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はてなキーワード:groupとは
アメリカの新しい法律によって、ステーブルコインによる決済が普及する可能性がある。
ステーブルコイン決済は、既存のクレジットカード決済と競合する存在となりえる。
特徴は、その価値を裏付けるための資産を発行者が保持することで価格を安定させていること。
例えばサークル・インターネット・グループ（CircleInternetGroup Inc.）の発行するUSDC（USDコイン）は、1USDCが1米ドルと連動している。
その価値は100パーセント裏付けされた担保資産により保証されており定期的に厳しい監査を受けている。
このようなステーブルコインの発行のための条件を法律で厳密に定義して規制することでステーブルコインの普及を進めようとしているのがトランプ政権と米議会である。
仮想通貨大手取引所コインベースはECサイト向けに、USDCで決済するサービスなどを提供している。
今後のこのような決済が爆発的に普及する可能性がある。
Amazonのような企業もステーブルコインの発行を検討しているといわれている。
はてな界隈では、クレジットカード会社の規制により決済が不可になるコンテンツなどが話題になることがある。
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。")
数学には「数の世界」（足し算や掛け算など、数字を計算する世界）と、「形の世界」（丸や三角、ドーナツみたいな形を研究する世界）があるんだ。
ラングランズ・プログラムは、この二つの世界をつなぐ「秘密の辞書」や「翻訳機」みたいなものだと思ってみて。
数の世界で、とても難しい問題があったとする。まるで、誰も知らない外国の言葉で書かれた暗号みたいだ。
この「秘密の辞書」を使うと、その難しい数の問題を、形のせかいの言葉に翻訳できるんだ。
すると不思議なことに、形のせかいでは、その問題が意外と簡単なパズルに変わることがある。
昔、フェルマーの最終定理っていう、350年以上も誰も解けなかった超難問があったんだけど、ある数学者がこの「秘密の辞書」の考え方を使って、数の問題を形の問題に翻訳して、ついに解くことに成功したんだ。
ラングランズ・プログラムは、この「秘密の辞書」を完成させるための、壮大な計画なんだよ。
ラングランズプログラムとは、数論における「ガロア表現」と、解析学における「保型表現」という、起源も性質も全く異なる二つの対象の間に、深遠な対応関係が存在するという広大な予想のネットワーク。
この対応は、それぞれの対象から定義される L関数という分析的な不変量を通して記述される。
体の絶対ガロア群 Gₖ =Gal(K̄/K)から複素一般線形群への準同型写像
ρ: Gₖ →GLₙ(ℂ)
これは、素数の分解の様子など、体の算術的な情報を捉えている。
数体 K のアデール環 𝔸ₖ 上の一般線形群GLₙ(𝔸ₖ) の、ある種の無限次元表現
π = ⨂'ᵥ πᵥ
これは、保型形式の理論から生じる解析的な対象で、スペクトル理論と関連。
n次元の既約なガロア表現 ρ と、GLₙ(𝔸ₖ) 上のカスプ的な保型表現 π が、それらのL関数が一致する
L(s, ρ) = L(s, π)
という形で、1対1に対応するだろう、と予想されている。
アンドリュー・ワイルズが証明した谷山・志村予想は、K=ℚ, n=2 の場合におけるこの対応の重要な一例であり、フェルマーの最終定理の証明の鍵となった。
このプログラムは、数論の様々な問題を統一的に理解するための指導原理と見なされている。
ラングランズプログラム？ ああ、それは数学という世界の異なる大陸、数論（ガロア群）、解析（保型形式）、そして幾何（代数多様体）が、実は一つの巨大な超大陸の一部であったことを示す、壮大な地殻変動の記録だよ。
その核心は「関手性の原理」に尽きる。全ての根底にあるのは、簡約代数群 G とその L-group (ラングランズ双対群) ᴸG = Ĝ ⋊Gal(K̄/K) だ。
ラングランズ対応とは、有り体に言えば、数体 K 上の G に対する保型表現の集合 {π} と、K のガロア群から ᴸG への許容的な準同型の共役類の集合 {φ} の間の、然るべき対応関係を構築する試みだ。
φ:Gal(K̄/K) → ᴸG
この対応は、局所体 Kᵥ における局所ラングランズ対応(LLC) の貼り合わせとして現れる。
つまり、保型表現 π = ⨂'ᵥ πᵥ の各局所成分 πᵥ が、対応するガロア表現 φ の局所成分 φᵥ = φ|_(Gal(K̄ᵥ/Kᵥ)) と寸分違わず対応しているという、奇跡的な整合性の上に成り立っている。
しかし、真の深淵は「幾何学的ラングランズ」にある。ここでは数体を関数体に置き換える。代数曲線 X 上の G-束のモジュライ空間Bunᴳ(X) を考える。
幾何学的ラングランズ対応は、これら二つの全く異なる幾何学的世界の間に圏同値が存在するという、もはやSFの領域に片足を突っ込んだ主張だ。
これは物理学のS-双対性とも深く関連し、数学の異なる分野が同じ一つの構造を異なる言語で語っているに過ぎない、という真理の一端を我々に見せてくれる。
結局のところ、ラングランズ・プログラムとは、我々が「数学」と呼んでいるものが、実はより高次の存在が持つ表現の一種に過ぎないことを示唆しているのかもしれないね。
https://www.infosecurity-magazine.com/news/russian-hackers-spyware-exploits/
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ロシアの国家支援型ハッカーグループAPT29が、かつてNSOGroup（Pegasus開発）やIntellexa（Predator開発）といった民間スパイウェア企業が使用していた脆弱性の悪用手法を流用し、標的型攻撃を行っていたことが、GoogleのThreat AnalysisGroup（TAG）の報告で明らかになった。国家系ハッカーがこの種の商用スパイウェアの技術を用いるのは初の事例とされる。
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攻撃の詳細：
「ウォータリングホール攻撃」と呼ばれる手法で、モンゴル政府の公式ウェブサイト（cabinet.gov.mn、mfa.gov.mn）を改ざんし、訪問者にマルウェアを配信。
• mfa.gov.mn：2024年2月、および7月に再度攻撃
•対象：iOS（Safari）およびAndroid（Chrome）ユーザー
1.CVE-2023-41993（iOSWebKit）：Safariのクッキーを窃取。iOS 16.6.1未満に影響。
2.CVE-2024-5274 およびCVE-2024-4671（ChromeonAndroid）：バージョンm121〜m123が対象。
• 注目点：
これらの脆弱性は、すでにNSOGroupまたはIntellexaによって以前に悪用されていたものと「同一または酷似」しており、国家系ハッカーが商用スパイウェア企業の技術を転用した初の例として注目されている。
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対応と影響：
•GoogleはApple、Android部門、GoogleChromeチーム、モンゴルのCERTに攻撃を通報。
•悪用された脆弱性はすでに修正済みだが、未更新の端末には依然として効果がある。
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結論：
本件は、民間スパイウェア技術が国家系のサイバー攻撃に転用されるリスクを強調しており、サイバーセキュリティ分野における警戒が一層求められている。
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🔥 具体的な脅威一覧
• 脅威の内容：
モンゴル政府の公式ウェブサイトにアクセスしただけで、マルウェアが自動的に仕込まれる可能性がある。
• どんな被害が？
•利用者の端末が知らぬ間に乗っ取られる
•スパイ活動に使われる
• 誰が狙われる？
外交官、政府職員、研究者などモンゴル関連の業務に関わる人全般
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•使用された脆弱性：CVE-2023-41993（iOSのWebKitの脆弱性）
• 脅威の内容：
攻撃者がSafariブラウザに保存された**ログイン情報やセッション情報（クッキー）**を抜き取る。
• どんな被害が？
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• 脅威の内容：
攻撃者は、Android端末に任意のコードを実行できるようになる。つまり、完全に操作可能。
• どんな被害が？
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• 注目すべき点：
• この攻撃はロシア国家支援型のAPT29によるものとされ、国家機密や外交文書の収集が主な目的とみられる。
• どんな被害が？
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💡 なぜこれが危険か？
• 商用スパイウェアの攻撃技術が広範な国家攻撃に転用されている
•脆弱性は「すでに修正済み」でも、アップデートを怠った端末が多数あるため、攻撃は依然として有効
•感染のトリガーがただのウェブ閲覧という手軽さにより、発見も困難
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具体的対象（ガロア表現・保型表現）を超えて、それらの起源的圏論的存在、つまりモチーフを考察の対象とする。
モチーフとは、代数多様体のコホモロジー理論の普遍的源泉として構成される抽象的対象であり、以下のような関手的性質を持つ。
H*: Mot_F → Vec_ℚℓ, (ℓ-adic, de Rham, Betti,etc.)
つまり、さまざまなコホモロジー理論の共通の起源圏がモチーフ圏である。
[射影：モチーフ →ガロア表現]ある純モチーフ M ∈ Mot_F に対し、そのℓ進エタール・コホモロジーは有限次元ガロア表現を与える。
ρ_M:Gal(F̅/F) →GL(Hⁱ_ét(M_F̅, ℚℓ))
したがって、すべての「よい」ガロア表現はモチーフに由来すると考えられる（これは標準予想やFontaine–Mazur予想にも関係）。
Langlandsプログラムの主張は、次のように抽象化できる。
There exists a contravariant, fully faithful functor: Mot_F^(pure) → Rep_auto(G(𝔸_F))
ここで左辺は純モチーフ（次元・重み付き構造を持つ）、右辺は保型表現（解析的表現論の対象）。
Langlands-type realization: Ｆ : Mot_F^(pure) → Rep_auto(G(𝔸_F)) such that L(M, s) = L(Ｆ(M), s)
この関手は、モチーフに対して定義される標準的なL関数（motivic L-function）と保型L関数を一致させることを要請する。
Langlands関手性は、Tannakian圏の間のテンソル関手として定式化できる。
モチーフ圏 Mot_F は Tannakian category（標準予想を仮定）。保型表現圏も、ある種の Tannakian 圏とみなせる（Langlands dualgroup による）。
すると、Langlands対応は以下の図式として表現される。
Tannakian category: Mot_F → Rep(^L G)via fiber functor: ω: Mot_F → Vec_ℚℓ
このように、モチーフ→L-群の表現→保型表現という圏論的連鎖に帰着される。
ラングランズ・プログラムは以下のようなテンソル圏間の関手的対応を予想するものである。
∃ faithfultensor functor Ｆ: Mot_F^(pure) → Rep_auto(G(𝔸_F)) s.t. L(M, s) = L(Ｆ(M), s)
また、群準同型 ^L G₁ → ^L G₂ により、対応する圏の間に関手的対応が存在する。
φ_*: Rep_auto(G₁(𝔸_F)) → Rep_auto(G₂(𝔸_F))
あー、なるほどね。「JOINが難しくて避けてるだけなんじゃね？」ってわけか。
甘い。構造わかってない奴ほどそういう浅い自己放尿をしたがる。
まず前提を修正しろ。JOINの動きなんてとっくに分かってる。
SQLの実行プラン追って、NestedLoopかHashJoinか、インデックス使うのかフルスキャンになるのか、そのあたりの判断も含めて運用設計に組み込んでる。
こっちはわかった上で避けてんだよ。JOINを理解してないから避けてるんじゃない、JOINの実コストと限界を知ってるから回避してるの。
JOINってのは便利だけど代償がでかい。たとえば、数千万件のトラフィックログに対して、ユーザー属性をJOINするとしよう。
属性テーブルが1万件程度でも、JOIN時のI/OとCPU負荷は無視できない。結合条件次第ではインデックスも効かなくなる。クエリキャッシュも効かない、結合後にさらにGROUPBYやWHERE使えばオプティマイザの想定外の地雷も踏む。
こっちはそれを全部経験済み。痛みを知ってるから最適化してる。JOINの怖さを知らない素人が、理解できない設計を「逃げ」と断じるのは自己放尿だな。
それに「JOINがわかりづらい」なんて次元じゃない。JOINなんて構文としては簡単だろ？
問題はそれを巨大なスケールで運用したときのトラブルを想定してるかどうかだ。
JOINが原因で1時間かかるクエリになって死ぬとか、JOINが原因でMySQLのtemporarytable溢れてswapに突っ込んでサーバ落ちるとか、JOINが原因でインデックスの設計ミスってテーブルスキャン発生して数億件走査するとか、そういうのを踏んでから語れ。
わかりやすくしとこうか？
JOINを盲信してるのは、「地雷原を地図だけ見て走り抜けようとしてる奴」と同じ。
JOINを避けてるのは、「地雷があるの知ってるから事前に地ならししてる奴」だよ。
「難しいから避けてる」んじゃない。
危険なの知ってるから、先回りして別ルートを構築してるだけだ。
何も知らないで「逃げてる」ってレッテル貼って自己放尿するの、やめとけ。
お前のJOIN観、浅すぎて逆に危ない。
The researchers subsequently transplanted GALC expressing monocytes, a type ofwhitebloodcell involved in theresponse to injury and infection, directly into the CNS of themice. This approach replacedmore than 80% of microglia withhealthy monocytes, virtually eliminating the GCs, protecting againstdamage, and extending survival.
Additionally, the researchers noted that a companionpaper, "Monocytes can efficiently replaceall brain macrophages and fetal liver monocytes can generate bona fide Sall1+ microglia,"ledby the Mohavedi Lab in Brussels,Belgium and publishedtoday in Immunity, complements their work and highlightskeynext steps toward developing new therapies. Frederick Christian Bennett,MD, an Assistant Professor of Psychiatry in the Perelman School of Medicineand a co-senior and corresponding author, also contributed to the companionpaper.
"We are eager tospotlightthe power of microglia replacement," said Bennett. "Our findings supportbuildingon our research to better understand microglia's formation andorigin,allowing us to unlock their role in disease and developmore precision therapies."
The researchwas supportedby the Penn MetabolomicsCore (RRID:SCR_022381), the Penn Cardiovascular Institute and, in part,by NCI (P30 CA016520) andNIH (P30DK050306),NIH (5T32MH019112) and (5T32MH014654). Additional fundingwas providedby Partners for Krabbe Research (P4KR), the University of Pittsburgh Brain Institute internal funding,NIH (DP5OD036159),NIH (R01-NS-120960), Klingenstein-Simons Fellowship in Neuroscience, thePaulAllen FrontiersGroup and Children's Hospital ofPhiladelphia K readiness award. The researchwas also supportedby the Alzheimer's ResearchUK Senior Fellowship (ARUK-SRF2022A-006), theNIHR Newcastle Biomedical Research Centre (BRC), a partnershipbetween Newcastle Hospitals NHS Foundation Trust, Newcastle University, and Cumbria, Northumberland and Tyne andWear NHS Foundation Trust and theNational Institute for Health and Care Research (NIHR).
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BSジャパネクストがリニューアルBS10の無料放送側で日曜昼などに放送中
見られなかったケーブルテレビ局でも見られるようになったので要確認
(1)児玉清さんとのコラボに感激!(2006)9.3芸能界クイズ大会
・つるべ落とし
・4年
…
－－－－－
・02チョコレートプラネット
・03ハイドン
・07平井堅 ひらいけん
・08 [1番をあてましょう]松坂桃李 まつざかとうり
・09アラスカ(州
・14リベット
・15サヨリ
・16 『PEANUTS』
・17 [いくつ]9
・18 三笘薫 みとまかおる
・19ゴヤ
・23 [3択]3 40人
－－－－－
・26インド
・27 足摺(岬あしずり(みさき
・29e 凸《とつ》レンズ
＝＝＝＝＝
入社して最初の仕事は「AWS認定ソリューションアーキテクト」の資格を取ることだった。
会社の先輩はAWSアカウントの管理だけで頭を抱えていて、俺は「クラウドってすごいんだろうな」と思っていた。
甘かった。
大学時代はPythonでちょっとしたWebアプリを作るのが楽しかったのに、今はIAMポリシーとSecurityGroupの設定で一日が終わる。
コードを書いているはずが、実際はYAMLとJSONばかり書いている。
先輩（30代）は「昔はサーバーにSSHして直接デプロイしてたんだよ」と言うけど、正直それの何が悪いんだろう。
デプロイ自体は確かに自動化されるけど、その仕組みを作るのに疲れ果てる。
Kubernetes？EKS？ECS？Fargate？Lambda？Step Functions？どれを使えばいいのか分からない。
友人はGCPを使っているけど、別の呪われた世界があるだけだと言っている。
Azureの話は聞きたくもない。
懐かしい感覚だった。「gitpushherokumain」だけで済んだ。
こんなに簡単だったのか。
herokuの料金は高いってよく聞くけど、精神衛生上の価値はある。
最近のスタートアップでは「NoOps」とか「クラウドレス」みたいな言葉が流行っていると聞いた。
Vercel、Netlify、Railway、Fly.ioなどを使ってインフラをほぼ考えずにデプロイするらしい。
もしかして、クラウドの複雑さに耐えられなくなった開発者が増えているのかもしれない。
いや、きっと俺のスキルが足りないだけだ。「クラウドネイティブ」になるべきなのだろう。でも正直、モノリスに戻りたい気持ちもある。
きっと、単純なものが複雑になりすぎたんだ。
個人での利用ではやっぱそうじゃないの。あと動画生成や萌テキスト作成
SONY公式でAIカメラ作ってみようっていうページ公開してるし、パーツ（IMX500）を売ってるやで
https://developer.aitrios.sony-semicon.com/en/raspberrypi-ai-camera
あとラズパイじゃなくてこんなのもある
https://makezine.jp/blog/2022/02/spresense.html
企業の動向云々なら半導体事業持ってるし自社AIプラットフォーム持ってるのに
SONY は相変わらずセグメント制でーす❤︎やってるわね
日立は Lumada で同じ方向見てんのにね
そもそもSONY も半導体事業持ってるし、そもそもSONY もAIプラットフォームも持ってるんだぞ
AITRIOS な？セブンとかのデジタルサイネージで使われているそうな
ほんで、SONY公式でAIカメラ作ってみようっていうページ公開してるし、パーツ（IMX500）を売ってるやで
https://developer.aitrios.sony-semicon.com/en/raspberrypi-ai-camera
あとラズパイじゃなくてこんなのもある
https://makezine.jp/blog/2022/02/spresense.html
で、部品屋さんではなくて、強力なエコシステムを築いてることが重要なんだけど、
SONY のムーブはいつもの部品屋さんに見えるよね。センサーもすごい技術を持ってるのにね
せっかくPS っていうプラットフォームを持っているのに、MESH とかFelica とか金融部門あるのに、セグメント制だぞ❤︎とか言ってないで、
長期的なエコシステムの構築頑張れよって思うが、Panasonic みたいになる未来しか見えない（ただの保険屋／銀行になって技術部門捨てそう）
あと、YAMAHA ですらイベント出席してるのにSONY さ・・・って気持ちになる
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
×
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.
https://x.com/LifeTips2477/status/1881130666294992981
消されちゃう前に保存して正解だった。
代表者 塩見賢人
メールアドレス info@htgjp.site
電話番号 098-894-2017
「右でも左でもない普通の日本人」を自認する人ほど陰謀論やデマといったいかがわしい言説を信じやすい
「僕は（注文料理は）うなぎだ」といううなぎ文におけるような補完が必要とされる。「普通の日本人」も同様に、「その日本人は（R は）普通だ」というタイプ A の解釈が可能であり、特に R には、「日本人として」のような、アイデンティティやステレオタイプに関わる内容が補完される可能性がある。
「普通の日本人」をあえて使用することで、日本における内集団と外集団(in-group vsout-group)の境界を先鋭化するといった効果が生じうる。
http://pssj.info/program_ver1/program_data_ver1/54/resume/PSSJ-54(2021)_resume_A16_NAKASONE,%20IZUMI,%20JU.pdf
https://dic.nicovideo.jp/a/%E6%99%AE%E9%80%9A%E3%81%AE%E6%97%A5%E6%9C%AC%E4%BA%BA
Microsoft’s Gaming Chief Is Still Looking for Acquisitions, Sees Future Growth
After releasing the first batch ofXbox games forSonyGroup Corp.’sPlayStation andNintendo Co.’sSwitch, Spenceris pleasedwith the results.Microsoftwill domore of that, he said, and won’t ruleoutany game inMicrosoft’s stable.
“I do not see sort ofred lines in our portfolio that say ‘thou must not,’ ” he said.It’s too early tomakeany sort of decisionon thenextversion ofHalo, he said.
ソニーグループのプレイステーションと任天堂のスイッチ向けにXbox用ゲームの最初のバッチをリリースした後、スペンサー氏はその結果に満足している。マイクロソフトは今後も同様の取り組みを続けていくと述べ、マイクロソフトのゲームラインナップからいかなるゲームも排除するつもりはないと語った。
「当社のポートフォリオには『してはいけないこと』を示すような赤い線は見当たりません」と同氏は語った。Haloの次期バージョンについて何らかの決定を下すのは時期尚早だと同氏は語った。
Visit toJapan - Report of the WorkingGroupon theissue ofhuman rights and transnational corporations and other business enterprises
The WorkingGroup observed deeply troublingissues within the media andentertainment industry, especially in the idoland animation sector. The animation market inJapanhas seen asignificant increase in profits, reaching 2.74trillionyen (approximately $20billion).87 But despite thisgrowth, the annual starting salaries of animators stand at a mere 1.5 millionyen (roughly$10,000).88 This disparityis particularly worrying considering that, in2023, approximately 30.8per cent of those employed in the industry workedas freelancers orindependent contractors,who were reportedly not receiving protection under the current labourlaws.89 This enables excessively long working hours andperpetuates unfair subcontracting relationships. However, animation production companies, alongwith their subcontractors, face no penalties. Furthermore, creators oftensign contracts that inadequately protect theirintellectual property rights, creating an environment ripe for exploitation.
Combined with amajor labour shortage,itis imperative that businesses in this sector, includinganime production committees,address theseissues and exercise leverage to enhance decent work for animators and prevent the potential collapse of this industry.
作業部会はメディアとエンターテインメント産業、特にアイドルとアニメーションの分野で深い問題を観測した。日本のアニメ市場は大幅な増益を遂げ、2兆7,400億円（約200億ドル）に達している[87]。しかしこの成長にもかかわらず、アニメーターの初任給はわずか150万円（約1万ドル）にすぎない[88]。この格差は2023年時点で、この業界で雇用されている人々の約30.8%がフリーランサーまたは独立請負業者として働いており、彼らは現行の労働法の下で保護を受けていないと報告されていることを考慮すれば特に憂慮すべきことである[89]。そのため過剰な長時間労働が可能になり、不公正な下請け構造が蔓延している。しかしアニメ制作会社は下請け業者とともに罰則を受けることはない。さらにクリエイターは知的財産権の保護が不十分な契約を結ぶことが多く、搾取されやすい環境を作り出している。
大幅な労働力不足と相まって、アニメ製作委員会を含むこの分野の企業はこれらの問題に対処し以下を実現するため影響力を行使することが不可欠である。
「経済産業省映画産業の制作現場に関するアンケート調査結果」 と 「アニメーション制作者実態調査報告書2019」 の孫引き
映画産業と混じっていることと、古い調査結果（5年前）であることは注意が必要
文化庁による古い調査結果を国連が孫引きして日本政府が今頃慌てているよくわかんない構図
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この日が巡る度、毎年思い出す。
しんどかったな～って笑
ハッシュタグの飛び交う中、嬉しいのに純粋に120%この日を喜べない思いを消化し、きちんと喜べる日にしようとこの日記を書きました。
そもそも何故なにわ男子の結成日が『6日』なのかと言うと、Duet、POTATO、Wink UPの所謂『3誌』の発売日だからである。
なにわ男子の結成は上記3誌で発表された為、発売日の2018年10月6日と相成った。
どこのユニットもほぼそうだと思うが、結成日と言いつつ正確には結成『発表』日である。
早売りの情報が流れて来たり、見ない様に流れて来ない様にしたりの毎月であるが、この日この情報を見なかった関ジュオタクはいないと思う。
メンバーは西畑大吾、大西流星、道枝駿佑、高橋恭平、長尾謙杜、藤原丈一郎、大橋和也。
今と同じ7人である。
メンバーが発表されたことで、この短文の情報がありとあらゆる関ジュのオタクに混乱をもたらせてしまった。
·MAINで活動していたのは西畑大吾、向井康二、大西流星、室龍太の4人だったのに4人中2人の名前が無い。
年齢的にオタクも焦っていたと思うので、下から下克上を起こされ、省かれた様な空気が流れた。
·藤原丈一郎·大橋和也の公式ユニット加入も、Funky8と言う屋良朝幸くんの作ってくれたユニットの事実上自然解散を思い知らされない訳にはいかなかった。
『リューン』の時に丈ちゃんが言っていた『3列目の逆襲』が本格的に始まったのである。
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正門良規·小島健(もんビバ)
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※西村拓哉·大西風雅·嶋﨑斗亜·岡﨑彪太郎·當間琉巧(ちび5)
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※藤原丈一郎·大橋和也·林真鳥·古謝那伊留·朝田淳弥·今江大地·末澤誠也·草間リチャード敬太
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他
※は場合によって入れ替わっていた様に思う。
此処のもんビバを飛び越えてしまったことにより、もんビバ担にも衝撃が走った。
こじけんは兎も角、この年はれんれんのデビュー年でもあり、当時の関ジュからするとユニットもないのに『デビュー』なんて言葉が思いついている訳もなく、同期の正門くんも『早くデビューしてほしい』どころか『やめないで』と言った不安が気持ちが何処と無く漂っている時期であった。
そんなこんなで、なにわ男子と言うたった7人のユニットが結成されたことにより、ほぼ関ジュのオタク全員をゆるがす大事件となってしまった。
当時私は関ジュ担のTwitterに住んでいたが、あの日の凍った空気は忘れられない。
(今後の自担が何も見えていない中でとてもじゃないけど『おめでとう』等言える心境ではない)
(そんな空気の中でとてもじゃないけど喜べない)
私は当時からなにわ男子のメンバーの担当であったが、例に漏れず誰からも『おめでとう』とは言ってもらえなかったし、自分自身も何も発信出来る空気感ではなかった。
(兄組の担当さんはまた違ったのかもしれない)
色々書いたが空気的にはやはり『康二くんは？』と言うみんなの思いが1番強かった様に思う。
そんな一夜にして訪れた問題の数々をオタクが解決出来る訳も無く、私達にはその時『Fall inLove』と言う梅芸公演が迫っており、常に目の前に見えていながらその問題は一旦見ない、と言った本当に無理矢理な方法で終わった。
勿論なにわ男子に入る入らないで関ジュオタク同士がお互いを好きになる訳でも嫌いになる訳でもなく、複雑なその問題は受け止めつつ華麗にスルーする運びとなった。
関西Jr.のバリバリサウンド、略して関バリと言うラジオ番組は当時藤原丈一郎·大橋和也·正門良規·高橋恭平の4人がレギュラーメンバーとして放送されていた。
丈くんの面白さ、正門くんのフォロー、橋橋のおバカ加減が絶妙なバランスで、この中に担当がいない私も当時は毎週楽しみに聴いていた。
メンバーを見てお分かりのことと思うが、4人中3人がなにわ男子となった。
生放送だったので同じ時間軸で進んでおり、なにわ男子が結成されて初めての放送を固唾を飲んで聞いていた。
挨拶は変わらず、『関西ジャニーズJr.の藤原丈一郎』『大橋和也』『正門良規』『高橋恭平です！』で始まった。
ユニット名を名乗らないどころか、その日の放送ではなにわ男子が結成された話は1mmも出なかった。
こんな大きなニュース近年の彼等に無かった筈なのに。
彼等もまたオタクと同じ様に、『なにわ男子を一旦スルー』することを、なにわ男子も、なにわ男子以外も、選択していた。
彼等もきっと、苦しんでいた。
私は、『あの大らかそうな正門くんでもこんな空気になってしまうのか』とことの重大さを改めて思い知ることとなった。
一方で、その頃丈くんは『タイヨウのうた』と言うふぉ～ゆ～辰巳くん主演の舞台にも出演していた。
当時なにわ男子は勿論関ジュも今みたいな爆発的人気はなかった為、この舞台も当日券で、大阪の初日を観劇することが出来た。
そこには、最後のカーテンコールで『なにわ男子の藤原丈一郎です。』と挨拶をする丈くんがいた。
『僕、今初めてお客様の前で『なにわ男子』って言いました』と嬉しそうに言っていた。
関西ジャニーズJr.が他に誰もいないこの空間で、初めて丈くんは何にもとらわれず自由に『なにわ男子』を出すことが出来ていた。
話は戻るが、SNSでの反応が芸能人に届かない時代でもなく、恐らくなにわ男子自身が1番反対されている空気感を感じ取っていた(SNSでは応援より批判の声が常に大きいしね)。
それが梅芸初日に立ってみて『応援されていることが分かって安心した』と言う様な彼等の当時の発言に繋がっていたと思う。
梅芸が終わり、クリパが終わり、序列が変わったことをオタクは口に出さずに徐々に受け入れて行くしかなかった。
そんな時にまたしても大事件が勃発する。
私は入っていなかったが、同日に3公演もあり、それぞれを観ていたオタク達10人近くと夜に打ち上げと言う名の新年会をすることになっていた。
終演後、出て来たオタク達は精神状態がかなりボロボロであった。
ROTでも取り上げられているし、素顔4でも発売されたが、公演があんな状況であった。
マイドリでみんなが泣いている。
今迄ああ言う時の関ジュは誰かが辞める時であり、『この人が辞める訳では無いと思う』『こっちかなぁ？』『何だったんだろう？』と解散する迄ひたすら答えの出ない議論が繰り広げられた。
康二くんのSnowMan加入は彼に残された最後のチャンスであったことは誰の目にも明らかであり、喜ばない人はいなかった半面、あんなに関西を愛して来た彼が何故東ジュにならないといけないのか。
そんな中、希望が見え始めたのが『Lilかんさい』の結成である。
私はユニットが『なにわ男子』だけでなくなったことに心底安堵した。
元々『ちび5』として非公認ながら5人でいることが多かった為、こちらは誰も増えず欠けず、すんなり受け入れられた様に思う。
そして『Aぇ！group』の結成。
Funky6の行方が知れない中での末澤·草間、そして間にいたもんビバの活動が保証されたことで、なにわ男子担的にも自担の長年のツレが多いユニットであり、『良かったね』と言う雰囲気であった。
立て続けのユニット結成であり、非加入組担にも既に『関ジュは変わってしまった。仕方がない』と言う空気も流れていた。
こうして、『一方的に叩かれ続けたなにわ男子』はこの辺でふんわりと歴史を閉じることとなる。
その後、龍太くんも俳優専業となり、真鳥くんも振付師への転向、朝田くんは3月の春松竹で退所と、徐々にみんなの道が決まって行った。
夏の8·8で、康二くんは加入から7ヶ月でデビュー組への階段を昇ることが決まり、同じく夏にAぇ！groupはなにわ男子より先に単独関西ツアーを回ることになった。
叩かれたのは何だったのか。
Aぇが出来たことによりこれで叩かれなくて済む、と言う安堵感と、モヤッと感と。
そこから何年も経ち、なにわ男子が出来てからのファン、デビューしてからのファンがもりもり増え、何のしがらみもなく純粋に喜ぶ人が沢山増えた。
10月6日は、私にこの1年弱の色々な感情を思い出させる日にちなのであった。
ホスト業界では「俺は俺以外か」で有名なローランドが率いるROLANDGROUPに所属した「俊」がYoutubeライブに本格参戦しDoneruなどの高還元投げ銭サービスを利用し、月間数千万の投げ銭を集めて投げ銭タワーを立てまくり、大成功を収めたことをきっかけに配信戦国時代へ。
ROLANDGROUPでは先人の強みを活かしてYoutubeLive＋Doneruの組み合わせで前人未到の年間売上６億円ホストが誕生。１年で歌舞伎町ホスト業界の歴史を一気に書き換えた。
また業界最王手の一つ、冬月グループとそのフランチャイズのグループユグドラシルはイケメンライブ配信アプリ「toU」での活動を本格化。「toU」での投げ銭をそのまま直接売り上げに連結するシステムを構築。ライブ配信だけで月間1000万円以上売り上げるプレイヤーを輩出。
YoutubeLive以外にもTikTokライブを本拠地にするプレイヤーも各グループでは増え続けている。TikTokではTikTokLive バトルという配信を行っているTikTokライバー同士でコラボを行い「一定時間(５分間)内でより多くのギフト(投げ銭)をもらった方が勝つ」という、昭和か？という機能が盛り上がっており、ホストライバーもこぞって参戦し、ギフトが乱れ飛んでいる。
客引きの規制が厳しくなる中で「集客はSNS(と出会い系アプリ)で行う」という手法が一般化し、その次の段階として「集金もSNSで行う」という手法が流行、その後の頂き女子事件での売掛規制を受けて一気に加速した。
今では大手のほとんどが売り上げをエース以外、太客以外、常連以外、店すら飛び出して広大なネットの海から広く浅く抜いて売り上げを作るという方向性にシフトしている。
ライブ配信に限らず、大手は代表やエースプレイヤーが個人チャンネルを持ちプロのカメラマンとディレクターを入れてドキュメンタリー形式でトラブルや日々の営業をドラマチックに演出した動画を作成し公開し、これまでホスト業界がリーチできていなかった層への幅広い訴求を行っている。
