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はてなキーワード:Originalとは
Flight changes or cancellations: Ifyour plans have changed,youneedlive assistanceatLufthansa Airlines®️ (【 {1 866 841 1018 }】 / 【 {1 866 841 1018 }】) or 1→800→Lufthansa Airlines®️ (US/OTA) ,OTA (Live Person) with adjusting or cancelingyour Flights, oryou’re dealing with Flight cancellations and delays.
pythonimport randomimport numpyasnpimport matplotlib.pyplotas pltfrom collections importdefaultdict# 飴の配布システムのシミュレーションclass CandyDistributionSystem:def __init__(self): """設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit =10000 self.savings =max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A':defaultdict(int), 'B':defaultdict(int), 'C':defaultdict(int) }def distribute_candies(self, method='original'): """設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method:str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': #オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) #当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id,group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': #抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) #当選・落選のカウント for _,group in winners: self.results[group][1] += 1 #落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） #設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count #現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] forid,group in bc_participants: ifgroup == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id,group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) #当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _,group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） #設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例:特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計def meets_condition(participant): _,group, rand_val = participant ifgroup == 'B': return rand_val> 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val> 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 iflen(eligible)> remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible #当選者をカウント for _,group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 #落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） #設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder =total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder> 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1> 0 and b_remainder> 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1> 0 and c_remainder> 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainderdef calculate_net_gain(self): """設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の重要な指標です。 """net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） forgroup, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]:total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items():total_gain += (received - contribution_per_person) * countnet_gains[group] =total_gain / (self.group_b_count ifgroup == 'B' else self.group_c_count) returnnet_gainsdef analyze_results(self): """設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) *100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) *100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) *100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received> 0) / self.group_a_count *100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received> 0) / self.group_b_count *100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received> 0) / self.group_c_count *100 } #分析結果の表示print("\n===== 飴の配布システム分析 =====")print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個,貯金: {self.savings}個)")print("\n---グループごとの貢献と結果 ---") forgroup in ['A', 'B', 'C']:group_size =getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person =getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}")total_contribution =getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution")print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):")print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)")print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()):print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)")print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%")print(f"純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個")print("\n--- 全体的な公平性分析 ---")print(f"最も得したグループ: {max(net_gains,key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)")print(f"最も損したグループ: {min(net_gains,key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうかall_received =all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received> 0) ==getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") forgroup in ['A', 'B', 'C'])print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' ifall_received else 'いいえ'}") if notall_received:total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0])print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") returnnet_gains, contribution_percentage, received_percentagedef visualize_results(self): """設計意図:データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ #グラフのセットアップfig, axes = plt.subplots(2, 2,figsize=(14,10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v /total *100 axes[0, 0].text(i, v +100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] forgroup, letter inzip(group_names, ['A', 'B', 'C']):total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())group_size =getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received /group_size) x =np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') #純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)):net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i]color = 'green' ifnet>= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i,max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" ifnet>= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center',color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size inzip(['A', 'B', 'C'],group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received> 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') #割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): ifgroup_sizes[i]> 0: percentage = received_counts[i] /group_sizes[i] *100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution /total_contribution, self.total_b_contribution /total_contribution, self.total_c_contribution /total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']:total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show()# 飴の配布システムをシミュレートcandy_system = CandyDistributionSystem()#オリジナルの配布方法を実行print("\n=====オリジナルの配布方法 =====")candy_system.distribute_candies(method='original')original_results = candy_system.analyze_results()candy_system.visualize_results()# 公平な配布方法を実験print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====")fair_system = CandyDistributionSystem()fair_system.distribute_candies(method='fair')fair_results = fair_system.analyze_results()fair_system.visualize_results()# 公平な配布と元の配布の比較print("\n\n===== 配布方法の比較 =====")print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:")net_diff = {}forgroup in ['A', 'B', 'C']:original_net =original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group]diff = fair_net -original_netnet_diff[group] =diffprint(f"{group}グループ: {'+' ifdiff> 0 else ''}{diff:.2f}個/人")print("\n結論:")ifnet_diff['A'] < 0 andnet_diff['B']> 0 andnet_diff['C']> 0:print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。")print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。")elifnet_diff['A']> 0:print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。")print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
https://www.youtube.com/watch?v=d8OI9FllKfg&ab_channel=KomodoVEVO
https://www.youtube.com/watch?v=QPTnMVvfH-w&ab_channel=TMRWMusic
男女対抗スポーツ。
https://www.youtube.com/watch?v=85upbXPmYWQ&ab_channel=VDJSmile
スポブラでボクシングとかしてる。
https://www.youtube.com/watch?v=bxNaF_B2qig&ab_channel=Audiosoulz
https://www.youtube.com/watch?v=hJOiCsL6eD0&ab_channel=MinistryofSound
https://www.youtube.com/watch?v=C5qoYDsI5WU&ab_channel=EmbassyOne
https://www.youtube.com/watch?v=0_UkQI2M1SY&ab_channel=Trampsta
https://www.youtube.com/watch?v=XFR7v5ix5hU&ab_channel=MadisonBeerMusicVEVO
https://www.youtube.com/watch?v=XyBkaG7-thc&ab_channel=VDJSmile
ヴァンガードプリンセスR、権利はどうなってんだ権利は！
https://exa.ac/ja/games/vanguard-princess-r-ja/?v=0f177369a3b7
＞ 『ヴァンガードプリンセスR』に含まれているORIGINALモードの内容は2009年に日本のPCゲームとして配信した『ヴァンガードプリンセス 先陣の姫君』の復刻版である。 『ヴァンガードプリンセス 先陣の姫君』は令和6年3月28日に著作権法第67条の2第1項の規定に基づく申請を行い、同項の適用を受けて作成されたものになります。
exA-Arcadiaから著作権者に連絡がとれなかった旨が記載されている……
eigoMANGAの「原作者と利益分配している」という供述内容と著作権法第67条の2第1項の適用は矛盾するね。
……なんか別方向に話が進んで、おおごとになる気配を感じるんですけど！？
まず1992年（5月のSummerCES？）にホームデータとビーピーエス（Bullet-ProofSoftware）が共同開発した『ヘルメティカ』というアーケードゲームが発表されたが、これはロケテストのみで未発売のまま終わった。
英語版Wikipediaによると、『ヘルメティカ』はホームデータ単独で開発し、ロケテストの不調のあとにビーピーエスに権利を売却したという。
ビーピーエスはSFCへの移植を行い、CESで発表されたのはその移植バージョンだったらしい。
https://gdri.smspower.org/wiki/index.php/Talk:Biox（英語版Wikipediaがソースとしているホームデータの元開発者のツイート）
1992年にFC版・GB版の『ヨッシーのクッキー』が任天堂から発売された。開発担当はトーセ。
GB版では裏技で「HERMETICA DEBUG MODE」に入れるらしいので、ほぼ『ヘルメティカ』をベースにしているのだろう。
1993年にSFC版の『ヨッシーのクッキー』がビーピーエスから発売された。開発担当もビーピーエス。
SFC版では「Original designbyHome Data Corp.」とクレジットされている。
任天堂は『ヘルメティカ』の8bit版の権利しか購入しなかったため、16bitのSFC版だけは（逆にヨッシーのキャラクターライセンスを受けて）ビーピーエスが制作することになった、という話もあるようだ。
ここまで見ると、任天堂とビーピーエスの関わりは深いが、任天堂とホームデータの関わりは薄いように思える。
ビーピーエスが任天堂と『ヨッシーのクッキー』の企画を進め、あとからホームデータが「ウチもクレジットに載せてくれ」と苦情を入れたのだろうか？
1996年にビーピーエスの創業者がアメリカで「BPS」（BluePlanetSoftware）という会社を立ち上げる。実質的にビーピーエスの後継企業とみなされている。
ところが2003年にガラケーで『ヨッシーのクッキー』とよく似た『INARO』というゲームが出ている。クレジットは「IPC」という会社で、「Original ConceptbyHome Data,Ltd.」とも書かれている。
https://k-tai.watch.impress.co.jp/cda/article/news_toppage/14978.html
2006年ごろのBPSのウェブサイトで、その「INARO」が紹介されている。というかスクショを見ると「INARO 2」と書いてある。
https://web.archive.org/web/20060310185917/http://www.blueplanetsoftware.com/inaro.html
IPCは、海外に拠点を移したBPSの、日本での権利関係を扱う支社みたいなものだと考えてよさそうである。
2003年発売の『NINTENDO パズルコレクション』に収録された『ヨッシーのクッキー』にも、IPC（Intellectual Property Consultants）がクレジットされている。
https://www.nintendo.co.jp/ngc/gpzj/index.html
さらに2008年のバーチャルコンソール版『ヨッシーのクッキー』では、IPCのクレジットと共に「INARO®Game Concept」とされている。
https://www.nintendo.co.jp/wii/vc/vc_ysc/index.html
このあたりの情報が錯綜しており、ネット上では「ヘルメティカの原型がINAROである」とか「ヨッシーのクッキー以前にBPSがINAROを海外発売した」とか言われているのだが、『INARO』は海外では未発売だし、おそらくガラケー版以前には遡らないのではないかと思われる。
つまり、BPSは2003年ごろに『ヘルメティカ』と同様のシステムで『INARO』というゲームを開発してガラケーで配信し、2006年ごろには『INARO 2』のデモ版を作ってどこかに売り込もうとしていたのだろう。
そして任天堂は、SFC版までは「ヨッシーのクッキーはヘルメティカを元にしてますよ」ということにしていたのだが、権利関係が面倒になったのか、『NINTENDO パズルコレクション』以降は「ヨッシーのクッキーはINAROを元にしてますよ」ということにしてしまったのではないか、という推測が立つ。
Clojureのimmutable persistent datastructureは、データが変更されるたびに新しいバージョンを作成し、元のデータ構造を保持する仕組みを備えています。この特徴により、データの不変性と効率的なメモリ使用が実現されています。以下では、Clojureの代表的なデータ構造であるmap型（hash-map）を例に、その仕組みを解説します。
Clojureのhash-mapはキーと値のペアを保持するデータ構造であり、以下の特徴を持っています：
以下に、Clojureでキーと値を追加する操作（assoc関数）を例として説明します。
(deforiginal-map {:a 1 :b 2})(def updated-map (assocoriginal-map :c 3))
{:a 1 :b 2}{:a 1 :b 2 :c 3}この操作では、元のmapは変更されず、新しいmapが作成されます。ただし、効率化のために、元のデータ構造（:a 1と:b 2）はそのまま再利用されます。新しく追加された:c 3のみが新しいノードとして構築されます。
Clojureのmap型は、Phil Bagwellによって提案されたHash ArrayMapped Trie (HAMT)というデータ構造を基盤にしています。この仕組みでは以下が行われます：
Clojureのimmutable persistentmap型は、不変性と効率性を両立させる設計により、信頼性の高いデータ操作を可能にしています。これらの特徴は特に並列処理やトランザクション管理などで有用です。
Please consider the histroy ofhumanity from biologicalperpsecitve and currentknown fact in nearbyuniverse, whichexpo-planet (from theSol systemperspective)ismostlikely to have civlizaedsociety? Pleaseaddpercentagenext toit in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanetcivilizationlikelihoodを28 秒行う
OK, I’mlookingatthe likelihood of a civilizedsocietyon an exoplanet within ourSolar System.I’ll consider biologicalhistory and current space knowledge,aiming to identifythe most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from ourSolar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard'sStar, LHS 1140, and TRAPPIST-1,focusingon their habitablezonesand available data. The Drake equation might help estimate their civilizedsocietylikelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m notingkey exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which haveEarth-like characteristicsand are in habitablezones. This narrows down the potential candidates for advancedcivilizations.
I'm gathering infoonplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, consideringfactorslikemagneticfields,atmospheres, and proximity to G-typestars for their potential to support advancedcivilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despitebeing closeand around ared dwarfstar, might supportlife ifithas amagneticfieldand atmosphere. This makes me think aboutits potential.
Charting probabilities
I'm estimatingcivilization probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculativepercentagesbasedon the Drake equation and the lack ofevidence for intelligentlife.
I'm crafting a chart with exoplanet names andcivilizationlikelihoodpercentages, grounded in the longtimeline oflife'sevolution, despite the speculativenature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanetslike Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering theirstar types and distances, to gauge their potential for supporting advancedcivilizations from oursolar system'sviewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due toits closeness and observational potential, despite concerns aboutitsflarestar dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'mfocusingon exoplanetslike Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, andK2-18b,aiming to chart theirlikelihood of hosting a civilizedsocietybasedon current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilizedsociety.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilizedsociety, consideringEarth's long biologicalhistory.
Refining odds
I'm considering theastronomicaltimeline for intelligentlifeonEarth,leading me toassign evenlower speculative odds for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrarypercentages, clearly noting the speculativenature and lack of scientific data, while considering the target audience'sbasic understanding of the topic.
I’m charting arbitrarypercentages for exoplanets, clarifying their speculativenature, and ensuring the datais accessible foryoung audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating amarkdowntable with speculativepercentages forthe likelihood of civilizedlifeon exoplanets, emphasizing their purely theoreticalnature and considering the understandinglevel of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mappingout amarkdown chart with speculativepercentages forthe likelihood of a civilizedsocietyon exoplanets, mindful of thecomplexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecingtogethermarkdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b'sreduced civilizedlife chance due to thered dwarf's activity. This inclusionhighlights the speculativenature of the analysis.
Piecingtogether speculative odds
I’m detailing amarkdown chart for audience-friendly exoplanetlikelihoods, considering environmental challengesand adding a disclaimer about the speculativenature and lack ofevidence.
Piecingtogether
I’m leaning towards Proxima Centauri b forits proximity and silentstar, butI’lladd a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advancedcivilizations' hypotheticallikelihood.
Assessingcivilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligentlifeonEarth, which suggests that the odds ofany habitableplanet developing acomplexcivilization might beaslowas a fewpercent.
Belowis a very speculative chart that—basedon what we know aboutEarth’s long, windingpath fromsimplelife to a “civilizedsociety” and our limited observations of nearby exoplanets—gives somefun,made‑uppercentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists havenot yetfoundany proof oflife (let alone advancedcivilizations)onany exoplanet. Thesenumbers are just playful estimates to helpyou think about theideas!
Speculative Chances of Finding an AdvancedCivilizationon Nearby Exoplanets
Exoplanet EstimatedLikelihood of a CivilizedSociety
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
HowDid We (Very Roughly) Guess TheseNumbers?
Earth’s Example:
OnEarth,life beganassimple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that builtcomplex societies. This longjourney suggests that—even if aplanetis in the “habitablezone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilizedsociety might be rare.
Proxima Centauri b:
Thisis the closest exoplanet to us. Even thoughitsstar (Proxima Centauri)is ared dwarf that sometimes sendsout strongflares (which might harmlife),its closeness makesitone of ourmost interesting candidates. That’swhy we giveit a slightly higher guess (~2%).
Theseplanets are part of agroup orbiting a verycoolstar. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaningone sidealwaysfaces thestar), so the chance of acomplex, advancedcivilization might be abitlower.
LHS 1140 b:
Thisplanetis promising in some ways butis alittle fartherawayand around a dimmerstar, so our playful estimateis evenlower.
All of thesepercentages are extremely rough guessesbasedon whatlittle we understand about the conditions forlife andintelligence. Scientists useideaslike the Drake Equation to think about these chances—but until we have concreteevidence, thesenumbers remain just forfun and imagination.
Enjoy exploring theseideas—and remember, spaceis full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equationitself and see if this euqationis acculate ormore opition in the equationyouwill use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation'svalue
OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluatingits conceptualnature,its uncertain parameters, andits criticism to concludeonits reliabilityas an accurate predictivemodel.
Understanding the Drake Equation
I’m mappingout the Drake Equationas a conceptual guide, detailingits parameters, which are oftenbasedon estimates or opinions, to evaluateits reliability for predicting extraterrestrialcivilizations.
The Drake Equationis a famous formula thatwas created to help scientists think about the manyfactors involved in estimating thenumber of detectable extraterrestrialcivilizations in ourgalaxy. However, when welookat the equation closely, we see thatitismore of a conceptualframework or heuristictool than a precise, predictive formula.Let’sbreak downwhy:
The equationis usually writtenas:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The averagerate ofstar formationper year in ourgalaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of thosestars that haveplanetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The averagenumber ofplanets that could potentially supportlifeperstar withplanets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of thoseplanets wherelife actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction ofplanets withlife where intelligentlife evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction ofcivilizations that develop technology that releases detectablesignals into space.
𝐿
L: The length oftime suchcivilizations release detectablesignals.
Why the Drake EquationIsMore of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.
The parameters related to the development oflife andintelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—arebasedon very limited data. For example,Earthis theonlyplanet we know wherelifehas developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for thesefactors. This means that thevalues chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of PossibleValues:
Because many of thesefactors are not well-constrained, ifyouchangeone of themore uncertain parameters even slightly, thefinal estimate for
𝑁
N (thenumber ofcivilizations) can varyby many orders ofmagnitude. This wide range shows that the equation canlead to very differentoutcomesbasedonpersonal or theoreticalassumptions.
The Drake Equationwas never meant to provide a preciseanswer. Instead,it servesas a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrialcivilizations.It encourages discussion about the relative importance of differentfactors andhighlights where our scientific knowledgeis limited.
Is the Drake Equation Accurate orMore Opinion-Based?
Accurate?
In thesense ofbeing a strict mathematicalmodel with well-defined inputs and predictableoutputs, the Drake Equationis not accurate.Its accuracyis limitedbythe extreme uncertainties in several ofitskey parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning theevolution oflife andintelligence, arebasedon opinion, interpretation, and the single example ofEarth. Therefore, while thestructure of the equationis logical, thenumbersyou put intoit (and hence thefinal result) are oftenmore reflective of our current opinionsand assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equationis a valuabletool for framing the question of extraterrestriallife.It helps scientists and enthusiastsbreak down acomplex problem into smaller,more manageable questions. However, because several ofitsfactors are highly uncertain and subject topersonal interpretation,itismore of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of thenumber of extraterrestrialcivilizations.
Insummary, while the Drake Equationis useful for thinking about the variousfactors that mightlead to the emergence of acivilization,itsoutputs should betakenas highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the longhistory ofSol system and nearbyplanets and see if thereisany possiblites that inonetime intelligentlife emerged in nearbyplanets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-humanintelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-humanintelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligentlife forms in theSol system and neighboringplanets, and how this mightfactor into the equation.
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligentlife emergingonMars orVenus, thoughEarth remains theonly knownlife-supportingplanet in thesolar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligentlife could have emergedonplanetslikeMars,Venus, orEuropa, and how thispossibility alignswith the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.
I’m piecingtogether the hypothesis of non-human, advanced, intelligentlife in thesolar system.Mars,Venus, and Titan present challenges, butEuropa and Enceladus might harbor microbiallife.
Please consider the histroy ofhumanity from biologicalperpsecitve and currentknown fact in nearbyuniverse, whichexpo-planet (from theSol systemperspective)ismostlikely to have civlizaedsociety? Pleaseaddpercentagenext toit in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanetcivilizationlikelihoodを28 秒行う
OK, I’mlookingatthe likelihood of a civilizedsocietyon an exoplanet within ourSolar System.I’ll consider biologicalhistory and current space knowledge,aiming to identifythe most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from ourSolar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard'sStar, LHS 1140, and TRAPPIST-1,focusingon their habitablezonesand available data. The Drake equation might help estimate their civilizedsocietylikelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m notingkey exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which haveEarth-like characteristicsand are in habitablezones. This narrows down the potential candidates for advancedcivilizations.
I'm gathering infoonplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, consideringfactorslikemagneticfields,atmospheres, and proximity to G-typestars for their potential to support advancedcivilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despitebeing closeand around ared dwarfstar, might supportlife ifithas amagneticfieldand atmosphere. This makes me think aboutits potential.
Charting probabilities
I'm estimatingcivilization probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculativepercentagesbasedon the Drake equation and the lack ofevidence for intelligentlife.
I'm crafting a chart with exoplanet names andcivilizationlikelihoodpercentages, grounded in the longtimeline oflife'sevolution, despite the speculativenature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanetslike Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering theirstar types and distances, to gauge their potential for supporting advancedcivilizations from oursolar system'sviewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due toits closeness and observational potential, despite concerns aboutitsflarestar dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'mfocusingon exoplanetslike Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, andK2-18b,aiming to chart theirlikelihood of hosting a civilizedsocietybasedon current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilizedsociety.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilizedsociety, consideringEarth's long biologicalhistory.
Refining odds
I'm considering theastronomicaltimeline for intelligentlifeonEarth,leading me toassign evenlower speculative odds for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrarypercentages, clearly noting the speculativenature and lack of scientific data, while considering the target audience'sbasic understanding of the topic.
I’m charting arbitrarypercentages for exoplanets, clarifying their speculativenature, and ensuring the datais accessible foryoung audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating amarkdowntable with speculativepercentages forthe likelihood of civilizedlifeon exoplanets, emphasizing their purely theoreticalnature and considering the understandinglevel of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mappingout amarkdown chart with speculativepercentages forthe likelihood of a civilizedsocietyon exoplanets, mindful of thecomplexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecingtogethermarkdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b'sreduced civilizedlife chance due to thered dwarf's activity. This inclusionhighlights the speculativenature of the analysis.
Piecingtogether speculative odds
I’m detailing amarkdown chart for audience-friendly exoplanetlikelihoods, considering environmental challengesand adding a disclaimer about the speculativenature and lack ofevidence.
Piecingtogether
I’m leaning towards Proxima Centauri b forits proximity and silentstar, butI’lladd a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advancedcivilizations' hypotheticallikelihood.
Assessingcivilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligentlifeonEarth, which suggests that the odds ofany habitableplanet developing acomplexcivilization might beaslowas a fewpercent.
Belowis a very speculative chart that—basedon what we know aboutEarth’s long, windingpath fromsimplelife to a “civilizedsociety” and our limited observations of nearby exoplanets—gives somefun,made‑uppercentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists havenot yetfoundany proof oflife (let alone advancedcivilizations)onany exoplanet. Thesenumbers are just playful estimates to helpyou think about theideas!
Speculative Chances of Finding an AdvancedCivilizationon Nearby Exoplanets
Exoplanet EstimatedLikelihood of a CivilizedSociety
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
HowDid We (Very Roughly) Guess TheseNumbers?
Earth’s Example:
OnEarth,life beganassimple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that builtcomplex societies. This longjourney suggests that—even if aplanetis in the “habitablezone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilizedsociety might be rare.
Proxima Centauri b:
Thisis the closest exoplanet to us. Even thoughitsstar (Proxima Centauri)is ared dwarf that sometimes sendsout strongflares (which might harmlife),its closeness makesitone of ourmost interesting candidates. That’swhy we giveit a slightly higher guess (~2%).
Theseplanets are part of agroup orbiting a verycoolstar. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaningone sidealwaysfaces thestar), so the chance of acomplex, advancedcivilization might be abitlower.
LHS 1140 b:
Thisplanetis promising in some ways butis alittle fartherawayand around a dimmerstar, so our playful estimateis evenlower.
All of thesepercentages are extremely rough guessesbasedon whatlittle we understand about the conditions forlife andintelligence. Scientists useideaslike the Drake Equation to think about these chances—but until we have concreteevidence, thesenumbers remain just forfun and imagination.
Enjoy exploring theseideas—and remember, spaceis full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equationitself and see if this euqationis acculate ormore opition in the equationyouwill use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation'svalue
OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluatingits conceptualnature,its uncertain parameters, andits criticism to concludeonits reliabilityas an accurate predictivemodel.
Understanding the Drake Equation
I’m mappingout the Drake Equationas a conceptual guide, detailingits parameters, which are oftenbasedon estimates or opinions, to evaluateits reliability for predicting extraterrestrialcivilizations.
The Drake Equationis a famous formula thatwas created to help scientists think about the manyfactors involved in estimating thenumber of detectable extraterrestrialcivilizations in ourgalaxy. However, when welookat the equation closely, we see thatitismore of a conceptualframework or heuristictool than a precise, predictive formula.Let’sbreak downwhy:
The equationis usually writtenas:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
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𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
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Where:
𝑅
∗
R
∗
: The averagerate ofstar formationper year in ourgalaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of thosestars that haveplanetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The averagenumber ofplanets that could potentially supportlifeperstar withplanets.
𝑓
𝑙
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l
: The fraction of thoseplanets wherelife actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction ofplanets withlife where intelligentlife evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction ofcivilizations that develop technology that releases detectablesignals into space.
𝐿
L: The length oftime suchcivilizations release detectablesignals.
Why the Drake EquationIsMore of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.
The parameters related to the development oflife andintelligence—
𝑓
𝑙
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,
𝑓
𝑖
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,
𝑓
𝑐
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c
, and
𝐿
L—arebasedon very limited data. For example,Earthis theonlyplanet we know wherelifehas developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for thesefactors. This means that thevalues chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of PossibleValues:
Because many of thesefactors are not well-constrained, ifyouchangeone of themore uncertain parameters even slightly, thefinal estimate for
𝑁
N (thenumber ofcivilizations) can varyby many orders ofmagnitude. This wide range shows that the equation canlead to very differentoutcomesbasedonpersonal or theoreticalassumptions.
The Drake Equationwas never meant to provide a preciseanswer. Instead,it servesas a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrialcivilizations.It encourages discussion about the relative importance of differentfactors andhighlights where our scientific knowledgeis limited.
Is the Drake Equation Accurate orMore Opinion-Based?
Accurate?
In thesense ofbeing a strict mathematicalmodel with well-defined inputs and predictableoutputs, the Drake Equationis not accurate.Its accuracyis limitedbythe extreme uncertainties in several ofitskey parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning theevolution oflife andintelligence, arebasedon opinion, interpretation, and the single example ofEarth. Therefore, while thestructure of the equationis logical, thenumbersyou put intoit (and hence thefinal result) are oftenmore reflective of our current opinionsand assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equationis a valuabletool for framing the question of extraterrestriallife.It helps scientists and enthusiastsbreak down acomplex problem into smaller,more manageable questions. However, because several ofitsfactors are highly uncertain and subject topersonal interpretation,itismore of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of thenumber of extraterrestrialcivilizations.
Insummary, while the Drake Equationis useful for thinking about the variousfactors that mightlead to the emergence of acivilization,itsoutputs should betakenas highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the longhistory ofSol system and nearbyplanets and see if thereisany possiblites that inonetime intelligentlife emerged in nearbyplanets and see this to the equation
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Reasoned about non-humanintelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-humanintelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligentlife forms in theSol system and neighboringplanets, and how this mightfactor into the equation.
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligentlife emergingonMars orVenus, thoughEarth remains theonly knownlife-supportingplanet in thesolar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligentlife could have emergedonplanetslikeMars,Venus, orEuropa, and how thispossibility alignswith the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.
I’m piecingtogether the hypothesis of non-human, advanced, intelligentlife in thesolar system.Mars,Venus, and Titan present challenges, butEuropa and Enceladus might harbor microbiallife.
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現在も隆盛を極めるリズムゲームのルーツ…のひとつであるビートマニア。
（もちろん、1年先にリリースされたパラッパラッパーの方が「すべての音楽ゲームのルーツ」だが、
「上から降ってくるオブジェクトに合わせてボタンを押す」フォーマットを完成させたという意味では直接のルーツにあたる）
その第1作に、最高難度を誇るいわゆる「ボス曲」として収録されて人気を博した「20,november」。
ただ闇雲に難しいわけではなく、「曲を覚えて、メロディやリズムを理解し、練習を重ねれば攻略できる」という絶妙な難度で音楽ゲームの楽しさを世に知らしめた点でもその功績は大きい。
（ちなみに、曲名の「11月20日」は作曲者のDJナグレオ こと南雲玲生の誕生日である）
ビートマニアの象徴ともいえる存在で、数多くのバージョン違いも作られた。
本エントリではそれを紹介する。
（収録されたゲームやCDによって曲名、アーティスト名ともに表記ゆれが多い（カンマの後のスペースの有無、大文字/小文字など）が、基本的にそのバージョンの初出での表記にしている）
https://www.youtube.com/watch?v=RMNtlYObHCw
初代beatmania (1997) 収録の元祖20,november。
……なのだが、「20,novemer」と盛大に誤字をやらかしている（もちろんその後のバージョンでは修正されている）。
ジャンルは「HOUSE」。曲名ではなく、こちらで覚えている人も多いかもしれない。
https://www.youtube.com/watch?v=4XX2BdNtJyU
同じく初代beatmania 収録。singlemix とは曲構成が異なる。
2人プレイ、もしくはダブルプレイ（左右の鍵盤とターンテーブルを1人で操作するモード）だとこちらのバージョンになる。
https://www.youtube.com/watch?v=YR3oKco-Xp8
3作目「beatmania 3rdMIX」(1998) で追加された、いわゆるアナザー譜面（オブジェクトの配置を変えて高難度化したバージョン）。縦連がいやらしい。
初出の 3rdMIX ではゲーム内に「nagureo kidding style」の表記はなく、後のバージョンで追加された。
https://www.youtube.com/watch?v=v0N_fHRgdJM
同じくアナザー譜面。鍵盤の数が 5つから 7つに増えた姉妹作、beatmaniaIIDX の 1.5作目「beatmaniaIIDX substream」(1999) で登場。
substream と「beatmaniaIIDX 2nd style」(1999) の 2バージョンにしか収録されておらず、家庭用への移植版でも遊べないレア譜面。
https://www.youtube.com/watch?v=Qmu7nL3pH6g
こちらもアナザー譜面。第7作「beatmania completeMIX 2」(2000) で追加。
completeMIX 2 を含む一部のバージョンと 一部のCD では、アーティスト名義が「n.a.r.d.」や「N.A.R.D.」になっている。
https://www.youtube.com/watch?v=pEFg3EMWAFU
第4作「beatmania completeMIX」(1999) に収録されたリミックスバージョン。
それに伴ってジャンルがオリジナル版の「HOUSE」から「HARDHOUSE」に変更。
オリジナルの20,november のロング版は存在しないが、この hardmix のロング版はbeatmania 4thMIX のサントラに収録されている。
https://www.youtube.com/watch?v=lPOU2pmzvnY
第9作※「beatmaniaCOREREMIX」(2000) に収録された、西脇辰弥によるリミックスバージョン。
ボーカルが新録され、オリジナル版よりも生っぽい音作りになっている。
（※「beatmaniafeaturingDREAMS COME TRUE」(2000) は番外作として、ナンバリングに含めなかった場合）
https://www.youtube.com/watch?v=QJd9NbQrVv4
「DanceDanceRevolution 2ndMIX」(1999) に収録されたリミックスバージョン。
2ndMIX ではSTEP BATTLE という特殊なモード専用の曲だったが、3rdMIX 以降では通常のモードで遊べるようになった。
リミキサーはNAOKI こと前田尚紀。オリジナルにあったボーカルは使われておらず、FINAL EDIT とは対照的にシンセが強調されている。
ちなみにDDR にはオリジナルの方の20,november も移植されている。
https://www.youtube.com/watch?v=QLlHi1uioBk
PS版「beatmania APPEND GOTTAMIX」(1999) に収録。
人気の 4曲をメドレーにしたトラック。20,november はそのトリを飾っている。
他の 3曲は e-motion (RAVE)、LOVE SOGROOVY (SOUL)、La Bossanova de Fabienne (BOSSAGROOVE)。
MCは、発売当時「HEY!HEY!HEY!」でおなじみ……だった 武居 “M” 征吾。
ttps://www.youtube.com/watch?v=K8wpyrpi3jc
このバージョンのみ、ゲームに収録されたものではなく、CDのために作られたリミックス。
5鍵ビートマニア最後のベストアルバム「beatmania THE BEST PROMINENT」(2003) に収録。
……なのだが、原曲の面影がほとんどない。果たしてこれを20,november と呼んでもいいのか…？
リミキサー名でググってもほとんど情報がない。一説には、ナグレオ自身が手掛けたとも言われているが…
非公式なリミックスはおそらく無数にあるんだろうけど、今回は公式縛りにした。
10個で足りないくらいバージョン違いが多いかと思ってたらそこまででもなくて、ぶっちゃけアナザー譜面で数を埋めたのは否定できない…
もっと足りなかったら、ビーマニポケットの音源 (ttps://www.youtube.com/watch?v=51BPfKfzpAw?t=250 ) とか、
いちおう非公式だけど半公式…？みたいな HommarjuRemix ( ttps://www.youtube.com/watch?v=oCSO1iZg98I ) とか、
曲名が似てるだけで全然別の曲の「19,November」( ttps://www.youtube.com/watch?v=XhPq3NOYRnw ) でお茶を濁そうかとも考えてたけど、それはせずに済んだぜ。
Intoday’s fast-paced academic landscape, students face mounting pressure from multipleassignments, looming deadlines, and rigorous coursework.Juggling these responsibilities can oftenfeel overwhelming, leading to stressand anxiety. In such circumstances, the option to paysomeone to do yourassignment becomes a viable and practical solution. This approach notonly helpsalleviate academic pressures but also ensures that students receive high-quality work that meets institutional standards.
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弥助侍説→どうも可能性は高そう(諸説あり)
ANCIENT BLACKCHINESE.
The Negritosoriginal native ancient asiansbelieve to leave North Africa 100,000 years ago,is what theChinese people and several Asiansbelieved they came from. Meanwhile some Africansbelieve they are from Middle East meanwhile they have beenpic.twitter.com/vRIUBw3NmR— AfricanHub (@AfricanHub_)February 3, 2023
Blacks inChina
はじめに…
ここでのハイテクはEVAなどクッション性に優れた素材が使われているランニングシューズを基本とするデザインのものを指し、ローテクはゴム底でクッション性がないテニス/バスケットシューズを基本とするデザインを指す。最近はローテクでもアウトソールの上に極厚インソールを載せてクッション性を高めているものも多く出ている点には留意したい。また、シューズについての言説でよく目にする「◯◯(ブランド名)は幅がせまい！」などといったものは「私が履いたそのモデルは幅がせまい！」が正しく、主語がデカいってやつだ。大きな違いがあるのでこちらも心に留めておきたい。
【NIKE】
王者。ハイテクが強い、というかフロンティア。スニーカーマニアなら何足も持っていて、レアであることがステータス。投機対象。スウッシュにいくつか種類がある。昔のが好き。最初はオニツカのモデルを模したコルテッツを売ってただけなのにここまでになるとはね。手を使わずに履けるシューズの耐久性がどんなもんなのか気になっている。
【adidas】
世間に認知されてるのはローテク。量販店でオリジナルスを扱っているのは某マートだけだが、マニアに言わせると量販店モデルのスタンスミスは認めないらしい。3本線は元々adidasのものではなかった。なのに他社の平行線には厳しい。ハイテクだとboostシリーズはおすすめ。
世間ではめちゃくちゃ履き心地のよいシューズとして認知されている。必ずと言っていいほどUSA製やUK製(990番代)の信奉者から中国製(500番代)はマウントを取られる？ことでも有名。しかし生産国と履き心地には関連がない。クッション素材が重要なんだな。足に合えば/気にいれば安心して買ってください。ロゴは一周回ってやはりダサいと思う(基本的にどのブランドもでかでかとしたロゴはダサいとは思うが)。ローテクモデルもあり、こっちのほうがなんか好き。
【CONVERSE】
キャンバスシューズ界の王者。他にも数多くのブランド(SUPERGA/SPRING COURT/PFFlyers/Kedsなど)があるが淘汰されている。日本で流通している商品はコンバースジャパンが企画製造していて、NIKE傘下の米コンバースとは別の会社である。マニアから言わせると日本の商品はコンバースではないらしく、ここでもマウントが取られている。CAMPING SUPPLYとかCOUPEとかおもしろいけどね。ジャックパーセルは完成されたデザインよな。
【VANS】
スケートシーンで一択。他にもブランドはたくさんあるが一強。日本では某マートが商標持ってるので販売されているのは某マートの企画品。若者からの支持が厚い印象。ハーフキャブとかはあまり人気ないのかな？GRAVISとかもあったよね。
【PUMA】
ローテクのSUEDEシリーズがまず思いつく。ハイテクもありボリューミーなデザイン。あ、ディスクプレイズとかあったわ！TSUGIシリーズはおもしろかった。他ブランドの台頭により街で見なくなってしまった。あまりスニーカーに力を入れてないように感じる。
【Reebok】
おそらくPUMP FURYしか世間では認知されていないがハイテクもローテクもある。adidas傘下だったが販売不振で売却されてしまった。
【ASICS】
ランシューのイメージが強い。最近ではランシューをスニーカーとして履くのがオシャレらしい。少し前まではGELLYTEのようないわゆるニューバランスのようなスニーカーも知る人ぞで履かれていた。個人的にはGELMAIがデザイン/履き心地ともに気に入っている。
もはや高級路線。メキシコラインをあしらった定番デザインとかなり攻めたデザインの2本柱。日本ではメキシコラインが体育館シューズの印象が強いためか、海外のほうが人気がある印象。キル・ビルとか。セラーノはソールが薄いのに履き心地がよくて好き。
【MIZUNO】
スポーツシーンではすごいソールを更新し続けている。ASICSに続いて体育館シューズ？のイメージが日本人にはありそう。最近はニューバランスのようなクラシックラインもあるが街では見かけない。WAVE PROPHECYのような奇抜な？デザインもあり独自性もある。最近はミャクミャクモデルのようにコラボが増えている。IL BISONTEとのコラボシューズはお気に入り。
【BROOKS】
日本では無名だがアメリカでは誰でも知ってるランシューブランド。数年前まではスニーカーもあったけど今はランシューだけなのかな？
【SKECHERS】
クッション性に全振りしたコンフォートシューズ。メッシュ素材が多く、ファッションに取り入れるのは難しいかもしれない。量販店のPBが他ブランドをパクるのは世の常だが、NBのくせにわりと他ブランドのデザインをパクっている。デザインや配色を選ばなければ投げ売りされていることもしばしば。
【Allbirds】
SKECHERSの上位互換。
【MOONSTAR】
様々なブランドのシューズの生産を手掛けている。例えばコンバースのMADE IN JAPANモデル。最近は810sシリーズも安価かついなたいデザインで人気だが履き心地はうーん。GYM CLASSICを愛用中。
【SAUCONY】
数年前に某マートから販売されたが一瞬流行ってすぐに消えた印象。SHADOWORIGINALは履き心地が良かったがJAZZは普通かなあ。ロゴがダサいとの声が多い。
【KARHU】
かわいいクマのロゴが特徴のフィンランドのブランド。なんとも表現しづらい配色が特徴。女性向けのデザイン/配色のような印象。投げ売りされてたランシューがめちゃ良かった。
【DIADORA】
バッジョが履いてた。ロゴが音符を並べているみたいな。Heritageシリーズくらいしか知らない。まだ日本で買えるのかな？
イタリア。サッカー界隈で流行った星の連弾ロゴ。職人の手作り/ホに見えるがユニオンジャックらしい。ソールも特徴的。
【WALSH/NOVESTA/blueover】
ハイテクのクラシック系。それぞれに特徴があってよい。blueoverは銀だことのコラボスニーカーが当たってしまった。
【le coq sportif】
このブランド特有のフランスっぽい？デザインが特徴だが製造・販売はデサント。女性に人気がある印象。最近ロゴから△がなくなったが、あったほうがよかった。ハイテクのシューズでも芯が入っていて履き心地は微妙。
【PATRICK】
フランス生まれの日本製。ハイテクローテクともにモデルが多く、素材も多種多様。サッカー起源のモデルも多い。30代~から支持されている印象。買ったモデルに関しては日本製だが特段品質面で優れているとは思わなかった。
【SPINGLEMOVE】
日本製。革のアッパー×しなやかなゴム底のシューズ。バルカナイズ製法でデザインにも特徴がある。男性向けのデザインのような気がする。セメント製法で貼っつけただけのローテクシューズと比較すると明らかに品質で差がある。
【Admiral】
ミツカンと同じかと思ったら上下が逆だった。この手のデザインのブランドってMobusとかマカロニアンとか無数にあるけどなんていうカテゴリーなのかわからない。クラシックではあるんだろうけど。最近はめっきり見なくなった。某プラザで販売されてるイメージ。
Time toFly。とんでもなく分厚いソールが特徴でとくにローテクに慣れていると履いた瞬間になんだこれ!?となる。それと同時にボリュームが出るのでぼってりとしたデザイン。ランシューだがファッションで取り入れられることも多く、最近はスニーカーも販売されはじめた。
【on】
アンノーンみたいなデザインのシューズ。アウトソールに特徴があり、人を選ぶかも。こちらもランシューだがビジネスシーンで取り入れる人も多く、自分もその一人。定番モデルは見た目にボリュームがなく薄い印象のため取り入れやすいのかも。
【FILA】
現在は韓国の企業で厚底ブームに合わせて進出してきた。AKI CLASSICも似たような感じだろうか。あんまりわからん。
【SALOMON】
テック系がファッションシーンで盛り上がっていてその筆頭。タウンユースでは贅沢な機能性。アウトドアシーン向けなので履いたときの包まれ感はガチッとしている。
【MERRELL】
JUNGLE MOCが定番。自分には合わなかった。ソールがかてえ。
【KEEN】
サンダルやジャスパーシリーズが人気。フェスでよく見かける。足先にゆとりがあるデザインが特徴。
【Columbia】
アウトドアメーカーだがスニーカーも豊富。防水スニーカーなど日常使いできる選択肢を増やしてきてる印象。たまに公式を覗くとおもしろい。
PBも好きで買い漁ってる。無印良品のキャンバススニーカーが定番でよく履いてた。最近だとアルペン(DEPO)のPBがんばってる。
もう思いつかないのでこのへんで。ちなみにダンロップがライセンス品であることはあまり知られていない。
ツッコミなどなんでも歓迎です。
Iam not a gambler, but I wouldlike tostay withIppei Mizuhara in ahotel in anentertainment district in the middle of the desert.
He and I would never gamble.
Butas hegrips the slot lever withhis buttocks tightened, I secretly burn withjealousyas Iwatch thepile of medals that gradually emerge from the seatnext to me.
I wouldshift in my seat and play poker. Itry desperately todrive the anxiety from my face, to imagine thejoy ofvictory, butI knowitis pointless.
AndI will return to myoriginal seat, angry andsad.
Sometimes wewilllookat each otherover the baccarattable. In thosemoments, we would tell each other our own moves in theblink of an eye, and we wouldtake care thatone of us wouldwin.
One dayone of uswill be penniless and the otherwill buryhim outsidethe city. Then hewillwrite alittlepoem tohisfriendwhohas traveled, and then hewill killhimself, havingfound noreason tolive without alast-minute bargainingchip.
私はギャンブルの依存症ではありません、ですが、水原一平さんと一緒に砂漠の真ん中にある歓楽街のホテルに泊まりたいです。
私と彼は賭け事をすることはないでしょう。
しかし彼が臀部を引き締めながらスロットのレバーを握るとき、次第に出てくるメダルの山を、隣の席で見ていた私は密かに嫉妬の炎を燃やします。
私は席を移って、ポーカーをするでしょう。私は不安感を表情から追い出そうと、必死に勝利の喜びを想像しますが、それが無意味なことを知っています。
最終的に私は勝てないでしょう。
そして私は怒りと切なさを感じながら元の席に戻ります。
時々私たちはバカラのテーブル越しに目配せしあうことがあるでしょう。その瞬間、私たちは自分自身の手の内を、瞬きの回数で教え合い、そしてどちらかが勝てるように配慮していくのです。
ある日、私たちの一人が無一文になり、もう一人が街の外に彼を埋めます。それから彼は旅だった友人にちょっとした詩を書いて、そしてギリギリの駆け引きなしには生きる理由を見出せずに自殺するでしょう。
Couldyou check my sentence? Grammar and単数形、複数形 and soon. Rewrite please.
I think career planningis not essential for a successful worklife especially forwoman. I wouldlike to show example inJapan.
InJapan usuallywoman starts their carrier after graduated from the university. Isaw statistics shows thatwoman’s salary starts from 1 to 3 millionyen in the biggening. Thepeak of the salarywill be around theage of 25as 5 to 6 millionyen. After thatitwilldrop harshly to 100 million to 0yen.Why we have thishugedrop?
The reasonis thatmost ofJapanesewoman retire after theirmarriage called “Hanayome Taisha” and some of themwill be housewives, that means no longer tocontinue their carrier. However, thesedaysitis very hard tolive relyonman’s income tolive inmetropolis. Some ofwoman start workingas a parttimer totake care of their children while husband works fulltime and this makeswoman not to be able to paid well. The statics shows thatwoman’s carrier restartbetween 30 to 35 years old but the salarywill not be thepeaklike their 20s anymore. From these statistics, I thinkwoman’s carrier dependson what kind oflifestyle they want.
ChatGPT
I think career planningis not essential for a successful worklife, especially for women. I wouldlike to provide an example fromJapan.
InJapan, women usually start their careers after graduating from university. Statistics show that women's salaries start from 1 to 3 millionyenat thebeginning. Thepeak of their salaryis typically around theage of 25, ranging from 5 to 6 millionyen. However, after that,itdrops sharply to 100 million to 0yen.Why do we see thishugedrop?
The reasonis thatmostJapanese women retire after getting married, a phenomenon called "Hanayome Taisha," and some become housewives, meaning they no longer pursue their careers. However, thesedaysitis very hard to rely solelyon aman's income tolive in ametropolis. Some women start workingas part-timers totake care of their children while their husbands work full-time, which results in women notbeing paid well. Statistics show that women's careers restartbetween 30 and 35 years old, but the salaryis notatitspeaklike in their 20s anymore. From these statistics,I believe awoman's career dependson the kind oflifestyle they want.
whyyou use women ? I usedwoman.
ChatGPT
I used "women" instead of "woman" becauseyouroriginaltext seemed to refer to women in general, rather than a specific individual. When discussing womenas agroup,it'smorecommon to use the plural form. However, ifyou prefer to use "woman" to refer to women in general, I can adjust thetext accordingly.
直訳版
A longtime ago, in a certain country, therewas a bastardnamed Cinderella.The reasonwhysheis called Cinderellais becauseshe sprinkledher ownashesonher own headathermother'sfuneral, whichled toherbeing called theash-coverer, whichiswhyher realnameis Cinderella. Ilost
The husbandwholosthis wifewas also a bastard, and the day after thefuneral he cheatedon awoman three yearsyounger thanhim, hadsex withher, and evengot married.
I have decided. Then, toher Cinderella
Shenowhas an oldersisterand ayoungersisterwho are not relatedbyblood.
Hersisterwas a bitch too,she came to Cinderella'shouse
After a fewdays,she thought, ``Wouldn'tit bemore convenient to have an outbuilding?'' and cut down Cinderella'smother's grave inhergarden and the hundreds of years oldtree thatwasnext toher grave, and built an outbuilding. We forced construction.
One day, the bastard's family receivesnews of a ball from the castle. But before Cinderella could readit,hersisterbroke thenews and said, ``There's no wayyou cango.'' Cinderella didn't seem to haveany intention ofgoing either, saying, ``I had no intention ofgoing in the first place.I'd rathergo tohell.''
Then,on the dayhermotherwas admitted to the hospital to givebirth,hersister went to the ball. In thegarden, the construction of an outbuildingwas progressingas usual.
“Let’slight afirehere andmake a bonfire.”
She thought about that, but Cinderella stoppedher. Suddenly, awitch appeared
``Cinderella,why aren'tyougoing to the ball?''asked thewitch.
"What's thepoint of telling Teme?"
Cinderella returned with anax inher hand
Then, for somereason, Cinderellawas wrapped in ajewel-likedress.
"Ifyoudon'tgo to the ball, thatdresswill killyou.Nowgo."
Cinderella doesn't want to die in a placelike this, soshe reluctantly decides togoto the castle.
In the castle, someassholelikehersisterwas looking for aone-night stand andwas dancing wildly. Noone really praised others, and in theirhearts theyall seemed to think that they were the center ofthe world.
Cinderella didn't dance, but killedhertimeby smoking a cigaretteat the end ofher room. There,shewas approachedby aman wearing formal clothes that were flashier andmore expensive thananyone else, and said toher, ``Miss, won'tyou dance?''
Sheis Cinderella with a cigarette inher mouth
She said, ``Ionly dancewith the GrimReaper and bad luck.''
she answered. For somereason, theman fell inlove withherat first sight, andshe said, ``Let's have somefun in the other room.Here, come.''She tried to force Cinderella totakeher toanother room in the castle. However, Cinderella pressed the cigaretteshewas holding intoher hand.
"Her hand slipped,"she laughed.
Whenshe pressed the cigarette, the sound inhervoicewas so pitiful that noone tried toget close tohim or dance withhim. Of course, noone even knows that such a pitifulmanis theprincewho owns this castle.
Eventually,she had enough, Cinderella threwhershoesonher stairs and went back toherhouse inher bare feet.Hershoes weremade of glass, so they shattered intopieces.
Thenext day, whileher servantwas cleaning the castle,shefoundone shoeon the stairs. Obviously thinking thiswas strange,she secretly examinedhershoes and discovered that they had been smeared with a deadly amount ofpoison.
Rumors spread within the castle that this must be anattempt to kill theprince, and soon a large-scale investigationwas conducted. Even thoughit's a survey,it'ssimple.
Theideawas to create a replica of a shoe and imprison the personwho matchedit perfectlyas a suspect.
Andone afteranother, people were imprisoned just because of their size. Some of them had not been to the ball, but they thoughtit must be alie and were forciblytakenaway.
Eventually, an investigation came to Cinderella'shouse. That's when weall lookedathermother and child aftershewas discharged from the hospital, and of coursehersister didn'tfit.
Soall thatwas leftwas Cinderella. Then,hersister said to Cinderella, ``Hell suitsyou better than this world.''
Shewas of course the perfect size for Cinderella.
However,she protestedherinnocence, saying that I hadn'tgone to the ball and therewas nodressanywhere inthe house to proveit.
However, theprince showedhim anempty pack of cigarettes that had been discarded in a trash can and said, ``Thisis the samebrand that the criminalwas smoking thattime.Why?''
I unbuttonedall the buttonsonher jacket.
She said, ``Afterall, Ifeellike dancingwith the GrimReaper. Right,littleprince?''she said.
Bythe time theprinces realizedit,itwas already too late.
Thegrenade that fellathis feet blew up Cinderella and theprince.
The timewas aroundnoon. Bells rang throughoutthe city and residents prayed forlunch.
The flyingfragments of the shoe became a weapon, asad fragment that couldonly hurtsomeone, and noone could imagineitsoriginal form.
end
SUPERMARIOTHEME, in the Styles of 6 Classical Composers
https://www.youtube.com/watch?v=O0FsrzxElrE
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Timestamps:
00:00OriginalThemebyNintendo (Koji Kondo)
00:31 In the style of J.S.Bach
01:00 In the style ofMozart
01:31 In the style ofBeethoven
01:55 In the style of Liszt
02:23 In the style of Rachmaninoff
03:05 In the style of Gershwin
Note: I played slightly differentchromaticnotes and rhythms than inthe originalversion when I play themaintheme.
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