SLB（SLB Limited、NYSE: SLB）は、油田探査および、各種油田探査用計測機器の開発・製造をコアビジネスとする、最大級の多国籍企業である[2]。創業者の家系はユグノーであった。フランス・パリとアメリカ合衆国・ヒューストンに本社を構える。 油田探査ではワイヤーライン検層などを用いて埋蔵量解析から油田の生産開始までの各種サポートを行っており、高温高圧環境に耐える検層機器等を自社内で開発・製造している。かつては水道メーターや半導体検査装置の開発、生産も行っていたことがあり、一時フェアチャイルドセミコンダクターを傘下に抱えていたこともある。 創業者の時代[編集] テキサス州ヒューストンのシュルンベルジェ・ソリューションズ・センター（本社） テキサス州シュガー・ランドのシュルンベルジェ・コンプレックス（Schlumberger complex） 2022年10月までのシュルンベルジェ

マン・グループ（英: Man Group plc、マン・グループ・ジャパン・リミテッド、マン投資顧問会社）は、イギリス・ロンドンに本社を置く世界最古で最大級のヘッジファンドである。FTSE 100には1994年に採用された。現社名は、2000年から採用している。主な子会社としてAHL、GLG、FRM、Numericがあり、多彩な戦略を提供している。運用資産残高は1486億米ドル（日本円にして約20兆円、１ドル１３５円）【2022年時点】。 現在、マン・グループの子会社は13カ国にあり、その拠点は、ロンドン、チューリッヒ湖畔のプファフィコン（en）、シカゴ、ニューヨーク、東京、香港、シドニーにある。従業員は1500名以上。 歴史[編集] 1783年にジェームズ・マンにより砂糖を扱う商社として創業された[1]。1784年に英国海軍とラム酒の独占的供給契約を締結。1970年に世界最大級の商社へと

アラン・コルバン（Alain Corbin, 1936年 - ）は、フランスの歴史学者。専門は19世紀、20世紀のフランス史であり、アナール学派を代表する歴史家として知られる。 フランス・オルヌ県生まれ。カルヴァドス県のカーン大学卒業。1959年、歴史の教授資格を取得。リモージュのリセで一時教鞭を取った後に、1972年から1986年までトゥールのフランソワ・ラブレー大学で現代史の教授を勤める。1987年から、モーリス・アギュロン（Maurice Agulhon）の後任としてパリ第1大学（パンテオン=ソルボンヌ）の教授に就任し、19世紀史を担当。 『においの歴史』『音の風景』といった五感をテーマとする著作を多く世に問い、日本では「感性の歴史学」を打ち立てた歴史家として知られるコルバンだが[1]、彼が心性史の路線を歩み始めたのは博士論文の執筆に際してのことである。 1960年代の頭、コルバンは

この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2013年10月） 古い情報を更新する必要があります。（2021年9月） 出典検索?: "高田慎蔵" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 高田愼蔵 高田 慎蔵（たかた しんぞう、嘉永5年2月2日〈1852年2月21日〉 - 大正10年〈1921年〉12月26日）は、明治大正期の機械貿易商。勲三等。墓は谷中霊園。 生涯[編集] 高田商会創業者。旧幕府佐渡奉行の下級官吏、支配地役人組頭で広間役だった天野孫太郎の子として佐渡国相川（現新潟県佐渡市）に生まれる[1][2]。4歳で父の同僚高田六郎の養子となる。14歳にして慶応元年（1865年

宮廷画家[編集] 1623年、マドリードに2回目の旅行に行く。このとき、スペインの首席大臣であったオリバーレス伯爵ガスパール・デ・グスマンの紹介を受け (後に『オリバーレス伯公爵騎馬像』を制作)、国王フェリペ4世の肖像画を描いた。国王に気に入られてフェリペ4世付きの宮廷画家となり、以後30数年、国王や王女をはじめ、宮廷の人々の肖像画、王宮や離宮を飾るための絵画を描いた。 美術愛好家であったフェリペ4世は、ベラスケスを厚遇し、画家のアトリエにもしばしば出入りしていたという。当時、画家という職業には「職人」としての地位しか認められなかったが、フェリペ4世は晩年のベラスケスに宮廷装飾の責任者を命じ、貴族、王の側近としての地位を与えていた。 ベラスケスの作品では、画面に近づいて見ると、素早い筆の運びで荒々しく描かれたタッチにしか見えないものが、少し離れたところから眺めると、写実的な衣服のひだに見え

『ゴリオ爺さん』（ゴリオじいさん、仏：Le Père Goriot）は、19世紀フランスの文豪オノレ・ド・バルザックにより、1835年に発表された長編小説で代表作。作品集『人間喜劇』のうち「私生活情景」に収められた。 1819年のパリを舞台に、子煩悩な年寄りゴリオ、謎のお尋ね者ヴォートラン、うぶな学生ウージェーヌ・ラスティニャックの3人の生き様の絡み合いを追う。大衆受けする作品で、しばしば映像化や舞台化がなされている。 サマセット・モームは、『世界の十大小説』の一つに挙げている。この作品の影響で、「ラスティニャック」は、フランス語で出世のためならどんな手も使う野心家をさす代名詞となった[注釈 1]。 概要[編集] 1834年から1835年にかけて連載小説としてはじめて世に出て以来、『ゴリオ爺さん』は、バルザックの作品中で最も重要なものと広く考えられている[1]。まず、著者がそれまでに書いた

『トビトとアンナ』レンブラント・ファン・レイン、1626年 『トビト記』（Book of Tobit）は、捕囚の地に生きたトビトの物語。『トビト記』は教派によって扱いに違いがあり、ユダヤ教では外典として扱い、カトリック教会と正教会では旧約聖書続編（または第二正典）に加えている。また、プロテスタントでは聖書としてではなく、文学として扱っている。 物語[編集] 物語は以下のようなものである。アッシリア捕囚で連れていかれ、ニネベに暮らすナフタリ族のトビトは善行を積んでおり、ある日、危険を顧みず殺されたユダヤ人の死体を埋葬した。穢れを嫌って庭で寝ているとすずめの糞が目におちて失明してしまう。さらにささいなことで妻をも疑ったことを恥じ、トビトは死を願う。同じころ、悪魔アスモダイのせいで夫たちが次々に初夜に死んでしまうことで悩む女性サラも死を願っていた。神はこれを聞いて天使ラファエルを差し向ける。その

サントノレ通り 8区サントノレ通りのプラーク サン＝トノレ通り（フランス語: rue Saint-Honoré、サントノレ通り）とは、フランス・パリの市内中心部、セーヌ川右岸（北岸）1区にある通りである。一部8区に差し掛かる。中世後期の時代からパリ市内（パリ城壁内）中心部を東西に走る、歴史的な通りでもある。 概要[編集] パリ1区東側から順に、フォーラム・デ・アル、 (若干サントノレ通りから離れて位置する)ヴィクトワール広場、パレ・ロワイヤル、ルーヴル美術館、テュイルリー庭園、ヴァンドーム広場などに囲まれたセーヌ川右岸のパリ中心部を東西に走る。1区東側のアール通り（フランス語版）（レ・アール通り） から、コンコルド広場とマドレーヌ寺院との間を繋ぐ8区内のロワイヤル通り（フランス語版）に差し掛かり、ロワイヤル通りを挟んで更に西側方面へ進むと、シャンゼリゼ大通りと並行してエリゼ宮殿前を走るフォ

アルフレッド・ルイ・シャルル・ド・ミュッセ（Alfred Louis Charles de Musset、1810年12月11日 - 1857年5月2日）は、フランスのロマン主義の作家。詩、小説、戯曲などを広く手がけた。 経歴[編集] サン＝ドニで貴族の家系に生まれる。詩・芝居・小説など多くの分野で活躍、とくに演劇ではロマン主義演劇の代表者とされる。[1][2] 1830年、戯曲「ヴェネチアの夜」初演で大ブーイングを受けた。これがきっかけで「読まれるための戯曲（レーゼドラマ）」を書き続けることになる（それらが収められた戯曲集は「肘掛椅子の中での観物」というタイトルが付けられた）。ミュッセの戯曲は初期のものを除いて、散文劇が多いのが特徴である。 1833年、女流作家ジョルジュ・サンドに出会い交際を始める[3]。またそれを基にして長篇小説『世紀児の告白（La Confession d'un e

イアン・J・グッドフェロー（Ian J. Goodfellow）は、機械学習分野の研究者。Google Brain（英語: Google Brain）を経て2019年3月よりAppleの機械学習研究チームにいる[1]。ニューラルネットワークを用いた生成モデルの一種である敵対的生成ネットワークを提案したことで知られる。 経歴[編集] グッドフェローはヨシュア・ベンジオ、アーロン・クールヴィルの指揮のもと、スタンフォード大学でコンピュータサイエンスにおけるB.S.とM.S.の学位を、モントリオール大学で機械学習におけるPh.Dの学位を取得。卒業後はGoogleにGoogle Brainのリサーチ・チームの一員として加わった[2]。Googleを去ったのちに新しく設立されたOpenAIに加わり[3][4]、2017年3月にGoogleリサーチに復帰。 研究対象は深層学習の広い分野に渡るが、その中

バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "単体" 数学 – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年10月） 3次元空間で表現できる4種類の単体 数学、とくに位相幾何学において、n 次元の単体（たんたい、英: simplex）とは、「r ≤ n ならばどの r + 1 個の点も r − 1 次元の超平面に同時に含まれることのない」ような n + 1 個の点からなる集合の凸包のことで、点・線分・三角形・四面体・五胞体といった基本的な図形の n 次元への一般化である。 全ての辺の長さが等しい時、正単体と言う。 単体は、頂点の位置さえ決めればそれのみによって一意的に決定され

サブプライム住宅ローン危機の際にアメリカ合衆国政府により救済されたアメリカン・インターナショナル・グループの本社 「大きすぎて潰せない」（おおきすぎてつぶせない、英語: Too big to fail、略してTBTF）とは、特定の企業、特に金融機関はあまりにも大きく、相互依存関係にあるために破綻すれば広範な経済システムへの壊滅的打撃に繋がりかねず、破綻の瀬戸際に立った時に政府の支援が必要となってしまうことを指している[1]。 概要[編集] 「大きすぎて潰せない」という慣用表現は、1984年の議会公聴会で連邦預金保険公社のコンチネンタル・イリノイ銀行への介入について議論した際に、米国下院議員のスチュアート・マッキーニーが使用したことで広く知られるところとなった[2]。この表現は以前にもマスコミで時折使用されており[3]、同様の考えが初期の銀行救済の動機となった[4]。 この言葉は、2007年