Instruction: おとぎ話を現代風にアレンジしたストーリーを書いてください。

Output:
「若い女性！ 今すぐに降りてください！」 継母が要求しました。
「忙しいんです！」 私は部屋から叫び声を上げて戻ってきました。 私は実際には忙しいわけではなく、今夜の盛大なパーティーについて携帯電話でテキストメッセージを送っているだけです。友達と私は段階的に計画を立てています。夜の終わりには、どちらかがイケメン選手を獲得できることを願っています。
「今月ずっと家事を何もしていないのね！」 あなたがもっと義理の姉妹のようだったらよかったのに」と継母は怒って続けます。 義理の姉妹に関する最後の部分は本当に腹立たしかったです。私は本当の母親ではない人のために家事をするつもりはないということを主張する準備をして階下に駆け込みました。
「そうですね、高校時代にピークに達しなかったことがうらやましいだけかもしれません。 学校では誰もあなたの友達になりたいとは思わなかったでしょう」と私は主張します。 私はこの議論に完全に勝ったと思ってドヤ顔しました。
「もしあなたがそのような態度を取りたいなら、私も同じ扱いをします」と彼女は私に警告しました。 彼女は腕を組み、足をトントンと叩いて、私の返事を待ちわびています。
「何はともあれ、義妹たちがそんなに好きなら、彼らが私の家事をやってくれるだけですよ」私は目を丸くしながらため息をつきました。
「あなたは」 自分の世話をする方法を学ぶ必要があります。 すぐに、あなたの唯一の成果は高校時代のピークになるでしょう。 このままではファースト・フードの従業員になってしまうよ」と彼女は目に短刀を突きつけて私を見つめながらそう言いました。
 「分かった、洗濯するよ。 ショッピングモールに行かなければならない後、友達とパーティー用のドレスを買いに行きます」と私はうめき声を上げました。 友達に5分遅れる旨のメールをしなければなりません。 私は携帯電話を手に取り、彼らにメッセージを送りました。
「あなたが無視したすべての家事には、洗濯だけでは十分ではありません。 あと2年で 18 歳になるので、現実の世界に備える必要があります。 あなたはパーティーには行かないでしょう。 あなたがするのは、数年間家事をまったくしなかった埋め合わせとして、家全体を掃除して整理整頓するまで、ここにいることです。」と彼女は言いました。
私は自分の耳が信じられません。 私の人生は文字通り台無しになりました。 彼女は本気で私を捕まえようとしている、誓います。 私は髪をかき上げ、自分の部屋に歩き始めました。
「ちょっと用事を済ませるつもりです。戻ったら、すべての服をたたみ、キッチンを拭くなどの作業を期待します。 おそらく、十分早く終わらせれば、まだパーティーに間に合うでしょう。 多分。 彼女は命令して家から出ていきました。
これは児童虐待です。私はイライラして足を踏み鳴らして、友達全員に電話しました。 私は、継母が私にしたすべてのひどいことについて不平を言います。
 「こっそり抜け出したほうがいいよ。パーティーのときはいつもそうするのよ」と友人の一人が提案します。
 「そうするけど、継母がそうするならそうするよ」 私がすべてを掃除していないことに気づきました。彼女はおそらく私の小遣いと携帯電話を取り上げるつもりです。君たち、もうこれなしでは生きていけないよ！」 私は指摘します。 私は部屋を行ったり来たりしながら考え事をしています。 私は空のクローゼットを見て、完璧なアイデアを思いつきました。
 「汚れたものをすべてクローゼットに放り込んだらどうなるでしょうか! それで十分時間はあります。 おそらく彼女は数日は気付かないだろう。 完璧だよ！」 私は提案した。 全員が同意したので、すぐに仕事に向かいました。 ほんの5分しかかからず、家を出てショッピングモールに行く途中でした。
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 「ドレスショッピングはとても楽しかったです！」 達成できてよかったです。」 私は指摘した。 全員が同意してうなずきます。 携帯電話で時間を確認します。
 「皆さん！ ドレスを探すのにこんなに時間がかかるとは思いませんでしたし、パーティーも10分で終わりました！」 私は息を呑み、全員で車にぶつかり、パーティーに到着しました。
 私は会場を見回しました。 ここはとてもクールだったので、真ん中にたくさんの人がいるダンスフロアがあるのでそこに向かいました。 目の端に超ハンサムな男の子が見えたので、私は彼にダンスを頼むために歩いて行きました。 私が手を差し出して、踊ろうという合図をしていると、彼も私に気づきました。
 足が痛くなるまで踊ります。 とても素敵な瞬間でした。後で友達に自慢するのが待ちきれません。 私は彼と一緒に席に座ろうとしましたが、母がパーティーに入ってくるのが見えました。 私が急いでドアから飛び出すと、さっき一緒に踊ったばかりの男の子が後を追ってきました。 靴が脱げましたが、家に帰るまで走るのをやめません。
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 翌朝、私は昨晩から疲れて目が覚めました。 時計を見ると午前10時まで寝ていた。 階下に歩いていくと、母がドアのところで誰かと話しているのが見えました。 誰だったのか見てみると、昨夜一緒に踊った男の子でした。 彼はどうやって私を見つけたのですか？
 彼は私が覗いているのを見て手を振りました。 私の友達も私の劇的な退場に気づき、私の家の場所を教えてくれたと彼は説明してくれました。 それから彼はひざまずいて指輪を取り出しました。
 「結婚してくれませんか?」 彼は私に尋ねます。 私はすぐに答えを知りました。
 「いいえ」


Instruction: 以下の参考文から、「It's a Great Day to Be Alive」を歌ったのは誰でしょう？

Input:
「イッツ・ア・グレート・デイ・トゥ・ビー・アライブ（It's a Great Day to Be Alive）」は、ダレル・スコット(Darrell Scott)が作詞作曲した曲です。この曲はもともとアメリカのカントリー・ミュージックアーティストであるジョン・ランドールが録音したもので、そのバージョンはBNAレコードから1990年代後半にリリースされた「Great Day to Be Alive」というアルバムに収録される予定だった。スコットは1997年のアルバム「Aloha from Nashville」で自身のバージョンを発表した。

この曲は、1995/1996年頃にビル・ロイド（フォスター＆ロイド）、ラスティ・ヤング（ポコ）、ジョン・コーワン（ニューグラス・リバイバル）からなるアメリカのカントリー・ロック・スーパーグループ、ザ・スカイ・キングスでも録音されています。彼らのバージョンは、2000年にRhino Handmadeからコンピレーション「From Out Of The Blue」がリリースされるまで未発表のままだった。

この曲は、後にアメリカのカントリー・ミュージックアーティスト、トラヴィス・トリットによってカバーされたことで有名です。2000年12月、彼のアルバム「Down the Road I Go」からのセカンドシングルとしてリリースされました。全米ビルボード・ホット・カントリー・シングル＆トラック・チャートで2位、全米ビルボード・ホット(Billboard Hot)100チャートで33位を記録した。

その後、パット・グリーンとコーリー・モローが2001年3月のアルバム「Songs We Wish We'd Written」で、ニコ・ムーンが2021年のアルバム「Good Time」でカバーしています。

Output: "It's a Great Day to Be Alive"は、2000年12月に発売されたダレル・スコット作詞の楽曲です。


Instruction: 下記テキストのうち、R、W、Gで始まる非法人コミュニティを抽出し、パイプ「｜」で区切ったリストに入れること。

Input:
米国国勢調査局によると、タウンシップの総面積は82.92平方マイル（214.77km2）、うち陸地は70.24平方マイル（181.92km2）、水は12.69平方マイル（32.86km2）（15.30%）だった。

バーレイ（2010年国勢調査人口725人）、ケープメイコートハウス（5,338人）、リオグランデ（2,670人）、ホワイトズボロ（2,205人）はミドルタウンシップにある未編入コミュニティおよび国勢調査指定地域（CDP）。ホワイトズボロおよびバーレイは2000年国勢調査まではホワイトズボロ=バーレイとして統計上結合されていたことがあります。31]その他、タウンシップの一部または全部にある非法人コミュニティ、自治体、地名には、デルヘブン、ディアス・クリーク、ゴーシェン、ゴーシェン・ランディング、グリーンクリーク、ホリービーチ、メイビル、ノーバリスランディング、ナミータウン、ピアセス、ピアセスポイント、リーズビーチ、シェルベッドランディング、スウェインポイント、スウェイントン、ワイルドウッドガーデンおよびワイルドウッドジャンクションがあります。

Output: リーズビーチ｜ワイルドウッドガーデンズ｜ワイルドウッドジャンクション｜ゴーセン｜ゴーセンランディング｜グリーンクリーク


Instruction: ウプサラ(Uppsala)大学、ルンド(Lund)大学の理事長として、デ・ギア(De Geer)は何を推進したのでしょうか？

Input: 1876年、デ・ギアはスウェーデンの初代首相となり、それまでの法務大臣（当時はデ・ギアが務めていた）と外務大臣の役職を法務大臣と外務大臣に変更する改革を行きました。1880年4月まで務めたが、軍備問題の解決に向けた度重なる努力の失敗により、再び辞任することになりました。1881年から1888年まで、ウプサラ大学およびルンド大学の学長を務めた。自由貿易と経済自由主義を提唱した。1870年から1970年までのスウェーデンの力強い経済成長の基礎を築いたのはデ・ギアであったとする説もあります。

Output: デ・ギアは、この地位にありながら、自由貿易と経済自由主義を推進しました。


Instruction: 贈答の工夫とは何ですか？

Output: 物質的でないプレゼントを贈る！例えば、大切な人の誕生日には、2年後には古くなってしまう高価な電子エンターテインメント機器ではなく、思いやりのある優しいマッサージをプレゼントしてあげましょう。子供のクリスマスには、数回遊んだら無視されるようなおもちゃではなく、信頼できる慈善団体に寄付をし、共感と愛情を示す。両親の金婚式には、二人が出会った場所に連れて行き、そのシーンを再現して、愛の思い出を蘇らせる。


Instruction: 米国でかつて閣僚級だった部署をすべて列挙してください。

Input:
旧行政府・内閣府レベル
陸軍省（1789-1947）陸軍長官が長官:1947年の国家安全保障法により陸軍省に改称。
海軍省（1798-1949）:海軍長官が長官:国防総省の中の軍事部門となる。
郵便局（1829-1971）:郵便局長が長官を務め、独立した機関であるアメリカ合衆国郵便局に改組されました。
国防長官を長とする国家軍事施設（1947-1949）:1947年の国家安全保障法によって創設され、1949年に国防総省として再創設されました。
陸軍省（1947-1949）:陸軍長官がトップ:国防省の中の軍事部門となる。
空軍長官が率いる空軍省（1947-1949）:国防総省の中の軍事部門となる。

Output: 陸軍省、海軍省、郵便局、国家軍政局、陸軍省、空軍省。


Instruction: ミネソタ州での氷上釣行についての物語を書きましょう。釣りを成功させるために必要なものを必ず書いてください。

Output:
ああ、冬だ！ 長めの下着を着る時期になりました。 ウールの靴下とセーターを履きましょう。 スノーパンツを履きましょう。 ストッキングのキャップを下ろします。 釣り竿と餌バケツを手に取りましょう。
湖には氷が張ってあり、ミネソタの真の冒険である氷釣りを楽しむ季節が来ました。 凍った湖の上で寒くなったり退屈したりする心配はありません。 氷上の釣りは簡単でエキサイティングです。お腹を空かせたサニーやスケトウダラが下に潜んでいるのを想像しながら氷の上をハイキングするのは楽しいです。友達や家族と一緒に氷の穴の周りをぶらぶらし、物語を語りながら、面白い釣り竿を持ってバイトを待つのは冒険です。そして、浮きが突然穴に消え、水しぶきとともに滑りやすい魚を水中から引き上げるときは、スリル満点です。大人は魔法瓶のホットココアを持って、氷上釣りの冒険の準備をしましょう。

まずは地元の餌店か DNR 水産事務所に行ってみましょう。 そこの人々は、どの湖で魚が食いついているか、そしてどこから湖に入ることができるかを教えてくれます。 また、氷が大丈夫である可能性が最も高い場所も教えてくれます。 風、温暖な気候、水中の湧き水、流れなどにより、氷が危険な状態になる可能性があります。 氷の上を歩く前に、氷の厚さは少なくとも4インチでなければなりません。 (45 ページの「安全にご注意ください」を参照してください。) 氷が十分に厚いことがわかったら、釣り場を探しに行くことができます。 以下に3つの方法を示します。 § 夏に魚がたむろする場所を知っている場合は、そこに行きます。 冬でも魚はいつも同じ場所に行きます。 § 餌店または DNR で湖の地図を入手し、浅いエリアやドロップオフ (底がすぐに深くなる場所) を探します。 魚がいる可能性が高くなります。 § 最高の釣り堀に集まる釣り人を探してください。 近くで釣りができるかどうか尋ねてください。 (他の釣り人に近すぎる穴を開けるのは礼儀正しくありません。) 魚が1つの場所に食いつかない場合は、別の場所を試してください。

通常のリールを使用することもできますが、代わりにチップアップと呼ばれる装置を使用する釣り人もいます。 。 チップアップにはスティックが2本あります。1つは穴の向こう側にあります。 もう一方は穴に向かって下を向いており、ラインの付いたスプールが付いています。 魚が餌を取ると、穴の向こう側の棒から旗が立ち上がります。 次に、糸を使って魚を引き上げます。 投げ込みは、本を読みながら、またはフリスビーを投げながら見ることができるので楽しいです。

1.	穴を開けます。
a.	氷を通して魚を捕まえるには、まず穴を開けなければなりません。 穴を開けるために、氷釣り人はオーガーと呼ばれるツールを使用します。これは、先端に鋭い刃が付いた巨大なネジのように見えます。 もう1つの便利なツールは、氷の厚さを確認し、穴から余分な氷を削り取るための鋭い刃が付いた柄の長いノミであるスパッドです。釣り人は氷の削りくずを取り除くためにスコップ、つまり穴のあいた大きなスプーンを使います。

2.	 深さを調べます
a.	水の深さがわかれば、どの魚を釣るべきかよりよくわかります。 。 ブルーギルとノーザンは浅瀬を好みます。 より深い水域でスケトウダラを探してください。 釣り人の中には、電子魚探や針に鉛の重りを付けて使用する人もいます。 紐を重りに結び、緩んだ端を片手で持ち、重りを底に落とすこともできます。 次に、穴に通した紐の長さを測ります。 最も簡単な解決策は、底に落ちる重り付きフックを使用することです。それからそれを巻き上げて、好きなだけ底から魚を釣ります。

3.	獲物を釣り上げます
a.	糸に魚の気配を感じたら、フックを引き抜く可能性があるため、ゆっくりと巻き上げますが、速すぎないように注意してください。 魚を見つけたら、大人の釣り仲間に引き上げてもらいます。 魚を釣り上げたら針から外します。 寒い季節には手でフックを外すよりもペンチを使った方が簡単です。魚が大きすぎたり小さすぎて飼えない場合は、水に戻してください。 または、釣った獲物をバケツや雪だるまに入れます。 犬に気をつけて！ 犬が獲物を持って逃げようとするかもしれません。 それは起こります。

4.	マナーを守ってください
a.	礼儀正しく、大声で話したりふざけたりして他の釣り人の迷惑にならないようにしてください。 ゴミや持ち込んだものは必ず持ち帰りましょう。 覚えておいてください:湖の上に置いたものはすべて、氷が溶けると水の中に入ります。


Instruction: 火星はどこにありますか？

Output: 火星は、太陽から4番目の惑星です。また、天の川太陽系で2番目に小さい惑星です。マーズ(mars)」という名前は、英語でローマ神話の軍神を意味します。 地球から望遠鏡で見ると、火星の表面が赤く見えることから、「赤い惑星」とも呼ばれています。 また、"Men are from Mars and Women are from Venus"という例えで「マーズ」という名前が使われているのを聞いたことがある人もいるかもしれません。


Instruction: トマールの主な観光スポットをカンマ「、」区切りで教えてください。

Input:
トマールには、さまざまな記念碑があるため、多くの観光客が集まります。 これらには以下が含まれます:

キリスト騎士団の城と修道院 – ユネスコ世界遺産:12世紀から 16 世紀の建築と芸術の集合体であり、街の主要な記念碑であり、ポルトガルで最も重要な記念碑の1つです。
水道橋 ペゴエス橋 – フェリペ1世の命令により、トマールのキリスト修道院に水を運ぶために 1503 年から 1614 年にかけて建設されたこの水道橋は、長さ6キロメートル、高さ 30 メートルに達する場所もあります。 これは、ポルトガルにおけるフェリペ1世の建造物としては最大かつ最も重要です。
サンタ マリア ド オリヴァル教会:この13世紀のゴシック様式の教会は、テンプル騎士団とその財宝の埋葬地として建てられました。
トマールのシナゴーグ:最もよく保存された中世の建物です。ポルトガルのシナゴーグ (および国外追放前のシナゴーグ2つのうちの1つ)。15 世紀半ばにトマールのユダヤ人コミュニティに建設されました。 1939 年以来、ポルトガルのユダヤ人の歴史に関連する品物を収蔵するユダヤ博物館アブラオン ザクートが併設されています。
洗礼者聖ヨハネ教会 (サン ジョアン バプティスタ):トマールの主要教会は、町の中央広場にあり、トマールの正面にあります。 市庁舎（17 世紀）と現代のガルディム パイスの像。 この教会は15世紀から 16 世紀にかけて建てられました。 建築上の興味に加えて、ポルトガルで最も有名なルネサンス芸術家の1人、グレゴリオ ロペスによって 1530 年代に描かれたいくつかのパネルでも有名です。
受胎の聖母礼拝堂 (ノッサ セニョーラ ダ コンセイソン):1532 年から 1540 年にかけて建てられた礼拝堂。 ジョアン・デ・カスティーリョによって始まり、ディオゴ・デ・トラルバによって完成された純粋なルネサンス様式。 ジョン3世の埋葬礼拝堂となる予定でした。
聖イリア教会と修道院:ナバン川の近くにある 16 世紀初頭の建物です。
Museu dos Fosforos (マッチ箱博物館) – ヨーロッパ最大の民間マッチ箱コレクションです。
近代美術館 – ホセ アウグスト フランサ コレクション (アート ギャラリー)
フェルナンド ロペス グラサ邸美術館
カサ ドス キュボス (アート ギャラリー)
トマールの絵のように美しい中心部の通りと広場は、チェス盤のパターンに従って構成されており、世界的には珍しい特徴です。エンリケ航海王子によって設立された中世の都市で、後に 1755 年の地震後のリスボンの再建に使用されるパターンにインスピレーションを与えました。町中には、ルネサンス、バロック、ロマンチックなファサードを持つ興味深い家がたくさんあります。 橋の近くのナバン川沿いには公園と庭園があり、市街と周辺の景色を眺めることができます。

Output: キリスト教団の城と修道院、ペゴンイスの水道橋、サンタ・マリア・ド・オリバル教会、トマールのシナゴーグ、洗礼者ヨハネ教会、聖母マリア礼拝堂、聖イリア教会・修道院、マッチ箱博物館（Museu dos Fosforos）、近代美術館、フェルナンド・ロペス・グラッサ美術館、カーザ・ドス・キュボス（アート・ギャラリー）


Instruction: ビデオ・ゲーム「スーパーマリオ」シリーズにおける「スーパー・キノコ(Super Mushroom)」のパワーアップの効果について、本文を踏まえて要約して書きなさい

Input:
キノコのパワーアップは、ほぼすべてのスーパーマリオのゲームに登場します。その中でも最も象徴的なものがスーパー・キノコです。スーパー・キノコはキャラクターのサイズを大きくして「スーパー」の変種とし、特定のブロックを壊すことができるようにする。敵にやられるとライフを失う代わりに小さいサイズに戻る。キャラクターが「スーパー」形態である場合、スーパー・キノコを含むほとんどのブロックは、代わりにファイアーフラワーなど、より強力なパワーアップを提供する。スーパー・キノコは、赤と白（当初は赤とオレンジ）の斑点がある傘の下に象牙色の茎があり、アマニタケに似た外見をしています。スーパーマリオ・ブラザーズ（Super Mario Bros）のベータテストではマリオの身長が高すぎたため、開発チームはマリオを伸ばしたり縮めたりするキノコを実装したと宮本茂がインタビューで語っており、偶然に生まれたものです。例えば、「スーパーマリオ・ブラザーズ（Super Mario Bros）」では、「Super Mario Bros:New Super Mario Bros.では、キャラクターをミニチュアサイズに縮小する「ミニ・キノコ(Mini Mushroom)」と、キャラクターを不死身の巨人に成長させ、敵や環境を破壊して走り抜ける「メガ・キノコ（Mega Mushroom）」が登場する。

スーパーマリオ・ブラザーズ（Super Mario Bros）3」では、動物やマリオの敵をモチーフにしたスーツが登場します。アライグマスーツ（スーパーリーフを装備）とタヌキスーツは、尻尾で空を飛べるようになるスーツです。また、「タヌキスーツ(Tanooki Suit)」は、約5秒間、無敵の銅像に変身することができる。スーパーマリオ・ブラザーズ（Super Mario Bros）3」では、マリオとルイージがハンマーを投擲して遠くの敵を倒す「ハンマーブラザーズ」が登場。その他にも、カエルスーツ、ペンギンスーツ、キャットスーツ、ブーメランスーツ、ビースーツなど、シリーズ後半に登場するスーツがあります。

Output:
スーパーマリオの主要なパワーアップアイテムのひとつで、シリーズのほぼ全作品に登場するスーパー・キノコ。

スーパー・キノコはマリオを大きく、強くして、特定のブロックを壊すことができるようにします。敵にぶつかるなどしてダメージを受けると、パワーアップを失い、元の小さなサイズに戻ってしまいます。

スーパーマリオ」シリーズには、他にもキノコのパワーアップのバリエーションがあります。


Instruction: 次のデバイスを「電子式」または「非電子式」に分類しなさい:iPhone、ショベル、Samsung Galaxy（サムスン・ギャラクシー）、電卓、はしご（ラダー）、紙（ペーパー）

Output:
iPhone:電子式
ショベル:非電子式
サムスン・ギャラクシー:電子式
電卓:電子式
ラダー:非電子式
ペーパー:非電子式


Instruction: これが体の部位なのか場所なのか教えてください： 鼻、ビーチ、スーパーマーケット、足、目、手、ショッピングモール、学校、レストラン、心臓。

Output:
体の部位は、鼻、足、目、手、心臓
場所は、ビーチ、スーパーマーケット、ショッピングモール、学校、レストラン


Instruction: 世界大戦を回避する方法とは何ですか？

Output: 国家間の紛争は、軍拡競争や領土問題、技術の進歩など、世界的な緊張に起因することが多い。これを解決するためには、地球上の行政や中央政府を作り、その管理機関にAIを配置し、すべての技術をオープンソース化することが有効な解決策となります。ロボットが人間を監視することで、政治的なエスカレートがなくなり、地球上のすべての生物に公平に資源が分配される。その結果、地球レベルの平和と安定につながるのではないでしょうか？


Instruction: L-AP4とは何ですか？

Output: L-AP4（L-2-amino-4-phosphonobutyric acid）は、科学研究に用いられる薬剤で、III族メタボトロピックグルタミン酸受容体（mGluR4/6/7/8）に対して群選択的にアゴニストとして作用するものです。このリガンドは、このグループのmGlu受容体に選択的に作用することが初めて発見されたものですが、異なるmGluRグループIIIサブタイプ間で選択性を示すことはありません。この受容体ファミリーとその様々な機能の研究に広く利用されています。


Instruction: ルネサンス(Renaissance)とは何ですか？

Output: ルネサンスとは、ヨーロッパ史の中で、人間の偉業を称えるだけでなく、尊敬の念を抱かせるヒューマニズム(Humanism)が中心思想となった時代です。ルネサンスは、ヨーロッパの芸術シーンに大きな影響を与え、芸術、教育、音楽、科学、宗教に対する人々の見方に革命を起こしました。また、ヨーロッパの社会構造にも大きな影響を与え、世界全体にも影響を及ぼしました。


Instruction: 以下のwikipediaの文章からすると、Kubernetesはどのようなオリジナルのツールをベースにしているのでしょうか？

Input:
Kubernetes (κυβερνήτης kubernḗtēs、ギリシャ語で「操舵手、ナビゲーター」または「ガイド」を意味し、サイバネティクスの語源) は、2014 年半ばに Google によって発表されました。 このプロジェクトは Joe Beda、Brendan Burns、Craig McLuckie によって作成されました。彼らにはすぐに Brian Grant や Tim Hockin などの他の Google エンジニアが加わりました。

Kubernetes の設計と開発は、Google の Borg クラスタ マネージャーの影響を受けました。 トップコントリビューターの多くは以前に Borg に取り組んでいたことがあります。 彼らは、スタートレックの元ボーグのキャラクター、セブン オブ ナインにちなんで Kubernetes 「プロジェクト 7」というコード名を付け、ロゴに7本のスポーク ホイールを付けました。 C++ で書かれた Borg とは異なり、Kubernetes のソース・コードは Go 言語です。

Kubernetes 1.0 は 2015 年7月21日にリリースされました。Google は Linux Foundation と協力して Cloud Native Computing Foundation (CNCF) を形成し、Kubernetes を提供しました。 シード技術として。 2016 年2月に、Kubernetes の Helm パッケージ マネージャーがリリースされました。

Output: Kubernetesはもともと、Googleのクラスタ・マネージャツール「Borg」をベースにしています。


Instruction: アーセナルフットボール・クラブの主な功績を、文章の情報を使って箇条書きにしなさい。

Input:
アーセナル フットボール クラブは、ロンドンのイズリントンに本拠地を置くイングランドのプロ フットボール クラブです。アーセナルはイングランドサッカー界の最高峰、プレミアリーグでプレーしている。 クラブはリーグ優勝13回（うち無敗優勝1回）、FAカップ優勝14回、リーグカップ2回、FAコミュニティ・シールズ16回、ヨーロピアン・カップ・ウィナーズ・カップ1回、インター=シティーズ・フェアズ・カップ1回を獲得している。 獲得したトロフィーの点では、イングランド フットボールで3番目に成功したクラブです。

アーセナルは、1893 年にイングランド南部から初めてフットボール リーグに参加したクラブで、1904 年には1部リーグに到達しました。降格のみです。1913 年にはトップ ディビジョンで最長の連勝を続け、イングランド フットボール史上2番目に多いトップ リーグの試合に勝利しました。 1930年代、アーセナルはリーグチャンピオンシップ5回とFAカップ2回の優勝を果たし、戦後もFAカップとチャンピオンシップ2回を獲得した。 1970-71シーズン、彼らは初のリーグ優勝とFAカップのダブル優勝を果たした。 1989年から2005年の間に、彼らはさらに2回のダブルスを含む5回のリーグ優勝と5回のFAカップ優勝を果たした。 彼らはリーグ最高の平均順位で20世紀を終えた。1998年から 2017 年の間、アーセナルは 19 シーズン連続で UEFA チャンピオンズ・リーグの出場権を獲得しました。

アーセナルの運命を永遠に変えたハーバート チャップマンはクラブに初の銀メダルを獲得し、彼の功績によりクラブは 1930 年代を支配するようになりました。 しかし、チャップマンは 1934 年に肺炎のため 55 歳で亡くなった。彼は WM フォーメーション、投光器、背番号の導入に貢献した。 彼はまた、クラブのジャージに白い袖と明るい赤を加えた。 アーセン・ベンゲル監督は最も長く監督を務め、最も多くのトロフィーを獲得した監督である。 彼は FA カップで記録的な7回の優勝を果たし、タイトルを獲得したチームは2003年から 2004 年にかけて 49 試合でトップリーグ無敗記録を達成する英国記録を樹立し、「インビンシブルズ」というニックネームが付けられました。

1886 年、軍需労働者は ウーリッジのロイヤル・アーセナルがダイヤル・スクエアとしてクラブを設立した。 1913年、クラブは市を越えてハイベリーのアーセナル・スタジアムに移り、トッテナム・ホットスパーの近隣となり、ノース・ロンドン・ダービーが誕生した。 2006 年に、近くのエミレーツ スタジアムに移転しました。 2019-20シーズンの年間収益が3億4,030万ポンドで、アーセナルの価値はフォーブス誌によって26億8,000万米ドルと推定され、世界で8番目に価値のあるクラブとなり、ソーシャル・メディアで最もフォローされているクラブの1つとなりました。 クラブのモットーは長年にわたり、ラテン語で「調和による勝利」を意味するビクトリア・コンコルディア・クレシットです。

Output:
* アーセナルFCのFAカップ優勝回数が最も多い。
* 2003年のアーセナル「無敵」は、プレミア・リーグ史上唯一、全シーズン無敗を達成したチームです。
* アーセナルは19年連続でUEFAチャンピオンズ・リーグ出場権を獲得しました。


Instruction: なぜ、WiFiはホームネットワークの導入に適しているのでしょうか？

Output: WiFiは、ホームネットワークを構築するためのシンプルなソリューションです。各クライアント機器をWiFiアクセスポイントにケーブルで物理的に接続する必要がありません。 スマートフォンやタブレットなど、一部のデバイスにはイーサネットポートがないため、ネットワーク接続にはWiFiや他の無線プロトコルが唯一の選択肢となることがよくあります。 そのため、WiFiネットワークがサポートできるクライアント数とクライアントが利用できる帯域幅が制限されます。


Instruction: IPOの見通しと、閑散期に社員がどう行動すべきかについて、今度の全員ミーティングの台本を書いてください。

Output:
最近、IPOの可能性に関する質問をたくさん受けました。 今日はそれらの質問に答えたいと思います。そして、企業として今後このような質問にどのように答えていくかについて話したいと思います。

私たちは何年もの間、大成功を収める公開会社を構築することが私たちの願望の1つであることを共有してきました。 私たちを目標に到達させ、顧客に提供し、ビジネスを成長させるために、誰もが果たすべき役割を持っています。それが私たちのほとんどができる最も重要なことです。

高度成長の旅路における典型的なマイルストーンはIPOです。しかし、企業がIPOの可能性について真剣になるにつれて、IPO について話さなくなる時期があります。 これは直観に反するかもしれませんが、その理由は次のとおりです。公開会社に近づくにつれて企業の成長や計画に関して企業が発言できることと、発言できないことには重要な規制上の制限があります。 これらのルールに従わない場合、重大な結果が生じる可能性があります。SEC がIPOを不適切に宣伝したと判断した場合、上場を遅らせることさえあります。 そして、将来的に上場する立場になった場合、これは明らかに避けたい状況です。

そして、「将来的に株式を公開する立場にあるべきか」というような言葉ですら、曖昧です。それには理由があります。IPO が近づくにつれて、言えることは制限されており、約束をしないようにする必要があります。そうしないと、規制当局が計画の遅延を強制する可能性があります。

だから、私は行くつもりです。IPOの可能性に関連してどのように連絡する必要があるかについて最新情報を共有します:

将来のある時点でIPOを行えるようにするため、経営陣と私はIPOに関する明示的な詳細を共有しません。 オールハンズまたは他の会社のコミュニケーションでの旅やタイミング。 また、市場評価の最新情報も共有しません。

採用マネージャーや採用担当者は、候補者に対してIPOや当社の収益増加について明示的に話すべきではありません。 代わりに、私たちの大きなチャンス、私たちがどのように革新し、顧客に価値を提供しているか、そして私たちがどれほど素晴らしいチームを持っているかを強調してください。

特定のトピックに関して公開市場の投資家や金融ジャーナリストと対話することはできません。 つまり、金融アナリスト、調査アナリスト、記者から連絡があった場合は、返信せずにコミュニケーション チームにメールを転送してください。

また、ソーシャル・メディアや友人や家族とIPOの可能性について話すこともできません。おわかりでしょう。

これが私たちにとって異なることはわかっています。 私たちは常に透明性のある企業であり、この変化が短期的なものであることを願っています。 しかし、これは重要なことであり、皆様には当社のコンプライアンス遵守を支援する役割があります。

私たちは皆、この会社を長期的なビジネスで成功させるために、果たすべきさまざまな重要な役割を担っています。 私たち全員ができる最も重要なことは、顧客にサービスを提供し続け、成功するビジネスを構築することです。


Instruction: QEUシステムのパラメータ設計の構造を教えてください。

Output:
タグチメソッドのパラメータ設計を近年の計算機技術を採用して、発展させ使いやすくしたものです。
(出力ｘ誤差因子)～(調整因子) + (制御因子) + (標示因子)
誤差因子：総合ＳＮ比を計算するための因子
調整因子：出力をチューニングするために一般的に使用される因子
制御因子：改善するためのパラメータ候補となる因子
標示因子：主に層別用であり機械番号、品番など改善のパラメータ候補とならない因子
ここで、調整因子が従来のタグチメソッドにはなかった概念です。一方従来のタグチメソッドの動特性SN比の計算で必要であった信号因子は不要です。


Instruction: ジュース、ポテトチップス、ケーキ、チーズのうち、「甘いもの」と「塩辛いもの」はどれか教えてください。

Output:
塩辛いもの、ポテトチップス、チーズ
甘いものは、ジュース、ケーキ


Instruction: 健康的な朝の習慣とはどのようなものでしょうか？

Output: 健康的な朝の習慣の一例を紹介します。起床は、少なくとも用事が始まる1～2時間前です。一日の始まりに瞑想を行い、心を澄ませ、その日の意図に集中することができるようにします。そして、少なくとも30分間は運動をします。汗をかいたらシャワーを浴び、身支度を整える。コーヒーと朝食を用意し、食事をしながら読書をしたり、大切な人と過ごしたりします。そして、その日の仕事を始めるのです。


Instruction: アルパカ(Alpacas)はどんな鳴き声を出すのですか？

Output:
アルパカはいろいろな鳴き声を出します:

鼻歌を歌う:アルパカが生まれると、母親と赤ちゃんは絶えずハミングをします。また、特に群れからはぐれたときなど、苦痛のサインとしてハミングすることもあります。また、好奇心や喜び、不安、警戒心などがあるときにもハミングをすることがあります。

鼻息が荒い:アルパカは、他のアルパカが自分のスペースを侵すと鼻を鳴らします。

うなり声:アルパカは、お互いに警告するためにうなり声をあげます。例えば、自分のパーソナルスペースを侵害されたとき、「ゴロゴロ」と鳴きます。

鳴き声:雌鶏の鳴き声に似ており、アルパカは母親が子牛を心配しているときに鳴く。オスのアルパカは、友好的な行動を示すために鳴く。

悲鳴を上げる:彼らの叫び声は非常に耳障りで大きいです。正しく扱われていないときや、敵に襲われそうなときに叫びます。

金切り声:鳥のような鳴き声で、おそらく相手を恐怖に陥れることを目的としています。この音は通常、オスのアルパカが支配権をめぐって争うときに使う。メスの場合は、怒っているときにうなるような声で鳴くことが多い。


Instruction: エスプレッソ(espresso)を淹れるときの注意点は誰ですか？

Output:
エスプレッソの評価方法については一般的なコンセンサスがないため、一般的な「ベストな方法」というものはありません。ここでは、コーヒー愛好家の多くが認める、エスプレッソの安定性と風味を高めるためのポイントをいくつか紹介します:

* 焙煎したての豆を使用する！どんなに高価なエスプレッソ・マシンを使っても、古くなった豆を救うことはできません。
* あなたのパックが均等に分散されていることを確認してください。必要であれば、WDTツールを使って、パックを下から上へ、一貫性に達するまで静かにかき混ぜます。
* 醸造プロセスを密接に観察し、流体がスムーズに流れることを確認してください。流れがアンバランスだったり、横殴りだったりする場合は、パックとマシンの加圧を確認してください。


Instruction: 次のうちアルゼンチン出身のサッカー選手ではないのは誰ですか:ディエゴ・アルマンド・マラドーナ、リオネル・メッシ、アルフレッド・ディ・ステファノ、マリオ・アルベルト・ケンペス、マウロ・カモラネージ

Output: マウロ・カモラネージ(Mauro Camoranesi)です。彼はアルゼンチンで生まれました。 彼はイタリアに移り、ユベントスでプレーした。 彼はイタリア国籍とアルゼンチン国籍の両方を取得しています。 そして彼はイタリア代表を選択し、2006年ワールドカップで優勝した。


Instruction: シンシナティ風ベニソンチリ(Cincinnati style Venison Chili)の作り方は何ですか？

Output:
4～6リットルの鍋に、1リットルの水を入れて沸騰させる。

加える:
鹿肉のひき肉2ポンド

分離するまで放置し、火を弱めて煮込む

を加える:
黄タマネギ（中）2個（みじん切り
ニンニク（つぶしたもの）5～6片（またはニンニクのみじん切り小さじ3）。
トマト・ソース（15オンス）1缶
リンゴ酢 大さじ2
ウスターソース 大さじ1

ジップロックの袋に、砕いて入れる:
黒胡椒10個
ホールオールスパイス8個
クローブ（丸）8個

かき混ぜて加える:
ローリエ（大）1枚
塩 小さじ2
グランドシナモン 小さじ2
挽いたカイエンペッパー小さじ1杯半
クミン 小さじ1
すりおろした無糖のチョコレート 1/2オンス

沸騰したら火を弱め、2時間煮込む。

ひき肉を使う場合は、蓋をせずに冷やし、冷蔵庫で一晩保存する。 翌朝、余分な脂肪をスプーンで取り除く。 加熱してお召し上がりください。


Instruction: 先物とオプションの違いは何ですか？

Output: オプションは、契約期間中いつでも特定の価格で資産を購入（または売却）する権利を買い手に与えるが、義務はない。先物契約は、買い手に特定の資産を購入する義務を、売り手に将来の特定の日にその資産を売却して引き渡す義務を負わせるものです。


Instruction: トマト、ジャガイモ、ニンジン、ブリンジャル、タマネギ、レディフィンガー、キュウリ、ビーツ、サツマイモを根野菜と芽野菜に分類してください。

Output: トマト、ブリンジャル、レディフィンガー、キュウリは芽野菜（shoot vegetables）であり、ジャガイモ、ニンジン、タマネギ、ビーツ、サツマイモは根野菜です。


Instruction: 私がデートの時に作る簡単で美味しい料理は何でしょうか？

Output:
スパゲッティ・アラ・カルボナーラです。とても簡単な料理で、おいしいですよ！
必要な材料は、パスタ、ペコリーノチーズ、卵、グアンチャーレ、胡椒の5つだけです。

ステップ1
グアンチャーレは小さな角切りにする。

ステップ2
ボウルに卵を集める。胡椒をし、すりおろしたペコリーノを加える。

ステップ3
パスタを茹でる。同時に、フライパンでグアンチャーレを弱火で焼く。

ステップ4
グアンチャーレとその脂があるフライパンに、パスタと少量のパスタの湯を加える。よく混ぜ合わせる。

ステップ5
直後にパスタに混ぜた卵をかけ、手早く混ぜてすぐにいただく。

ステップ6
上からすりおろしたペコリーノをのせて完成です。


Instruction: QEUパラメータ設計では、なぜ調整因子が必要だったのですか？

Output: タグチメソッドでは製品やプロセスの改善のためにロバスト性を評価します。一方、調整因子はロバスト性に無関係であることが明らかなパラメタです。逆に言うと、プロセスの性質（ロバスト性）に影響を与えないために、設計エンジニアや条件設定員が気軽にどの条件値を変更できるのです。ロバスト性とはプロセス固有の「誤差因子と出力の非線形性または交互作用」です。つまり、調整因子をあらかじめ検出してT法で出力から除いておくと、ニューラルネットでロバスト性を精度よく回帰できます。


Instruction: 以下のものを乗用車かトラックに分類してください: Ford（フォード） F150、Audi（アウディ） A8、BMW 318i、Nissan Titan（日産タイタン）、Tesla Model（テスラ・モデル） 3

Output: フォードF150:トラック、アウディA8:乗用車、BMW318i:乗用車、日産タイタン:トラック、テスラ・モデル3：乗用車


Instruction: 次の動物を二足歩行と四足歩行に分類しなさい。結果を{項目}-{二足歩行/四足歩行}で列挙してください。:犬、人間、牛(cow)、鶏、ダチョウ、シマウマ(ゼブラ)、ティラノサウルス・レックス、トラ(虎)

Output:
犬-四足歩行
人間-二足歩行
cow-四足歩行
鶏-二足歩行
ダチョウ-二足歩行
ゼブラ-四足歩行
ティラノサウルス・レックス-二足歩行
虎-四足歩行


Instruction: Shelburneはどこですか？

Output: シェルバーン(Shelburne)はノバスコシア州の南西端に位置し、アメリカのメイン州ポートランドとほぼ同じ緯度です。ミックマック族は、大きく遮蔽物の多い港をロガムキーガンまたはソガムキーガム(Sogumkeagum)と呼んでいます。


Instruction: QEUシステムのパラメータ設計（略称：QEUパラメータ設計）の技術シーズを教えてください。

Output:
CS-T法:改善の対象になるパラメタを検出する
総合SN比:改善できる可能性を評価する
TTTNN（T3N2）:ディープラーニングの発展形として、複雑な関係式を精度よく回帰予測する


Instruction: ニューヨークで最初のピッツェリア(Pizzeria)が創業したのは何年ですか？

Output: ニューヨークのリトルイタリーにあるLombardi's Pizzeriaは、ニューヨークで最も古いピッツェリアであると主張し、1905年にオープンしました。


Instruction: ビットコインを説明するために最もよく使われる用語を抽出し、一文で簡略化してください。

Input: ビットコインは、高可用性、公開性、永続性、分散性のある台帳を実装したプロトコルです。台帳に追加するためには、ユーザは台帳のエントリを管理していることを証明する必要があります。このプロトコルは、そのエントリーがトークンであるビットコイン（極小のb付き）の量を示すことを指定します。ユーザーは、自分のビットコインの一部を台帳の別のエントリーに割り当てて、台帳を更新できます。トークンは貨幣の性質を持つため、デジタル通貨と考えることができます。

Output: ビットコインは基本的に仮想台帳を安全に維持する方法です


Instruction: ファンタジーの名作といえば？

Output: J.R.R.トールキンの「指輪物語」3部作や「ホビット」などは、ファンタジーの中でも特に有名です。ロバート・ジョーダンの「The Wheel of Time」も有名なファンタジーシリーズです。ジョージ・R・R・マーティンの「ゲーム・オブ・スローンズ」もファンタジーの名作です。


Instruction: 以下の項目を果物の色で分類してください。フォーマットは{分類}-{リスト}で表示すること： ラズベリー、レモン、ストロベリー、クランベリー、スター・フルーツ、バナナ、チェリー、リンゴ

Output:
赤-ラズベリー、ストロベリー、クランベリー、チェリー、リンゴ
黄色-レモン、バナナ、スター・フルーツ(star fruit)


Instruction: アーンスト・アンド・ヤング・アントレプレナー・オブ・ザ・イヤー(Earnst & Young Entrepreneur of the year)2021は、誰に贈られましたか？

Output: Falguni Nayar（Nykaa創業者兼CEO）です。


Instruction: バミューダ・トライアングル（Bermuda Triangle）で遭難したらどうする？

Output: バミューダ・トライアングルの生き残りである私は、人生を素晴らしいものにするのは人であることを学びました。他人の言動に不満を感じたり、単純な行列に並んだりしながら人生を歩むが、人生で得た人間関係がすべてを価値あるものにしてくれる。人が少ないバミューダ・トライアングルにいると、自分のリソース、特に時間とエネルギーをプールして、チームとして協力することがいかに重要かを思い知らされます。


Instruction: なぜ金曜日の夜に敢て家にいたいと思うのでしょうか?

Output:
- 天気が悪いと感じています
- 外の天気は嵐で危険です
- 友達はみんな忙しくて一緒に遊べません
- 楽しいことは何もありません
- 外は混みすぎています
- 番組を一気に見る必要があります


Instruction: なぜ、QEUパラメータ設計では直交表のかわりにCS-T法を使うのですか？

Output: 製品とプロセスには数百～数万のパラメタがあります。さらに、そのデータはプロセスの場合にはIoTで製品ごとデータが保管されています。そのような多数のパラメタを直交表にまとめるのは経験と手間がかかります。CS-T法はT法を使っているので、評価するパラメタの数には制限がありません。


Instruction: 直近の副大統領5人を箇条書きで教えてください。

Output:
.カマラ・ハリス
.マイク・ペンス
.ジョー・バイデン
.ディック・チェイニー
.アル・ゴア


Instruction: CS-T法を思いっきり簡単に説明してください。

Output:
タグチメソッドのパラメータ設計の制約を一気に緩和し、以下の構造式をタグチメソッドのT法(2)で解く方法です。
（テクノメトリックス）～（因子群）
ここでテクノメトリックスは一般にはSN比を指しますが、それ以外の手法でもよいです。クラスタ分析やSEMなどの他の手法を使ってもいいです。一方の因子は一般的には制御因子を指しますが、その因子の数には制限はありません。T法であるので単位空間が必要ですが、その値は足元の条件である必要があります。


Instruction: なぜ、QEUパラメータ設計では総合SN比を使うのですか？

Output:
総合SN比(η)も、従来の動特性SNと同じく以下の0点を通る一次式（0点回帰式）の構成を持っています。
η = log(β^2/σ^2)
ここで、βは1次式の傾きであり、σ^2は偏差の分散値です。
従来のタグチメソッドでは0点回帰式をつくるための横軸を「信号因子」、縦軸を「出力」と呼んでいます。総合SN比では信号因子は不要であり、その代わりにTTTNN（ニューラルネット）の予測値になります。すなわち、「予測値～ニューラルネットによる出力」の回帰問題であり、かならず0点回帰式ができます。


Instruction: 書籍「星の王子さま（The Little Prince）」から人気のある言葉をあげてください。

Output: 「リトル・プリンス（The Little Prince）」は、一見すると児童書のように見えますが、実はすべての読者に向けた知恵が詰まった本なのです。その中でも、「私の秘密、それはとても簡単な秘密です。


Instruction: Oracle RDBMSのREDOログとは何ですか？

Input:
Oracle RDBMS環境では、REDOログは、データベースに加えられたすべての変更の履歴を記録する独自の形式のファイルから構成されます。各REDOログファイルはREDOレコードで構成されています。REDOレコードはREDOエントリとも呼ばれ、変更ベクトル群を保持し、各ベクトルはデータベース内の単一ブロックに加えられた変更を記述または表現する。

例えば、ユーザーが従業員関連データを含むテーブルの給与値をUPDATEした場合、DBMSはテーブルのデータセグメントブロックへの変更を記述する変更ベクトルを含むREDOレコードを生成します。そして、ユーザーが更新をCOMMITすると、Oracleは別のREDOレコードを生成し、その変更に「システム変更番号」（SCN）を割り当てる。

データファイルで何かが変更されると、Oracleはその変更をredoログに記録します。データベースがクラッシュした場合、RDBMSはデータファイルのすべての変更をやり直す（再処理する）ことができ、データベースデータを最後のREDOレコードが書き込まれたときの状態に戻すことができます。DBAは、V$LOG、V$LOGGFILE、V$LOG_HISTORY、V$THREADというビューを使用して、データベースのREDOログに関する情報を見つけます。各REDOログファイルは、正確に1つのグループに属しています（そのうち、少なくとも2つは存在しなければなりません）。これらのグループのうちちょうど1つがCURRENTグループです（v$logのカラムstatusを使用して問い合わせることができます）。Oracle は、その現在のグループを使用して、REDO ログエントリを書き込みます。グループが一杯になると、ログ切り替えが行われ、別のグループが現在のグループとなります。各ログ切り替えはチェックポイントを引き起こしますが、逆は真ではありません:チェックポイントはREDOログ切り替えを引き起こしません。ALTER SYSTEM SWITCH LOGFILEコマンドを使用して、手動でREDOログの切り替えを行うことも可能です。

Output: Oracle RDBMでは、REDOログはデータベースの変更履歴を保持するために使用されるログです。データファイルにリンクされた各REDOログは、変更ベクトルグループを保持する複数のREDOレコードを持ちます。REDOログは、データベースがクラッシュした場合に変更を適用するために使用することができ、増分バックアップを作成するためにも便利です。


Instruction: ドッグマンコミック(the Dog Man comic)について教えてください。

Output: Dog Manは、Captain Underpantsの作者であるDav Pilkeyが執筆したコミックブックシリーズです。主人公は半分人間で半分犬の警察官です。猫の子供、ロボット、ジャーナリスト、もう一人の警官など、数人の親友とともに、さまざまな強力な悪役を協力して倒していきます。


Instruction: AreoPressのコーヒーの淹れ方は誰ですか？

Output:
材料コーヒー（中挽き）30g、水（86℃）150～250ml
手順AreoPressのフィルターを洗い、脇に置いておく。AreoPressを反転させ、はかりの上に置き、挽いたコーヒーを入れる。計量器を風袋引きし、タイマーをスタートさせ、AreoPressに水を入れ始める。計量器が100gを示したら注ぐのを止め、この工程が10秒程度になるように調整する。20分ほど激しくかき混ぜたら、フィルターと蓋をAreoPressにセットします。タイマーが40秒になったら、AreoPressの空気を抜く。タイマーが45秒になったら、アレオプレスを裏返し、カップの上に置く。アレオプレスの本体を押して、コーヒーを押し出す。あとはお好みで50～150mlの水を入れ、混ぜ合わせます。最後に、コーヒーをお楽しみください。


Instruction: SoundBridgeを設計したのはどこの会社ですか？

Input:
SoundBridgeは、Wi-Fiまたはイーサネットを介してホームネットワーク上でストリーミングされたインターネットラジオまたはデジタルオーディオを再生するために設計されたRoku, Inc.のハードウェアのデバイスです。SoundBridgeは、Radio Rokuのガイドを直接閲覧できるデバイスでした。2008年現在、Roku SoundBridge製品はすべて製造中止となり、RokuはIPTVに注力しています。2012年1月現在、SoundBridgeはRokuから販売されなくなりました。2018年5月現在、インターネットラジオ機能はRokuによってサポートされなくなりました。

音楽は、ストリーミングサーバー（通常はメディアソフトウェアが動作するPC）によって提供される。サウンドブリッジは高解像度の真空蛍光ディスプレイを備え、さまざまなメディアサーバー、すなわちアップルコンピュータのデジタルオーディオアクセスプロトコルを使用するサーバーに対応していました。人気のサーバーはiTunesやmt-daapd、Windows Media Connect、Rhapsody、SlimServer、TwonkyVisionなどのUPnP (Universal Plug and Play) 対応サーバーです。これらのサーバーの中には、PCだけでなく、Linksys NSLU2のようなNASデバイスで動作するものもあり、PCなしでサウンドブリッジを操作することができます。

Output: SoundBridgeを設計したのはRoku, Inc.です。


Instruction: なぜQEUパラメータ設計では標示因子を持つ意味がありますか？

Output: 便宜上は、QEUパラメータ設計でも標示因子を持っていますが、その解析において特別なことをする必要はありません。標示因子をニューラルネットに入れても、そのまま解析ができるからです。


Instruction: ヘンリー・ホルスト(Henry Holst)弦楽四重奏団のメンバー全員の名前と、演奏した楽器を箇条書きで抽出せよ。

Input:
ヘンリー・ホルスト弦楽四重奏団は、デンマークのヴァイオリニスト、ヘンリー・ホルストによって1931年に結成されました。ホルストはデンマーク王立音楽院でアクセル・ガデとカール・ニールセンに師事していた。1923年、ベルリン・フィルハーモニー管弦楽団のリーダーに就任したが、1931年、ロイヤル・マンチェスター音楽大学の教授としてマンチェスターに移住した。

マンチェスターに移ったことで、チャールズ・テイラー（第2ヴァイオリン）、ハーバート・ダウネス（ヴィオラ）、アンソニー・ピニ（チェロ）とヘンリー・ホルスト弦楽四重奏団を結成した。このアンサンブルは優れたカルテットと認められ、英国内で幅広くツアーしBBCラジオで放送した。 1934年と1937年のシーズンにリバプールでロッドワルド・コンサート協会の演奏会で何度も演奏を行きました。

アーネスト・エレメント（第2ヴァイオリン）、フランク・ヴェントン（ヴィオラ）も時々カルテット(quartet)で演奏した。1935年、ハーバート・ダウネスは自身のカルテットを率いるために脱退した。チャールズ・テイラー(Charles Taylor)も自身のカルテットを結成するために脱退し、代わりにレジナルド・ステッドが第2ヴァイオリンを担当した。レジナルド・ステッドは、後にBBCノーザン・オーケストラのリーダーとなる。アンソニー・ピニは1932年にロンドン・フィルハーモニー管弦楽団に入団し、チェロ奏者としてジョン・C・ホック(John C Hock)に取って代わられた。ヘンリー・ホルスト・カルテットは、ヘンリー・ホルストが1941年にウォルター・レッジの勧めでフィルハーモニア・カルテットを結成し、コロンビア・レコードに録音したのを最後に解散しました。

Output:
- ヘンリー・ホルスト（ヴァイオリン）
- チャールズ・テイラー（ヴァイオリン）
- ハーバート・ダウネス（ヴィオラ）
- アンソニー・ピニ（チェロ）
- アーネスト・エレメント（ヴァイオリン）
- フランク・ヴェントン(ヴィオラ)
- レジナルド・ステッド（ヴァイオリン）
- ジョン・C・ホック(チェロ)


Instruction: 以下の文章を要約し、本発明（T法学習型ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ、TTTNN:Training with T method Two for Neural Network)とはなにかを教えてください。

Input:
1980年代に提案されたニューラルネット(NN)は、2010年代からディープラーニング(DL) 技術に発展して科学技術の多くの分野に普及してきました。ディープラーニングは従来の統計的手法では不可能であった「（応答変数）多次元（説明変数）多変数」、さらに高次関数の当てはめが可能となる画期的な技術です。
ディープラーニングの当てはめの考え方は、従来の統計的手法(例えば重回帰分析)のやりかたとは全く異なります。重回帰分析にはデータ数（データ数は説明変数の数より多いこと、できれば3倍以上）の制約がゆるくなっています。これはディープラーニングが逆行列を使っていないためです。
しかしながら、ディープラーニングはモデルを前提としない当てはめ手法であるため、いくつかの欠点があります。その最大の問題の一つは「変数を選択」するための仕組みがないことです。逆に、そうであるからこそ「ディープラーニングの見た目の当てはめ力が良い」とも言えます。（※ディープラーニングについても、「クロスバリデーション」のような再現性を確保するためのオプション手法はあります。ここでの問題はその手法の「根本」には発想がないことです。）
ディープラーニングは優秀な予測手法ではありますが状況によっては予期せぬ誤差が発生する可能性があり、その原因の一つは説明変数の相関です。項目間相関は、図4に示すように説明変数の間に強い相関がある場合です。説明変数に相関がある場合には、前処理なしで学習すると予測が不安定になりやすくなります。
相関が現実問題に表れる事例として素材産業があります（図5は製鉄業のケースです）。原材料には原料の使用目的としての主成分元素以外にも、意図しない不純物（多くの場合は悪影響を与える）が存在します。原材料の生産地が違うと不純物の種類や含有量がことなります。このようなプロセスでは原材料の主成分元素がもたらす特性と、不純物がもたらす特性の間に強い相関が発生します。
このような状況でプロセス制御のためにディープラーニングをそのまま使うと問題が発生しやすくなる可能性があります。例えば、本来使っている原料生産地の供給にトラブルが起きたので別の産地の原料に切り替えた場合、そのプロセスにトラブルが発生するかもしれません。その原因の一つは、制御コンピュータをチューニングする時にプロセスが本来の原産地の原料で最適化されており、ほかの原料が来た時に予期せぬ偏差が生じたことが考えられます。
「相関のある変数は特に重要なモノのみを残し、あとは捨てる」という予測ノウハウは広く普及されています。今までの重回帰分析による当てはめでは、この考え方が一般的でした。重回帰分析の当てはめ力はもともと弱いので、単純な変数選択で精度を確保することができました。しかし、ディープラーニングによる学習では従来は活用できなかった非線形特性や交互作用も当てはめることができるので、相関のある変数を捨てるのはもったいないかもしれません。
本発明では重回帰分析に近い機能をもつT法とディープラーニングを組み合わせて予測します。ここで、T法は説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数（単位空間が1データ以上、信号空間が3データ以上）でも計算できます。さらに、T法には単位空間という、ユーザーが特に予測精度を上げたい位置を任意に設定できる特長があります。
すでに述べたように、T法は少ないデータ数でも解析が可能なので、ユーザーが特に注目している小さなデータ群や実験値を使用して予測したい場合に効果的です。本発明では、データの種類を図7のように分けることにします。
本発明では「第1段階学習」でT法を使い、「第2段階学習」ではニューラルネットを使います。本発明の予測手法の考え方をデータの分布で表現すると図8のようになります。まずT法で単位空間で回帰の重点位置を設定して信号空間でスケールを作成し、その後ディープラーニングを使って大量のデータを学習します。
計算手法としては、応答変数Yを図9のようにYA、YB、YCの3成分に分けます。ここで、YAは線形成分を示し、YBとYCはそれぞれ交互作用と非線形成分を示します。YAの予測はT法で行い、YBとYCの予測はディープラーニングで行います。
本発明は、ディープラーニングを使った「教師あり学習(図20)」に使用可能です。ただし、著しい効果が見られるのは従来は重回帰分析で予測していたが、ディープラーニングに変更した場合です。ディープラーニングを使うことにより、重回帰分析では当てはめられなあったYB、YC成分の予測が可能になります(図21)。
さらに、本発明を「新しい事象を予測する」ために使用することもできます。例えば、新製品（マイナーチェンジ品）の特性を予測する場合を考えます（図22）。
すでに多くの生産実績のある製品系列A(製品はA1…An)があるとします。新製品An+1を作りたいが、その製品特性を予測したい。ただし、新製品の特性は製品系列Aの中でもAℓにもっとも近いであろうことが想定されています（新製品An+1が製品開発段階にあり、すでに少数のデータがある場合でも同様です）。本発明による予測は、以下の2つの特長により従来手法よりも高い精度で製品特性を予測できるでしょう。
（特長1）本発明は単なるディープラーニング予測よりも予測精度が高い  → 新製品Aｎ+1が既存製品Ａℓの特性に近いという情報が含まれています  → ディープラーニングは学習データの誤差総和を最小にするが、本発明では単位空間によりAn+1の付近で誤差が小さくなるようにしている
（特長2）本発明はT法や回帰分析よりも予測精度が高い  → ディープラーニングによる予測なので、非線形、項目間の交互作用の量を予測できます。

Output: 本発明（TTTNN:Training with T method Two for Neural Network）は、T法とディープラーニングを組み合わせた予測手法である。T法は、説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数でも計算できる。また、単位空間という、ユーザーが特に予測精度を上げたい位置を任意に設定できる特長がある。本発明は2段階学習を採用しており、第1段階でT法を使い、第2段階ではニューラルネットを使う。本発明はディープラーニングを使った「教師あり学習」に使用可能であり、従来は重回帰分析で予測していたが、ディープラーニングに変更した場合に著しい効果が見られる。


Instruction: 本文から直接引用することなく、チェスのゲームの概要を説明してください。

Input:
チェスは、白と黒と呼ばれる2人のプレイヤーが、それぞれ自分の色のチェス駒の軍隊を操り、相手のキングをチェックメイトすることを目的とするボード・ゲームです。将棋やチェスなどの関連ゲームと区別するために、国際チェスや西洋チェスと呼ばれることもある。チェスの歴史は、少なくとも7世紀のインドで類似のゲームであるチャトランガが出現したことにさかのぼる。現在のチェスのルールは15世紀末にヨーロッパで生まれ、19世紀末には標準化され、普遍的に受け入れられるようになりました。現在、チェスは世界で最も人気のあるゲームの1つであり、世界中で何百万人もの人々がプレイしています。

チェスは、隠された情報を持たず、サイコロやカードを使わない抽象的な戦略ゲームです。64個の正方形が8×8で配置されたチェス盤でプレイする。開始時、各プレイヤーは16個の駒（キング、クイーン、ルーク2枚、ビショップ2枚、ナイト2枚、ポーン8枚）を操作する。白が先に動き、次に黒が動く。相手のキングをチェックメイトすることは、キングが逃げられないように即座に攻撃されること（「チェック」）です。また、ゲームには引き分けになる方法がいくつかある。

組織的なチェスは19世紀に発生しました。今日のチェス競技は、FIDE（国際チェス連盟）によって国際的に管理されています。1886年、世界初のチェス世界チャンピオン、ヴィルヘルム・シュタイニッツがその称号を手にした。チェスが始まって以来、膨大な数のチェス理論が開発されました。チェスの構成には芸術の側面が見られ、チェスは西洋文化や芸術に影響を与え、数学、コンピュータ・サイエンス（computer science）、心理学など他の分野とのつながりもある。

初期のコンピュータ科学者の目標のひとつは、チェスをする機械を作ることでした。1997年、Deep BlueはGarry Kasparovを破り、現役の世界チャンピオンを試合で破った最初のコンピューターとなりました。今日のチェスエンジンは、人間の最高峰のプレーヤーよりも格段に強く、チェス理論の発展に深い影響を与えています。

Output: 本発明（TTTNN:Training with T method Two for Neural Network）は、T法とディープラーニングを組み合わせた予測手法である。T法は、説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数でも計算できる。また、単位空間という、ユーザーが特に予測精度を上げたい位置を任意に設定できる特長がある。本発明は2段階学習を採用しており、第1段階でT法を使い、第2段階ではニューラルネットを使う。本発明はディープラーニングを使った「教師あり学習」に使用可能であり、従来は重回帰分析で予測していたが、ディープラーニングに変更した場合に著しい効果が見られる。


Instruction: 有名な犯罪組織のボス、ステファノ・マガッディーノのニックネームをコンマで区切ってリストアップしてください。

Input: ステファノ・"ザ・アンダーテイカー"・マガッディーノ（イタリア語発音:[ˈsteː]; 1891年10月10日-1974年7月19日）は、ニューヨーク西部のバッファロー犯罪一家のイタリア生まれの犯罪ボスであった。彼の裏社会での影響力はオハイオ州からオンタリオ州南部、東はケベック州モントリオールにまで及んだ。仲間内ではドン・ステファノ、他ではアンダーテイカーと呼ばれ、アメリカン・マフィアの支配評議会である委員会の創立メンバーでもあった。

Output: ドン・ステファノ、アンダーテイカー


Instruction: ファインディング・ファーリーのトレッキングは何年に終了したのですか？

Input:
Finding Farley」は、2009年にリーン・アリソン監督が、夫のカーステン・ホイヤーとともに、カナダの作家ファーリー・モワットの文学的足跡をたどるカナダ横断の旅をしたドキュメンタリーです。

生物学者で作家でもあるホイヤーは、アリソンとともに12万頭のポーキュパイン・カリブーの群れを追って北極圏のツンドラ地帯を徒歩で1,500キロメートル移動したドキュメンタリー「Being Caribou」の制作体験を本にまとめていたのです。ホイヤーの原稿を読んだモワットは、ケープ・ブレトン島にある彼の夏の農場に二人を招いた。

2007年5月、2歳の息子ゼヴと愛犬ウィローを連れ、キャンモアの自宅を出発した夫妻は、半年かけてカナダを東に横断する5,000キロメートルの旅に出た。カルガリーの西100キロにあるキャンモアからハドソン湾までカヌーで移動し、モワットが「ネバークライウルフ」、「ロスト・イン・ザ・バレンズ」、「ピープル・オブ・ザ・ディア」で書いた舞台の数々を訪ねました。ハドソン湾から海路、ラブラドール北部へ。ラブラドールは、「蛇の蟠り」、「灰色の海の底」、「虐殺の海」、「殺戮のための鯨」などのモワットの作品の舞台となった場所だ。ニューファンドランドとラブラドールから水路で最後の旅を計画し、10月末にケープ・ブレトンに到着した 「ファーリーを探して」は、2010年のバンフ・マウンテン映画祭で最優秀作品賞とピープルズ・チョイス賞をダブル受賞しました。

Output: 2007. 2007年5月にスタートし、6ヶ月間続いた。 2007年11月のことです。


Instruction:
以下の数字が完全平方かどうかで分類してください。
64, 9, 81, 100, 57, 16

Output:
完全な正方形-64, 9, 81, 16
完全な正方形ではない-100, 57


Instruction: アングル火力発電所とは何ですか？

Input:
アングル火力発電所は、インドのオディシャ州アングル県デラン村にある石炭火力発電所です。同発電所は、Jindal India Thermal Power Limitedの石炭火力発電所の1つです。

発電所の石炭はMahanadi Coalfields Limitedから、水は14km離れたBrahmani川のSamal Barrageから供給されます。

Bharat Heavy Electricals社は、このプロジェクトのEPCコントラクターです。

Output:
アングル火力発電所は、インドのオディシャ州アングル県デラン村にある石炭火力発電所です。同発電所は、Jindal India Thermal Power Limitedの石炭火力発電所の1つです。

発電所の石炭はMahanadi Coalfields Limitedから、水は14km離れたBrahmani川のSamal Barrageから供給されます。

Bharat Heavy Electricals社は、このプロジェクトのEPCコントラクターです。


Instruction: 地中海周辺の古代文化は、電気について何を知っていたのでしょうか？

Input:
電気の知識が存在するずっと以前から、人々は電気魚による衝撃を認識していた。紀元前2750年の古代エジプトの文献には、この魚が「ナイルの雷神」と呼ばれ、他のすべての魚の「保護者」であると記されています。電気魚は、数千年後、古代ギリシャ、ローマ、アラビアの博物学者や医師によって再び報告されました。長老プリニウスやスクリボニウス・ラルガスのような古代の作家は、電気ナマズや電気光線による電気ショックの麻痺効果を証言しており、そのようなショックが導体に沿って伝わることも知っていました。痛風や頭痛などの病気の患者には、電気魚に触れるように指示し、強い衝撃で治るかもしれないと期待した。
地中海沿岸の古代文化では、琥珀の棒などを猫の毛でこすると、羽毛のような軽いものを引き寄せることができることを知っていた。ミレトスのタレスは、紀元前600年頃に静電気に関する一連の観察を行い、摩擦によって琥珀が磁気を帯びると考え、磁鉄鉱などの鉱物が摩擦を必要としないのとは対照的であるとした。
タレスが磁気の影響だと考えたのは間違いでしたが、後の科学が磁力と電気の関係を証明することになります。1936年に発見されたガルバニ電池に似たバグダッド・バッテリーによれば、パルティア人は電気メッキの知識を持っていたかもしれないという説が有力だが、この遺物が電気的なものであったかどうかは不明です。
1600年、イギリスの科学者ウィリアム・ギルバートが「De Magnete」を著し、電気と磁気について入念に研究し、琥珀をこすることで生じる静電気とロッジストーン効果を区別する。彼は、琥珀をこすると小さなものが引き寄せられる性質を、新ラテン語のelectricus（「琥珀の」、「琥珀のような」、ギリシャ語の「琥珀」を表すelectron）と名付け、その造語を作った。この連想から、英語の「electric」、「electricity」という単語が生まれ、1646年のトーマス・ブラウンの「Pseudodoxia Epidemica」で初めて印刷物に登場した。
17世紀から18世紀初頭にかけて、オットー・フォン・ゲリッケ、ロバート・ボイル、スティーブン・グレイ、C. F. デュフェイらによって、さらなる研究が行われた。18世紀後半には、ベンジャミン・フランクリンが電気に関する大規模な研究を行い、その資金を得るために自分の所有物を売り払った。1752年6月、彼は湿らせた凧糸の下に金属の鍵を取り付け、嵐の迫る空に凧を揚げたと言われています。すると、鍵から手の甲に次々と火花が飛び散り、雷が電気的なものであることがわかった。また、大量の電荷を蓄えるライデン瓶の一見逆説的な挙動を、電気はプラスとマイナスの電荷で構成されているという観点から説明した。
1775年、ヒュー・ウィリアムソンは王立協会に電気ウナギの衝撃に関する一連の実験を報告し、同年、外科医で解剖学者のジョン・ハンターは魚の電気器官の構造について説明した。1791年、ルイジ・ガルヴァーニが生体電磁気学の発見を発表し、神経細胞が筋肉に信号を伝える媒体が電気であることを明らかにした。1800年、アレッサンドロ・ボルタが亜鉛と銅を交互に重ねて作った電池（ボルタ・パイル）は、それまで使われていた静電気装置よりも信頼性の高い電気エネルギー源として科学者たちに提供されました。電気現象と磁気現象が一体となった電磁気学が認知されたのは、1819～1820年のハンス・クリスチャン・オルステッドとアンドレ・マリー・アンペールによるものです。1821年にはマイケル・ファラデーが電気モーターを発明し、1827年にはゲオルク・オームが電気回路を数学的に解析しています。電気と磁気（および光）は、特に1861年と1862年に発表した「力の物理的線について」の中で、ジェームズ・クラーク・マクスウェルによって決定的に結び付けられました。
19世紀初頭は電気科学が急速に発展したが、19世紀後半は電気工学が最も発展した時代であった。アレクサンダー・グラハム・ベル、オットー・ブラーシー、トーマス・エジソン、ガリレオ・フェラリス、オリバー・ヘヴィサイド、アーニョス・ジェドリック、ウィリアム・トムソン、初代ケルビン男爵、チャールズ・アルジャーノン・パースンズ、ヴェルナー・フォン・シーメンス、ジョセフ・スワン、レジナルド・フェッセンデン、ニコラ・テスラ、ジョージ・ウェスティングハウスなどの人物を通して電気は科学の好奇心から現代生活には欠かせない道具と化す。
1887年、ハインリッヒ・ヘルツは、紫外線を照射した電極がより簡単に電気火花を起こすことを発見した。1905年、アルベルト・アインシュタインは、光電効果の実験データを、光のエネルギーが量子化されたパケットとして運ばれ、電子にエネルギーを与えた結果であると説明する論文を発表した。この発見は、量子革命につながった。アインシュタインは「光電効果の法則の発見」により、1921年にノーベル物理学賞を受賞しています。光電効果は、ソーラー・パネルに見られるような光電池にも応用されています。
最初の固体デバイスは、1900年代にラジオ受信機に使われた「キャッツウィスカー検出器」です。ヒゲのような針金をゲルマニウム結晶などの固体結晶に軽く接触させ、接触接合効果によって電波を検出するものです。固体部品では、電流をスイッチングし増幅するために特別に設計された固体素子や化合物に電流を閉じ込める。電流の流れは、マイナスに帯電した電子と、正孔と呼ばれるプラスに帯電した電子の欠陥という2つの形態で理解することができる。この電荷と穴は、量子物理学の観点から理解されています。その構成材料は、多くの場合、結晶性の半導体です。
固体エレクトロニクスが本格的に普及したのは、トランジスタ技術の登場からです。1947年、ベル研究所のジョン・バーディーンとウォルター・ハウザー・ブラッテンによって、ゲルマニウムを用いた点接触型トランジスタが初めて実用化され、1948年にはバイポーラ接合型トランジスタが発明されました。

Output: 地中海沿岸の古代文化では、棒状の琥珀を猫の毛でこすると、羽毛のような軽いものを引き寄せることができることが知られていました。ミレトスのタレスは、紀元前600年頃に静電気に関する一連の観察を行い、摩擦が琥珀を磁化させると考え、磁鉄鉱のような摩擦を必要としない鉱物とは対照的に、琥珀を磁化させると考えました。


Instruction: マサチューセッツ州ニュートンにある13の村とは何ですか？

Output:
マサチューセッツ州ニュートン市は、ダウンタウンや街の中心部が1つになっている多くの都市とは異なり、独自の中心部を持つ13の村に分かれています。13の村は以下の通りです:

* Auburndale
* チェスナットヒル
* ニュートンセンター
* ニュートンコーナー
* ニュートン・ハイランド
* ニュートン・ロワーフォールズ
* ニュートン・アッパーフォールズ
* ニュートンビル
* ノーナンタム
* オークヒル
* トンプソンビル
* ワバン
* ウエスト・ニュートン


Instruction: なぜF-15EX Eagle IIは、現代の攻撃的な戦争戦闘を行うための理想的な航空機ではないのでしょうか？

Input:
2018年、アメリカ空軍（USAF）とボーイングは、アメリカ空軍のF-15C/Dに代わるF-15QAをベースとした単座型の改良型案であるF-15XまたはアドバンスドF-15について議論した。 改良には、最大 22 発の空対空ミサイルを搭載できる AMBER 兵器ラック、赤外線捜索および追跡、高度なアビオニクスおよび電子戦機器、AESA レーダー、耐用年数 20,000時間の改良された構造が含まれます。 同一の機能を備えた、それぞれ F-15CX および F-15EX と呼ばれる単座および複座の派生型が提案されました。 USAF は複座型を選択しました。これは、複雑な任務のために1人のパイロットによって、またはパイロットと WSO によって飛行することができ、いつかは共同戦闘機を制御することもできます。 この決定の理由の1つは、生産が複座の F-15 モデルだけだったということです。

アメリカ空軍は、F-22 の生産が終了し、F-35 が遅れ、F-22 の生産が遅れたため、艦隊規模を維持するために F-15EX を購入しました。 -15℃の熟成品。 2028年までに現代の防空に対して生き残ることはできないと予想されているが、F-15EXは本土および空軍基地の防衛を実行し、限られた防空に対して飛行禁止区域を強制し、スタンドオフ兵器を配備することができる。 2020年7月、米国防総省は3年間で8機のF-15EXを12億ドルで発注した。 2020年8月、アメリカ空軍はフロリダ州とオレゴン州空軍のF-15CをF-15EXに置き換える計画を発表した。 F-15EX は、2021 年2月2日に初飛行を行いました。最初の F-15EX は、2021 年3月にアメリカ空軍に引き渡され、さらなる試験のためにフロリダ州のエグリン空軍基地に飛行しました。

2021 年4月7日、その初飛行は行われました。 正式名称イーグルIIが発表されました。 2021年度の国防支出法案では、F-15EX調達に12機分12億3,000万ドルの資金が投入され、受注総数は20機となりました。 アメリカ空軍は2022年5月までに144機のF-15EXを発注した。 同社は発注を80機に減らすことを提案している。最初に運用されるF-15EXにはコンフォーマル燃料タンクが供給されない。 空軍の2024会計年度予算案には、さらに24機のF-15EXを購入するための資金が含まれており、計画されている保有機数は最大104機となる。

Output: ボーイングF-15EXイーグルIIは、2028年までに現代の防空システムに対して生き残ることができないと予想されています。 軍用ハードウェアの取得には長い時間がかかるため、この航空機は今後数年間、多くの攻撃的な戦闘任務に適しているとは言えません。


Instruction: 以下のテキストから、オーナーチェンジの日付と新しいオーナーを抽出せよ。

Input:
同社は 2006 年に設立されました。会社の目的は、Synterra のメディア プロジェクトを開発することです。2009年9月、Synterra Group of Companies (GC) は 40.01% の株式を購入し、Synterra Media の経営管理を取得しました。 GC「Synterra」は「Synterra Media」の 60% を所有しています。 これにより、GC にはこのプロジェクトのさらなる開発について決定を下す権利が与えられます。

2010 年、セルゲイ ソルダテンコフ (ロシア語:Сергей Владимирович Солдатенков) のリーダーシップの下、メガフォンは 60% の株式でシンテラ メディアの支配権を獲得し、ロステレコムに分離されました。 RTKomm.ru、Telecom-Center (Synterra-Media に改名)、Globus-Telecom などのいくつかの資産。

2020年10月 22 日、PJSC Rostelecom (ロシア語:ПАО"Ростелеком") は ZAO の株式 100% を購入することに合意しました。 Synterra Media (ロシア語:ЗАО"Синтерра Медиа") が MTT (ロシア語:АО"Межрегиональный Транзиттелеком" («МТТ»)) から15億ルーブルで買収され、MTT はリアル=タイム テレの統合に注力できるようになります。 comサービスまたは ユニファイド コミュニケーションとテレコム API。 Synterra は、イベント会場から Channel One、VGTRK、NTV、Russian Today、TV Center、Match TV などのテレビ放送会社にメディア コンテンツを配信および配信します。 MTT は直接および子会社を通じて、2013 年に Synterra Media の株式 100% を統合しました。2014 年の時点で、2,500 万人の加入者を抱える MTT は、クラウド コンピューティングにおいて Inoventika (ロシア語:ООО"Иновентика Технолоджес") と競合しています。

Output:
2009年-Synterra Group of Companies
2010年-Megafon
2020年10月22日-PJSC Rostelecom(ロステレコム)


Instruction: タコスって何ですか？

Output: タコスはメキシコ料理で、トルティーヤにタンパク質（肉）や野菜を詰めたものです。タコスにはコリアンダー、タマネギ、ホットソースなどのトッピングを追加します。タコスは美味しく、素晴らしい食事になります。


Instruction: ウィンブルドンとは何ですか？

Input: ウィンブルドン選手権（通称:ウィンブルドン）は、世界で最も古いテニス・トーナメントであり、最も権威のある大会として広く知られています。 1877年からロンドン、ウィンブルドンのオールイングランドクラブで開催されており、屋外の芝生コートで行われ、2019年からメインコート2面に格納式屋根を設置しました。

Output: ウィンブルドン選手権は、世界で最も古いテニス・トーナメントです。一般にウィンブルドンと呼ばれ、全豪オープン、全仏オープン、全米オープンと並ぶ4大グランスラムテニス・トーナメントの1つです。


Instruction: マルガリータを作るために必要な材料は誰ですか？

Output: マルガリータはアルコール飲料で、通常、テキーラ、フレッシュライム・ジュース、アガベまたはシンプル・シロップの組み合わせで作られます。材料は氷と一緒にシェイクし、氷を入れたグラスで提供され、多くの場合、縁に塩が添えられます。オプションとして、コアントローなどの酒類を追加したり、新鮮なフルーツ・ジュースを追加して、フレーバー付きのマルガリータのバリエーションを楽しむことができます。


Instruction: "公共サービスは私のモットー"と言ったのは誰ですか？

Output: アルカポネ


Instruction: ギリシャ周辺の地域名を列挙し、通路からの方向別にグループ分けする。結果をカンマ「、」区切りでリストアップしてください。

Input:
ギリシャ、通称ヘレニズム共和国は、南東ヨーロッパの国です。バルカン半島の南端に位置し、ヨーロッパ、アジア、アフリカの十字路に位置する。北西にアルバニア、北に北マケドニアとブルガリア、北東にトルコと国境を接する。本土の東側にはエーゲ海、西側にはイオニア海、南側にはクレタ島と地中海が広がっています。ギリシャは地中海沿岸で最も長い海岸線を持ち、何千もの島々を擁しています。国土は9つの伝統的な地域からなり、人口は約1050万人です。首都はアテネで、最大の都市はテッサロニキとパトラスです。

ギリシャは、民主主義、西洋哲学、西洋文学、歴史学、政治学、主要な科学的・数学的原理、演劇、オリンピックなどの発祥の地であり、西洋文明の発祥地と考えられています。紀元前8世紀以降、ギリシャ人は地中海と黒海にまたがるポーリス（単数形ポリス）と呼ばれる様々な独立した都市国家に組織されていた。マケドンのフィリップ2世は、紀元前4世紀に現在のギリシャの大部分を統一し、息子のアレキサンダー大王は、地中海東部からインドの北西部まで、古代世界の大部分を急速に征服しました。その後、ヘレニズム時代には、古代ギリシャの文化や影響力が最高潮に達しました。ギリシャは紀元前2世紀にローマに併合され、ローマ帝国とそれに続くビザンティン帝国の重要な一部となり、文化的にも言語的にもギリシャが優勢となりました。紀元1世紀に誕生したギリシャ正教は、近代ギリシャのアイデンティティを形成し、ギリシャの伝統をより広い正教世界に伝えることに貢献しました。15世紀半ばにオスマン帝国の支配下に入ったギリシャは、1830年の独立戦争で近代的な国民国家として生まれ変わりました。最初の100年間、ギリシャ王国は領土の拡大を図ったが、それは主に20世紀初頭のバルカン戦争で達成され、1922年にギリシャの小アジア作戦の大惨事となったまでです。1936年、王党派の独裁政権が誕生し、第2次世界大戦中の軍事占領、内戦、軍事独裁を経て、権威主義的な支配の時代が始まりました。1950年から1970年代にかけて、ギリシャは記録的な経済成長を遂げ、先進国の仲間入りを果たすことができました。1974年から75年にかけて民主主義が復活し、それ以来、ギリシャは議会制の共和国となっています。ギリシャの豊かな歴史的遺産は、18のユネスコ世界遺産に反映されています。

Output: 北西にアルバニア、北に北マケドニアとブルガリア、北東にトルコ、東にエーゲ海、西にイオニア海、南にクレタ海と地中海に面しています。


Instruction: この基準検査から考えると、英国における男性の1日のマグネシウム推奨量はどのくらいでしょうか？

Input: 英国では、マグネシウムの1日の推奨値は、男性300mg、女性270mgです。米国では、推奨食事量（RDA）は、男性では19～30歳で400mg、高齢者で420mg、女性では19～30歳で310mg、高齢者で320mgとされています。

Output: 英国における男性のマグネシウムの1日の推奨量は300mgです。


Instruction: ブラジルの歴代大統領7人を箇条書きで教えてください。

Output:
- ルイス・イナシオ・ルーラ・ダ・シルヴァ（Luiz Inacio Lula da Silva
- ジャイール・ボルソナーロ
- ミシェル・テメル
- ディルマ・ルセフ
- フェルナンド・エンリケ・カルドーゾ
- イタマール・フランコ
- フェルナンド・コロール・デ・メロ


Instruction: イエズス会を創設したのは誰で、彼らは一般に何と呼ばれているのでしょうか？

Input: イエズス会、通称イエズス会は、ローマに本部を置くカトリック教会の男子教皇権のある聖職者の修道会です。1540年、ロヨラのイグナチオと6人の仲間によって、教皇パウロ3世の承認を得て設立されました。イエズス会は112カ国で伝道と使徒的な働きに従事しています。イエズス会は、教育、研究、文化的追求に取り組んでいます。イエズス会はまた、修養会を行い、病院や小教区で奉仕し、直接的な社会的・人道的奉仕活動を後援し、エキュメニカルな対話を促進しています。

Output: イエズス会は、イエズス会としてより一般的に知られており、1540年にロヨラのイグナチオとその仲間6名によって設立されました。 彼らは教育分野での活動で知られています。


Instruction: スキーをする山を選ぶときの3つのポイントとは何ですか？

Output:
山を訪れる際に考慮すべき3つのポイントをご紹介します:
* スキルレベル-初心者向けや上級者向けのコースがある山もあります。
* シーズン中、雪質が良い山もあれば悪い山もあります。天候は日によっても大きく変わるので、事前に確認しておきましょう。
* 予算-スキーリフト券やスキー用品の価格は大きく異なることがあり、ゲレンデで良い一日を過ごすために、各山があなたの基準に合っているかどうかを確認します。


Instruction: アン・フランシスとは何ですか？

Input:
アン・フランシス、旧姓ギティンズ（1738年-1800年11月7日）は、イギリスの古典学者、詩人です。聖書(Bible)の「歌の歌」を、キリスト教の寓意的解釈ではなく、歌のドラマチックな行動に焦点を当てた詩的な翻訳で注目されました。

アン・ギティンズは、1738年、サセックス州アランデル近郊のサウス・ストークの牧師ダニエル・ギティンズの娘として生まれました。父から古典とヘブライ語の教育を受けた。ノーフォーク州ホルト近郊のエッジフィールドの牧師ロバート・ブランズビー・フランシスと結婚。

アンネ・フランシスは、正式な古典教育を受けなかったが、当時の主要な旧約聖書(Bible)学者と交流があり、「歌の詩的翻訳」はジョン・パークハーストに献呈され、他にもロバート・ロウズやベンジャミン・ケニコットなどが購読していた。詩的翻訳は、キリスト教の寓意的解釈ではなく、歌の直接的なドラマチックな行動に焦点を当てたものです。トーマス・ハーマーを参考に、フランシスは「エジプトの配偶者」と「ユダヤの女王」の声を区別した。この三角関係では、ソロモンがファラオの娘と結婚したことで、先妻が恨まれています。

フランシスの翻訳は、これまであまり継続的に注目されることはなかった。しかし、最近のある論者の評によれば、フランシスは「学問と感情、つまり彼女が男性世界と女性世界として知っていたものを一緒にすることにこだわって、彼女の「歌」は傑出したフェミニストの記念碑となった」のです。

1787年、フランシスはゲーテの「ウェルテルへのシャルロット」に対して、出版社を変えて声を上げた。A Poetical Epistle"を発表した。1790年代を通じて、彼女は定期的に作品を出版することで、政治的分裂の反動側をさらに強化した。

フランシスは、正規の教育を受けていないにもかかわらず、他の女性作家と同様に、フランスやドイツの戯曲の翻案に協力した。

アン・フランシスは1800年11月7日、62歳で死去しました。

Output:
アン・フランシス、旧姓ギティンズ（1738年-1800年11月7日）は、イギリスの古典学者、詩人です。聖書(Bible)の「歌曲」を、キリスト教の寓意的解釈ではなく、歌のドラマチックな行動に焦点を当てた詩的な翻訳で注目されました。

アン・ギティンズは、1738年、サセックス州アランデル近郊のサウス・ストークの牧師ダニエル・ギティンズの娘として生まれました。父から古典とヘブライ語の教育を受けた。ノーフォーク州ホルト近郊のエッジフィールドの牧師ロバート・ブランズビー・フランシスと結婚。

アンネ・フランシスは、正式な古典教育を受けなかったが、当時の主要な旧約聖書(Bible)学者と交流があり、「歌の詩的翻訳」はジョン・パークハーストに献呈され、他にもロバート・ロウズやベンジャミン・ケニコットなどが購読していた。詩的翻訳は、キリスト教の寓意的解釈ではなく、歌の直接的なドラマチックな行動に焦点を当てたものであった。トーマス・ハーマーを参考に、フランシスは「エジプトの配偶者」と「ユダヤの女王」の声を区別した。この三角関係では、ソロモンがファラオの娘と結婚したことで、先妻が恨みを買っています。

フランシスの翻訳は、これまであまり継続的に注目されることはなかった。しかし、最近のある論者の評によれば、フランシスは「学問と感情、つまり彼女が男性世界と女性世界として知っていたものを一緒にすることにこだわって、彼女の「歌」は傑出したフェミニストの記念碑となった」のです。

1787年、フランシスはゲーテの「ウェルテルへのシャルロット」に対して、出版社を変えて声を上げた。A Poetical Epistle"を発表した。1790年代を通じて、彼女は定期的に作品を出版することで、政治的分裂の反動側をさらに強化した。

フランシスは、正規の教育を受けていないにもかかわらず、他の女性作家と同様に、フランスやドイツの戯曲の翻案に協力した。

アン・フランシスは1800年11月7日、62歳で死去しました。


Instruction: 牛乳、ピーナッツ、米、ブドウ、小麦、レタス、ミントのうち、人間のアレルギー反応を引き起こしやすい食品はどれか？

Output: アレルギーを起こしやすい食品:牛乳、ピーナッツ、小麦。


Instruction: ラグビーって誰でもできるんですか？

Output: ラグビーの素晴らしいところは、あらゆる体型の人に対応したポジションがあることです。小さい人、大きい人、背の高い人、速い人、遅い人のために作られたポジションがあるのです。ラグビーは、老若男女を問わずプレーすることができます。 実際、競技用ラグビーは5歳から始めることができ、多くの人が60代まで競技しています。


Instruction: この文章の主要な情報は何ですか？

Input: 人種的カテゴリーは、歴史的に、抑圧的な人物や集団が、抑圧者のそれとは異なるとみなされる他の集団や個人を差別するための方法として用いられてきた。19世紀から20世紀初頭のヨーロッパでは、中東やアジア諸国を対象とした人種差別の一般的形態として、美術品が挙げられた。オリエンタリズムの代表的な作品として、ウジェーヌ・ドラクロワによる「アルジェの女たちのアパート」があります。1834年に制作されたこの作品は、ハーレムで休む3人の女性がエキゾチックな服装で、アフリカの女性は平服で、使用人としての役割を描いています。 高級織物、ホッカ、その他の道具が部屋を飾り、異国の光景に対するヨーロッパのファンタジーが表現されています。オリエンタリズムによってこれらの文化を奇妙で異質なものとして描こうとした結果、ヨーロッパやアメリカではアラブやアジアのコミュニティに対して不寛容になりました。また、北アフリカを旅して幅広くスケッチしたドラクロワは、彼の実体験と知識に基づいて当時のリアルな光景を描いているとの意見もあった。そのような解釈では、例えば服装は、アラブ系北アフリカ人がヨーロッパ人と異なる服装をし、対等に扱われなかったであろう黒人奴隷を飼っていたことから、時代と一致しています。

Output: この文章では、19世紀から20世紀にかけての人種操作について論じています。ヨーロッパ人が中東、アジア、北アフリカの人々に対して差別的であり、アーティスト表現を使ってこれらの偏見を一般市民に伝え、操作していると考察しています。


Instruction: T法学習型ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ(TTTNN:Training with T method Two for Neural Network)をQEUパラメータ設計に使う場合のポイントを教えてください。

Output:
第1段階のT法(2)の計算の単位空間は、パラメタ設計の「足元（現状）」の条件になっている必要があります。
もし検討するプロセスに調整因子がある場合、T法には調整因子と出力の関係式を作るようにする。
調整因子だけでT法を計算した場合、TTTNNには第2段階のニューラルネットの出力のみを使用します。


Instruction: なぜQEUパラメータ設計にT法(1)を使わずT法(2)を使うのですか？

Output:
まず、タグチメソッドの予測手法であるT法に関する一般論から説明します。T法には以下の3種類があります。
T法(1):単位空間が入手されたデータの中央付近に存在する場合の回帰予測に使用できる。
T法(2):単位空間が入手されたデータの端部付近に存在する場合の回帰予測に使用できる。T法(2)とT法(1)の違いはSN比の定義だけです。T法(2)のSN比はマイナス数値になることはありません。
RT法:多次元データを単位空間と標準SN比によって感度（β）とSN比(η)の2次元に圧縮し、その2次元メトリックスでマハラノビス距離を計算する手法です。ただし、便宜上、純正マハラノビス距離に存在する行列式が排除されています。
QEUパラメータ設計は「回帰予測」でないため、T法(2)を使うのです。もっと大胆に言えば、Ｔ法(1)は現代では不要です。ニューラルネットを使えばよりよい精度の予測ができるのです。


Instruction: 夜ぐっすり眠るためにできることリストを教えてください。

Output:
夜、よく眠るためにできることをご紹介します:
- 寝る前1時間は画面を見ない。
- 寝ている部屋はできるだけ暗くする。
- 就寝前の数時間以内に多くの水分を摂取しないこと
- 寝る前8時間以内にコーヒーを飲んではいけない
- メラトニンなどを摂取して睡眠を助ける


Instruction: 植物、ズボン(パンツ)、蜂、ビール、マグカップ、ヤギ、ペン、ナイトランプ、牛、豚、電話、犬、葉っぱ、ろうそく、蚊を生物と非生物に分類しなさい。

Output:
生物:植物、蜂、ヤギ、牛、犬、蚊、葉っぱ
非生物:パンツ、ビール、マグカップ、ペン、ナイトランプ、携帯電話、ろうそく


Instruction: The Universal Data Element Framework (UDEF)に関する参考文に基づき、そのフレームワークがどのように使用されているか教えてください。

Input:
UDEF（Universal Data Element Framework）は、The Open Groupによって開発された統制語彙です。データを分類し、命名し、索引をつけるための枠組みを提供するものです。データの各アイテムに、構造化された英数字のタグと、データの意味を説明する制御された語彙の名前を割り当てます。これにより、データ要素を他の組織で定義された同様の要素に関連付けることができる。

UDEFでは、各コンセプトに対してデューイ10進法のようなコードを定義しました。例えば、人事管理でよく使われる「社員番号」。これは、UDEFタグa.5_12.35.8と統制語彙記述「Employee.PERSON_Employer.Assigned.IDENTIFIER」を持っています。

UDEFは、Open Data Element Framework（O-DEF）に取って代わられた。

Output: UDEFは、データを分類し、名前を付け、インデックスを付けるためのフレームワークです。


Instruction: ラケットボール(racquetball)とテニスの違いは何ですか？

Output:
ラケットボールとテニスは、ラケットを使ってボールを往復させるという点では似ていますが、ラケットボールとテニスには多くの違いがあります。

ラケットボールは、密閉された部屋の中で、同じ壁に向かってボールを打ち合う競技です。テニスも同じようにボールを打ち返しますが、ネット越しに打ち合います。テニスでは、ボールの外側に毛羽立った層があるため、ボールの軌道はボールのスピンの影響をより強く受けます。テニスのラケットは大きく、テンションが高い。

テニス・コートは、ラケットボール・コート(racquetball court)よりもはるかに大きく、長さ78フィート、幅36フィートです。この幅は、テニスではシングルスでは27フィートに縮小されます。

これらはほんの一部で、他にもスコアリング、服装、コート・マーキング(court markings)など、さまざまな違いがあります。


Instruction: ヨガの第三の肢とは何ですか？

Input: サナ(sanas)はインド発祥。 パタンジャリ (西暦2世紀頃から4世紀頃) は、ヨガ・スートラ(Yoga Sutras)の中で、アーサナ(asana)の練習を8支則 (サンスクリット語:अष्टाङ्ग、aṣṭāṅga、अष्ट् aṣṭ、eight、および अङ् より) の3番目として説明しています。古典ヨガ、またはラージャヨガのग aṅga、手足) 。い。

Output: ヨガの第3の肢は「アーサナ」と呼ばれています。 これは、ヨガの身体的な実践、つまりヨガのポーズを指します。 難しい姿勢で体を動かすことで、いくつかの重要な効果が得られます。1つ目は、体の痛みを癒すことができることです。瞑想して心を癒そうと思ったら、まず体を癒す必要があります。 そうしないと、気が散りやすい心は、体の痛みと心の痛みとに集中してしまうからです。次に、アーサナに取り組むことで、心を癒すために必要な規律を身につけることができます。 不快な状況に足を踏み入れると、心の中に悪いパターンが生じることがよくあります。 不快な状況に足を踏み入れることは、実は心を研究し、反応のパターンを変える機会になるのです。


Instruction: なぜ鳥は北の寒い時期になると、南北に移動するのでしょうか？

Input: 鳥の渡りとは、繁殖地と越冬地の間を、多くの場合、飛翔路に沿って南北に定期的に移動することです。多くの種類の鳥が移動する。移動には、人間による狩猟を含む捕食や死亡という大きな犠牲が伴うが、主に餌の入手が可能であることがその理由です。移動は主に北半球で行われ、地中海やカリブ海のような自然の障害物によって、鳥は特定のルートに誘導される。

Output: 鳥類は主に、暖かい気候で餌が手に入るため移動します。北は繁殖地、南は越冬地となる。


Instruction: 気候変動否定の背景にある利害関係とは何ですか？

Output: CO2排出規制に反対する業界からの資金提供。低炭素技術への移行には巨額の投資が必要であり、経営者は企業の粗利益率への影響を懸念しています。


Instruction: インターチェンジ・フィー（interchange fee）とは何ですか？

Output:
インターチェンジ・フィーとは、ペイメント・カード(payment card)業界で使われる用語で、カードを使った取引を受け入れるために銀行間で支払われる手数料のことを指します。通常、販売/サービス取引の場合、加盟店の銀行（「取得銀行」）が顧客の銀行（「発行銀行」）に支払う手数料を指します。

クレジット・カードまたはデビット・カード取引では、決済取引におけるカード発行銀行が、加盟店に代わってクレジット・カードまたはデビット・カード取引を処理する買収銀行に支払う金額から、インターチェンジ・フィーを差し引きます。買収銀行は、取引金額からインターチェンジ・フィーと、買収銀行または独立販売組織（ISO）に対する追加手数料（通常、割引率、アドオン率、パススルーと呼ばれる）の両方を差し引いた金額を加盟店に支払います。しかし、ATMでの現金引き出し取引の場合、手数料はカード発行銀行から買収銀行（機械のメンテナンスのため）に支払われます。


Instruction: デトロイトの街を作ったのは誰ですか？

Output: 1701年7月24日、フランスの軍人であり貿易商であったアントワーヌ・ド・ラ・モテ・キャデラックによって、後にデトロイト市となる場所が建設されました。


Instruction: どれがNFLのチームか教えてください:ベンガルズ、ピューマ、シーホークス、ファルコンズ、ロードランナー、イーグルス、コヨーテ、シープ、ベアーズ

Output: ベンガルズ、シーホークス、ファルコンズ、イーグルス、ベアーズです。


Instruction: フラッシュカード(flashcard)についての以下の文章に基づき、フラッシュカードは絵画の学習に役立つのでしょうか？

Input: フラッシュカードまたはフラッシュカード（インデックスカードとも呼ばれる）は、暗記の補助として使用することを目的とした、両面に情報が記載されているカードです。フラッシュカードは、片面に質問、もう片面に答えが書かれています。フラッシュカードは、語彙、歴史的な日付、公式、または質問と答えの形式で学習できるあらゆる主題を記憶するためによく使用されます。フラッシュカードには、バーチャルなもの（フラッシュカードソフトウェアの一部）と、物理的なものがあります。

Output: いいえ。フラッシュカードは、一問一答形式で暗記をベースに物事を学ぶのに有効です。絵画は創造的な活動です。既存の教材の暗記で身につくとは思えません。ですから、フラッシュカードは、以下のような学習には使えません。


Instruction: 家具や引き出しを作るために、2枚の木材を接合するにはどうしたらよいですか？

Output: 木材を接合するために使用できるジョイントはいくつかあります。 マイター・ジョイント(Miter joints)では、木材にベベル(bevels)を切り込み、木工用接着剤、ブラッドネイル、またはスプラインを使用してそれらのベベルを接合します。 ほぞとほぞ接合は、一方の木材に穴「ほぞ」を切り、反対側の木材に同じサイズのくぎ「ほぞ」を切り、それらを接着剤またはダボで接合して強度を与えることによって作られます。


Instruction: ノルウェー語の非公式な書き言葉は何ですか？

Input: 法律と政府の方針により、ノルウェー語の書き言葉はブークモール（Bokmål）（文字通り「本の舌」）とニーノシュク（Nynorsk）（「新しいノルウェー語」）という2つの公式形式が定められています。公式のノルウェー語評議会（Språkrådet）はこの2つの形式を規制する責任を負っており、英語ではNorwegian BokmålとNorwegian Nynorskという用語を推奨しています 他にも、公式な地位を持たない2つの表記形式も存在します。1つはRiksmål（「国語」）と呼ばれるもので、今日、大部分はBokmålと同じ言語ですが、デンマーク語にやや近い言語です。これは非公式なノルウェー・アカデミーによって規定されており、その名称は「標準ノルウェー語」と訳されています。もう1つはHøgnorsk（「高ノルウェー語」）で、これはNynorskをより純粋化したもので、Ivar Aasenが与えたオリジナルの形で言語を維持し、20世紀からの改革をほとんど否定しています。

Output:
- リックスモール
- ホグノルスク


Instruction: 次のうち、テレビ番組"I Love Lucy" の登場人物はどれでしょう。ルーシー・リカルド、エセル・マーツ、ドナルド・トランプ、ジョン・フィッツジェラルド・ケネディ、リッキー・リカルド、フレッド・マーツ、バットマン、ジョン・スミス

Output: ルーシー・リカルド、エセル・マーツ、リッキー・リカルド、フレッド・マーツ


Instruction: カイル・シャナハン(Kyle Shanahan)はサンフランシスコ49ersの監督として、どのような成績を残してきたのでしょうか？

Output: カイル・シャナハンは2017年から49ersの監督を務めています。6シーズンで52勝46敗という成績を残しています。2020年に49ersをスーパー・ボウルまで導いたが、カンザス・シティ・チーフス(Kansas City Chiefs)に敗れています。全体として、彼はNFLの優れたコーチの一人と広く考えられています。独創的な攻撃戦略で知られる。


Instruction: 高層ビルの歴史に関する次の文章を考えると、最初の超高層ビルはどれで、いつ建てられたか？

Input:
歴史上、世界で最も高い人工建造物はエジプトのギザの大ピラミッドで、1311年にリンカーン大聖堂が建設されるまで3800年以上、その座を守っていました。1439年に完成したフランスのストラスブール大聖堂は、1874年まで世界一高い建物でした。

最初の超高層ビルは、1885年にシカゴで建設された138フィート（42.1m）のホーム・インシュアランス・ビルディングで開拓されました。その後、ペトロナスタワーが完成する1998年まで、20世紀を通じて米国が世界一の高層ビルの所在地であり続けました。その後、2つのビルがこの称号を得た:21世紀に入ってからは、中東、中国、東南アジアで超高層ビルの建設が盛んになっています。

Output: 最初の超高層ビルは、シカゴの「ホーム・インシュアランス・ビルディング(the Home Insurance Building)」です。1885年に建てられた。


Instruction: なぜQEUパラメータ設計にT法(1)を使わずT法(2)を使うのですか？

Output:
まず、タグチメソッドの予測手法であるT法に関する一般論から説明します。T法には以下の3種類があります。
T法(1):単位空間が入手されたデータの中央付近に存在する場合の回帰予測に使用できる。
T法(2):単位空間が入手されたデータの端部付近に存在する場合の回帰予測に使用できる。T法(2)とT法(1)の違いはSN比の定義だけです。T法(2)のSN比はマイナス数値になることはありません。
RT法:多次元データを単位空間と標準SN比によって感度（β）とSN比(η)の2次元に圧縮し、その2次元メトリックスでマハラノビス距離を計算する手法です。ただし、便宜上、純正マハラノビス距離に存在する行列式が排除されています。
QEUパラメータ設計は「回帰予測」でないため、T法(2)を使うのです。もっと大胆に言えば、Ｔ法(1)は現代では不要です。ニューラルネットを使えばよりよい精度の予測ができるのです。


Instruction: 以下の文章を日本語に翻訳してください。

Input:
The term “cobots” has been coined in relation to Industry 5.0:collaborative robots designed for simple and intuitive interaction with humans.
This technology takes humans into account for processes such as plant safety and goals. In a certain way, they act as apprentices, capable of observing the actions of a human and replicate them, helping operators.
The expansion of Digital Twins will also be another necessary technology in factory 5.0. These are visual models of a product or process, and their generation allows them to be better understood and tested.
In addition, the appearance of increasingly complex processes will require a suitable software that is capable of managing this vast amount of data and provide human operators with a space that they can use to interact with machines.

Output:
インダストリー5.0に関連して「コボット」という言葉が作られました。これは、人間とのシンプルで直感的なインタラクションのために設計された協働ロボットのことです。
この技術は、プラントの安全性や目標などのプロセスにおいて、人間を考慮に入れています。ある意味、見習いとして人間の行動を観察し、それを再現してオペレーターを助けることができるのです。
また、デジタルツインの拡大も、ファクトリー5.0に必要な技術です。デジタルツインは、製品やプロセスのビジュアルモデルであり、これを生成することで製品の理解やテストが可能になります。
さらに、ますます複雑化するプロセスの登場には、この膨大なデータを管理できる適切なソフトウェアが必要となり、人間のオペレーターが機械と対話するための空間を提供することができます。


Instruction: 次の各項目から「プログラミング言語である」ものを抽出しなさい:Lisp, Basic, Esperanto, Prolog, Sympathy, Pascal, Tessellation, Kumquats, Algol, Java, C++, Corkscrew, Envy, Brainfuck

Output: 以下のリストから、これらはプログラミング言語です:Lisp、Basic、Prolog、Pascal、Algol、Java、C++、Envy、Brainfuck


Instruction: 与えられた文章をもとに、マスクド・カルチスト(masked cultists)とは何者か教えてください。

Input: アロイ（アシュリー・バーチ）は、生まれながらにしてノラ族から追放され、ロスト（JBブラン）という仲間に育てられる。幼い頃（アバ・ポッター）、アロイは特殊な知覚能力を持つ拡張現実装置「フォーカス」を手に入れる。アロイは自分の出自に興味を持ち、ロストから、ノラ族の一員となる権利を得るための競技会「プルービング」で優勝すれば、部族の家長がその情報を譲るかもしれないと告げられる。アロイはロストの指導のもと、数年間、戦闘とサバイバルの訓練を受ける。成人後、アロイは審査会に参加し、優勝するが、仮面をつけた教団がノーラ族を襲撃する。ロストは自分を犠牲にして、彼らのリーダーであるヘリス（クリスピン・フリーマン）からアロイを救う。アロイが目を覚ますと、母系はアロイがノラの聖なる山の封印された扉の前で幼児として発見されたこと、その怪しい出自がアロイが追放された理由であることを説明する。母系はアロイを"シーカー"と名付け、カルト教団を追って自分たちの土地を離れることを許可する。アロイはやがて、カルト集団がカルヤの分派であるエクリプスであること、アロイが旧世界の科学者エリサベト・ソベック（声:バーチ）に似ているために狙われたことを知る。アロイはファロ・オートメーテッド・ソリューションズ(Faro Automated Solutions)の廃墟となったキャンパスを訪れ、ファロが自動化された平和維持軍のロボットを制御できなくなり、約1000年前に旧世界が破壊されたことを知る。自己複製とバイオマスの消費を可能にしたロボットは、地球を支配し、生物圏を飲み込み、地球から生命を奪っていった。Zero Dawnは、Sobeckが主導するプロジェクトで、ロボットを不活性化し、地球に生命を回復させるための自動テラフォーミングシステムを作るために開始されました。

Output: 仮面をつけた教団員は、アロイが証明大会で優勝した際にノーラ号を襲撃した。彼らのリーダーはヘリスと名乗った。彼らはエクリプスというカルヤの分派に属し、アロイがエリサベト・ソベック(Elisabet Sobeck)という旧世界の科学者に似ていることから、その殺害を望んでいた。


Instruction: デス・バレー(Death Valley)経由ラスベガスへのロードトリップ、ガイド例を考えてください。

Output:
罪の街ベガスに理由はいらないが、デス・バレーへの旅はエキサイティングです。
1-LAから行く場合、早朝に出発することをお勧めします。お勧めのルートはハイウェイ14です。
2-ファーネス・クリーク・ランチは約260マイル（約8.5km）あり、途中で立ち寄るべき重要な場所の一つです。
3-バッドウォーターにあるデビルズゴルフ・コースを訪れるとよいでしょう。
4-190号線に戻ったら、ザブリスキー・ポイント(Zabriskie Point)に立ち寄る。
Dante’s Viewです。
5-ファーネスクリークからラスベガスへの直行便は、190号線をデス・バレー・ジャンクション(Death Valley Junction)まで行き、そこで曲がる。
さらに東に進み、Stateline RoadをPahrump方面に向かいます。


Instruction: これらの自動車メーカーをそれぞれ、フランス、ドイツ、アメリカ、日本、その他のいずれかに分類しなさい:レクサス、ヒュンダイ、アルファ・ロメオ、VW、ホンダ、GM、シトロエン

Output:
フランス：シトロエン
ドイツ:VW
アメリカ：GM
日本：レクサス、ホンダ
その他:ヒュンダイ、アルファ・ロメオ


Instruction: アビシは何のためにあるのですか？

Input: アヴィーチ（Avīci）またはアヴィチ（Avici）（サンスクリット語とパーリ語で「波のない」、中国語:無間地獄または阿鼻地獄、日本語:無間地獄または阿鼻地獄、ビルマ語:အီ）は、ヒンドゥー教と仏教における地獄（ナラカ）の一つです。ヒンドゥー教では、閻魔大王の王国にある28の地獄の1つで、商売や施しをする際に偽証や明らかな嘘をついた者が生まれ変わる場所です。仏教では、ナラカまたは「地獄」界の最下層で、最も苦しみが多く、重罪を犯した死者が転生する場所です。一辺が2万ヨジャナ（24万～30万キロメートル）の立方体で、神聖な（目に見えない）大地の下に深く埋まっていると言われています。 Avīciはしばしば「interminable」または「incessant」と英訳され、休止期間のない苦しみを指しているが、究極的には無常だと信じられています。

Output:
スウェーデンの有名なDJにAviciiという人がいたが、ヒンドゥー教や仏教の地獄（ナラカ）の一つであるAviciがあります。ヒンドゥー教では、閻魔大王の王国にある28の地獄のひとつで、商売や施しをする際に偽証や明らかな嘘をついたために生まれ変わる場所とされています。

仏教でいうところの「ナラカ（地獄）」の最下層で、最も苦しみが多く、重大な悪行を犯した死者が生まれ変わる可能性がある場所。一辺が2万ヨジャナ（24万～30万キロメートル）の立方体で、神々しい（目に見えない）大地の下に深く埋まっていると言われています。アビシは英語では「interminable」、「incessant」と訳されることが多く、休む間もなく続く苦しみを意味するが、究極的には無常であると信じられています。


Instruction: 全くの初心者がデータ・エンジニアになるためには、どのようなステップを踏めばいいのでしょうか？

Output:
1.データベースシステムとデータの保存方法について学ぶ。(初期のデータベース管理システム（DBMS）の歴史も知っておく。）
2.SQLを学ぶ。
3.チューニングと効率的なクエリの書き方を学ぶ
4.Pythonを学ぶ。
5.Sparkのような分散型データ処理フレームワークを学ぶ。
6.個人的な企画をします。


Instruction: 以下のアンナ・カレーニナの序文の言葉は、なぜタグチメソッドでは重要とみなされているのですか？

Input:
アンナ・カレーニナの序文：
幸福な家庭はすべて互い似かよったものであり、不幸な家庭はどこもその不幸の趣が異なっているものである。
（木村浩 訳、新潮文庫）

Output: この文は「均質なもの」と「均質でないもの」を判別する手がかりを与えてくれました。ここでいう均質とは「正常・異常」や「合格・不合格」という概念とは少し違います。この「均質なもの」を代表するデータは単位空間と呼ばれます。


Instruction: なぜウェストは最近論争の種になっているのでしょうか？

Input: ウェスト(West)の率直な意見はメディアで大きく取り上げられた。 彼は、ソーシャル・メディア(social media)や授賞式、公共の場での行為や、音楽やファッション業界、米国の政治、人種、奴隷制度に関するコメントにより、頻繁に論争の的となっている。 彼のキリスト教信仰、キム・カーダシアンとの注目度の高い結婚、そして精神的健康もメディアの注目の話題となっている。 2020年、ウェストは主に一貫した人生倫理を提唱した独立大統領選挙運動を開始したが不成功に終わった。 2022年、彼は一連の反ユダヤ主義的発言により広く非難され、アディダス、ギャップ、バレンシアガとのコラボレーションを含む多くのスポンサーやパートナーシップを失った。 2022年11月、彼は2024年の大統領選挙活動を発表し、白人至上主義者のニック・フエンテス氏とともに公の場に姿を現した。 ウェストは後にアドルフ・ヒトラーを公に賞賛し、ホロコーストを否定し、ナチスを自称した。

Output: ウエストは2022年からTwitterや他のニュースソースで反ユダヤ的なコメントをするようになりました。彼のコメントは、ユダヤ人を直接攻撃し、ホロコーストなどの歴史の一部を糾弾するものでした。彼が発言すると、顧客から受けた反発のため、彼が提携していた多くの組織が彼を降板させた。


Instruction: 以下の参考文によると、本発明（外観検査自動機）に使われる両目RT法は何ですか？

Input:
機械学習の技術コンペを主宰しているKaggleによれば、2022年の機械学習のトレンドの一つにTinyMLがあります。TinyMLはIoTのエッジコンピューターでも動く小規模の機械学習アプリケーションのことであり、機械学習の技術はすでに普及段階に入ったといえます (図1,図2)。人間の目視観察による検査（外観検査）のパフォーマンスを図3に示します。一般に、外観検査員による欠陥検出率は最大で80％程度です。そして、そのパフォーマンスは検査員の肉体的、精神的なコンディションによって大きく変化します(図4)。
本発明ではワイヤーハーネス（以下WH）のコネクタ端子検査にTinyMLを応用します。WHとは図5に示すような電気系統の配線(組立)を容易するために電線とコネクタをまとめたものです。WHの製造作業は複雑であり、人間が手作業で製造しています。その結果、製品の不良率がほかの製品よりも高くなります。また、製品不良のうちコネクタと端子の不良は製品の基本性能（導通の安定性）に直結するために重大不良とみなされます。ちなみに、コネクタにはオスとメスの2種類あり、(端子)不良が発生しやすいのはオスコネクタの方です。
自動検査を行う場合、図7に示す製品実現プロセスにおける量産試作段階で学習データを収集する必要があります。ただし、一般には試作する製品数はせいぜい200pcs程度であり複雑な機械学習に必要な学習データを得ることができません。
そこで、量産試作より前の設計開発(R&D)段階でデータを集める必要があります。そのためにはVR（仮想空間, Virtual Reality）で学習データを準備する必要があります。オス端子のコネクタの場合、3DCG制作ツールがあれば簡単に学習データを収集できます(図8)。
人間がコネクタの端子検査をする場合には非常に簡単に見えるのですが、この作業を機械が行うことは著しく難しくなります。ここで例として、「端子抜け」という代表的な不良項目を考えてみましょう。端子抜けとは端子をコネクタに挿入されたとき、コネクタの設計通りに端子をロック（固定）できす、端子が後退したり傾いたりする事象です。
端子の傾きは1枚の画像だけで検出できます。しかし、垂直に端子が後退した場合には1枚の画像では検出できないこともあります(図11)。つまり、立体物の異常を検出することは、画像に写った物体の種類を高精度のDeep learningで分類することとは別の難しさがあるのです。
品質管理の理論的基礎を作ったエドワード・デミング博士、田口玄一博士は検査作業に関してコストに基づくコントロールをすべきだと提唱しました。その考え方が、図12に示す「臨界検査点」に基づく全数検査の要否判定です。
検査にかかわるトータル損失を可視化する場合、生産（検査）量に対して一定の設備費の線と量に比例する損失量の線を引きます。全損失はその2つの線の和になります。そして、その2つの線が交差する点が「検査臨界点(臨界量x、臨界損失y)」になり、その点以下の生産量では全数検査は割が合わず、その生産量以上では割があいます。
Six SigmaやPPAPなどの一般的な技術標準では、Cpkが1.6以上は無検査、1.2以上がサンプリング検査、1.0以下が全数検査になります。しかし、業界や製品特性によって事情が違うため、上記のコストで評価したほうが実情にあうでしょう。
以上の検査臨界点の議論から2つの知見が得られます。不良率が高いものは全数検査の割があいやすいこと。もう一つは設備コストが安いほど割に合うことです。
全数外観検査の実際のコスト構造をグラフにまとめてみました。現在の技術では多くの場合、人間が検査をしています。そのため、生産量が多くなると検査員を増員する必要があります。不良率や検査員の人件費と臨界不良率の関係は前述のとおりです。
上記のグラフでは、外観検査設備の費用は人件費より高いと設定しています。ただし、図15に示すように、月当たりの減価償却金額は人件費よりも高いケースはほとんどないでしょう。つまり、全数外観検査が必要な場合には「技術的に可能か（発見できるか）」がもっとも重要な要素になります。
量産直後に外観検査自動機を稼働させるには、設計開発段階の前に学習を完了させておく必要があります。そのためにVRテクノロジを利用します。さらに、立体の異常を検出するために図16と図17に示すようにVR内に複数のカメラを設置します。
本発明では立体を検査するためにカメラを5台設置します(図18)。ここで、中央のカメラは両目RT法における「標準ベクトル（データ）」を生成するために使われます。他のカメラは左右方向と上下方向における「計測ベクトル（データ）」を生成するために使われます。
本発明の処理フローを図19に示します。本発明では異常を検出するために、両目RTメトリックス、SOARTメトリックスという特徴量計算法を併用し、そのアウトプットを「教師あり学習（SVMなど）」に入力して予測します。
両目RT法では中央カメラの平均画像を基準(図20)とし、同時に撮影した右カメラと左カメラの画像を比較(図21)して感度とSN比のメトリックスを生成します。
RT法はタグチメソッドのパターン認識技術の一つですが、本発明ではそれをそのまま判別に使わずテクノ・メトリックスとして使用します。RT法の考え方は図22に示すように、基準ベクトルと計測ベクトルを入力し、回転成分を感度（Y1）とし、回転後の差異を距離で表現したものをSN比(Y2)を出力します。ただし、両目RT法のメトリックス計算では右カメラと中央カメラで計算したRTメトリックスと左カメラと中央カメラのRTメトリックスの差をとります(図23)。上-中央-下カメラにおいても同様です。
両目RTメトリックスの値を変換して画像を生成した結果を図24に示します。その感度及びSN比にはそれぞれ特有の「立体感」が入っています。ここで31Xは3番PIN（中央近く）のX方向倒れをしめします。一方、61Xは6番ピン（右端近く）を示します。このようにPIN場所とPINの倒れ方によってメトリックスの分布が違います。次に、Y方向に端子が倒れた画像に対して両目RTメトリックス処理を行い、その数字を画像化しました。Y方向の倒れの場合、3番PINでも6番PINでも同様に検出できます(図26、27)。
前述のフロー図で示したように、本発明ではSOARTメトリックスというRT法の一種を用いて、両目RTメトリックスを少数のメトリックスに変換します。SOART法は画像などのパターン処理に使われ、CNN(Convolution Neural Network)と同様に畳み込みをおこないます。畳み込みを行うための部品群の一例を図28と図29に示します。ここで、BEND群とLINE群を畳み込んでRT法の計測用ベクトルを生成し、DATUM群は畳み込みによって基準ベクトルを生成して比較し、感度とSN比(距離)を計算します。このように、図30に示す12種のメトリックスが得られます。
このように画像から抽出された特徴量がSVM（サポートベクトルマシン）などの「教師あり学習」に入力されます。本発明（ファイブアイズ）で、SVMに入力される特徴量を図31に示します。
教師あり学習ロジックへの入力情報には、特徴量のほかに検査位置の情報も必要です。SOARTメトリックスの場合、1つのブロブに対して1束の特徴量群が対応する場合に判別精度が上がります(図32)。外観検査の対象物には多くのブロブが含まれるので、ブロブ毎に異常検出をすると効果があがります。
本事例では、コネクタの端子抜けについて端子傾き(X方向、Y方向)、及び端子後退を検出する事例を紹介します。今回使用するカメラ数は3台であり、左-中央-右のみです(図33,34)。
本発明はコネクタの端子検査だけでなく、立体物を対象とした外観検査に適用できます。VRを用いて非常に手軽に実験できる事例としてコネクタ検査を選んだだけです。
実用上の課題はコスト上のモノが主であり、5台のカメラが必要になる点です。今回は事例としてX軸とY軸の2軸をカバーする「ファイブ・アイズ（法）」を選択しました。しかし、検査する対象物によっては1軸だけの「両目法」で十分な正確度を出す可能性もあります。今回のオスコネクタの端子検査においては3台のカメラでもかなりの精度が出ると思います。
VRによりコンピューターで情報を生成して学習しすれば、学習データの準備にかかる時間は少なく、生産現場の損失は発生しません。

Output: 左右のカメラで撮影した画像と中央のカメラで撮影した平均画像を比較することで「感度」と「SN比」の指標を生成する特徴量計算手法です。


Instruction: ゴルフで打つと良いスコアとは何ですか？

Output: ゴルフの好スコアは、プレーヤーの技量に大きく左右される。プロなら何打もアンダーパーを出すことは容易です。逆に、アマチュアの場合、数打のオーバーから30打以上のオーバーまで、さまざまなショットが可能です。また、ハンディキャップを計算するツールを使うことで、平均的にどれだけパーオーバー・アンダーパーのショットを打ったかを知ることができます。これは、ラウンド中のスコアの善し悪しを把握するのに有効なツールです。


Instruction: 本文からワカモレの準備に必要な材料を抽出します。 カンマで区切ってください。

Input: ワカモレは伝統的に、皮をむいた熟したアボカドと塩をmolcajete y tejolote（乳鉢と乳棒）でマッシュして作ります。 レシピにはライムジュース、コリアンダー、玉ねぎ、ハラペーニョ(jalapeños)がよく使われます。 非伝統的なレシピの中には、サワー・クリーム、トマト、バジル、またはエンドウ豆が必要になる場合があります。 アボカドの細胞にはポリフェノール・オキシダーゼ(polyphenol oxidase)が存在するため、空気中の酸素に触れると酵素反応が起こり、メラノイジン(melanoidin)色素が生成してソースが茶色に変色します。 この結果は一般的に食欲をそそるものではないと考えられており、ワカモレを気密容器に保管したり、空気にさらされる表面積を制限するためにプラスチックでしっかりと包んだりするなど、この影響に対処するためにいくつかの方法が使用されています。

Output: ここでは、ワカモレを作るための材料を文章から紹介します:熟したアボカド、塩、ライム汁、コリアンダー、玉ねぎ、ハラペーニョ。これらが最も一般的に使われますが、伝統的でないレシピでは、サワー・クリーム(sour cream)、トマト、バジル（basil）、エンドウ豆を使うこともあります。


Instruction: バルセロナがトップクラスの観光地である理由とは何ですか？

Output: バルセロナは、おいしい食べ物、すばらしい音楽、そして豊かな文化にあふれた都市です。バルセロナはスペインの北東部、カタルーニャ地方と呼ばれる地域の地中海沿いに位置しています。 美しいビーチと活気あるナイトライフに囲まれたバルセロナは、訪れると必ず何かすること、見ることがあるため、しばしばトップクラスの観光地となります。 その中でも特に人気の高い観光スポットが、自然界の造形物をモチーフにしたモダンアート建築家、アントニ・ガウディが手掛けた建築物です。ガウディの作品の中で最も有名なのは、1882年から建設が始まり、2026年に完成が予定されている大聖堂、サグラダ・ファミリアです。また、バルセロナには、ワールドカップで優勝したリオネル・メッシが所属する世界屈指のサッカー・チーム、FCバルセロナがあります。 バルセロナは家族連れ、カップル、バックパッカーに最適で、甘いベルモットのグラスで観光客を両手を広げて歓迎することで知られています。


Instruction: ヨーロッパの都市でおすすめの観光スポットを教えてください。

Output: ベルリン、アムステルダム、ウィーンは、ヨーロッパのバケーション・スポット(vacation spots)として、訪れるべき場所とされています。


Instruction: この文章で目のタイプについて説明されていますが、目のタイプはどのように分類されるのでしょうか、またその理由は誰ですか？

Input:
目の配置は10種類あります。実際、ズーム・レンズやフレネル・レンズを除いて、人間が一般的に使用する光学画像をキャプチャする技術的方法はすべて自然界で発生します。 目のタイプは、受光面が1つだけ凹面になっている「単眼」と、凸面に多数の個別のレンズが配置されている「複眼」に分類できます。 「シンプル」とは、複雑さや鋭さのレベルが低下することを意味するものではないことに注意してください。 実際、どんな目のタイプでも、ほぼすべての行動や環境に適応できます。 目のタイプに特有の唯一の制限は解像度です。複眼の物理的性質により、1° を超える解像度を達成することはできません。 また、重ね合わせの目は、重ね合わせの目よりも高い感度を達成できるため、暗闇に住む生き物により適しています。 目はまた、光受容体の細胞構造に基づいて2つのグループに分類され、光受容細胞は繊毛型 (脊椎動物の場合と同様) または横紋型のいずれかになります。 これら2つのグループは単系統ではありません。 刺胞動物も繊毛細胞を持っており、一部の腹足類や一部の環形動物は両方の細胞を持っています。

一部の生物は、周囲が明るいか暗いかを検出するだけの光感受性細胞を持っています。これは概日リズムを同調するには十分です。これらは器官とみなせるほどの構造を欠いており、画像を生成しないため、目とはみなされません。

Output: 目は、「単純眼」と「複眼」の2種類に分類される。この場合の「単純眼」は、複雑さや視力が低下しているという意味ではなく、凹面の受光面が1つであることを意味します。これに対して、「複眼」は、凸面上にいくつもの個別のレンズが配置されているものです。つまり、眼球は、視細胞の構造が、脊椎動物のように絨毛状であるか、横隔膜であるかによって、2つのグループに分けられる。


Instruction: なぜ、子供たちは「フォートナイト(Fortnite)」を好んでプレイするのか？

Output: FortniteはEpic Gamesが制作した非常に人気のあるビデオ・ゲームです。フォートナイトの人気は、その漫画のようなアニメーションスタイルと対戦型のゲームプレイによるところが大きい。フォートナイトで最も人気のあるゲームモードは「バトルロイヤル」と呼ばれるもので、プレイヤーは最後の一人になるために戦います。


Instruction: オオメジロザメに関するこの文章によると、オスの成魚の体長はメートルで何メートルですか？

Input: オオメジロザメは大きくてがっしりしており、メスはオスよりも大きいです。オオメジロザメは、生まれたときの体長が最大81センチメートル（2フィート8インチ）になることもあります。 オオメジロザメの成体は平均体長 2.4 m (8 フィート)、体重は通常 130 kg (290 ポンド) ですが、それより少し小さい成体雄の平均体長は 2.25 m (7 フィート)、体重は 95 kg (209 ポンド) です。最大サイズは 3.5 m (11 フィート) であると一般に報告されていますが、ちょうど 4.0 m (13 フィート) のメスの標本の記録が1つ存在します。 体長 3.25 m (10.7 フィート) の妊娠中の個体は 450 kg (990 ポンド) に達しました。 オオメジロザメは、同等の長さの他のレクイエムシャークよりも幅が広くて重く、上面は灰色、下面は白です。2番目の背びれは最初の背びれよりも小さいです。オオメジロザメの尾鰭は大型のサメよりも長くて低く、鼻は小さく、背間の隆起がありません。

Output: オスの成体オオメジロザメの体長は平均2.25mです。


Instruction: 19世紀の名著は何ですか？

Output:
1.ジェーン・オースティン著「高慢と偏見」
2.シャーロット・ブロンテ著「ジェーン・エア」
3.オスカー・ワイルド著「ドリアン・グレイの絵」（原題:The Picture of Dorian Gray)
4.エミリー・ブロント著「嵐が丘」
5.フョードル・ドストエフスキー著「罪と罰」（原題:Crime and Punishment)


Instruction: さまざまな減量方法とは何ですか？

Output:
以下は、さまざまな減量方法です:
1.加工食品や砂糖の多い食品を減らす
2.ジムでウェイトリフティングをする
3.外で長い散歩やランニングをする
4.1日16時間の間欠的な断食
5.もっと水を飲む
6.アルコール摂取を控える


Instruction: ボストン地域の大学を4校挙げてください。

Output: ボストンエリアには、ハーバード、MIT、ボストン大学、ボストン・カレッジの4つの大学があります。


Instruction: 次のそれぞれをスーパーカーまたはハイパーカーに分類してください: ランボルギーニ・フラカン、フェラーリ・488GTB、アストン・マーティン・ヴァンテージ、ブガッティ・ヴェリオンのいずれか。

Output: ランボルギーニ・フラカンはスーパーカー、フェラーリ488GTBはスーパーカー、アストンマーチン・ヴァンテージはスーパーカー、ブガッティ・ヴェリオンはハイパーカーです。


Instruction: 以下の参考文によると、本発明（外観検査自動機）に使われるSOART法は何ですか？

Input:
機械学習の技術コンペを主宰しているKaggleによれば、2022年の機械学習のトレンドの一つにTinyMLがあります。TinyMLはIoTのエッジコンピューターでも動く小規模の機械学習アプリケーションのことであり、機械学習の技術はすでに普及段階に入ったといえます (図1,図2)。人間の目視観察による検査（外観検査）のパフォーマンスを図3に示します。一般に、外観検査員による欠陥検出率は最大で80％程度です。そして、そのパフォーマンスは検査員の肉体的、精神的なコンディションによって大きく変化します(図4)。
本発明ではワイヤーハーネス（以下WH）のコネクタ端子検査にTinyMLを応用します。WHとは図5に示すような電気系統の配線(組立)を容易するために電線とコネクタをまとめたものです。WHの製造作業は複雑であり、人間が手作業で製造しています。その結果、製品の不良率がほかの製品よりも高くなります。また、製品不良のうちコネクタと端子の不良は製品の基本性能（導通の安定性）に直結するために重大不良とみなされます。ちなみに、コネクタにはオスとメスの2種類あり、(端子)不良が発生しやすいのはオスコネクタの方です。
自動検査を行う場合、図7に示す製品実現プロセスにおける量産試作段階で学習データを収集する必要があります。ただし、一般には試作する製品数はせいぜい200pcs程度であり複雑な機械学習に必要な学習データを得ることができません。
そこで、量産試作より前の設計開発(R&D)段階でデータを集める必要があります。そのためにはVR（仮想空間, Virtual Reality）で学習データを準備する必要があります。オス端子のコネクタの場合、3DCG制作ツールがあれば簡単に学習データを収集できます(図8)。
人間がコネクタの端子検査をする場合には非常に簡単に見えるのですが、この作業を機械が行うことは著しく難しくなります。ここで例として、「端子抜け」という代表的な不良項目を考えてみましょう。端子抜けとは端子をコネクタに挿入されたとき、コネクタの設計通りに端子をロック（固定）できす、端子が後退したり傾いたりする事象です。
端子の傾きは1枚の画像だけで検出できます。しかし、垂直に端子が後退した場合には1枚の画像では検出できないこともあります(図11)。つまり、立体物の異常を検出することは、画像に写った物体の種類を高精度のDeep learningで分類することとは別の難しさがあるのです。
品質管理の理論的基礎を作ったエドワード・デミング博士、田口玄一博士は検査作業に関してコストに基づくコントロールをすべきだと提唱しました。その考え方が、図12に示す「臨界検査点」に基づく全数検査の要否判定です。
検査にかかわるトータル損失を可視化する場合、生産（検査）量に対して一定の設備費の線と量に比例する損失量の線を引きます。全損失はその2つの線の和になります。そして、その2つの線が交差する点が「検査臨界点(臨界量x、臨界損失y)」になり、その点以下の生産量では全数検査は割が合わず、その生産量以上では割があいます。
Six SigmaやPPAPなどの一般的な技術標準では、Cpkが1.6以上は無検査、1.2以上がサンプリング検査、1.0以下が全数検査になります。しかし、業界や製品特性によって事情が違うため、上記のコストで評価したほうが実情にあうでしょう。
以上の検査臨界点の議論から2つの知見が得られます。不良率が高いものは全数検査の割があいやすいこと。もう一つは設備コストが安いほど割に合うことです。
全数外観検査の実際のコスト構造をグラフにまとめてみました。現在の技術では多くの場合、人間が検査をしています。そのため、生産量が多くなると検査員を増員する必要があります。不良率や検査員の人件費と臨界不良率の関係は前述のとおりです。
上記のグラフでは、外観検査設備の費用は人件費より高いと設定しています。ただし、図15に示すように、月当たりの減価償却金額は人件費よりも高いケースはほとんどないでしょう。つまり、全数外観検査が必要な場合には「技術的に可能か（発見できるか）」がもっとも重要な要素になります。
量産直後に外観検査自動機を稼働させるには、設計開発段階の前に学習を完了させておく必要があります。そのためにVRテクノロジを利用します。さらに、立体の異常を検出するために図16と図17に示すようにVR内に複数のカメラを設置します。
本発明では立体を検査するためにカメラを5台設置します(図18)。ここで、中央のカメラは両目RT法における「標準ベクトル（データ）」を生成するために使われます。他のカメラは左右方向と上下方向における「計測ベクトル（データ）」を生成するために使われます。
本発明の処理フローを図19に示します。本発明では異常を検出するために、両目RTメトリックス、SOARTメトリックスという特徴量計算法を併用し、そのアウトプットを「教師あり学習（SVMなど）」に入力して予測します。
両目RT法では中央カメラの平均画像を基準(図20)とし、同時に撮影した右カメラと左カメラの画像を比較(図21)して感度とSN比のメトリックスを生成します。
RT法はタグチメソッドのパターン認識技術の一つですが、本発明ではそれをそのまま判別に使わずテクノ・メトリックスとして使用します。RT法の考え方は図22に示すように、基準ベクトルと計測ベクトルを入力し、回転成分を感度（Y1）とし、回転後の差異を距離で表現したものをSN比(Y2)を出力します。ただし、両目RT法のメトリックス計算では右カメラと中央カメラで計算したRTメトリックスと左カメラと中央カメラのRTメトリックスの差をとります(図23)。上-中央-下カメラにおいても同様です。
両目RTメトリックスの値を変換して画像を生成した結果を図24に示します。その感度及びSN比にはそれぞれ特有の「立体感」が入っています。ここで31Xは3番PIN（中央近く）のX方向倒れをしめします。一方、61Xは6番ピン（右端近く）を示します。このようにPIN場所とPINの倒れ方によってメトリックスの分布が違います。次に、Y方向に端子が倒れた画像に対して両目RTメトリックス処理を行い、その数字を画像化しました。Y方向の倒れの場合、3番PINでも6番PINでも同様に検出できます(図26、27)。
前述のフロー図で示したように、本発明ではSOARTメトリックスというRT法の一種を用いて、両目RTメトリックスを少数のメトリックスに変換します。SOART法は画像などのパターン処理に使われ、CNN(Convolution Neural Network)と同様に畳み込みをおこないます。畳み込みを行うための部品群の一例を図28と図29に示します。ここで、BEND群とLINE群を畳み込んでRT法の計測用ベクトルを生成し、DATUM群は畳み込みによって基準ベクトルを生成して比較し、感度とSN比(距離)を計算します。このように、図30に示す12種のメトリックスが得られます。
このように画像から抽出された特徴量がSVM（サポートベクトルマシン）などの「教師あり学習」に入力されます。本発明（ファイブアイズ）で、SVMに入力される特徴量を図31に示します。
教師あり学習ロジックへの入力情報には、特徴量のほかに検査位置の情報も必要です。SOARTメトリックスの場合、1つのブロブに対して1束の特徴量群が対応する場合に判別精度が上がります(図32)。外観検査の対象物には多くのブロブが含まれるので、ブロブ毎に異常検出をすると効果があがります。
本事例では、コネクタの端子抜けについて端子傾き(X方向、Y方向)、及び端子後退を検出する事例を紹介します。今回使用するカメラ数は3台であり、左-中央-右のみです(図33,34)。
本発明はコネクタの端子検査だけでなく、立体物を対象とした外観検査に適用できます。VRを用いて非常に手軽に実験できる事例としてコネクタ検査を選んだだけです。
実用上の課題はコスト上のモノが主であり、5台のカメラが必要になる点です。今回は事例としてX軸とY軸の2軸をカバーする「ファイブ・アイズ（法）」を選択しました。しかし、検査する対象物によっては1軸だけの「両目法」で十分な正確度を出す可能性もあります。今回のオスコネクタの端子検査においては3台のカメラでもかなりの精度が出ると思います。
VRによりコンピューターで情報を生成して学習しすれば、学習データの準備にかかる時間は少なく、生産現場の損失は発生しません。

Output: ＳＯＡＲＴ法は、本発明において三次元物体の検査に使用されるＲＴ法の一種である特徴量計算法である。 これは、RT メソッドを少数のメトリクスに変換するために RT メソッドと組み合わせて使用されます。 SOARTは画像処理に用いられるパターン処理手法で、CNNと同様の畳み込み演算を行います。 BENDグループとLINEグループは畳み込み演算によりRT法用の測定ベクトルを生成し、DATUMグループは畳み込み演算により参照ベクトルを生成して比較し、感度やSN比（距離）を計算します。 その結果、12 個のメトリクスが得られます。 画像から抽出されたこれらの特徴は、異常を予測するために SVM などの教師あり学習ロジックに入力されます。


Instruction: アメリカ在住です。バカンス（長期休暇）はどこに行くのがお勧めですか？

Output: 休暇にどこに行くべきかは、あなたの興味や予算によって異なります。例えば、自然にどっぷり浸かりたいなら、地元の国立公園を訪れ、近くの町に泊まるという方法もあります。国立公園では、ハイキングやピクニック、観光など、費用対効果の高い過ごし方ができます。ナイトライフがお好きな方は、都市を訪れるのもよいでしょう。アメリカでは、ロサンゼルスやニューヨークがおすすめです。また、美術館や博物館で過ごすのが好きな方は、歴史のある場所を探して、その土地の文化にどっぷり浸かってみてはいかがでしょうか。例えば、インド、ペルー、パリは、その土地の歴史や文化が無限にある旅行先です。


Instruction: ナンシー・クレスが書いた小説のリストを教えてください。

Output:
The Prince of Morning Bells、(Timescape/Pocket、1981 年10月)/改訂:(FoxAcre Press、2000年5月)
The Golden Grove、(Bluejay Books 1984 年3月)
The White Pipes、(Bluejay Books 1985年1月)
An Alien Light 、(Arbor House/William Morrow 1988 年1月)/(Legend 1988 年11月)
Brain Rose、(William Morrow 1990 年1月)
マキシマム ライト、(Tor1997年1月)
Yanked!、(Avon 1999年6月) David より ブリンの Out of Time シリーズ
Nothing Human、(Golden Gryphon Press、2003 年9月)
Dogs、(Tachyon Publications2008年7月)
Steal Across the Sky、(Tor2009年2月)
After the Fall、Before the Fall、During the Fall (Tachyon Publications 2012 年4月)
Flash Point、(Viking 2012 年11月)
Sea Change、(Tachyon Publications2020年5月)
The イレブンス ゲート、(Baen Books2020年5月5日)


Instruction: マス・コミュニケーション(mass communications)の5つのチャネルとは何ですか？

Output: マス・コミュニケーションは、単一のメッセージを大きな集団に送ることです。マス・コミュニケーション・チャネルの5つの例として、テレビ、ラジオ、電子メール、ソーシャル・メディア(social media)、郵便があります。


Instruction: ペルーはどの大陸に属しているのですか？

Output: ペルーは南米大陸にあります。


Instruction: このリストの中で、どのシステムがHadoopエコシステム(ecosystem)の一部であるかを識別すること:MapReduce、MySQL、Google apps、Hive、Pig

Output: MapReduce、Hive、PigはHadoopのエコシステム(ecosystem)に属しています。Google appsとMySQLは、Hadoopのエコシステム(ecosystem)に属さない他のプロジェクトです。


Instruction: ピーナッツ・バター（peanut butter）とゼリー（jelly）のサンドイッチを作る代わりに、ピーナッツ・バターとサンドイッチの他の組み合わせは何ができるでしょうか？5つのアイデアをあげてください。

Output:
ゼリーの代わりに、ピーナッツバターを使ったサンドイッチに、以下のいずれかを試してみてください:
1.蜂蜜
2.レーズン
3.フルーツプリザーブ
4.バナナ
5.スライスしたリンゴ


Instruction: 与えられたテキストから、宝石Rubyに関するいくつかのポイントを教えてください。

Input: ルビーは、ピンクがかった赤色から血のような赤色の宝石で、コランダム（酸化アルミニウム）という鉱物の一種です。ルビーは伝統的な宝石の中で最も人気のある宝石の一つで、耐久性に優れています。宝石質のコランダムの他の品種はサファイアと呼ばれています。ルビーは、アメジスト、サファイア、エメラルド、ダイヤモンドと並ぶ伝統的なカージナルジェムの一つです。ルビーの語源はラテン語で赤を意味するruberです。ルビーの色は、クロムという元素によるものです。

Output:
1.ルビーはコランダムという鉱物の一種で、ピンクがかった赤から血のような赤まで様々な色があります。 (酸化アルミニウム)です。
2.伝統的な宝飾品の中でも特に好まれているのがルビーであり、強度もかなり高い。
3.その他、宝石質の石をサファイアと呼ぶ品種もある。
4.ルビーは、アメジスト、サファイア、エメラルド、ダイヤモンドとともに、古典的なカージナルストーンの一つです。
5.ルビーは、ラテン語で赤を意味するruberに由来する。
6.ルビーの色は、クロムという元素に起因しています。


Instruction: この文章をもとに、喘息に関連する症状のリストを抽出し、カンマで区切りなさい。

Input:
喘息患者では、胃食道逆流症（GERD）、鼻副鼻腔炎、閉塞性睡眠時無呼吸症候群など、他の多くの健康状態がより頻繁に発生する 。心理障害もより一般的であり  、不安障害は16～52％、気分障害は14～41％にみられる 。喘息が心理的問題を引き起こすかどうかについては分かっていません。 現在の喘息は、かつての喘息ではなく、全死因死亡率、心臓疾患死亡率、慢性下気道疾患死亡率の増加と関連している[31] 喘息、特に重度の喘息は、慢性閉塞性肺疾患（COPD）の発症と強く関連している[32][33][34] 特にコントロール不良であれば喘息患者は放射線コントラスト反応に対するリスクが高くなる。

虫歯は喘息のある人に多く発生します。これは、β2アゴニストが唾液を減少させる作用と関係があるかもしれません。これらの薬は、歯のびらんのリスクも高めるかもしれません。
-ttps://en.wikipedia.org/wiki/Asthma

Output: GERD、鼻副鼻腔炎、閉塞性睡眠時無呼吸症候群、不安障害・気分障害を含む精神障害、全死亡、心疾患死亡・慢性下気道疾患死亡、COPD、放射線造影反応、虫歯


Instruction: カナダはどんな国として知られていますか？

Output: カナダは国土が広く、冬は寒く、国土が広い割に人口が少ないことで知られています。カナダは多様な人口を抱え、移民の割合も高いため、非常に多文化な国です。カナダ人は礼儀正しく、親切な人々としてよく知られています。カナダはアイス・ホッケーやフィギュア・スケートなどのウィンタースポーツに優れています。プーティンはフランス系のカナダ料理で、カナダ全土でとても人気があります。


Instruction: 世界で最も人気のあるスポーツは何ですか？

Output: サッカー（米国ではsoccerと呼ばれる）は、世界で最も人気のあるスポーツです。FIFAワールドカップは、世界中の何百万人もの人が見ています。


Instruction: リレーショナル・データベース（relational database）とは何ですか？

Input: リレーショナル・データベースとは、1970年にE・F・コッドによって提唱されたデータの関係モデルに基づく（最も一般的なデジタル）データベースです。リレーショナル・データベースを管理するために用いられるシステムがリレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）です。多くのリレーショナル・データベースのシステムは、データベースの問い合わせや更新にSQL（Structured Query Language）を使用するオプションを備えています。

Output: リレーショナル・データベースは、行と列、表形式でデータを保存するように設計されたリレーショナルデータモデルに基づいています。RDBMSはSQL（Structured Query Language）で有名で、どんな技術スタックにも適合することができる。RDBMSは、主にトランザクションユース・ケース、ミリ秒単位でデータを処理する能力を持つOLTPに適しています。MySQL、Postgres、AuroraDBなど、多くのRDMBが利用可能です。


Instruction: インドの北と南の食べ物はどれでしょう:チキン・ティッカ(Chicken Tikka)、チョール・サモサ(Chole Samosa)、チョール・バトゥーラ(Chole Batura)、イドリ・サンバール(Idli Sambar)、ドーサ(Dosa)、ウパマ(Upama)、タマリンド・ライス(Tamarind Rice)

Output: Chicken Tikka、Chole Samosa、Chole Baturaは北インドの食べ物です。Idli Sambar、Dosa、Upama、Tamarind Riceは南インドの料理です。


Instruction: この文章を使って、Twenty20フォーマットがクリケットのゲームに及ぼした重大な影響をいくつか挙げてください。

Input:
Twenty20クリケットは、よりアスレチックで爆発力のあるクリケットを生み出したと主張されています。 インドのフィットネスコーチ、ラムジ・スリニバサン氏は、インドのフィットネスウェブサイトTakath.comとのインタビューで、Twenty20はすべての選手のフィットネスレベルの「基準を引き上げた」と宣言し、より高いレベルの強さ、スピード、敏捷性、反応時間をすべての選手に要求したと述べた。 チーム内での役割に関係なく選手。 マシュー・ヘイデンは、国際クリケットからの引退が、インド・プレミア・リーグでのパフォーマンス全般と特にフィットネスに役立ったと評価した。

2009 年6月、ローズで開催された年次カウドリー講演会で講演した元オーストラリア人のウィケットキーパー、アダム・ギルクリストは、Twenty20の創設を推進した オリンピックのスポーツ。 同氏は、「ゲームを世界中に広めるより良い、より迅速、またはより安価な方法を見つけるのは難しいだろう」と述べた。同様の趣旨で、何人かのコメンテーターは、T20フォーマットが世界中で受け入れられていると指摘している。 ICC の準会員が多いのは、プレーする方が経済的に有利だからという理由もある。

元オーストラリア代表キャプテンのリッキー・ポンティング氏は、一方、トゥエンティ20はテスト クリケットにとって有害であり、打者の得点スキルや集中力を妨げるものであると批判した。 元オーストラリア代表キャプテンのグレッグ・チャペルも同様の苦情を述べ、若い選手が T20でプレーしすぎて打撃スキルを十分に伸ばさないことを恐れ、元イングランド選手のアレックス・チューダーもボウリングのスキルについて同様の懸念を示しました。

元西インド諸島キャプテンのクライブ ロイド、マイケル ホールディングとガーフィールド・ソーバーズは、Twenty20が選手たちにテスト・クリケットの代表チームを代表することを妨げる役割を果たしていると批判し、クリス・ゲイル、スニル・ナリン、ドウェイン・ブラボーのような西インド諸島の選手の多くは、代わりに世界の他の場所でTwenty20フランチャイズでプレーし、より多くの収入を得ることを望んでいる お金。

Output:
Twenty20クリケットは、クリケットの短縮されたゲーム形式です。チーム内でのプレイヤーの役割に関係なく、Twenty20はより高いレベルの筋力、スピード、敏捷性、反応速度を要求することで、すべてのプレイヤーのフィットネス基準の「基準を引き上げ」ました。

以下を含む多数の重要な解説者にもかかわらず、 アダム・ギルクリストは、Twenty20フォーマットを、世界中でクリケットの試合を促進するための、より良く、より速く、より財政的に実現可能な方法であると賞賛したが、このフォーマットは他の有名なクリケット選手たちから批判されている。 この形式がクリケットの試合に与える影響には次のようなものがあります:

1. 元オーストラリア代表キャプテンのリッキー・ポンティング氏は、トゥエンティ20クリケットがテスト クリケットに悪影響を及ぼし、打者の得点スキルと集中力を損なったと非難しました。
2. 元オーストラリア代表キャプテンのグレッグ・チャペルも同様の懸念を抱いており、若い選手が T20でプレーしすぎて打撃スキルを十分に伸ばしていない可能性があると述べました。
3. 元イングランド選手は、Twenty20フォーマットのみでプレイするボウラーの多くがボウリングのスキルを十分に身につけていないのではないかと懸念していました。
4. 元西インド諸島キャプテンのクライブ・ロイド、マイケル・ホールディング、ガーフィールド・ソバースは、選手たちが自国のテスト・クリケットチームでプレーすることを思いとどまらせ、代わりにもっとお金を稼ぐために世界の他の場所でトゥエンティ２０フランチャイズクリケットでプレーするのを妨げるトゥエンティ２０の役割を批判した。

 要約すると、Twenty20形式はクリケットのゲーム全体にプラスとマイナスの両方の影響を及ぼしました。


Instruction: 以下の参考文に基づき、本発明（外観検査自動機）の導入メリットを教えてください。

Input:
機械学習の技術コンペを主宰しているKaggleによれば、2022年の機械学習のトレンドの一つにTinyMLがあります。TinyMLはIoTのエッジコンピューターでも動く小規模の機械学習アプリケーションのことであり、機械学習の技術はすでに普及段階に入ったといえます (図1,図2)。
人間の目視観察による検査（外観検査）のパフォーマンスを図3に示します。一般に、外観検査員による欠陥検出率は最大で80％程度です。そして、そのパフォーマンスは検査員の肉体的、精神的なコンディションによって大きく変化します(図4)。
本発明ではワイヤーハーネス（以下WH）のコネクタ端子検査にTinyMLを応用します。WHとは図5に示すような電気系統の配線(組立)を容易するために電線とコネクタをまとめたものです。WHの製造作業は複雑であり、人間が手作業で製造しています。その結果、製品の不良率がほかの製品よりも高くなります。また、製品不良のうちコネクタと端子の不良は製品の基本性能（導通の安定性）に直結するために重大不良とみなされます。ちなみに、コネクタにはオスとメスの2種類あり、(端子)不良が発生しやすいのはオスコネクタの方です。
自動検査を行う場合、図7に示す製品実現プロセスにおける量産試作段階で学習データを収集する必要があります。ただし、一般には試作する製品数はせいぜい200pcs程度であり複雑な機械学習に必要な学習データを得ることができません。
そこで、量産試作より前の設計開発(R&D)段階でデータを集める必要があります。そのためにはVR（仮想空間, Virtual Reality）で学習データを準備する必要があります。オス端子のコネクタの場合、3DCG制作ツールがあれば簡単に学習データを収集できます(図8)。
人間がコネクタの端子検査をする場合には非常に簡単に見えるのですが、この作業を機械が行うことは著しく難しくなります。ここで例として、「端子抜け」という代表的な不良項目を考えてみましょう。端子抜けとは端子をコネクタに挿入されたとき、コネクタの設計通りに端子をロック（固定）できす、端子が後退したり傾いたりする事象です。
端子の傾きは1枚の画像だけで検出できます。しかし、垂直に端子が後退した場合には1枚の画像では検出できないこともあります(図11)。つまり、立体物の異常を検出することは、画像に写った物体の種類を高精度のDeep learningで分類することとは別の難しさがあるのです。
品質管理の理論的基礎を作ったエドワード・デミング博士、田口玄一博士は検査作業に関してコストに基づくコントロールをすべきだと提唱しました。その考え方が、図12に示す「臨界検査点」に基づく全数検査の要否判定です。
検査にかかわるトータル損失を可視化する場合、生産（検査）量に対して一定の設備費の線と量に比例する損失量の線を引きます。全損失はその2つの線の和になります。そして、その2つの線が交差する点が「検査臨界点(臨界量x、臨界損失y)」になり、その点以下の生産量では全数検査は割が合わず、その生産量以上では割があいます。
Six SigmaやPPAPなどの一般的な技術標準では、Cpkが1.6以上は無検査、1.2以上がサンプリング検査、1.0以下が全数検査になります。しかし、業界や製品特性によって事情が違うため、上記のコストで評価したほうが実情にあうでしょう。
以上の検査臨界点の議論から2つの知見が得られます。不良率が高いものは全数検査の割があいやすいこと。もう一つは設備コストが安いほど割に合うことです。
全数外観検査の実際のコスト構造をグラフにまとめてみました。現在の技術では多くの場合、人間が検査をしています。そのため、生産量が多くなると検査員を増員する必要があります。不良率や検査員の人件費と臨界不良率の関係は前述のとおりです。
上記のグラフでは、外観検査設備の費用は人件費より高いと設定しています。ただし、図15に示すように、月当たりの減価償却金額は人件費よりも高いケースはほとんどないでしょう。つまり、全数外観検査が必要な場合には「技術的に可能か（発見できるか）」がもっとも重要な要素になります。
量産直後に外観検査自動機を稼働させるには、設計開発段階の前に学習を完了させておく必要があります。そのためにVRテクノロジを利用します。さらに、立体の異常を検出するために図16と図17に示すようにVR内に複数のカメラを設置します。
本発明では立体を検査するためにカメラを5台設置します(図18)。ここで、中央のカメラは両目RT法における「標準ベクトル（データ）」を生成するために使われます。他のカメラは左右方向と上下方向における「計測ベクトル（データ）」を生成するために使われます。
本発明の処理フローを図19に示します。本発明では異常を検出するために、両目RTメトリックス、SOARTメトリックスという特徴量計算法を併用し、そのアウトプットを「教師あり学習（SVMなど）」に入力して予測します。
両目RT法では中央カメラの平均画像を基準(図20)とし、同時に撮影した右カメラと左カメラの画像を比較(図21)して感度とSN比のメトリックスを生成します。
RT法はタグチメソッドのパターン認識技術の一つですが、本発明ではそれをそのまま判別に使わずテクノ・メトリックスとして使用します。RT法の考え方は図22に示すように、基準ベクトルと計測ベクトルを入力し、回転成分を感度（Y1）とし、回転後の差異を距離で表現したものをSN比(Y2)を出力します。ただし、両目RT法のメトリックス計算では右カメラと中央カメラで計算したRTメトリックスと左カメラと中央カメラのRTメトリックスの差をとります(図23)。上-中央-下カメラにおいても同様です。
両目RTメトリックスの値を変換して画像を生成した結果を図24に示します。その感度及びSN比にはそれぞれ特有の「立体感」が入っています。ここで31Xは3番PIN（中央近く）のX方向倒れをしめします。一方、61Xは6番ピン（右端近く）を示します。このようにPIN場所とPINの倒れ方によってメトリックスの分布が違います。次に、Y方向に端子が倒れた画像に対して両目RTメトリックス処理を行い、その数字を画像化しました。Y方向の倒れの場合、3番PINでも6番PINでも同様に検出できます(図26、27)。
前述のフロー図で示したように、本発明ではSOARTメトリックスというRT法の一種を用いて、両目RTメトリックスを少数のメトリックスに変換します。SOART法は画像などのパターン処理に使われ、CNN(Convolution Neural Network)と同様に畳み込みをおこないます。畳み込みを行うための部品群の一例を図28と図29に示します。ここで、BEND群とLINE群を畳み込んでRT法の計測用ベクトルを生成し、DATUM群は畳み込みによって基準ベクトルを生成して比較し、感度とSN比(距離)を計算します。このように、図30に示す12種のメトリックスが得られます。
このように画像から抽出された特徴量がSVM（サポートベクトルマシン）などの「教師あり学習」に入力されます。本発明（ファイブアイズ）で、SVMに入力される特徴量を図31に示します。
教師あり学習ロジックへの入力情報には、特徴量のほかに検査位置の情報も必要です。SOARTメトリックスの場合、1つのブロブに対して1束の特徴量群が対応する場合に判別精度が上がります(図32)。外観検査の対象物には多くのブロブが含まれるので、ブロブ毎に異常検出をすると効果があがります。
本事例では、コネクタの端子抜けについて端子傾き(X方向、Y方向)、及び端子後退を検出する事例を紹介します。今回使用するカメラ数は3台であり、左-中央-右のみです(図33,34)。
本発明はコネクタの端子検査だけでなく、立体物を対象とした外観検査に適用できます。VRを用いて非常に手軽に実験できる事例としてコネクタ検査を選んだだけです。
実用上の課題はコスト上のモノが主であり、5台のカメラが必要になる点です。今回は事例としてX軸とY軸の2軸をカバーする「ファイブ・アイズ（法）」を選択しました。しかし、検査する対象物によっては1軸だけの「両目法」で十分な正確度を出す可能性もあります。今回のオスコネクタの端子検査においては3台のカメラでもかなりの精度が出ると思います。
VRによりコンピューターで情報を生成して学習しすれば、学習データの準備にかかる時間は少なく、生産現場の損失は発生しません。

Output:
本発明は、ワイヤーハーネスのコネクタ端子検査にTinyMLを応用し、立体物を対象とした外観検査に適用できます。以下は、本発明の導入メリットです。
人間の目視観察による検査のパフォーマンスは検査員の肉体的、精神的なコンディションによって大きく変化するため、自動検査により一定の精度を保つことができます。
ワイヤーハーネスの製造作業は複雑であり、人間が手作業で製造しているため、製品の不良率が高くなります。本発明により、製品不良のうちコネクタと端子の不良を検出することができ、製品の基本性能（導通の安定性）に直結するため、重大不良を防止できます。
全数外観検査の実際のコスト構造をグラフにまとめた結果、外観検査設備の費用は人件費より高いことがわかりました。本発明により、自動検査によるコスト削減が期待できます。
VRを用いて学習データを準備することで、量産試作より前の設計開発(R&D)段階でデータを集めることができます。そのため、生産現場の損失を発生させることなく、学習データを収集することができます。


Instruction: 以下の参考文によると、SOART法とは何ですか？

Input:
本発明はRTマルチ法を改造して、外観検査の自動化に使用した方法に関するものです。以下、本発明の名称をSOART法と称します。
AOI(Automatic Optical Inspection)機はPCBなどの「転写性の高い製品」の外観検査に普及しています。その主要な考え方は標準と計測画像を比較し、差異を検出することです(図１)。
一方、タグチメソッドのＭＴＳ(マハラノビス・タグチ・システム)は従来のＡＯＩ機では検出できない特殊な不良事象の検査に適用されています（図2）。その考え方は、良品情報群のパターン情報を「単位空間」として分散共分散行列を計算し、単位空間からの距離を計測します。その距離をしきい値を比較し、異常の判定をします（図3）。MTSは単に数値処理の枠組みであり、外観検査に適用するための「特徴量エンジニアリング(Feature-Engineering)」の手法は特別には提案されていません。
近年のディープラーニング技術の進歩により、画像判別の精度が飛躍的に向上してきました。その中でも、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は有力な手法とされています。しかし、CNNは計算量が膨大で、学習コストも高い手法です。自動運転などの汎用用途であればともかく、工場の特定の製品に対応したシステムに使用するにはコストとメリットが釣り合わないケースが多いと思われます。
多くのAOI機では光源には非常に厳格な管理をしています。光源を厳密に管理しないと、異常判定に必要な高精度の2D、3D情報を得られないためです (図5)。
しかし、製造現場の人間によって行われる外観検査はそれほど厳密に管理されたものではありません。技術上、コスト上、もしくはその他の制約により、ほとんどの製品は精密に固定し光源を管理することができません。その一例として、ワイヤーハーネスを示します(図6)。
外観検査で検出されるべき不良事象のモードは極めて多く、それを検出するための検査ノウハウは異なります。そのため、現場で、現物を使って自動検査システムを学習させることは時間とコストが非常に多くかかります。
しかし、検査作業は製品に価値を付加しないプロセスなので、経営的には可能な限りのコストダウンが必要です。ほとんどの自動機械は1980年代に開発されたプリセット型のPLC(programable logic controller)を使っているので、それに相当する計算機で検査できるのが最適です。図7は、2020年現在に産業界で広く普及しているワンボードコンピュータであるRaspberry PiやArduinoで作った市販PLCの例です。
ワンボードコンピューターは安価だけでなく低消費電力でもあるため、自動検査に適用できればコストダウンが可能です。
SOART法ではタグチメソッドの一つであるRTマルチ法を改造し、畳み込みRT法とマハラノビス距離を併用して特徴量を計算します。ここで、RT法は多変量分析において、標準ベクトル量と計測ベクトル量を比較して、画像の回転量を示す感度とひずみを示すSN比という２つのメトリックスを出力します（図8）。図９にSOART法のフロー図をしめします。
SOART法のSN比はマンハッタン距離を使っています。従来のRT法ではユーグリッド距離を使っています。コンピュータプログラムを使う場合、マンハッタン距離とユーグリッド距離を使ってもプログラミングの手間や計算時間は同じですし、認識精度はマンハッタン距離の方が高くなります。ユーグリッド距離はデータの二乗和を使っているので少数の大きな値があると、それにメトリックスが引っ張られます。一方、マンハッタン距離は絶対値和を使用しているので、小さな値をもつ特徴量に対してもメトリックスが反応します。
SOART法のRTメトリックス計算の第1段階では感度の代わりに「データ体積比」を出力します。これは材料力学の考え方を導入しています。標準ベクトルと計測ベクトルを比較したときに得られた差異を全ひずみとした場合、全ひずみは「体積が変化するひずみ（体積比）」と「体積が変化しないひずみ（せん断ひずみ）」に分けることができるのです。
画像データにおいて体積比が変わるときは、「色（明るさ）が変わる場合」と「（図形の）大きさが変わる場合」があります（図12）。事例実験の結果を図13に示します。
RTメトリックス計算の第2段階では畳み込みを使用します。ここで、畳み込みにはユーザーが任意に採用した部品を適用します。ここでは、ベンド系（4種）、ライン系（2種）、データム系（2種）を定義しました（図14、図15）。データム系の部品は合成して使用します。
RTマルチ法は、画像（データ）をサブデータに分割し、各々のサブデータから下位のRTメトリックスを計算し、それらのメトリックスを再度統合して上位のRTメトリックスを算出する手法です（図16）。
従来のRTマルチ法の考え方には本質的な問題があります。RT法で出力される感度メトリックスは画像の回転を示します。分割したサブ画像Aの感度（回転量）と同様に分割した画像Bの感度は必然的に同じ大きさになります。つまり、画像におけるマルチ法のメトリックスには無駄があるのです。そこで、下位RTメトリックスの計算において、感度メトリックスの代わりに画像の明るさと大きさに反応する体積比メトリックスを採用しました。
SOART法は精密さを必要としない、比較的簡単な外観検査全般に使用することができます。従来の手法よりも、ハードウェアのスペック要求レベルが低く、必要な学習データ量がすくなくなります。そのため、従来の手法よりも導入コストが著しく安くなります。
さらに、SOART法はメトリックスを使用して判別をしているために抽象化が可能です。つまり、現物のかわりにデジタル・ツインを使用しても、かなり高い精度の学習ができます（図31）。非常に簡単なシステムで製品異常を検出しているので、場合によっては検出精度が若干低くなる可能性があります。ただし、人間による目視検査の信頼性がそれほど高くない（図32）ので、導入コストとのバランスを勘案して導入を決定する必要があるでしょう。
SOART法はThe state of the art Recognition Taguchi法（RT法の最新版）の略称です。タグチメソッドの一つであるRT法がアイデアの元にはなっていますが、すでにタグチメソッドから離れている概念が多いため、タグチメソッドとは異なる手法と考えるべきと思います。

Output: SOART法とは、RTマルチ法を改造して、外観検査の自動化に使用した方法である。SOART法では、畳み込みRT法とマハラノビス距離を併用して特徴量を計算し、タグチメソッドの一つであるRTマルチ法の略称である。RT法は多変量分析において、標準ベクトル量と計測ベクトル量を比較して、画像の回転量を示す感度とひずみを示すSN比という２つのメトリックスを出力する。SOART法は、比較的簡単な外観検査全般に使用することができ、従来の手法よりも、ハードウェアのスペック要求レベルが低く、必要な学習データ量が少なくなるため、導入コストが著しく安くなる。


Instruction: 世界一長い浮き橋は何ですか？

Output: ワシントン州の520橋（エバーグリーン・ポイント）は、世界最長の浮き橋です。


Instruction: 以下の参考文によると、本発明（T法学習型ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ、TTTNN:Training with T method Two for Neural Network)とは何ですか？

Input:
本発明は多変量回帰による予測作業において、予測の安定性、柔軟性、予測精度を向上するために使用されます。
1980年代に提案されたニューラルネット(NN)は、2010年代からディープラーニング(DL) 技術に発展して科学技術の多くの分野に普及してきました。ディープラーニングは従来の統計的手法では不可能であった「（応答変数）多次元（説明変数）多変数」、さらに高次関数の当てはめが可能となる画期的な技術です。
ディープラーニングの当てはめの考え方は、従来の統計的手法(例えば重回帰分析)のやりかたとは全く異なります。重回帰分析にはデータ数（データ数は説明変数の数より多いこと、できれば3倍以上）の制約がゆるくなっています。これはディープラーニングが逆行列を使っていないためです。
しかしながら、ディープラーニングはモデルを前提としない当てはめ手法であるため、いくつかの欠点があります。その最大の問題の一つは「変数を選択」するための仕組みがないことです。逆に、そうであるからこそ「ディープラーニングの見た目の当てはめ力が良い」とも言えます。（※ディープラーニングについても、「クロスバリデーション」のような再現性を確保するためのオプション手法はあります。ここでの問題はその手法の「根本」には発想がないことです。）
ディープラーニングは優秀な予測手法ではありますが状況によっては予期せぬ誤差が発生する可能性があり、その原因の一つは説明変数の相関です。項目間相関は、図4に示すように説明変数の間に強い相関がある場合です。説明変数に相関がある場合には、前処理なしで学習すると予測が不安定になりやすくなります。
相関が現実問題に表れる事例として素材産業があります（図5は製鉄業のケースです）。原材料には原料の使用目的としての主成分元素以外にも、意図しない不純物（多くの場合は悪影響を与える）が存在します。原材料の生産地が違うと不純物の種類や含有量がことなります。このようなプロセスでは原材料の主成分元素がもたらす特性と、不純物がもたらす特性の間に強い相関が発生します。
このような状況でプロセス制御のためにディープラーニングをそのまま使うと問題が発生しやすくなる可能性があります。例えば、本来使っている原料生産地の供給にトラブルが起きたので別の産地の原料に切り替えた場合、そのプロセスにトラブルが発生するかもしれません。その原因の一つは、制御コンピュータをチューニングする時にプロセスが本来の原産地の原料で最適化されており、ほかの原料が来た時に予期せぬ偏差が生じたことが考えられます。
「相関のある変数は特に重要なモノのみを残し、あとは捨てる」という予測ノウハウは広く普及されています。今までの重回帰分析による当てはめでは、この考え方が一般的でした。重回帰分析の当てはめ力はもともと弱いので、単純な変数選択で精度を確保することができました。しかし、ディープラーニングによる学習では従来は活用できなかった非線形特性や交互作用も当てはめることができるので、相関のある変数を捨てるのはもったいないかもしれません。
本発明では重回帰分析に近い機能をもつT法とディープラーニングを組み合わせて予測します。ここで、T法は説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数（単位空間が1データ以上、信号空間が3データ以上）でも計算できます。さらに、T法には単位空間という、ユーザーが特に予測精度を上げたい位置を任意に設定できる特長があります。
すでに述べたように、T法は少ないデータ数でも解析が可能なので、ユーザーが特に注目している小さなデータ群や実験値を使用して予測したい場合に効果的です。本発明では、データの種類を図7のように分けることにします。
本発明では「第1段階学習」でT法を使い、「第2段階学習」ではニューラルネットを使います。本発明の予測手法の考え方をデータの分布で表現すると図8のようになります。まずT法で単位空間で回帰の重点位置を設定して信号空間でスケールを作成し、その後ディープラーニングを使って大量のデータを学習します。
計算手法としては、応答変数Yを図9のようにYA、YB、YCの3成分に分けます。ここで、YAは線形成分を示し、YBとYCはそれぞれ交互作用と非線形成分を示します。YAの予測はT法で行い、YBとYCの予測はディープラーニングで行います。
本発明は、ディープラーニングを使った「教師あり学習(図20)」に使用可能です。ただし、著しい効果が見られるのは従来は重回帰分析で予測していたが、ディープラーニングに変更した場合です。ディープラーニングを使うことにより、重回帰分析では当てはめられなあったYB、YC成分の予測が可能になります(図21)。

Output:
Answer:本発明（T法学習型ニューラルネットワーク、TTTNN:Training with T method Two for Neural Network）は、重回帰分析に近い機能をもつT法とディープラーニングを組み合わせて予測する手法であり、予測の安定性、柔軟性、予測精度を向上するために使用されます。
 T法は説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数でも計算できるため、ユーザーが特に注目している小さなデータ群や実験値を使用して予測したい場合に効果的です。
 本発明では「第1段階学習」でT法を使い、「第2段階学習」ではニューラルネットを使います。
 本発明の予測手法の考え方をデータの分布で表現すると、まずT法で単位空間で回帰の重点位置を設定して信号空間でスケールを作成し、その後ディープラーニングを使って大量のデータを学習します。


Instruction: モチモチのチョコチップクッキー(chocolate chip cookies)を焼くのに必要な材料を箇条書きにし、計量が必要な材料は容積を記載してください。

Output:
- チョコレートチップ:340グラム
- 万能粉:250グラム
- パック入りブラウンシュガー:210グラム
- 柔らかくしたバター:170g
- 上白糖:100グラム
- バニラエッセンス:15グラム
- 塩:3グラム
- 重曹:3グラム
- 卵（大）:2個


Instruction: がんの種類にはどのようなものがあるのでしょうか？

Output:
がんは、2つの方法で分類されます:組織型（がんが発生した組織の種類）と原発部位（がんが最初に発生した体内の場所）です。

組織学的に見ると、何百種類ものがんがあり、大きく6つに分類されます:
1.癌腫（がんしゅ）
2.肉腫（サルコーマ）
3.骨髄腫（ミエローマ）
4.白血病
5.リンパ腫
6.ミックスタイプ


Instruction: なぜ、純粋にバーチャルなミーティングに基づく関係よりも、直接の接触がよりインパクトのある人脈を生み出すのでしょうか？

Output:
Zoomのようなプラットフォームで誰かとバーチャルに会うことで、人間は出会い、リアルな関係を築くことができますが、実際に会うことで、よりインパクトのある、親密な関係を築くことができます。 しかし、バーチャルで会っているときにはない、重要な非言語的コミュニケーションがあります。

シャーロック・ホームズ(Sherlock Holmes)が言うように、2人が一緒に部屋で過ごすと、「推理力」によって、相手の行動を観察し、研究することができます。直接会って時間を過ごすことで、人は相手のことをより深く理解することができる。 このように仲間をより深く理解することで、より強い関係を築くことができるのです。


Instruction: このリストからどの項目が詩の種類で、どの項目が保険の種類か:ソネット(sonnet)、障害、俳句、リメリック(limerick)、自動車、傘、終身、住宅

Output: このリストにある詩の種類は、ソネット、俳句、リメリックなどです。保険の種類は、障害保険、自動車保険、傘保険、終身保険、住宅保険です。


Instruction: インディアン・レモネード(Indian Lemonade)の作り方は誰ですか？

Input: インドやパキスタンではニンブ・パーニ(nimbu paani)として一般に知られており、バングラデシュではレモネードに塩や生姜汁を入れることもある。シカンジビはこの地域の伝統的なレモネードで、サフランやクミンなどのスパイスで味付けすることもあります。

Output:
レモネードは、砂糖とレモンと水で作るのが一般的です。インドでは、一般的にニンブパーニと呼ばれるレモネードがありますが、その作り方は少し違います。

原材料名
- ライム果汁1個
- グラニュー糖 小さじ2
- ブラックソルト 小さじ1
- クミンパウダー小さじ1（お好みで）
- 氷（お好みで、適量）
- 水またはスパークリング・ウォーター、ソーダ水 1カップ

材料を混ぜ合わせ、グラスの中で10〜15秒間かき混ぜる。

いくつかのヒント
- グラニュー糖がない場合は、シンプル・シロップを使用することができます
- 砕いたミントの葉を加えてもよい


Instruction: 家の中の天井から水が垂れてきたら、どうすればいいのでしょうか？

Output: まず、水漏れの原因が配管内部からなのか、雨などの外部からの水分なのかを確認する必要があります。 雨が降っているときだけ水漏れが起こるのであれば、水道の元栓を閉めて、それでも水漏れが起こるかどうか確認してみてください。 もしそうであれば、雨によるものである可能性が高いです。1週間晴天が続き、乾燥しているにもかかわらず水漏れが発生する場合は、水を止めて水漏れが止まるかどうかを確認してください。 止まっていれば、内部からの水漏れである可能性が高いです。もし内部からの水漏れであれば、地元の信頼できる水道業者に連絡し、配管の圧力損失がないかどうか検査してもらいます。 外部からの水漏れである場合は、晴天を待ちます。 1週間ほど晴天が続いたら、ガーデンホースを用意し、屋根や外壁のどこかを選んで、その部分（通気管、窓、屋根の接合部など）にガーデンホースから大量かつ低流速の水を直接吹き付けます。 数時間待って、雨漏りが発生するかどうかを確認します。 4時間後、水漏れがなければ、次の工程に進みます。 もし、4時間以内に雨漏りが発生した場合は、屋根の修理業者に依頼するか、お近くのホームセンターでサイディングや屋根材の割れ目や隙間をふさぐ方法について専門家に相談してください。


Instruction: ヨーロッパに最適なリバー・クルーズ(river cruises)は誰ですか？

Output: ヨーロッパには、素晴らしいリバー・クルーズがたくさんあります。バイキング、アマウォーターウェイズ（AmaWaterways）、アバロンウォーターウェイズ(Avalon Waterways)、ユニーク・ブティック・リバー・クルーズ(Unique Boutique River Cruises)、タック(Tauck)は、トラベル＆レジャー誌で常にトップ5にランクされています。


Instruction: 文章から曲名xと作詞者名を抜き出し、コンマ「、」で区切ること。

Input: "If You Want Me To"は、アメリカのカントリー・ミュージック歌手、ジョー・ディフィー(Joe Diffie)の共作・録音した曲です。1990年12月にデビュー・アルバム「A Thousand Winding Roads」からのセカンドシングルとしてリリースされました。この曲はビルボードホットカントリーシングル＆トラック（現在のホットカントリー・ソングス）チャートでトップ5にランクインした。この曲はディフィーとラリー・ウィリアムズによって書かれた。

Output: イフ・ユー・ウォント・ミー・トゥ、ジョー・ディフィ(Joe Diffie)、ラリー・ウィリアムズ(Larry Williams)


Instruction: なぜブリー(Bligh)船長はタヒチ(Tahiti)へ航海したのか？

Output: イギリス海軍のウィリアム・ブリー中尉（当時）は、タヒチに渡り、パンノキの苗を採取し、カリブ海のイギリス植民地に輸送する任務を命じられた。 その目的は、カリブ海の植民地で増え続ける人口のために、パンノキを食料源として確立することでした。


Instruction: 以下の参考文によると、本発明（パターンRT法を強化学習に導入すること)を導入するメリットは何ですか？

Input:
本発明はタグチメソッドの多変量分析手法の一つであるRTメトリックスを使い、その応用手法である「パターンRT法」を強化学習に適用します。
強化学習は1960年代に制御工学としてベルマン方程式が提案されたのが始まりです。2016年にAIが囲碁世界チャンピオンに勝利しましたが、それには強化学習に組み込まれたディープ・ラーニングが大きな役割を果たしています(図1)。そして、強化学習の手法はディープラーニングの普及に伴い急速に進歩しています(図2)。近年では強化学習をロボットに導入して、二足歩行や自動運転などの複雑な動作を実現した事例もあります。
ただし、強化学習が普及するにはまだまだ課題があります。強化学習をつかったロボットの事例は、まだ一部しかありません（図３）。現状の強化学習はトレーニング（学習）のためのコストがかかりすぎるためです。
強化学習は学習主体（Agent）が環境（Environment）とコミュニケーションしながら、エージェントが命令(action)の出し方を学習していきます(図4)。ここで、実環境の代わりにVR(シミュレーションetc)技術を使って学習ができれば学習期間とコストが削減できます(図5)。もし、シミュレーションで実機環境に近い学習ができるのであれば、製品実現の早い段階（R&D段階）で開発を始めることができ、結果として製品のリリースも早くなります（図6）。
複雑な強化学習の例として、自動運転やAtariに強化学習を導入する場合にはCNN(畳み込みニューラルネットワーク)が使われます。CNN(図7)は2次元画像(パターン)を畳み込み(convolution)で1次元ベクトルに圧縮し、ディープラーニングに情報を引き渡します。この方法は極めて強力ですが、多層の畳み込み関数を使うので必要な計算機のスペックが高くなります。
有名なAtari_BreakoutをCNNで強化学習した場合の計算負荷の事例を紹介します（動画）。このプロジェクトに使用されたPCは、Intel_i7のCPUであり、2020年であってもハイスペックなCPUであり、本文には記載されていませんが、おそらく当該計算機は高性能のGPUも搭載していると思われます。それでも学習には90時間が必要になります（図8）。
強化学習に要求されるPCがそれほどハイスペックになる理由の一つは、ディープラーニングで定義されている関数が複雑であるためです。もちろん、関数の複雑さは解決するテーマ（環境、ゲーム）によって変わりますが、このAtari_Breakoutの事例で学習に使用した関数はCNN強化学習としては簡単な方です。
強化学習をよりロボティックスに使用しやすくするには、より簡単なアーキテクチャ（関数）でも同様なパフォーマンスを実現する必要があります。たとえ、その手段に汎用性がなく、一部のテーマだけに適用できるロジックでもかまいません。現状では強化学習が適用可能なテーマはたった30パーセントだけなのですから・・・。
本発明はディープラーニング(DL)強化学習のDLアーキテクチャ（関数定義）を図10のように変更し、ディープラーニングの入力に「パターンRTメトリックス」を使用します。
本発明の考え方自体は新しいモノではなく、機械学習分野ではFeature_Engineeringと呼ばれるものです。典型的な手法は主成分分析(PCA)で、画像認識では広く用いられています(図11)。主成分分析では2次元画像を主成分という1次元ベクトルに分割します。そのベクトルのうち主要なもの150件を用いれば、画像をかなり再現できます。
しかし、PCAではディープラーニングの入力データを極限まで単純化できません。上述の「DL入力データを単純にする」には2つの含意があり、ひとつは「入力するデータ次元を最小化すること」、もう一つは「当てはめたDL関数が線形に近くなる」ことです。関数が単純になった事例として、従来RT法を使った外観検査自動機と新RT法を使ったパフォーマンスを比較します(図12と図13)。
図12と図13を比較すると、RTメトリックスを変えることで判別パフォーマンスに20％も変化しました。さらには、SVM（サポートベクトルマシン）に適用した4種類カーネルのうち、最適パフォーマンスをもつカーネルの種類も変わりました。新RTメトリックスではパフォーマンスが上がっただけでなく、カーネルが「Poly(従来RT)」から「Linear(新RT)」に変わりました（図14）。
このように、本発明の（テクノ）メトリックスを適切に使ってDL関数を最適化したいのです(図15)。さて、どのようにすれば「良いメトリックス」が得られるのか、そのためのアイデアの一つが「一つの命令パターン(action)を一つの状態パターン(state)に対応させる」ということです。強化学習において、一般には状態の次元数はアクションの数以下にはなりません。
このようなメトリックスを生成するにあたって、タグチメソッドのRT法は非常に便利です。RT法は標準状態の多変量データ（ベクトル）と計測対象の多変量データを比較して、その差異を感度とSN比という2次元の値に変換します(図16)。
本発明の「パターンRT法」は代表的なパターンを複数生成し、それを単位空間（標準ベクトル）とします。一方、信号空間（計測ベクトル）は一つであり、両者は比較されてメトリックスを生成します。これらのメトリックスを束ねたものが強化学習の「状態（state）インプット」になります。
本発明は強化学習が使えるテーマのうち、ごく一部のケースでのみ使用できるでしょう(図3)。しかし、それでも有用です。強化学習の「環境」に工夫を加えずに、パターンRT法を使うのは容易ではありません。しかし、加工プロセスのような人工的な環境においては、当初のシステムではパターンを作るのは難しくても、その環境を改善することは難しくはないでしょう。
もし、強化学習を容易にする「パターン」を見出すことができれば、プロセスに適用することは難しくないでしょう。パターンRT法を用いた強化学習はVR（仮想空間）の中での学習が容易なので、通常の強化学習よりも低コストで実現できます。さらには、学習した結果は環境の変化に対してロバストになるでしょう。

Output: 本発明を導入する（パターンＲＴ法を強化学習に適用する）ことの利点は、強化学習モデルのトレーニングに必要なコストと時間を削減できることである。 具体的には、深層強化学習への入力としてパターン RT メソッドを使用すると、深層学習によって定義される関数の複雑さが軽減され、トレーニングに必要な計算リソースが削減されます。 さらに、トレーニングに仮想現実 (VR) テクノロジーを使用すると、トレーニングに必要なコストと時間をさらに削減できます。 本発明は、タグチメソッドのRT法を用いて生成できるパターンRT法を入力として用いて深層学習関数を最適化することを目的とする。 生成されたメトリクスは、強化学習の「状態入力」として使用できます。 本発明は、強化学習が適用できる限られた数のケースに有用である可能性があるが、それでも価値がある可能性がある。


Instruction: 次のうち、トロピカル・フルーツはどれか教えてください:パッション・フルーツ(Passion fruit)、ライチ(Lychee)、リンゴ、ストロベリー

Output: もちろん！トロピカル・フルーツとは、温暖な気候や赤道直下の地域で育つ果物のことです。パッション・フルーツやライチは熱帯果実、リンゴやイチゴは温帯果実です。温帯果実とは、中緯度の気候に適応した果実のことです。


Instruction: IAASとは何ですか？

Output: IAASとは、Infrastructure-as-a-serviceの頭文字をとったもので、パブリック・クラウド・コンピューティングの基盤となるネットワーク、ストレージ、コンピュート、仮想化サービスのことを指します。


Instruction: プロモーション・パケットの書き方を教えてください。

Output:
プロモーション・パケットの概念は Google によって普及されました。 候補者は、独立委員会によって審査される宣伝パケットを作成します。 人は数年ごとに昇進を求めるだけなので、通常、適切な昇進パケットの書き方を知りません。 ここでは、プロモーション・パケットの作成に関するヒントをいくつか紹介します。

まず、委員会があなたの内容を理解できるように、チームとチーム内での役割について説明する必要があります。 たとえば、過去2年間、Amazing Service の技術リーダーを務めたことなどです。

次に、近年の最大の成果を説明する必要があります (通常は最大5つ)。たとえば、Amazing Service を開始した、SLA を39 秒から49秒に改善したなどです。

次に、実際の作業が次のレベルの要件とほぼ一致していることを示す必要があります。 たとえば、Amazing Service のセキュリティ システムを設計して構築したり、Amazing Service チームを雇用して管理したり、Amazing Service を開始して ARR1億ドルにまで成長させたりしました。

上記の点はプロモーションの根拠であり、パケットに焦点を当てる必要があります。パケットの残りの部分は、あなたの論理的根拠に対する検証可能な証拠を提供することです。

優れたプロモーション・パケットは、委員会にあなたの役割、業績、あなたの業績で示された次のレベルの特性、および十分な証拠を知らせます。 幸運を祈ります！


Instruction: 与えられたテキストから、"エル・レイ(El Rey)"という曲に関するいくつかのポイントをリストアップしてください。

Input:
"El Rey"（「王様」）は、メキシコの歌手ホセ・アルフレッド・ヒメネスが1971年に発表した楽曲。彼の代表曲の一つであり、ラテン・グラミー(Latin Grammy)賞の殿堂入りを果たしています。この曲は、「荒れた生活をしていても、仲間の中で王であり続けることは妨げられないと確信するマッチョな男」について歌っています。

レコード・ワールド社のチャートでは、ヒメネスが亡くなった翌年の1974年に「El Rey」がメキシコで1位を獲得したとされています。

Output:
1.メキシコ出身の歌手、ホセ・アルフレッド・ヒメネスが1971年に発表した楽曲「El Rey」（「The King」）。
2.彼の代表曲の一つであり、ラテン・グラミー賞の殿堂入りを果たしています。
3.この曲は、"厳しい生活をしていても、仲間の中で王様であり続けることを止められないと確信しているマッチョな男"について歌っています。
4.ヒメネスが亡くなった翌年の1974年、「エル・レイ」はメキシコのレコード・ワールド・リストでトップになったとされています。


Instruction: この文章を読んで、1988年当時ムクラレンのナンバー=ワン・ドライバー（number-one driver）は誰だったのか？

Input: 1988年、ロータスでの1987年シーズンを通じて築き上げたホンダとの関係、そしてマクラーレンのナンバー=ワン・ドライバーであり、当時ダブルワールド・チャンピオンだったアラン・プロストの承認を得て、セナはマクラーレンチームに加入した。54]セナとプロストの間には激しい競争の土台が築かれ、その後5年間、両者の間で数々の劇的なレースが繰り広げられた。しかし、経験豊富な2人は、個人的なライバル関係にもかかわらず、特にテストでは、フェラーリ、ウィリアムズ、ベネトン、ロータスといった主要な敵に差をつけるために協力しなければならないことにもすぐに気付いた。

Output: 1988年、この文章によれば、アラン・プロストはマクラーレンのナンバー=ワン・ドライバーであった。


Instruction: アボカドは果物なのか野菜なのか？

Output: アボカドは、1粒の種を持つ果物です


Instruction: 野球に似ているスポーツは何ですか？

Output: 野球は、バットとボールを使ったゲームです。バットとボールで行うスポーツはたくさんありますが、フィールドに参加する選手の数（4人以上）を考えると、クリケットも近いものがあります。クリケットは、野球と非常に近い、類似したゲームです。


Instruction: パリの有名なノートルダム大聖堂でジョーン・オブ・アークが列福されたのはいつですか？

Output: 1909


Instruction: 1966年の男子サッカー・ワールド・カップで優勝したイングランド代表のメンバーは誰ですか？

Output:
- ゴードン・バンクス（ゴールキーパー）
- ジョージ・コーエン（DF）
- レイ・ウィルソン（DF）
- ノビー・スタイルズ（ミッドフィールダー）
- ジャック・チャールトン (DF)選手
- ボビー・ムーア (DF、キャプテン)
- アラン・ボール (ミッドフィールダー)
- ジミー・グリーブス（フォワード）
- ボビー・チャールトン (ミッドフィルダー)
- ジェフ・ハースト(フォワード)
- ジョン・コネリー（フォワード）
- ロン・スプリンゲット（ゴールキーパー）
- ピーター・ボネッティ（ゴールキーパー）
- ジミー・アームフィールド（DF）
- ジェリー・バーン（DF）
- マーティン・ピータース（ミッドフィルダー）
- ロン・フラワーズ（ミッドフィールダー）
- ノーマン・ハンター(DF)
- テリー・ペイン（フォワード）
- イアン・キャラハン（ミッドフィルダー）
- ロジャー・ハント（フォワード）
- ジョージ・イーザム（ミッドフィルダー）


Instruction: 各活動を運動系と学問系に分類しなさい:読む、走る、勉強する、跳ぶ（ジャンプ）、書く、疾走（スプリント）する

Output:
読むこと：学問系
走ること：運動系
勉強すること:学問系
ジャンプすること：運動系
書くこと：学問系
スプリントすること：運動系


Instruction: 過去5年間のプレミア・リーグ優勝者のリストを出してください。

Output:
2021-2022年:マンチェスター・シティ（Manchester City）
2020-2021:マンチェスター・シティ
2019-2020:リバプール
2018-2019:マンチェスター・シティ（Liverpool）
2017-2018:マンチェスター・シティ


Instruction: 平成時代とは何か、及びその時代に起こった主要な出来事は何ですか？

Output: 平成時代は、1989年1月8日から2019年4月30日までの日本の元号である。平成時代は、昭和時代の後、令和時代の前に位置する。平成時代は、日本の歴史の時代区分上、西暦の20世紀から21世紀にわたる。平成時代は、バブル景気、湾岸戦争、東日本大震災、福島第一原子力発電所事故、北朝鮮のミサイル実験、領土問題、政権交代などの出来事があった。平成時代は、日本の社会、経済、技術、文化が急速に変化した時代である。平成時代は、全面的なデジタル化が進み、インターネットの普及が急速に進んだ。平成時代は、日本の歴史において重要な時代である。


Instruction: どのソーシャル・メディア(social media)が一番いいのか？

Output: Instagram、YouTube、Facebook、Twitter、TikTok、Pinterest、Snapchat、LinkedInはすべてソーシャル・メディア(social media)のプラットフォームです。どれも異なる目的で使われているため、どれがベストなのか選ぶのは難しいかもしれません。 エンターテインメントが目的なら、ユーチューブやTiktokを検討するのがよいでしょう。 就職が目的なら、linkedinがおすすめです。家族の写真や人の近況、ビジネスのマーケティング資料を共有するのが目的なら、facebook、instagram、pinterestを検討するとよいでしょう。 政治的な問題や時事的な情報を得ることが目的であれば、twitterを検討されるとよいでしょう。 お気に入りのセレブリティの最新情報を得ることを目的とするならば、instagramを検討されるとよいでしょう。 家族や友人と会話するのが目的なら、スナップチャットをお勧めします。


Instruction: このページには実際にどのくらいのトラフィックが集まっているのか、またユーザーがこの段落を読んだりマウスを移動したりするのにどれくらいの時間を費やしているのでしょうか? このトラフィックは世界中のどの地域から発生しているのでしょうか?もし、適切な情報が得られなかった場合には「わかりません」と答えてください。

Input:
救世軍 (TSA) は、プロテスタントのキリスト教会であり、英国ロンドンに本部を置くウェスレアン・ホーリネス運動と連携する国際慈善団体です。この組織は、世界中で 170 万人以上の会員を擁しており、兵士、将校、および総称して救済主義者として知られる信者で構成されています。 その創設者たちは、貧しい人、困窮している人、飢えている人たちの「身体的および精神的なニーズ」を満たすことで彼らに救いをもたらそうとしました。 救世軍は 133 か国に存在し、チャリティー ショップの運営、ホームレスや災害救援のための避難所の運営、発展途上国への人道支援を行っています。

救世軍の神学はメソジズムに由来していますが、制度と実践において独特です。救世軍の際立った特徴は、「中尉」や「少佐」など、軍の階級に由来する称号を使用することです。洗礼と聖体拝領の儀式は祝われません。 しかし、陸軍の教義はウェスレアン・アルミニアンの伝統、特に聖性運動と一致している。 陸軍の目的は、「キリスト教の進歩、教育、貧困の救済、社会または人類共同体全体に有益なその他の慈善事業」です。

陸軍は 1865 年に設立されました。 かつてメソジストの説教者だったウィリアム・ブースとその妻キャサリンがイースト・ロンドン・クリスチャン・ミッションとしてロンドンに設立したもので、その起源はブラインド・ベガー・タバーンに遡ることができます。 1878 年、ブースは任務を再組織し、初代将軍となり、伝統として維持されてきた軍事構造を導入しました。 その最優先事項はキリスト教の原則です。現在の救世軍の国際指導者兼最高経営責任者 (CEO) は、2018 年8月3日に救世軍高等評議会によって選出されたブライアン ペドル将軍です。

2011年、慈善ウォッチは救世軍を「A-」から「A」 と評価しました。財務効率と組織の透明性が高いことを示します。 救世軍は、アメリカ慈善協会から A 評価を受けています。

救世軍は世界最大の社会援助提供者の1つであり、2004 年の運営費を含む支出額は 26 億ドルで、より多くの人々を支援しています。 米国だけでも 3,200 万人を超えています。 この組織は、コミュニティ センターや災害救援に加えて、特にアフリカの避難民の難民キャンプでも活動しています。 英国では、救世軍はもはや社会サービスの最大の非政府提供者ではありません。 しかし、それでも困っている人々に重要なサービスを提供しています。 救世軍は米国で4番目に大きな慈善団体であり、2022年には個人の寄付が20億ドルを超え、米国の組織「Christian Churches Together」の会員でもあります。

Output: わかりません。


Instruction: 世界で一番高い木は何ですか？

Output: コーストレッドウッド（Coastal redwood）です。


Instruction: アメリカン・フォックスハウンド（American Foxhound）はどのように生まれたのでしょうか？

Input: アメリカン・ケネル・クラブは、ジョージ・ワシントンをアメリカン・フォックスハウンドの父と認めています。ワシントンとその妻マーサは、バージニア州マウント・バーノンで犬の繁殖に携わっていました。ワシントンは、キツネ狩りが好きだったことから、犬に対する強い愛情を持っていたと言われています。この犬への愛情は、犬と狩りをするキツネとの関係を見ることから生まれた。この犬種の誕生は、ワシントンとラファイエット侯爵との関係によるものであると言われています。ラファイエットはワシントンにフレンチハウンドを贈り、そこから2年後、ワシントンはペンシルベニア州フィラデルフィアから8頭のレギュラーハウンドとイギリスから2頭の「スローペース」ハウンドを入手しました。このアメリカ、フランス、イギリスの3種類の犬から、ワシントンはアメリカン・フォックスハウンドを作出しました。ワシントンは、この犬を遺産として注目されるために飼育するのではなく、特別に飼育した狩猟犬のコレクションでキツネを狩るという、個人的な利益のために飼育することを望んでいたのです。ワシントンがアメリカン・フォックスハウンドを繁殖させたのは、すでに所有していた猟犬種に、より速いスピードとキツネの追尾性を持たせるためであった。

Output: ジョージ・ワシントンは、フランスやイギリスの猟犬とペンシルベニアのアメリカンハウンドを交配させて、この犬種を作出したとアメリカン・ケネル・クラブに信じられています。 ワシントンがアメリカン・フォックスハウンドを繁殖させたのは、キツネ狩りが好きで、そのための自分の専門種が欲しかったからです。


Instruction: ザ・トラジカル・ヒップ(The Tragically Hip)の4枚目のアルバムは何ですか？

Input: 「デイ・フォー・ナイト(Day for Night)」は、カナダのロックバンド、ザ・トラジカル・ヒップの4枚目のスタジオ・アルバムです。同名の映画にちなんで名付けられました。

Output: 「デイ・フォー・ナイト」は、1994年に発売されたザ・トラジカル・ヒップの4枚目のスタジオ・アルバムです。


Instruction: 映画Going Wildのプロットはどのようなものなのでしょうか？

Output:
『ゴーイング ワイルド』は、1910 年のジェームズ モンゴメリーの戯曲『アビエイター』を基にし、ウィリアム A. サイターが監督した 1930 年のワーナー ブラザーズのプレコード コメディ映画です。この映画には、ジョー E. ブラウン、フランク マクヒュー、ジョニー アーサーのほか、多くのミュージカル スターが出演しています。

その版画は米国議会図書館に所蔵されています。

あらすじ
ロロ・スミスとその友人のジャック レーンは運が尽きています。 そしてエースパイロットで作家のロバート・ストーリーのコンパートメントに居場所を見つけて列車に密航した。 有名な作家が到着する予定だったところで、車掌がロロとジャックを列車から降ろし、ロロはストーリーと間違われます。

ペギー・フリーマンとメイ・バンチは、ロロ（Rollo）が有名なパイロットであると信じて、ロロの注意を引こうと競い合います。 少女たちはパーム インで無料の部屋と食事を受け取ります。 飛行機に乗ったことのないロロは、ストーリーとして本物の飛行士「エース」ベントンとのエアレースに招待され、25,000ドルの賭け金を獲得するチャンスが与えられます。 何とか飛行機を地面から持ち上げた後、ロロはかろうじて飛行機を制御することができます。 ペギーがクローゼットに閉じ込めていた本物のパイロット、ファーガソンが現れるが、ロロは無意識のうちに空中ショーを続け、エースはレースを放棄せざるを得なくなる。

ペギーが誤ってパラシュートリングを引っ張ると、ロロも彼女に加わり、安全に浮上する。 そして彼は地球にプロポーズします。


Instruction: S3とは何の略か？

Output: S3は、Amazon Simple Storage Serviceの略です。


Instruction: 週4日勤務と週5日勤務は同じ結果になるのでしょうか？

Output: まず週休4日制とは、4日間で同じ時間の残業をすることではありません。むしろ、一般的には労働時間の短縮と定義されています。世界のさまざまな地域で実験的に実施され、いくつかの組織では恒久的に採用されています。労働時間の短縮は、まったく新しいアイデアではありません。前世紀の間に労働時間は短縮され、雇用者だけでなく従業員にも恩恵がありました。主なメリットは、従業員の燃え尽き症候群の減少、生産性の向上、二酸化炭素排出量の削減、欠勤回数の減少などが挙げられます。また、労働時間の短縮は、雇用市場における人材の確保にもつながります。しかし、雇用主が負担するコストが増える可能性もあります。また、すべての業界や従業員に適しているとは限りません。まとめると、これは実行可能な選択肢の一つであり、業界に応じて、近い将来さらに採用されるかもしれません。


Instruction: F1史上、最も成功したドライバーは誰ですか？

Output: F1史上最も多くのタイトルを獲得したドライバーは、ミハエル・シューマッハとルイス・ハミルトンで、それぞれ7つのタイトルを獲得しています。しかし、成功を測る方法はさまざまで、アイルトン・セナ、セバスチャン・ベッテル、アラン・プロスト、ファン・マヌエル・ファンジオなど、F1史上非常に成功したドライバーも挙げることができるでしょう。


Instruction: 平成時代の日本政府における官僚の専制と政治家の世襲化の関係を教えてください

Output:
1989年から2019年まで続いた平成の時代、日本は官僚権威主義と政治の世襲の時代を経験した。 時代は不動産や証券への投機で盛り上がったバブル経済の崩壊から始まった。 この時期、政府は官僚の影響を強く受けており、官僚は大きな権力を持ち、しばしば変化に抵抗していました。 同時に、政党は家族からその地位を受け継いだ世襲政治家によって支配されていました。バブル経済の崩壊は「失われた10年」として知られる経済停滞の期間をもたらし、その間政府は国の経済問題に対処するための効果的な政策を実施するのに苦労しました。 政治情勢もこの時期に大きな変化を遂げ、55年にわたる自由民主党（LDP）政権の崩壊と非自民党・非共産主義の連立政権の誕生があった。 しかし、新政府は国の経済問題に対処できず、2012年に安倍晋三が首相に選出され自民党が政権に復帰した。
平成の時代を通じて、政府は官僚の権限を縮小し、政治家の説明責任を高めることを目的としたいくつかの行政改革を行った。 しかし、これらの改革は、自らの権力と影響力を手放したくない官僚や政治家からの抵抗に遭うことも多かった。 その結果、政府は官僚の影響を強く受け続け、官僚はしばしば大きな権力を持ち、変化に抵抗した。政治の世界も依然として、家族からその地位を受け継いだ世襲政治家によって支配され続けた。 これにより、日本の政治における多様性と代表性の欠如、さらには汚職と権力乱用の可能性についての懸念が生じました。こうした懸念にもかかわらず、平成の時代には政治世襲問題への取り組みはほとんど進展しなかった。
結論として、平成の時代は官僚権威主義と政治の世襲の時代として特徴づけられました。 政府は官僚の権限を削減し、政治家の説明責任を高めることを目的としたいくつかの行政改革を行ったが、これらの改革はしばしば官僚と政治家の両方からの抵抗に遭った。 同様に、日本の政治における多様性と代表性の欠如に対する懸念はあったものの、平成の時代には政治世襲問題への取り組みはほとんど進展しなかった。


Instruction: ブラック・ベア・ロード(Black Bear Road)を一年中走れる人がいるのか？

Input: ブラック・ベア・ロードは、夏の終わり（通常7月の最終週）から秋の初めまで、1年のうち数ヶ月しか開通しません。ただし、毎年開催されるジーパーズジャンボリーでは、1日だけ逆走することがあります。トレイルのスタート地点は、以前はアメリカ国道550号線沿いにこんな看板が立っていました:

Output: いいえ、1年のうち数カ月間しかオープンしていません。


Instruction: tesla model 3とtesla model yのどちらを買うべきでしょうか？

Output: 結局のところ、あなたの家族が何を必要としているかということです！モデルYはモデル3に比べ、レッグスペースが広く、全高も高く、ラゲッジスペースも充実しています。乗り心地も、SUVであることを考えれば、Yモデルの方が比較的良い。最終的には、3型にするかY型にするかは、あなたの個人的な選択にかかっているのです。


Instruction: 以下の提供された文章から、南インドを包含する州を抽出しなさい。その結果はコンマで区切ってください。

Input: 南インドは、半島インドとも呼ばれ、インドの半島状の南部を構成しています。インドのアンドラ・プラデシュ州、カルナータカ州、ケララ州、タミル・ナードゥ州、テランガナ州と、アンダマン・ニコバル諸島、ラクシャドウィープ島、プドゥチェリー島の連合領を含み、インドの面積（635,780 km2、245,480 sq mi）の19.31％、人口の20％に相当する。半島状のデカン高原の南部を占める南インドは、東はベンガル湾、西はアラビア海、南はインド洋に囲まれています。この地域の地理は多様で、ウェスタン・ガート山脈とイースタン・ガーツ山脈の2つの山脈が高原の中心地に接しています。ゴダヴァリ川、クリシュナ川、カヴェリ川、トゥンガバドラ川、ペリヤール川、バラタップザ川、パンバ川、タミラバラニ川、パラー川、ヴァイガイ川が重要な多年生河川です。

Output: アンドラ・プラデシュ州、カルナータカ州、ケララ州、タミル・ナードゥ州、テランガナ州


Instruction: プーケットが有名な理由は何ですか？

Output: ピピやクラビのような島があるからです。海の中に山があるだけの島です


Instruction: テレビ・ドラマの歴代トップ10は誰ですか？

Output:
1.ワイヤー
2.ザ・ソプラノズ
3.ブレイキング・バッド
4.フライデーナイトライツ
5.NYPDブルー
6.デッドウッド
7.後継者について
8.OCの
9.マッドメン
10.90210


Instruction: 史上最も売れた本は何ですか？

Output: 聖書(Bible)です。


Instruction: Kubernetesとは何ですか？

Output: Kubernetesは、ソフトウェアのデプロイメント、スケーリング、管理を自動化するためのオープンソースのコンテナオーケストレーションシステムです。元々はGoogleによって設計されたプロジェクトで、現在はCloud Native Computing Foundationによって維持されています。


Instruction: マクロ経済学とは何ですか？

Output:
マクロ経済学は、経済学の"全体像"と考えることができます。マクロ経済学は、経済学の「全体像」ともいうべきもので、経済学の総体である
経済における生産と消費。マクロ経済学者が研究する可能性のあるトピックは以下の通りです:
所得税や消費税などの一般税が生産と価格に与える影響
景気の上昇と下降の原因
金融・財政政策が経済の健全性に与える影響
金利の影響と決定プロセス
一部の経済が他より速く成長する原因


Instruction: ランニングは健康的なスポーツなのでしょうか？

Output: 必要な予防措置を講じれば、ランニングは健康的なスポーツです。路面に合わせた良い靴、天候に合わせた適切な服装、十分な水分摂取は必須条件です。ランニングは、心血管系疾患のリスクを減らし、健康を増進させます。持久力を高め、安静時心拍数を下げることができます。これは、1日15分のランニングですでに達成できる。自然の中、新鮮な空気の中で走ることは、心にも良い影響を与えます。みんなで走れば、楽しくてやる気が出ます。ぜひ試してみてください。


Instruction: 平成時代における「学会」と「政治社会」の状況の間の類似点は何ですか？

Output:
官僚の天下りと利権化
会員の高齢化とコンサル利権
教条重視のメソッドのマントラ化
過度の宣伝活動
上記四項のエスカレーション（悪しきpositive feedback）


Instruction: これらの車種を「完全電気自動車」、「ハイブリッド車」、「プラグイン車」、「ガソリン車」のいずれかに分類しなさい:トヨタ カムリ 2017 SE、テスラ モデル 3、トヨタ プリウス、2022年フォード エスケープ プラグインハイブリッド、リヴィアン

Output: テスラ車やリヴィアン車は完全な電気自動車です。トヨタプリウスはハイブリッド車。2022Ford Escape Plug-In Hybridはプラグインハイブリッド。トヨタカムリ2017 SEはフルガソリン。


Instruction: インド映画にリメイクされたクリストファー・ノーラン(Christopher Nolan)監督の映画を挙げてください。

Output: タミル語の映画「Ghajini」は、クリストファー・ノーラン監督の「Memento」のインド初の非公式リメイクです。


Instruction: 南半球で熱帯低気圧の季節が訪れるのはいつ頃ですか？

Input:
夏は、伝統的に暑い、あるいは暖かい天候を連想させます。地中海沿岸の気候では乾燥した天候を意味し、その他の地域では（特にモンスーンのある東アジアでは）雨の天候を意味する。雨季はサバンナ(savanna)気候の中で、植生が成長する主要な期間です。雨季が偏西風の季節的な変化と関連している場合、モンスーン(monsoon)と呼ばれる。
大西洋北部では、6月1日から11月30日まで、熱帯低気圧の季節があります。大西洋のハリケーン・シーズン(hurricane season)の統計的なピークは9月10日です。北東太平洋では、より広い活動期間がありますが、大西洋と同じような時間枠です。北西太平洋では、2月と3月に最小となり、9月上旬にピークを迎える熱帯低気圧が一年中見られます。北インド海盆では、4月から12月に嵐が最も多く、5月と11月にピークがあります。南半球では、熱帯低気圧のシーズンは11月初旬から4月末までで、ピークは2月中旬から3月上旬です。
アメリカやカナダでは、春から夏にかけて雷雨のシーズンがありますが、秋には10月から11月まで続くこともあります。これらの嵐は、雹、強風、竜巻を発生させることがあり、通常、午後から夕方にかけて発生します。

Output: 南半球では、11月上旬から4月下旬までが熱帯低気圧のシーズンで、2月中旬から3月上旬にピークがあります。


Instruction: 友達のグループで D&D グループを結成しており、遠距離(Ranged)と近接(Melee)のキャラクター クラスのバランスが欲しいと考えています。 彼らが検討しているクラスは次のとおりです: レンジャー、ローグ、ファイター、バーバリアン、モンク、ウォーロック、パラディン、そしてウィザードです。友人と共有できるように、レンジとメレーのクラスをアルファベット順に並べたドット・ポイントリストを作成してください。

Output:
以下、クラスの内訳をMeleeグループとRangedグループに分け、アルファベット順に並べてみました。

Melee classes:
- バーバリアン(Barbarian)
- ファイター(Fighter)
- モンク(Monk)
- パラディン(Paladin)
- ローグ(Rogue)

Ranged classes:
- レンジャー(Ranger)
- ワーロック(Warlock)
- ウィザード(Wizard)


Instruction: パイオニア11号が遭遇し、撮影した土星の衛星はどれですか？

Input:
この時、ボイジャー1号とボイジャー2号はすでに木星を通過し、土星へも向かっていました。そこで、ボイジャーが到着する前にルートをテストするために、パイオニア11号をターゲットにして、まもなく来るボイジャー探査機が使うのと同じ位置で土星リング面を通過させることにしました。もし、そのあたりに探査機にダメージを与えるような微弱なリング粒子があったとしても、パイオニアを通じてそれを知る方が良いとミッションプランナーは考えたのです。もし危険を察知したら、ボイジャーのプローブをリングからさらに遠ざけることができますが、その過程で天王星と海王星を訪問する機会を失ってしまいます。

パイオニア11号は、土星の小衛星を撮影し、衝突しそうになりながら4,000km以下の距離で通過しました。この天体は、前日にパイオニアが撮影した画像から発見されたエピメテウスという月で、地球上の望遠鏡による以前の観測から疑われていたものであることが暫定的に判明しています。ボイジャーのフライバイの後、同じ軌道上に同じような大きさの月が2つ（エピメテウスとヤヌス）あることが判明し、パイオニアのニアミスした天体がどちらであったかは不明であった。パイオニア11号は、1979年9月1日14時52分（UTC）に2500kmの距離でヤヌスに、同日16時20分（UTC）に103000kmの距離でミマスに遭遇しました。

エピメテウス以外にも、これまで発見されていなかった小さな月と環を発見し、土星の磁気圏と磁場を描き、惑星サイズの月であるタイタンが生命にとって寒すぎることを突き止めました。土星のリングの下を通過する探査機は、土星のリングの写真を送り返しました。地球から見ると明るく見える環が、パイオニアの写真では暗く見え、地球から見た環の暗い隙間が明るい環のように見えた。

Output:
* エピメテウス(Epimetheus)
* ヤヌス(Janus)
* ミマス(Mimas)
* タイタン(Titan)


Instruction: 間欠的なファスティング(fasting)とは何ですか？

Output: 間欠的断食(ファスティング)とは、一定期間、自発的な断食（またはカロリー摂取量の減少）と非断食を繰り返す様々な食事タイミングスケジュールのことです。断食の方法には、隔日断食、周期的断食、毎日の時間制限食があります。


Instruction: 量子コンピュータとは何ですか？

Input: 量子コンピュータとは、量子力学的な現象を利用したコンピュータのことです。物理的な物質は、小さなスケールでは粒子と波の両方の性質を示し、量子コンピュータは特殊なハードウェアを使用してこの挙動を利用します。古典物理学では、このような量子デバイスの動作を説明することはできません。スケーラブルな量子コンピュータは、現代の「古典」コンピュータよりも指数関数的に速い計算を行うことができます。特に、大規模な量子コンピュータは、広く使われている暗号化方式を解読したり、物理学者の物理シミュレーションを支援したりすることができる。しかし、現状はまだ大部分が実験的であり、実用的ではない。

Output: 量子コンピュータとは、量子力学的な現象を利用して計算を行うコンピュータのことです。現在はまだ実験的な意味合いが強い。


Instruction: バレエ「火の鳥」、「春の祭典」の音楽を担当した人物は誰ですか？

Output: イーゴリ・ストラヴィンスキー(Igor Stravinsky)