13世紀にプルーセン人を征服したドイツ騎士団により1262年にノイハウゼンの町が建てられた。16世紀の記録では、Neuhauß, Neuhausen, Newghaus などの表記が見られる。古プロイセン語の地名であった「Romow」または「Ramawan」は聖なる森の意味で、キリスト教以前の聖地があったとみられる。1525年にはプロシア公領の一部となり、1701年にはプロイセン王国の一部になった。1945年に第二次世界大戦が終わると東プロイセン北部はソビエト連邦に編入された。すでに住民の多くはドイツ本土へ逃げ、残っていたドイツ人もドイツへ追放されソ連各地からの移住者に置き換わった。1946年、ケーニヒスベルクの戦いでソ連邦英雄となったもののピラウ（現在のバルチースク）で戦死した赤軍軍人スチェパン・グリエフの栄誉をたたえグリエフスクと改名された。
グリエフスク（グーリエフスク、ロシア語: Гу́рьевск, Guryevsk, リトアニア語: Romuva, ポーランド語: Nowy Dwór Pruski）はロシアのカリーニングラード州西部にある都市。歴史的には東プロイセンに属し、1946年まではノイハウゼン（ドイツ語: Neuhausen）の名で知られた。人口は、2002年全ロシア国勢調査によれば10,913人（1989年ソ連国勢調査では7.934人）。州都カリーニングラード（ケーニヒスベルク）からは北東へ7kmの位置にある。
木津城主・篠原自遁の先妻の子で三好長治の近習として寵愛された人物である篠原長秀の居城として知られる。家臣・伊沢長俊と一宮成助に謀叛された三好長治はこの今切城に逃げ込んだが天正5（1577年）3月に脱出を試みたが失敗し、長秀もこの時に戦死した。現在の篠原神社（徳島市春日二丁目）の社地が城址で、堀が残る。
聞き取りにくかったり別の言葉に聞こえる音声を聞き取るゲーム。うまく聞き取り4つの絵または言葉の正しい方を選べば正解となる。ノルマは3問。一問でも間違えると強制終了。
井上 達三（いのうえ　たつぞう、1877年（明治10年） - 1950年（昭和25年））は、大日本帝国陸軍の軍人。陸軍中将。井上成美海軍大将の実兄。妻は荒城二郎海軍中将（海兵29期、米内光政海軍大将とクラスメートかつ親友）の妹。井上達三の家族関係については、井上成美#家族・親類関係を参照。本記事の出典は、特記ない限り、井上成美伝記刊行会編著 『井上成美』 井上成美伝記刊行会、1982年（昭和57年）、17-19頁。
『巨人軍5000勝の記憶』 読売新聞社、ベースボールマガジン社、2007年。ISBN 9784583100296。 - p.50 「高い走塁技術から"忍者"と呼ばれ、阪急と対戦した69年の日本シリーズ第4戦における本塁突入シーンなどが、ファンの記憶に残っている」と評している。
上記のようにオリックス監督時代の評価は低い傾向があるが、巨人時代のコーチとしての評判は良かった。ウォーレン・クロマティは「ドイは口うるさいのが玉に傷だったが、好感を持っていた。ナイスガイだった」と記している。また、仁志敏久はセカンドとしての守備のあり方を指し示してくれた恩人として、土井をコーチとして高く評価し、感謝の意を表している。土井からバント練習を命じられた長嶋一茂が「いらねぇよ! あんな奴!!」と発言した際は、「あいつの性格ならああいうことも言いかねない」と怒りを露にしなかった。一方で球団は長嶋に罰金と二軍降格、および数試合の出場停止処分を下し、さらにシーズン終了後に戦力外を通告した。このように、コーチとしての能力は関係者から高く評価されており、監督としての評価との差を指摘されることが多い。こうした指導者にはほかに中西太、福良淳一が挙げられている。
音声合成の中でもテキスト音声合成は、テキスト（文章）を音声に変換するものであるが、この変換は以下のような問題と捉えることができる。テキストとそれに対応する音声波形の組があるとき、任意に与えられたテキストに対応する音声波形を求めよ。この問題の解き方としては様々なものが考えられるが、現在よく用いられる手法である統計的手法では、大規模な音声データベース（コーパス）に基づいて、この問題を確率的な枠組みで解いている。また、同一話者が同じ文を何回か読み上げたときに、全く同一の波形が得られることは極めて稀である。このような音声生成過程および音声信号の非決定的な性質を扱うためにも、確率的な枠組みは有効である。この枠組みでは、音声データベース（コーパス）に存在するテキストおよび音声波形をそれぞれおよび、与えられた任意のテキストを、合成すべき音声をとしたとき、の予測分布をから推定し、この予測分布からをランダムサンプリングすればよいことになる。しかし、予測分布を計算することは困難であるため、実際には補助変数と近似を導入して、いくつかの副問題に分解する。すなわち、音声信号の性質を表す音響特徴量を（データベース）および（合成）、テキストの性質を表す言語特徴量を（データベース）および（任意に与えられたテキスト）、言語特徴量が与えられた際の音響特徴量の生起確率を表現するパラメトリックな音響モデルをとしたとき、予測分布は以下のように分解できる。あとは補助変数について周辺化を行えばよいが、これを補助変数の同時確率を最大化する点で近似すると、予測分布は以下のように近似できる。ただし、である。しかし、同時確率の最大化もなお困難であるため、さらに逐次最適化で近似すると、以下の6つの副問題をそれぞれ最適化することになる。すなわち、（音響特徴量の抽出）、（言語特徴量の抽出）、（音響モデルの学習）、（言語特徴量の予測）、（音響特徴量の予測）、（音声波形の生成）を、それぞれ最適化する。ただし、近年ではこれらの副問題を統合して最適化する手法も提案されている。