトリネットの概要 適用事例 ペトリネットの概要 - ペトリネットとは ペトリネット (Petri Net) とは カール アダム ペトリが 1962 年に発表した離散分散システムを数学的に表現する手法である 視覚的で 数学的な離散事象システムをモデル化するツールの一つである ペトリネットの概要 - ペトリネットの表記と挙動

第1章　財務諸表

企業財務論 2010( 太田浩司 ) Lecture Note 22 1 第 22 章債券分析 Part 2 1. スポット レートとフォワード レート 1.1 スポット レートスポット レートとは 現在から一定期間後に満期となる割引債の利回り ( 複利利回り ) のことである 例えば 1 年物スポット レート (r 1 ) 6% 2 年物スポット レート (r 2 ) 7% 3 年物スポット レート

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

Microsoft Word - 【セット版】別添資料２）環境省レッドリストカテゴリー(2012)

別添資料 2 環境省レッドリストカテゴリーと判定基準 (2012) カテゴリー ( ランク ) 今回のレッドリストの見直しに際して用いたカテゴリーは下記のとおりであり 第 3 次レッド リスト (2006 2007) で使用されているカテゴリーと同一である レッドリスト 絶滅 (X) 野生絶滅 (W) 絶滅のおそれのある種 ( 種 ) Ⅰ 類 Ⅰ 類 (hreatened) (C+) (C) ⅠB

目次 Ⅰ. 調査概要 調査の前提... 1 (1)Winny (2)Share EX (3)Gnutella データの抽出... 2 (1) フィルタリング... 2 (2) 権利の対象性算出方法... 2 Ⅱ. 調査結果 Win

目次 Ⅰ. 調査概要... 1 1. 調査の前提... 1 (1)Winny2... 1 (2)Share EX2... 1 (3)Gnutella... 1 2. データの抽出... 2 (1) フィルタリング... 2 (2) 権利の対象性算出方法... 2 Ⅱ. 調査結果... 3 1.Winny2... 3 (1) 無許諾コンテンツの流通状況... 3 (2) 権利の対象性について... 4

目次 1. サイトの概要 2. このサイトで行なうこと 3. ログインするには 4. 情報発信会員 管理画面の説明 5. 掲載情報を決める 6. マイページを作成する 6-1 マイページのトップ画面について 7. コンテンツを作成する 7-1 掲載場所を決める 7-2 ページを作成する プロフィール

江東区コミュニティ支援情報サイト ことこみゅネット ご利用ガイド ( 情報発信会員用 ) URL http:// kotocommu.net 1 目次 1. サイトの概要 2. このサイトで行なうこと 3. ログインするには 4. 情報発信会員 管理画面の説明 5. 掲載情報を決める 6. マイページを作成する 6-1 マイページのトップ画面について 7. コンテンツを作成する 7-1 掲載場所を決める

142 1 人工知能将棋 とは 表 1 のように ボード ゲームでは出現し得る局 面の数が多くなればなるほど難易度が増し 人工 知能が人間に追い抜く シンギィラリティ に到 人工知能の目標は 1 人工物 達するまでの研究時間を要する将棋では 平均 やロボット に人間のような知能を持たせること 合法手

141 シンギュラリティ 技術的特異点 に対する 受容 と 焦燥 植田 康孝 菊池 修登 要 旨 世界的な人工知能研究者のレイ カーツワイルは 人工知能が人間の情報処理能力を上回る特異点 シンギュラリ ティ に至ると 人間生活は後戻りできないほど変容する と指摘する現時点で 人工知能の脅威を間近に感じる ところで生活している人は少ない2030 年と推定される シンギュラリティ が到来すると 私たち一人一人今の将