中国語の発音と日本語の変化規則 入声 - 多言語話者の効率的外国語学習法
現代中国語が失った特徴、入声(にっしょう) 日本語の音、広東語の音、中国語の音を比較してみる。先ずは例を見てください。 読(读、讀)doku-duk6-du2 達(达)tatsu-dat3-da2 力 riki-lik6-li4 音読で２音の漢字 このように、日本語の音読みの最後のひらがなの音が中国語では消えている。例えば、「読(读、讀)」の場合、「doku」と発音するが、中国語ではその「く」の発音がなくなっています。 広東語の末子音 それに対して、広東語では「k」だけはあるが、日本語にはある「u」がない。古い中国語や現代中国語方言などでは、単語の後ろにk、 t、 pの発音を持つものがあったが、現代中国語はこの特徴を失っている。 これら単語まつの子音は入声(にっせい)と呼ばれる。「読」の場合、kを発音するが、破裂させないような発音になる。詳しくは実際にこの特徴を持つ言語(広東語、韓国語、ベ
YolactEdgeで、高速に画像から物体を検出し、形を推定する
1.はじめに 以前、「画像から物体を検知し、形を推定するタスク」を行うMask R-CNNをご紹介しました。今回は、エッジでのリアルタイム処理向けの、処理が高速なYolactEdge をご紹介します。 ＊この論文は、2020年12月に提出されました。 2.YolactEdgeとは？ まず、YolactEdgeのベースであるYolactのフロー図を示します。 まず、Feature Backbone（CNNネットワーク）で画像から Feature Pyramid（特徴量をまとめたピラミッド）を抽出します。そして、Protonet で画像全体の全てのマスクを生成し、Prediction Head＋NMSで各マスクの信頼度を求め、この2つを結合します。その後、Crop＋Threshholdを行い出力を得ます。マスク生成と信頼度計算を並行して動かすのが高速化の秘密です。 このプロセスを改良し、さらな
閉ざされがちなマネージャー間の会話も、積極的に社内で共有 オンラインでも距離を縮める、サイボウズ式テレワークの極意
毎年恒例、サイボウズ株式会社が主催するイベント「Cybozu Days 2022」が開催されました。今年のテーマは「宝島〜DXの勇者たち〜」。クラウドサービスを活用したDXにより、新しい道を切り拓く“勇者たち”が登壇しました。本記事では、「全員出社の頃のマネジメントはもう通用しない!? 『リモートありきのマネジメント』を一緒に考えよう」のセッションの模様をお届けします。メンバーの姿が見えないテレワークにおいて、働きやすい環境づくりのために大切なこととは。 クローズドな会話をできるだけ避けるための工夫 吉原寿樹氏（以下、吉原）：では、いよいよ後半に入ってまいります。今度は逆に「『マネージャーの状況をメンバーに共有する仕組み』をどう作る？」についてお話ししていきます。 これは大きく分けて3つです。上から「グループウェアで予定を共有する」「公開していいやり取りは、できるだけkintoneの公開ス
第5回 日本語の漢字音と現代中国語音の関係 ｜ ふしぎな中国語――日本語からその謎を解く ｜ 橋本陽介 ｜ 連載 ｜ 考える人 ｜ 新潮社
昔の中国語の発音 私の研究室があるお茶の水女子大学の建物は、だいぶ老朽化が進んでいる。特に授業の行われる教室が並ぶ3階はなぜか吹きさらしになっており、ひときわ傷みが激しい。初めて赴任してきたときには、「ここを開けておくと冷蔵庫になります」「ハクビシンが入ってきます」という張り紙も目に入り、軍艦島の廃墟に来たのかと思った（なお、教室の中だけは改修してあるからきれいだ）。 ところで、私が現在入っている部屋の前任者の前任者は、頼(らい)惟勤(つとむ)先生だったと聞いた。頼先生は『日本外史』などで知られる江戸後期の大学者・頼山陽の直系の子孫である。すでに亡くなられて久しいが、YouTubeに孟子の素読を行う音源が上がっている。本来、素読とはこのように節をつけて読むものだったことがわかる。 その頼先生が専門としていたのが音韻学で、私も大学生のときにご著書『説文入門』『中国古典を読むために―中国語学史
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ビッグファイブ (心理学) - Wikipedia
概要[編集] ビッグファイブは単語間の関連性に基づいているが、神経心理学者にも使われている[6]。それは、因子分析（統計的手法）を性格検査データに適用する場合、性格のある側面を表現するために用いられるいくつかの単語がしばしば同一人物に適用されるからである。例えば、「誠実的な」という形容詞が当てはまる人は、「散らかった」ではなく「準備万端な」と形容されることが多い。また、この理論は共通言語の記述子を用いているため、人間の性格と精神を記述する上で一般的に用いられる5つの広い次元を示唆している[7][8]。五つの次元は、開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症傾向と定義される。これらの次元の下には、多くの相関したより具体的なファセット（側面因子）が存在する。例えば外向性には、活発度、自己主張、明朗性、刺激希求性、親しみやすさ、社交性などの関連する特性が含まれるといわれている[9]。これらの根底に複
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GLAD: Learning Sparse Graph Recovery