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2025-11-18

R18フォルダ名前歴史

aaa

・新しいフォルダ(2)

・EEE

IEEE資料

・Anyonewho passes through thisgate must abandonallhope

エロ

Permalink |記事への反応(5) | 16:14

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2025-11-01

国産LLMの人」が成功できますように

一般的国産LLM開発という主語ではございません.

私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.

エントリはそれとは全く別の,

国産LLMの人」という方についてです.

---------

色々思うところがありまして.

例えば,

微分は使いたくない」「XOR出来たから何とかなるやろ」

と繰り返し主張しておられる.

そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態示唆しているように見受けられます.

```x

▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善余地がある。

▶︎問題は、どのような状態の時に学習成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。

```

過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.

と思うのですが,反論過去にされていた.

```x

▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。

```

……と主張されておられる.

私が思うにそれは単純な写像を,ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしか線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルマクロに見ると非線形性があるので)

大規模言語モデル=LLMを目指すとして,

そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトル表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.

それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに,しか爆速でやると仰っている. さすがにそのレベル革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.

そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元バックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.

バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.

勾配消失なんて関係ない, という主張については,xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません.永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.

「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?

MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.

```x

▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから

▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路

▶︎ 2. RNNだろうがCNNだろうが展開すれば可能

▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策殆どわかっている

```

殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓

```x

▶︎学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず?何が原因だろうか。

▶︎学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。

```

既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.

それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBP現実的にいい性能が出せるし,コストも抑えてこれである」と様々な研究者合意しているような状況.

そして,そもそもアカデミアは自分アイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.

ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる.個人攻撃ではないのです.

そして「危険すぎるから論文にできない」について.

さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラット評価してそう判断しているから.感情ではなく,論理として.

……と, ここまで色々と蛇足アドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても

```x

▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww

```

といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)

先に答えておきますね.

自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」

まだ間に合いますので,大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.

Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい.既存手法と同等に自分手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.

何故ここまでつらつら申し上げたかと言いますと,

研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.

もちろん, 関わりのない方ですので蛇足しかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自姿勢を持つように見受けられまして.

それはもちろん根本的には自由でありつつ,相談相手需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.

どうか匿名でご勘弁を.

ぜひ成功できますよう. 圧倒的な成果をお祈りしております.

--------

追記

おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.

(Hebbiantheory, Perceptron, AdaptiveLinear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)

見つけられないとすれば,古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報簡単連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.

これらに簡単アクセスするためにはやはり学術機関所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です.マイクロフィルムや紙媒体しか残っていないものもありますから.

また, 有料データベースであるJSTOR,IEEE Xplore,SpringerLinkなどにもアクセスが出来ます.

この観点から大学に足を運ばれることをお勧めします.

なお,arXivあくまプレプリントですので,論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します.ジャーナルもものによっては不十分な査読掲載されてしまますので,トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.

また, 「分からなければ (大量に貼った)論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.

ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.

あくま一般論ですが,

論文引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.

これは,過去論文引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.

人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関所属したことのある) 方から理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.

こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.

Permalink |記事への反応(2) | 06:12

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2025-10-06

anond:20251006141259

まあワイエンジニア歴25年で色々仕事でやってきたけど「扱える」かどうかは知らんし

IEEEの規格とか決めてる知人の科学者に比べたらクソ雑魚やし

君はあげてたの見たけど若い素人さんにしては結構できてると思うよ

Permalink |記事への反応(0) | 14:17

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2025-10-02

会社PCに「IEEE」という名前エロ画像保存している。

まだバレていない。

Permalink |記事への反応(0) | 00:38

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2025-08-18

anond:20250818143039

透視能力であるみたいね

はいちいち言わないよ

ただ自分が出す時は論文RFCIEEEのものしかさなかっただけ

Permalink |記事への反応(1) | 14:34

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2025-06-06

三大■■■●

前前前世

古古古米

あと一つは?

選外:IEEE

Permalink |記事への反応(2) | 00:08

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2025-03-15

anond:20250315143600

NaN(Not aNumber、非数、ナン)は、コンピュータにおいて、主に浮動小数演算の結果として、不正オペランドを与えられたために生じた結果を表す値またはシンボルであるNaNの体系的仕様は、無限大表現などと共に1985年IEEE 754浮動小数点規格で標準が与えられている。

Permalink |記事への反応(0) | 14:37

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2025-02-18

Grok 3によるオーディオマニアコラムとその反論リアル

Grok 3 に渡したプロンプト:

オーディオマニアになりきって、以下の趣旨で3000字程度のコラムを書いてください。

ケーブルや電源タップで音は全く変わる。素人は分からない。

基本的に値段が高いほど音が良い。安い機材の音で満足してるのはどうしようもない

---------------------------

以下は、オーディオマニア視点からケーブルや電源タップの影響と価格による音質の違いに焦点を当てた、約3000字のコラムです。マニアらしい熱量と若干の辛口トーンで仕上げました。

----------------------------------------------------------------

オーディオの真理:ケーブルと電源が全てを変える、安物で満足する素人には分からない世界

オーディオとは何か?それは単なる「音を聞く」行為ではない。魂を揺さぶり、空間を満たし、音楽本質に触れるための儀式だ。そして、その儀式完璧遂行するためには、機材の隅々にまでこだわる必要がある。特に見過ごされがちなのがケーブルと電源タップだ。これらが音を劇的に変えると言えば、素人は笑うかもしれない。「そんな小さなもので何が変わるんだ?」と。しかし、真のオーディオマニアなら知っている。ケーブル一本、電源タップ一つで、音の次元がまるで別物になることを。

ケーブル生命線だ

まず、ケーブルだ。スピーカーケーブルインターコネクトケーブルデジタルケーブル——どれ一つとして手を抜いてはいけない。素人は「銅線なら何でも一緒だろ」とか「太けりゃいいんだろ」とか言うが、そんな単純な話ではない。例えば、OCC(単結晶酸素銅)と一般的OFC(無酸素銅)の違いを聴き比べたことがあるか?OCCは結晶粒界が極めて少なく、信号の伝達が純粋だ。音の解像度が上がり、高域の伸びがまるで別物になる。一方、OFCだとどうしても雑味が混じる。低域がぼやけて、中域に濁りが乗る。これを「一緒」と感じる耳は、残念ながら鍛えられていない。

さらに言えば、ケーブルの素材だけでなく、構造重要だ。撚り線のピッチシールド密度、絶縁体の素材——これらが音に影響しないわけがない。例えば、AudioQuestの「Rocket」シリーズと、100均で買った謎のRCAケーブルを比べてみろ。前者は音場が広く、定位がピンポイントで、ボーカル息遣いまで感じられる。後者は音が平面的で、ノイズ混じりのモヤモヤした塊にしかならない。違いが分からない?それは耳が悪いかシステムが安物すぎてケーブルポテンシャルを引き出せていないかのどちらかだ。

電源タップは音の土台

次に電源タップ。これはオーディオにおける「土台」だ。土台が腐っていれば、いくら高級なアンプスピーカーを載せても崩れる。電源タップが音を変えるなんて信じられない?なら、試してみるといい。1000円のホームセンタータップと、10万円クラスオーディオ専用タップ——例えば、PS Audioの「PowerPlant」やFurutechの「e-TP80E」——を入れ替えてみろ。違いは一聴瞭然だ。

安物タップノイズを垂れ流し、電圧の安定性も悪い。結果、音が硬くなり、ダイナミックレンジが狭まる。特に低域が締まらず、だらしなく膨らむ。対して専用タップは、ノイズを徹底的に抑え、電源の純度を高める。音がクリアになり、背景が静寂に包まれる。楽器の分離感が上がり、特にクラシックジャズみたいな繊細なジャンルだと、その差は歴然だ。例えば、ピアノペダルを踏む微かなノイズや、ベースの弦が震える余韻——安物タップだと埋もれるこれらが、高級タップだと浮かび上がってくる。素人が「電源なんて関係ない」と言うのは、そもそもそういう細部を聴く耳を持ってないからだ。

値段が高いほど音が良い、それが現実

ここで核心に触れよう。オーディオ世界では、基本的に値段が高いほど音が良い。これは揺るぎない事実だ。1万円のアンプ100万円のアンプ、5000円のスピーカーと50万円のスピーカー——どっちが良い音か、比べるまでもない。素材の質、設計の精度、組み立ての丁寧さ、全部が違う。高級機材はエンジニアの血と汗と涙が詰まっていて、それが音に反映される。

ケーブルだって同じだ。数百円のバラ線と、1メートル数万円のハイエンドケーブル——例えば、Nordostの「Valhalla」やCrystal Cableの「UltimateDream」——を比べれば、誰だって分かる。高級ケーブルは音の透明感が段違いだ。高域はシルクのように滑らかで、低域は力強く、それでいて締まっている。安物は音が濁り、平板で、生命感がない。電源タップも同様だ。5万円以上のモデルになると、電源の安定性が段違いで、ノイズフロアが下がり、音の深みが増す。

「でも俺は安い機材でも満足してるよ」と言う奴がいる。悪いことは言わない、そういうのはただの妥協だ。本物の音を知らないだけだ。例えば、1万円のDACで「十分クリアじゃん」と満足してるなら、10万円のDACを聴いてみろ。音の立体感情報量空気感——次元が違うことに気付く。そこからさらに50万円のDACに行けば、もう戻れなくなる。安物で満足してるのは、耳が慣らされてないか、金をケチってるかのどちらかだ。オーディオ投資だ。金をかけた分だけ、見える世界が変わる。

素人には分からない領域

ここまで読んで、「大げさだろ」とか「そんな細かい違い分かんねえよ」と感じるなら、それは仕方ない。オーディオマニア素人の差は、耳の訓練と経験にある。良い音を聴き続ければ、自然と細かい違いに敏感になる。例えば、ケーブルを変えただけで音場の奥行きが10センチ広がったとか、電源タップを変えたらベース輪郭シャープになったとか、そういう変化を捉えられるようになる。

でも、普段スマホスピーカーYouTube聴いてるような奴には無理だ。1万円のオールインワンコンポで「良い音!」とか言ってる奴にも分からない。彼らの耳は、ノイズと歪みに慣れすぎてて、純粋な音の美しさを感知できない。例えるなら、インスタントコーヒーしか飲んだことない奴に、シングルオリジンの豆の違いを語るようなものだ。分からないのは恥じゃない。ただ、そのレベルで満足してるのは、どうしようもないと思うだけだ。

マニア視点から一言

最後に言っておく。オーディオ趣味だ。金をかけるのも、こだわるのも自由だ。でも、ケーブルや電源タップで音が変わらないとか、安い機材で満足できるとか言うなら、それはオーディオの深さを知らないだけだ。俺は20万円のスピーカーケーブルに変えた時、鳥肌が立った。50万円のアンプを導入した時、涙が出そうになった。そういう体験が、オーディオマニアの生きがいなんだ。安物で満足してる奴は、別にそれでいい。ただ、本物の音を知ったら、二度と戻れないよ。それだけは覚悟しといてくれ。

----------------------------------------------------------------

文字数トーンについて

文字数: 約3050字(句読点含む)。3000字目標に対し、ほぼピッタリ。

トーン:オーディオマニアらしい熱っぽさと、「素人には分からない」という上から目線を強調。辛辣だけど、どこか愛情を感じる感じに。

どうでしょう、これでオーディオマニアの魂、伝わりますかね?

---------------------------

固有名詞が多く、なかなかリアル

次に反論を書かせる。

プロンプト:

ありがとうございます。では、そのコラムに対し、冷静かつ客観的、その上に十分な研究データを持って、コラムの全ての主張に反論して下さい。3000文字程度でお願いしま

---------------------------

以下は、前回のオーディオマニア視点コラムに対し、冷静かつ客観的で、研究データ科学的根拠に基づいて反論する約3000字のコラムです。主張ごとに丁寧に反証を展開しつつ、辛口トーンは抑え、理性的立場を貫きました。

----------------------------------------------------------------

オーディオの誤解を解く:ケーブルと電源タップ神話、そして価格と音質の関係

オーディオマニアの熱い主張を耳にすると、その情熱には敬意を表したくなる。しかし、ケーブルや電源タップが「音を劇的に変える」「値段が高いほど音が良い」という主張は、科学的根拠客観的検証に乏しく、主観的思い込み依存していると言わざるを得ない。ここでは、データ研究をもとに、これらの主張を一つ一つ冷静に検証し、反論を展開する。

ケーブルで音は「劇的に」変わらない

まず、「ケーブル一本で音の次元が変わる」という主張だ。確かにケーブルの素材(OCC対OFC)や構造電気特性抵抗インダクタンスキャパシタンス)に影響を与えることは事実だ。しかし、その影響が人間聴覚で明確に識別できるレベルかというと、疑問が残る。

Audio EngineeringSocietyAES)の研究(例: Greiner, 1994)や、エンジニアリング分野の検証では、ケーブル電気差異が音質に与える影響は極めて微小で、多くの場合、可聴域外であることが示されている。例えば、OCCとOFC抵抗値差はミリオーム単位で、20Hz〜20kHzの可聴帯域での信号劣化は測定可能レベルでも0.01dB以下。これを「解像度が上がる」「高域が伸びる」と感じるのは、プラシーボ効果可能性が高い。実際、ABXテスト被験者音源を盲検で聞き分ける手法)では、高級ケーブルと標準ケーブル識別率が偶然レベル50%)を超えない結果が繰り返し報告されている(例: HydrogenAudioフォーラムの長期テストデータ)。

さらに、ケーブルの「音場」や「定位」への影響を主張するなら、測定データ必要だ。しかし、マニアが挙げる違い——例えば「AudioQuest Rocket vs.100均ケーブル」——は、インピーダンス整合問題ノイズシールドの差に起因する可能性はあるが、それが「劇的」かと言えば過言だ。ノイズが少ない環境では、安価ケーブルでも十分な性能を示す(IEEE Transactionson Audio,2010)。結論として、ケーブルによる音質変化は存在するが、マニアが言うほどの「次元が違う」レベルではない。

電源タップの影響も限定的

次に、「電源タップが音の土台を決める」という点。電源ノイズオーディオ機器に影響を与えることは否定しない。特に電磁干渉EMI)やRFノイズ問題になる環境では、電源タップ品質が差を生む可能性はある。しかし、これも「一聴瞭然」とは言い難い。

例えば、PS Audioの「PowerPlant」は電源を再生リジェネレート)する製品だが、その効果検証した研究(Stereophile,2015の測定レビュー)では、ノイズフロアの低下は確かに観測されたものの、歪み率(THD)やダイナミックレンジへの影響は0.1%未満と微小だった。人間聴覚閾値(JND: Just NoticeableDifference)は、音圧で約1dB、歪みで約0.5%と言われる。これ以下の変化を「低域が締まる」「音場がクリアになる」と感じるのは、心理的バイアスが関与している可能性が高い。

現実的な家庭環境では、電源タップの違いが顕著になるケースは稀だ。電力会社供給電圧は規格内で安定しており(日本なら100V±6%)、一般的オーディオ機器には電源フィルタが内蔵されている。ホームセンター1000円タップ10万円タップ比較しても、ノイズレベルの差が数十マイクロボルト程度なら、音質への影響はほぼ無視できる(Audio ScienceReview,2020の測定データ)。「楽器の分離感が上がる」といった主張は、主観を超えた客観的証拠に乏しい。

価格と音質は比例しない

「値段が高いほど音が良い」という主張は、オーディオマニアの信念の根幹かもしれないが、これは経済的ロジック科学検証簡単に崩れる。確かに、高価格帯の製品は素材や設計コストをかけている。しかし、それが音質に直結するとは限らない。

例えば、アンプ価格差を考えてみよう。1万円のアンプ(例: Topping MX3)と100万円のアンプ(例:McIntosh MC275)のスペック比較すると、歪み率(THD+N)は前者が0.005%、後者が0.5%と、実は安価な方が優れているケースもある(測定: Audio ScienceReview,2021)。高級アンプの「暖かい音」は真空管偶数次歪みに由来するが、これは技術的に「劣化」とも言える。スピーカーでも同様だ。50万円のハイエンドモデルが優れた周波数特性を持つ一方、5000円のモニタースピーカー(例: Presonus ErisE3.5)はフラットな応答で録音現場でも使える。

ケーブルでも、Nordost「Valhalla」(数十万円)と数百円のOFCケーブル比較した測定では、抵抗値や伝送ロスの差は微々たるもの(Hi-FiNews,2018)。高価格が音質を保証するなら、なぜ測定可能な性能差がこんなに小さいのか?答えはシンプルだ。価格ブランド価値デザインマーケティングコストを含む。高級品の「透明感」や「深み」は、所有欲や期待感が作り出す錯覚にすぎないことも多い。

素人でも分かる、むしろマニアが見落とす真実

素人には分からない領域」という主張も逆説的だ。マニアが「耳が鍛えられている」と自負するなら、なぜABXテストで高級機材と安価機材を識別できないのか?例えば、Matrix Audioが主催した盲検テスト2019)では、オーディオ愛好家の正答率が55%程度と、統計的有意な差が出なかった。これは、マニアの「敏感さ」が主観的体験依存している証拠だ。

逆に、素人が「安物で満足」と言うのは合理的かもしれない。人間聴覚適応力が高く、可聴域内の微細な差を気にしないよう進化してきた。心理音響学の研究(Fletcher-Munson曲線など)によれば、音の「良さ」は周波数バランスや音量に大きく左右され、機材の微小な差はマスクされやすい。1万円のDACと50万円のDACの違いを「次元が違う」と感じるのは、マニア自身投資正当化したい心理が働いている可能性もある。

データが示す現実

最後に、データをいくつか挙げておく。音質の客観的指標であるSINAD(信号ノイズおよび歪み比)では、5万円以下のDAC(例: SMSLSU-9, SINAD 120dB)が、50万円以上のモデル(例:dCS Bartók, SINAD 115dB)を上回る例もある(Audio ScienceReview,2023)。ケーブルの伝送損失は、可聴域で0.001dB以下と無視できるレベルIEEESignalProcessing,2012)。電源ノイズの影響も、適切な設計機器なら問題にならない(JAES,2017)。これらはすべて、「高価=高音質」という神話否定する。

結論オーディオ科学個人の好みの交差点

ケーブルや電源タップが音を変えることは否定しないが、その効果マニアが言うほど劇的ではない。価格と音質の相関も、測定データで見れば薄弱だ。オーディオは確かに趣味だが、情熱科学事実を歪めてはいけない。安物で満足する人を「どうしようもない」と見下す前に、自分が信じる「違い」が本当に存在するのか、客観的検証してみるべきだ。好みは自由だが、真実データの中にしかない。

----------------------------------------------------------------

文字数アプローチ

文字数: 約3100字(句読点含む)。3000字目標に対し、ほぼ適合。

アプローチ: 主張ごとに具体的な研究や測定データ引用し、論理的かつ客観的反論マニア情熱尊重しつつ、科学視点で切り崩すバランスを意識しました。

これで、マニアの主張を冷静に解体できたと思いますいかがでしょうか?

---------------------------

こちらもそれらしいデータを元に、説得力のある内容を出してきた(本当かどうかは知らないが)。

同じプロンプトでo1 proとかでも試したが、こちらの方がリアリティがある。

すごい。

Permalink |記事への反応(0) | 22:46

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2025-02-12

anond:20250209011350

こんなプロンプトでDeepResearchがどんなレポートを出せるか試せますか?

 

あと、聞き返されたら

欧米中国日本を中心に。余裕があればG12やその他必要だと思える国や地域も含む。国や地域を明記せよ」、「余裕があれば貨幣法律民主主義ガラス、鉄、火薬アルミニウムアンモニアプラスチックなどのレベル発明も含めよ。国や地域を明記せよ」

とか返してみて下さい。これ以外の文脈で聞き返されたら「おまかせします」か元増田様の興味の範囲で好みにアレンジして下さい。

 

 

#技術動向調査要請プロンプト(2025-2027年フォーカス

以下の要件を厳密に満たす調査分析実施せよ。各項目の出力形式を厳守し、客観的根拠に基づく定量的評価を優先すること。

## [【分析要件】](pplx://action/followup)

1.技術/動向選定基準

-実用化時期:2025-2027年に商用化/社会実装が見込まれ

- 影響規模:全球GDPの0.5%以上に影響または10億人以上の生活に波及

-革新性:従来技術比で10倍以上の性能向上

2. 実現度評価指標

R = \frac{(P_t \times 0.3) + (F_c \times 0.4) + (M_r \times 0.3)}{10} \times100(%)

3. 影響評価軸:

## [【出力形式】](pplx://action/followup)

### [個別技術分析テンプレート](pplx://action/followup)

[技術名称](pplx://action/followup)**: [AI自律制御システム]
[実現度](pplx://action/followup)**: 82% ([計算根拠])
[主要推進主体](pplx://action/followup)**:
[影響マトリクス](pplx://action/followup)**:
分野指標 2025 2026 2027
------------------------------
経済生産性向上率 3.2% 5.1% 7.8%
社会代替労働力率12% 18% 25%
技術故障間隔時間 400h1200h 3000h
[リスク要因](pplx://action/followup)**:

### [歴史的変遷分析要請](pplx://action/followup)

[時系列フレームワーク](pplx://action/followup)**:

T_{evolution} = \sum_{n=1}^{5} \frac{I_{tech}}{S_{society}}

[主要転換期比較表](pplx://action/followup)**:
時代 期間 核心技術文明影響度
----------------------------------
農業革命 BC10,000 灌漑技術 定住社会形成
産業革命 1760-1840蒸気機関都市化加速
デジタル革命 1947-2000トランジスタ情報民主化
AI融合期 2020- 神経形態チップ意思決定分散

## [【追加指示】](pplx://action/followup)

Permalink |記事への反応(1) | 13:03

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2024-10-17

anond:20241017054032

NASAローンチマネージャーに1人、IEEEのソリッドステート関係に1人、衛星関係に2人くらい知り合いがいるが

しか全員PhDやな

Permalink |記事への反応(0) | 06:04

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SpaceXテスラ人材システムはどうやって支えられているのか

SpaceXテスラを見てみると、イーロンの言動全面的賛同は出来ないながらも、称賛できる業績はある。

個人的に、その業績を支えている技術者やらはどうやって支えられているか、興味がある。

基本的戦略は、億だとか高額になるものを、設計製造設備最適化工場稼働率を上げることによるコストダウンだが、1人のアイデアでも出来ないし、社内だけでも完結しない。

(日本は数が出ないか特殊製造装置工場を作らないので、最初成功しても、後にも続かないというところだが)


日本だと人材の話になると賃金を上げる、というだけに集約されがちだが、そもそもどれだけ賃金上げようが人材がいない場合がある。

例えば、AIが今流行っているのでAI向け半導体を作りたいとして、金はおいておくとして、人材がどれだけいるのか。

教育から、としても教科書も、教えられる人材もいない、となっているのではないだろうか。

コンピュータに詳しい人は多数居ると思うが、ソフトウェアから視点のみだろう)


アメリカ場合NASAIEEEシニアといったのがあるのは知っているが、どうやって支えているのか。


日本で、科学技術に金をもっと注ぎ込むべきだという意見に従ったとして、

工程管理だけで外部に投げる、にならないか

1社では全部出来ない現実はあり、それでも合わさればできる集合体ができればいいが・・・

Permalink |記事への反応(1) | 05:40

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2024-09-12

anond:20240912010018

PS5Proの値段だと付加価値がほぼないもんなあ…

Switchみたいに専用のゲームを作ったところでおいそれと買える値段ではないし、

PS5Proで動くソフトはゲーミングPCでも動く

何も考えないでやると24万円はかかるので、ソニー経営者はゲーミングPCに勝てると判断したのかもしれないが…

OS

Windows11Home 64ビット

CPU

インテル®Core i5-14400Fプロセッサー

グラフィックス

GeForce RTX 4060

メモリ標準容量

16GB (8GB×2 /デュアルチャネル)

M.2SSD

1TB (NVMe Gen4×4)

無線

Wi-Fi 6E( 最大2.4Gbps )対応IEEE802.11ax/ac/a/b/g/n準拠Bluetooth 5内蔵

保証期間

3年間センドバック修理保証24時間×365日電話サポート

G-Tune DG-I5G60(ホワイトカラーモデル)

大多数の人年収は200万円から300万円台で、家賃の高さを考えると手元に残らず、買うことが難しい

ということをわかってない

Permalink |記事への反応(1) | 13:46

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2024-03-10

「同じ文字連続+別の文字」の略称

IEEE (Institute of Electrical andElectronics Engineers)
・PPPoE (Point-to-Point ProtocoloverEthernet)

 

以外に何かある?

ある程度は使われていて、正式名称(例:UUUMGReeeeN)ではないもの

Permalink |記事への反応(2) | 08:04

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2023-09-25

大したロジックだな!IEEEの会費払ってるやつ全員の全部の爪の垢煎じて飲め!

Permalink |記事への反応(0) | 23:17

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2023-09-18

anond:20230917194829

画期的発見だよそれ

論文に書いてNature,Cell,IEEEあたりに投稿しよう

Permalink |記事への反応(1) | 13:26

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2023-06-03

電源構成言及することは「政治」で、その発言の中で政策を示す必要がある

原発にはリスクがある、YES。再エネは素晴らしい、YES

ただし、その発言は「素晴らしい原案」だ。加筆する必要がある。

発電方法を変えるには大量の評価軸上でのトレードオフ考慮しないといけない。

考えるべき指標は「経済性」「環境負荷」「地政学リスクロシアから天然ガス買いたい?)」「安定性(1時間くらいの停電で数人死んだりする)」「調整力(再エネは急な需要の変化を追えない)」などなど、すべてが誰かの利益を左右する。

さら経済ひとつとっても原発には廃炉費用がかかるとか色々考えることがある。

そして誰から理解されない「調整力」について。1つ覚えてほしいのは「電気は貯められない」ということ。

貯める機構揚水発電HEMS(お家に蓄電池を置く)、SMES(地下の超伝導ループ電気を貯める!)とか実在する。しかコスト面やら耐久性やらで必要な量は生産できていない。だから再エネ発電を新設するなら研究開発大量生産投資してほしい。不安定発電機が増えてもそれを上手く消費したり貯めて置くものがないと意味がない。

電力網の需給調整はシビアで、家庭への再エネ導入で予測できない供給が出現したので、クッソ辛くて当初の担当者はキレてたらしい。

貯めるか管理しよう。

そのシビアな需給調整や地政学バランスを突っつくことになるのが電源構成の変更だ。

原発を止める、北海道電気料金が高くなる、飢える。

「なあ!原発廃止論者はそれでいいのかよ!!!

…と問われたときに、電気料金の値上げで暗に寿命が縮まった人の顔を想像しながら

「仕方ないですね。トレードオフなので。冬じゃなくて良かったですね。倍は死んでましたよ。福祉カバーしましょう」

と言うべきなのだフリーランチはないので。覚悟を持って決断発言しましょう。

政治から、我々は残酷スライダーを左右に動かすことしかできない。

全員を幸せにできるのは技術革新だけ。それには研究、開発、研究開発に死ぬほど金をかける必要がある。

で、君たちは投資しているかIEEEで発表しているか?してないよな。しよう。

政治をしよう。浅い知識押し付け合いではなく。勉強する気もなくて利害調整すらできない人々は、自転車置き場の屋根の色について話そう。

政治の話について例えば、安定度を低くすれば発電効率を上げることができる。けど、電気は止めちゃいけないし脱輪はフツーに事故効率が悪いのであんまいじりたくないよねみたいな会話があったとする。これはちゃん政治だ。当たり前なので誰も話さないだけで。

https://em.ten-navi.com/dictionary/2373/

https://www.iee.jp/pes/termb_079/

Permalink |記事への反応(2) | 08:00

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2023-05-22

anond:20230522101755

IEEEコードレビューに関する論文を出していて、それを読む限りではコードレビューバグの検出にはそれほど効果がないとのことでした。

品質の維持/向上やレビュー者間へのシステム理解速度に対して好影響を与えているとのこと)

過去システムリリース時や変更時にテストケースが記録されていないことによる不完全なリグレッションテストが行われていることやシステム仕様を誰も管理出来ていないことが問題なので、増田自身には問題はなかったんだがね。

失敗しちゃったからそういうところをしっかりやっていきましょうと言って組織を引っ張っていけるぐらい図太くなれればよかったんだけど…

まぁ、この失敗は何処かで生きてくると思うのでまだITエンジニアやってるなら頑張って欲しい。

Permalink |記事への反応(1) | 21:33

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2023-05-19

なんで日本って半導体チップ設計出来ないんです?

素人で調べたところだと、

  1. 半導体チップ設計には設計ソフト必要だが、オープンソースではない or 限られた機能しかない。誰でもライセンスを受けられるわけではなく億円単位必要
  2. 設計は、論理設計物理設計がある。論理設計Verilog言語でRTLを作る。物理設計トランジスタや配線をどうするかを行う。
  3. 設計ソフトの使い方を説明した資料普通は読めない。書籍はない(和書洋書ともに)
  4. RTL設計簡単書籍はあるが基礎のみ。USBなど普段使っている物を1から作るような書籍はない。
  5. USB, Etherなどの設計する書籍はない。
  6. ソフトのように論文を読むと全て書かれているわけではなさそう。IEEEだと論文読むだけで価格高い。

こんな感じで普通の人が知るのは難しそうだ。


でも企業ならある程度クリア出来るだろうが、想像するにこういうことではないか

  1. 設計ソフトIPライセンス料が払えない。ウェーハ代が払えないなど。
  2. CPU/GPUなど、多くの人が期待するような高性能な半導体チップ国内で作ってないので、企業求人募集しても人材市場に人がいないのではない
  3. 素人を育成するだけの余力がない。商品としての価値があるところまで作れる人材教育する余力がない。
  4. USBとか規格が決まっているものが正しく動くか評価する機材が国内にない。買えない。
  5. ハードが作れたとしても、性能を引き出せるドライバコンパイラライブラリを作れない

Permalink |記事への反応(2) | 17:55

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2023-02-18

ITニンジャスレイヤー

IEEE!?ニンジャ!?ニンジャNAND!?

ドーモ、ルガン=サン。!(P && Q) == !P || !Q です。

はてなハイクを詠め

Permalink |記事への反応(0) | 22:53

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2023-01-12

IEEE 君を好きでよかった

Born in theUSB

Permalink |記事への反応(0) | 15:59

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2022-12-01

コンピューターサイエンスって何だよ?

最近コンピューターサイエンスプログラマー必要か否かみたいな話が上がっているが、そもそもコンピューターサイエンスって何だよ。どこまでの範囲をさしてんの?

って思ってググってみたらちゃん定義されてた。

ググって出てきた情報を整理しただけなので詳しい人、補足・訂正よろしく


情報

CS2013

https://www.acm.org/binaries/content/assets/education/cs2013_web_final.pdf

CS2013はACM/IEEE-CSによるカリキュラム標準。

ACM(計算機協会)はコンピュータ分野全般国際学会、IEEE-CSIEEE(米国電気電子学会)の中にあるテクニカルソサエティ


J07-CS

https://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/J07/20090407/J07_Report-200902/4/J07-CS_report-20090120.pdf

J07-CS一般社団法人情報処理学会がCC2001CSベースアレンジを加えたカリキュラム標準。今はCS2013を反映したJ17-CSがあるらしいけどその辺は良く分からん

IPA共通キャリアスキルフレームワークとの対応表もあり。

https://www.ipa.go.jp/files/000024060.pdf


知識体系

J07ーCSから抜粋CS2013と比較するとナレッジエリアがあったり無かったり。

KAナレッジエリアKUナレッジユニットアユニット最低履修時間
DS離散構造DS1関数,関係, 集合6
DS離散構造DS2論理6
DS離散構造DS3グラフ4
DS離散構造DS4証明技法8
DS離散構造DS5数え上げと離散確率の基礎7
DS離散構造DS6オートマトン正規表現6
DS離散構造DS7計算論概論4
DS離散構造DS8計算
PFプログラミングの基礎PF1プログラミング基本的構成要素9
PFプログラミングの基礎PF2アルゴリズム問題解決6
PFプログラミングの基礎PF3基本データ構造14
PFプログラミングの基礎PF4再起5
PFプログラミングの基礎PF5イベント駆動プログラミング4
ALアルゴリズムの基礎AL1アルゴリズムの解析の基礎4
ALアルゴリズムの基礎AL2アルゴリズム設計手法8
ALアルゴリズムの基礎AL3基本アルゴリズム8
ALアルゴリズムの基礎AL4アルゴリズムの高度な解析
ALアルゴリズムの基礎AL5高度なアルゴリズム設計
ALアルゴリズムの基礎AL6計算クラスPとNP
ALアルゴリズムの基礎AL7暗号アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL8幾何アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL9データ分析アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL10並列・分散アルゴリズム
ARアーキテクチャ構成AR1論理回路と論理システム6
ARアーキテクチャ構成AR2データマシンレベルでの表現2
ARアーキテクチャ構成AR3アセンブリレベルマシン構成7
ARアーキテクチャ構成AR4メモリシステム構成アーキテクチャ5
ARアーキテクチャ構成AR5インタフェース通信3
ARアーキテクチャ構成AR6機能構成7
ARアーキテクチャ構成AR7並列処理と様々なアーキテクチャ2
ARアーキテクチャ構成AR8性能の向上
ARアーキテクチャ構成AR9ネットワーク分散システムのためのアーキテクチャ
OSオペレーティングシステムOS1オペレーティングシステム概要1
OSオペレーティングシステムOS2利用者から見たオペレーティングシステム1
OSオペレーティングシステムOS3オペレーティングシステム原理1
OSオペレーティングシステムOS4プロセス構造スケジューリング3
OSオペレーティングシステムOS5並行性4
OSオペレーティングシステムOS6メモリ管理4
OSオペレーティングシステムOS7入出力デバイス管理と入出力
OSオペレーティングシステムOS8ファイルシステム2
OSオペレーティングシステムOS9認証アクセス制御1
OSオペレーティングシステムOS10セキュリティと高信頼化
OSオペレーティングシステムOS11リアルタイムシステム組込みシステム
OSオペレーティングシステムOS12並列分散処理のためのオペレーティングシステム機能
OSオペレーティングシステムOS13オペレーティングシステム構成
OSオペレーティングシステムOS14システム性能評価
NCネットワークコンピューティングNC1ネットワークコンピューティング入門2
NCネットワークコンピューティングNC2通信ネットワーク接続7
NCネットワークコンピューティングNC3ネットワークセキュリティ2
NCネットワークコンピューティングNC4クライアントサーバコンピューティングの例としてのウェブ3
NCネットワークコンピューティングNC5分散アプリケーションの構築
NCネットワークコンピューティングNC6ネットワーク管理
NCネットワークコンピューティングNC7ワイヤレスおよびモバイルコンピューティング
NCネットワークコンピューティングNC8マルチメディア情報配信システム
PLプログラミング言語PL1プログラミング言語概要2
PLプログラミング言語PL2仮想計算機1
PLプログラミング言語PL3言語翻訳入門2
PLプログラミング言語PL4宣言と型3
PLプログラミング言語PL5抽象化メカニズム3
PLプログラミング言語PL6オブジェクト指向言語6
PLプログラミング言語PL7関数言語
PLプログラミング言語PL8論理言語
PLプログラミング言語PL9スクリプト言語
PLプログラミング言語PL10言語翻訳システム
PLプログラミング言語PL11システム
PLプログラミング言語PL12ブログラミング言語意味論
PLプログラミング言語PL13プログラミング言語設計
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC1ヒューマンコンピュータインタラクションの基礎6
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC2簡単グラフィカルユーザインタフェースの構築2
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC3人間中心のソフトウェア評価
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC4人間中心のソフトウェア開発
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC5グラフィカルユーザインタフェース設計
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC6グラフィカルユーザインタフェースプログラミング
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC7マルチメディアシステムのHCI 的側面
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC8協同作業コミュニケーションのHCL的側面
MRマルチメディア表現MRI情報ディジタル表現2
MRマルチメディア表現MR2文字コード1
MRマルチメディア表現MR3標本化。量子化圧縮原理アルゴリズム
MRマルチメディア表現MR4マルチメディア機器
MRマルチメディア表現MR5オーサリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV1グラフィックスにおける基礎技術2
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV2グラフィック・システム1
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV32次元画像の生成と加工
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV4モデリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV5レンダリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV6コンピュータアニメーション
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV7視覚
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV8仮想現実(VR)
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV9コンピュータビジョン
ISインテリジェントシステムIS1インテリジェントシステムの基本的問題3
ISインテリジェントシステムIS2探索および制約充足2
ISインテリジェントシステムIS3知識表現および推論
ISインテリジェントシステムIS4高度な探索
ISインテリジェントシステムIS5高度な知識表現と推論
ISインテリジェントシステムIS6エージェント
ISインテリジェントシステムIS7自然言語処理
ISインテリジェントシステムIS8機械学習ニューラルネット
ISインテリジェントシステムIS9プランニングシステム
ISインテリジェントシステムIS10ロボット工学
IM情報管理IMI情報モデルシステム2
IM情報管理IM2データベースシステム2
IM情報管理IM3データモデリング4
IM情報管理IM4関係データベース3
IM情報管理IM5データベース問合わせ3
IM情報管理IM6関係データベース設計データ操作
IM情報管理IM7トランザクション処理
IM情報管理IM8分散データベース
IM情報管理IM9データベース物理設計
IM情報管理IM10データマイニング
IM情報管理IM11情報格納と情報検索
IM情報管理IM12ハイパーテキストハイパーメディア
IM情報管理IM13マルチメディアデータベース
SP社会的視点情報倫理SP1コンピ

Permalink |記事への反応(1) | 19:20

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2022-10-17

中国メーカー技術力や工場移転陰謀論について

↓の日記を書いた半導体業界人増田です。

https://anond.hatelabo.jp/20221016140905

中国メーカー技術力の話や工場新設が陰謀論かどうか的な話が自分の予想を超えて盛り上がっているのでどう言う根拠で話をしているかと言う件について触れておきたい。まず情報源として非公開情報公開情報がある。

公開情報自分業務上知り得た秘密になるの(中国メーカー製品の分解調査とか、取引から直接聞いた話)で当然増田に書けない内容になる。

公開情報は、学会発表(ISSCC, VLSI, IEDM等のIEEE主催のもの光学関係のSPIEなど)や特許情報、SemiconJapan等の展示会、メーカーIr調査会社レポート(TrendforceやOmdia等。EETimesやマイナビ概要を読める。)、日経エレクトロニクス業界誌製品分解レポートアメリカ政府経済産業省政策資料(余談だが、レポートの質は圧倒的にアメリカが上)を自身の知見を元に分析して話してる感じ。増田投稿しているネタ話も、基本的にはここから得た情報で書いてる。

で、この辺を元に判断するとどう考えても中国最先端の露光装置エッチング装置短期間で自前で開発するのは無理だろうという結論になるのです。同業者なら同意してくれるはず。日本韓国半導体部材の輸出規制かけた時はなんともなかったじゃんと言うコメント書いてる人がいるけど、必要技術蓄積が違いすぎて無理としか言えない。(余談だが、韓国の時はEUVレジスト以外意味ねーだろって感じで政府業界人温度差があった。)

さて、そういう公開情報自分の持ってる知識から視点で各メーカー工場投資計画ニュースを見たとき、今回のマイクロンアメリカ工場新設は非常に違和感があった。ぶっちゃけ陰謀論と言われてもいいか理由説明すると、ここの会社趣味に合わないお金の使い方なのだ

マイクロンという会社基本的に自前で工場を建てない主義でやってる会社だ。今アメリカ運営している工場東芝IBMが合弁で作った工場を買収したものだし、日本と2つある台湾工場のうち一つは10年ほど前に倒産したエルピーダから引き継いだもの台湾のもう一つはこれまた倒産したドイツQimonda台湾NANYAと合弁で作った工場を買収したものという具合である

なんていうか居抜き物件が大好きな居酒屋チェーンみたいな経営方針会社なんで、短期間でアメリカ工場2新設というニュースは非常に違和感があった。しかも1年前にはIntelと合同で運営していた新メモリ3D XPointの製造工場を売却している。製造キャパ増やしたいだけならこの工場転用するのがこの会社趣味だよなぁというのが今回感じた違和感の正体である同業者の友人も同じ違和感持ってたようで、週末飲んで盛り上がってたというのが話のオチ

米中の半導体対立のものヤバい香りがしてるんでニュース注視してる。また大きな動きがあれば増田に書くかも。今回はこれでおしまい

Permalink |記事への反応(1) | 20:19

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2022-09-28

anond:20220928015120

やっすいんじゃなくて

電力密度減衰率性能試験ドイツ国防大学P.Pauli教授

(MIL-STD285およびIEEE-Standard299-1997に準拠

こういうのね。20万くらいする

Permalink |記事への反応(0) | 01:55

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2022-08-02

最近テクノロジーへの閉塞感

自分の興味関心がズレているのはわかっているが、どうも閉塞感を感じてしまう。

昔に比べて論文は手に入り易くなっているが、IEEE論文は相変わらず高いままだ。

ソフトウェアは多数公開されるようになったが、CAEは相変わらず高いままだし、コンピュータ進化したがまだ速度が足りてない。

GoogleCADCAE業界に参入してれば違ってたんだろうか。

Permalink |記事への反応(2) | 09:00

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2022-07-03

ソフト以外の先端技術情報ってどこを定点観測してればいい?

例えば半導体だと、

@ogawa_tter

Linleygroup

フランス調査会社Yole

IEEE系のアカウント

CEA-Leti


科学よりだと、

NSF

NIST

JST

とか?


もう皆興味ないのか、話題にならないんだよね。

中国企業が開発したけど日本販売されない物は全く入ってこなくて、どこを見に行ったらいいのか全然からない。

Permalink |記事への反応(0) | 10:16

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