本文／０２０：デジタルデータ　Ｐ７８‐９７

dプログラム_1

467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 B =(1+R ) B +G τ C C G τ R B C = a R +a W W ρ W =(1+R ) B +(1+R +δ ) (1 ρ) L B L δ B = λ B + μ (W C λ B )

36

36 37 38 P r R P 39 (1+r ) P =R+P g P r g P = R r g r g == == 40 41 42 τ R P = r g+τ 43 τ (1+r ) P τ ( P P ) = R+P τ ( P P ) n P P r P P g P 44 R τ P P = (1 τ )(r g) (1 τ )P R τ 45 R R σ u R= R +u u~ (0,σ

本文／報告２

Integral Three Dimensional Image with Enhanced Horizontal Viewing Angle Masato MIURAJun ARAITomoyuki MISHINA and Yuichi IWADATE ABSTRACT NHK R&D/No.144/2014.3 37 38 NHK R&D/No.144/2014.3 p w h f w h p

+08APSアンダーソンカタログ.indd

ANDERSON POST-TENSIONING SYSTEM ANDERSON TECHNOLOGY CORPORATION ANDERSON TECHNOLOGY CORPORATION ANDERSON TECHNOLOGY CORPORATION ANDERSON TECHNOLOGY CORPORATION ANDERSON TECHNOLOGY CORPORATION ANDERSON

61“ƒ/61G2 P97

σ σ φσ φ φ φ φ φ φ φ φ σ σ σ φσ φ σ φ σ σ σ φ α α α φα α α φ α φ α α α φ α α α σ α α α α α α Σα Σ α α α α α σ σ α α α α α α α α α α α α σ α σ φ σ φ σ α α Σα Σα α σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ Σ σ σ σ σ

untitled

10 log 10 W W 10 L W = 10 log 10 W 10 12 10 log 10 I I 0 I 0 =10 12 I = P2 ρc = ρcv2 L p = 10 log 10 p 2 p 0 2 = 20 log 10 p p = 20 log p 10 0 2 10 5 L 3 = 10 log 10 10 L 1 /10 +10 L 2 ( /10 ) L 1 =10

2

2015/02/20 JMOOC MOOC 1 2 JMOOC 2014 6 16 2014 7 20 gacco NTT 3 Week1 15 20 Week2 15 20 Week3 15 10 25 Week4 15 20 35 60 40 100 58 4 Week1 400 400 800 JMOOC 11 5 12,068 1,300 10.8% 58 100 99 98 10 6 7

第86回日本感染症学会総会学術集会後抄録（II）

χ μ μ μ μ β β μ μ μ μ β μ μ μ β β β α β β β λ Ι β μ μ β Δ Δ Δ Δ Δ μ μ α φ φ φ α γ φ φ γ φ φ γ γδ φ γδ γ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ α γ γ γ α α α α α γ γ γ γ γ γ γ α γ α γ γ μ μ κ κ α α α β α

ATTENTION TO GOLF CLUB LAUNCHER DST DRIVER 04 05 LAUNCHER DST TOUR DRIVER LAUNCHER DST DRIVER LAUNCHER DST TOUR DRIVER LAUNCHER DST DRIVER LAUNCHER DST TOUR DRIVER 06 07 LAUNCHER DST FAIRWAY WOOD LAUNCHER

受賞講演要旨2012cs3

アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート α β α α α α α

²�ËÜËܤǻþ·ÏÎó²òÀÏÊÙ¶¯²ñ - Â裱¾Ï¤ÈÂ裲¾ÏÁ°È¾

Kano Lab. Yuchi MATSUOKA December 22, 2016 1 / 32 1 1.1 1.2 1.3 1.4 2 ARMA 2.1 ARMA 2 / 32 1 1.1 1.2 1.3 1.4 2 ARMA 2.1 ARMA 3 / 32 1.1.1 - - - 4 / 32 1.1.2 - - - - - 5 / 32 1.1.3 y t µ t = E(y t ), V

0.,,., m Euclid m m. 2.., M., M R 2 ψ. ψ,, R 2 M.,, (x 1 (),, x m ()) R m. 2 M, R f. M (x 1,, x m ), f (x 1,, x m ) f(x 1,, x m ). f ( ). x i : M R.,,

2012 10 13 1,,,.,,.,.,,. 2?.,,. 1,, 1. (θ, φ), θ, φ (0, π),, (0, 2π). 1 0.,,., m Euclid m m. 2.., M., M R 2 ψ. ψ,, R 2 M.,, (x 1 (),, x m ()) R m. 2 M, R f. M (x 1,, x m ), f (x 1,, x m ) f(x 1,, x m ).

基礎地学I.ppt

I [email protected] http://geotec.sci.hokudai.ac.jp/geotec/ I 800 2940 7/26 8/9 2/3 9 15 10% 6/1 20% 70% 15% 30% 40% 15% R=6400 km θ (S) θ/360 o =S/2πR (1) GPS (Global Positioning System)

KIKUCHI Noboru

KIKUCHI Noboru TAKEUCHI Norio NISHIMURA Naoshi n n n n n FUJII Kozo INAMURO Takaji OKAZAWA Shigenobu YAMADA Takahiro NOGUCHI Hirohisa uu TERADA Kenjiro 800 (a) (b) (d) (e) 400 0 ñ400 MPa 0 0.02

木オートマトン•トランスデューサによる 自然言語処理

木オートマトン トランスデューサによる 自然言語処理 林 克彦 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 [email protected] n I T 1 T 2 I T 1 Pro j(i T 1 T 2 ) (Σ,rk) Σ rk : Σ N {0} nσ (n) rk(σ) = n σ Σ n Σ (n) Σ (n)(σ,rk)σ Σ T Σ (A) A

24.15章.微分方程式

m d y dt = F m d y = mg dt V y = dy dt d y dt = d dy dt dt = dv y dt dv y dt = g dv y dt = g dt dt dv y = g dt V y ( t) = gt + C V y ( ) = V y ( ) = C = V y t ( ) = gt V y ( t) = dy dt = gt dy = g t dt

自由集会時系列part2web.key

spurious correlation spurious regression xt=xt-1+n(0,σ^2) yt=yt-1+n(0,σ^2) n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend 0 1000 2000 3000 4000 p for r xt=xt-1+n(0,σ^2) random walk random walk variable -5 0 5 variable

5 36 5................................................... 36 5................................................... 36 5.3..............................

9 8 3............................................. 3.......................................... 4.3............................................ 4 5 3 6 3..................................................

チュートリアル：ノンパラメトリックベイズ

{ x,x, L, xn} 2 p( θ, θ, θ, θ, θ, } { 2 3 4 5 θ6 p( p( { x,x, L, N} 2 x { θ, θ2, θ3, θ4, θ5, θ6} K n p( θ θ n N n θ x N + { x,x, L, N} 2 x { θ, θ2, θ3, θ4, θ5, θ6} log p( 6 n logθ F 6 log p( + λ θ F θ

A. Fresnel) 19 1900 (M. Planck) 1905 (A. Einstein) X (A. Ampère) (M. Faraday) 1864 (C. Maxwell) 1871 (H. R. Hertz) 1888 2.2 1 7 (G. Galilei) 1638 2

1 2012.8 e-mail: tatekawa (at) akane.waseda.jp 1 2005-2006 2 2009 1-2 3 x t x t 2 2.1 17 (I. Newton) C. Huygens) 19 (T. Young) 1 A. Fresnel) 19 1900 (M. Planck) 1905 (A. Einstein) X (A. Ampère) (M. Faraday)

1 1 2 2 3 3 RBS 3 K-factor 3 5 8 Bragg 15 ERDA 21 ERDA 21 ERDA 21 31 31 33 RUMP 38 42 42 42 42 42 42 4 45 45 Ti 45 Ti 61 Ti 63 Ti 67 Ti 84 i Ti 86 V 90 V 99 V 101 V 105 V 114 V 116 121 Ti 121 Ti 123 V

7 9 7..................................... 9 7................................ 3 7.3...................................... 3 A A. ω ν = ω/π E = hω. E

B 8.9.4, : : MIT I,II A.P. E.F.,, 993 I,,, 999, 7 I,II, 95 A A........................... A........................... 3.3 A.............................. 4.4....................................... 5 6..............................

. R R D e R R 7 () r r R R () l t t R R 7 l () () R r rr r r n r n r r 3 6 r 88 R r 360 r = e t t = e r t rt rt, r t, r 3 t, r t R R R R R D = {e, r,

3 3 3 e X X X X X X . R R D e R R 7 () r r R R () l t t R R 7 l () () R r rr r r n r n r r 3 6 r 88 R r 360 r = e t t = e r t rt rt, r t, r 3 t, r t R R R R R D = {e, r, r, r 3, r, t, rt, r t, r 3 t, r

Microsoft Word - Wordで楽に数式を作る.docx

Ver. 3.1 2015/1/11 門 馬 英 一 郎 Word 1 する必要がある Alt+=の後に Ctrl+i とセットで覚えておく 1.4. 変換が出来ない場合 ごく稀に以下で説明する変換機能が無効になる場合がある その際は Word を再起動するとまた使えるようになる 1.5. 独立数式と文中数式 数式のスタイルは独立数式 文中数式(2 次元)と文中数式(線形)の 3 種類があ り 数式モードの右端の矢印を選ぶとメニューが出てくる

http://www2.math.kyushu-u.ac.jp/~hara/lectures/lectures-j.html 2 N(ε 1 ) N(ε 2 ) ε 1 ε 2 α ε ε 2 1 n N(ɛ) N ɛ ɛ- (1.1.3) n > N(ɛ) a n α < ɛ n N(ɛ) a n

http://www2.math.kyushu-u.ac.jp/~hara/lectures/lectures-j.html 1 1 1.1 ɛ-n 1 ɛ-n lim n a n = α n a n α 2 lim a n = 1 n a k n n k=1 1.1.7 ɛ-n 1.1.1 a n α a n n α lim n a n = α ɛ N(ɛ) n > N(ɛ) a n α < ɛ

NumRu::GPhys::EP Flux 2 2 NumRu::GPhys::EP Flux 3 2.................................. 3 2.2 EP............................. 4 2.3.....................

NumRu::GPhys::EP Flux 7 2 9 NumRu::GPhys::EP Flux 2 2 NumRu::GPhys::EP Flux 3 2.................................. 3 2.2 EP............................. 4 2.3................................. 5 2.4.............................

A Shorter Course in Good Health A Shorter Course in American & British English Pronunciation Keystone Grammar based English Writing A Shorter Course in Good Health A Shorter Course in American & British

(a) (b) X Ag + + X AgX F < Cl < Br < I Li + + X LiX F > Cl > Br > I (a) (b) (c)

( 13 : 30 16 : 00 ) (a) (b) X Ag + + X AgX F < Cl < Br < I Li + + X LiX F > Cl > Br > I (a) (b) (c) (a) CH 3 -Br (b) (c),2,4- (d) CH 3 O-CH=CH-CH 2 (a) NH 2 CH 3 H 3 C NH 2 H CH 3 CH 3 NH 2 H 3 C CH 3

46 Y 5.1.1 Y Y Y 3.1 R Y Figures 5-1 5-3 3.2mm Nylon Glass Y (X > X ) X Y X Figure 5-1 X min Y Y d Figure 5-3 X =X min Y X =10 Y Y Y 5.1.2 Y Figure 5-

45 5 5.1 Y 3.2 Eq. (3) 1 R [s -1 ] ideal [s -1 ] Y [-] Y [-] ideal * [-] S [-] 3 R * ( ω S ) = ω Y = ω 3-1a ideal ideal X X R X R (X > X ) ideal * X S Eq. (3-1a) ( X X ) = Y ( X ) R > > θ ω ideal X θ =

4 4. A p X A 1 X X A 1 A 4.3 X p X p X S(X) = E ((X p) ) X = X E(X) = E(X) p p 4.3p < p < 1 X X p f(i) = P (X = i) = p(1 p) i 1, i = 1,,... 1 + r + r

4 1 4 4.1 X P (X = 1) =.4, P (X = ) =.3, P (X = 1) =., P (X = ) =.1 E(X) = 1.4 +.3 + 1. +.1 = 4. X Y = X P (X = ) = P (X = 1) = P (X = ) = P (X = 1) = P (X = ) =. Y P (Y = ) = P (X = ) =., P (Y = 1) =

ユーザ負担のない話者・環境適応性を実現する自然な音声対話処理技術

DSP DSP Julius H18 H16 H19 / (2003.3) (2004.10) Julian(2005.08) JNAS,.,. CSRC,..,.. 2006 8 1 8 20 1 1166 451 56 54 605 /2,800msecshort reject 2006.3.27 Julius #Downloads per month 3.5 3.5 3.4 3.5 3.5

有機性産業廃棄物の連続炭化装置の開発

( ) Development of the apparatus conveyer type which carbonizes continuously organic industrial waste (About the form of blade in conveyer) 1055047 1 1-1 1 1-2 1-3 2 2 2-1 2-2 2-3 2-4 7 3 3-1 20 3-2 3-3

hirameki_09.dvi

2009 July 31 1 2009 1 1 e-mail: [email protected] 2 SF 2009 7 31 3 1 5 1.1....................... 5 1.2.................................. 6 1.3..................................... 7 1.4...............................

,,,.. : «,,». 2

- : - - - - - : 5 2013 ,,,.. : «,,». 2 . 3 2013. 4 ,,.,, 5 Το καράβι µου βουλιάζει κι όπου να ναι σκοτεινιάζει.,!,,. 6 .,. -.... 7 ,.,,.. 8 .!. 9 ; ; ; ; 10 . -. ; 11 ,,,,. -,.. 12 . 13 -,. 14 ,,.. 15

330

330 331 332 333 334 t t P 335 t R t t i R +(P P ) P =i t P = R + P 1+i t 336 uc R=uc P 337 338 339 340 341 342 343 π π β τ τ (1+π ) (1 βτ )(1 τ ) (1+π ) (1 βτ ) (1 τ ) (1+π ) (1 τ ) (1 τ ) 344 (1 βτ )(1

90 2 3) $D_{L} \frac{\partial^{4}w}{\mathrm{a}^{4}}+2d_{lr}\frac{\partial^{4}w}{\ ^{2}\Phi^{2}}+D_{R} \frac{\partial^{4}w}{\phi^{4}}+\phi\frac{\partia

REJECT} \mathrm{b}$ 1209 2001 89-98 89 (Teruaki ONO) 1 $LR$ $LR$ $\mathrm{f}\ovalbox{\tt\small $L$ $L$ $L$ R $LR$ (Sp) (Map) (Acr) $(105\cross 105\cross 2\mathrm{m}\mathrm{m})$ (A1) $1$) ) $2$ 90 2 3)

平成18年度弁理士試験本試験問題とその傾向

CBA CBA CBA CBA CBA CBA Vol. No. CBA CBA CBA CBA a b a bm m swkmsms kgm NmPa WWmK σ x σ y τ xy θ σ θ τ θ m b t p A-A' σ τ A-A' θ B-B' σ τ B-B' A-A' B-B' B-B' pσ σ B-B' pτ τ l x x I E Vol. No. w x xl/ 3

E B m e ( ) γma = F = e E + v B a m = 0.5MeV γ = E e m =957 E e GeV v β = v SPring-8 γ β γ E e [GeV] [ ] NewSUBARU.0 957 0.999999869 SPring-8 8.0 5656

SPring-8 PF( ) ( ) UVSOR( HiSOR( SPring-8.. 3. 4. 5. 6. 7. E B m e ( ) γma = F = e E + v B a m = 0.5MeV γ = E e m =957 E e GeV v β = v SPring-8 γ β γ E e [GeV] [ ] NewSUBARU.0 957 0.999999869 SPring-8

( ) Lemma 2.2. X ultra filter (1) X = X 1 X 2 X 1 X 2 (2) X = X 1 X 2 X 3... X N X 1, X 2,..., X N (3) disjoint union X j Definition 2.3. X ultra filt

NON COMMTATIVE ALGEBRAIC SPACE OF FINITE ARITHMETIC TYPE ( ) 1. Introduction (1) (2) universality C ( ) R (1) (2) ultra filter 0 (1) (1) ( ) (2) (2) (3) 2. ultra filter Definition 2.1. X F filter (1) F

Microsoft PowerPoint - 時系列解析（１１）_講義用.pptx

時系列解析 () ボラティリティ 時変係数 AR モデル 東京 学数理 情報教育研究センター 北川源四郎 概要. 分散 定常モデル : 線形化 正規近似. 共分散 定常モデル : 時変係数モデル 3. 線形 ガウス型状態空間モデル 分散 共分散 定常 3 地震波 経 5 定常時系列のモデル 4. 平均 定常 トレンド, 季節調整. 分散 定常 線形 ガウスモデル ( カルマンフィルタ ) で推定するためには

r~ お 持 拡 ~I ;.~l" 冷 ま 二 次 ;~-t1 λ4 ぷ ~j 尽 '" ~~.2わ 新 g ト þ,j' ミ 習 ~..t'l'"? 修 今 川 φ 義 険 制 高 が 九 ~S ~~"'2J~ 副 都 瀞 ドヤ 謝 持 s 仲? 州 議 時 X 品 川.:>~,."" 君 事 ゆけS E

85 4

85 4 86 Copright c 005 Kumanekosha 4.1 ( ) ( t ) t, t 4.1.1 t Step! (Step 1) (, 0) (Step ) ±V t (, t) I Check! P P V t π 54 t = 0 + V (, t) π θ : = θ : π ) θ = π ± sin ± cos t = 0 (, 0) = sin π V + t +V

dvipsj.4131.dvi

7 1 7 : 7.1 3.5 (b) 7 2 7.1 7.2 7.3 7 3 7.2 7.4 7 4 x M = Pw (7.3) ρ M (EI : ) M = EI ρ = w EId2 (7.4) dx 2 ( (7.3) (7.4) ) EI d2 w + Pw =0 (7.5) dx2 P/EI = α 2 (7.5) w = A sin αx + B cos αx 7.5 7.6 :

Title 東 京 歯 科 大 学 研 究 年 報 : 平 成 14 年 度 Journal 東 京 歯 科 大 学 研 究 年 報, (): - URL http://hdl.handle.net/10130/387 Right Posted at the Institutional Resources for Unique Colle Available from http://ir.tdc.ac.jp/

$\mathrm{v}$ ( )* $*1$ $\ovalbox{\tt\small REJECT}*2$ \searrow $\mathrm{b}$ $*3$ $*4$ ( ) [1] $*5$ $\mathrm{a}\mathrm{c}

Title 狩野本 綴術算経 について ( 数学史の研究 ) Author(s) 小川 束 Citation 数理解析研究所講究録 (2004) 1392: 60-68 Issue Date 2004-09 URL http://hdlhandlenet/2433/25859 Right Type Departmental Bulletin Paper Textversion publisher Kyoto

168 13 Maxwell ( H ds = C S rot H = j + D j + D ) ds (13.5) (13.6) Maxwell Ampère-Maxwell (3) Gauss S B 0 B ds = 0 (13.7) S div B = 0 (13.8) (4) Farad

13 Maxwell Maxwell Ampère Maxwell 13.1 Maxwell Maxwell E D H B ε 0 µ 0 (1) Gauss D = ε 0 E (13.1) B = µ 0 H. (13.2) S D = εe S S D ds = ρ(r)dr (13.3) S V div D = ρ (13.4) ρ S V Coulomb (2) Ampère C H =

~) ~-------- 四 四 回 目 白 副 聞 聞 臨 調 聞 聞 翻 聞 聞 臨 調 開 聞 臨 調 闘 関 際 掴 悶 悶 I~ 句 --~~ 節 L~ もぎたての 果 実 のいいところ... 生 きている i-~ -,-- 4 参 旨 3 喝 Þ+ 0_ ~ :i 年 長 虫 ( 干 お6 本 町 413-2 市 コ ミセン

1 3 1.1 PET..................................... 3 1.1.1......................................... 3 1.1.2 PET................................. 4 1.2..

21 PET 06S2037G 2010 3 1 3 1.1 PET..................................... 3 1.1.1......................................... 3 1.1.2 PET................................. 4 1.2........................................

5Gビジョン 期待される無線システム 1

超 大 容 量 Massive MIMO 伝 送 ~16ビーム 空 間 多 重 による20Gbps 伝 送 の 可 能 性 検 証 ~ 2015 年 7 月 23 日 三 菱 電 機 株 式 会 社 5Gビジョン 期待される無線システム 1 5Gビジョン 次世代交通システム パーソナルナビゲーション 次世代ロボット等のサービス実現に 必要なEnhanced Mobile BroadbandやUltra-reliable

note01

γ 5 J, M α J, M α = c JM JM J, M c JM e ipr p / M p = 0 M J(J + 1) / Λ p / M J(J + 1) / Λ ~ 1 / m π m π ~ 138 MeV J P,I = 0,1 π 1, π, π 3 ( ) ( π +, π 0, π ) ( ), π 0 = π 3 π ± = m 1 π1 ± iπ ( ) π ±,