昭和22年、1947年、36歳で第二外科教授となった。千葉医大生え抜きとして初めての教授就任であった。千葉医大はその前身の千葉医専の時代から、典型的な東大医学部の植民地であった。主任教授はすべて東大医学部出身者で占められていた。
自身の乳がんを助手とともに手術し、翌日には出勤している。長谷川町子のがんの手術（家族の要望により本人には告知せず）の際には、家族に力強く快癒を約束し、名医は患者を安心させる対人能力にも長けていると長谷川の妹の洋子（心理学専門家）を感心させている。また手術7日後の長谷川町子に病床での執筆再開を促し、家族が町子にもう連載はやめようと言うと、執筆したい町子の求めに「（家族を）呼んでらっしゃい！洗脳してあげる。」と応じ、中山に説得された家族は渋々執筆道具を病床に届けている。
山梨県白州町に医師中村進の長男として生まれる。東京出身。新潟高等学校卒。1934年、千葉医科大学卒。1936年、同助手。1938年、医学博士。1947年、千葉医科大学教授、のち組織改編により千葉大学医学部教授。1964年、国際外科学会の「世紀の外科医賞」を受賞。1965年、東京女子医科大学客員教授。同大に消化器病センターを設立。同年中山癌研究所を創設。日本消化器外科学会会長、国際外科学会会長。1991年、がん医学の中山恒明賞を創設。
明治5年（1872年）2月22日生まれ。帝国大学卒業後、中学校教諭ののち、東京女高師教授、東京帝国大学教授を務める。主にヨーロッパ近代史や近代史、外交史を研究した。昭和16年（1941年）10月16日死去。70歳。
斎藤 清太郎（さいとう きよたろう、1872年3月30日（明治5年2月22日） - 1941年（昭和16年）10月16日）は、日本の西洋史学者。岡山県出身。
条件付き確率 P(X|A) と P(X|B) が与えられた時、 P(X|A, B) つまり A と B の両方が起きているという条件下で事象 X が起こる確率を推定したいとする。確率論 によれば、これら P(X|A) と P(X|B) は P(X|A, B)を推定するのに十分な情報とはいえない。実際に、それに対応する適当なケースを考えれば、結果 P(X|A, B) はどんな値でもとることができる。しかし直観的には、その結果は二つのある種の平均となることを期待できるだろう。この問題はデータ圧縮で重要となっている。データ圧縮に応用して考えるとき、AとBは文脈（コンテキスト）を指し、事象 X は次のビットや符号をある値に圧縮できることを指す。また、P(X|A) と P(X|B) は、（それぞれ文脈 A、B を情報として用いる）ふたつの独立したモデルが算出する X が起こる確率の推定値を指す。コンテキストミキシングは扱おうとする問題は、P(X|A) と P(X|B) は X の現れる回数を数えることで正確な推定値を求めることができるが、P(X|A, B) を計算できるほど文脈 A ・ B が両方同時に現れる場面がなかったり、それらの文脈の組み合わせが莫大な量となるため記録するための十分な計算資源（時間やメモリ）がとれない場合であっても、推定値 P(X|A, B) をなんとか計算したいということである。たとえば、テキストファイルを圧縮しようとする場合を考えよう。ここで、次の文字が改行であるかどうかを予測しようとしたとする。ここで、この予測しようとしている文字の手前の一文字はピリオドであり（これをコンテキスト A とする）、前回の改行は 72 文字前に現れた（コンテキスト B とする）ことがわかっているものとする。 ここで、これまでに現れたテキストで直近の 5 つのピリオドをみるとそのうち 1 つでその直後に改行が見られ (P(X|A) = 1/5 = 0.2) 、また、1行の中の72文字目という場所に注目すると10行中5行でその位置で改行されているとする(P(X|B) = 5/10 = 0.5)。これらの予測は、どのように組み合わせるべきだろうか。ここで、線形ミキシングやロジスティックミキシングといった、コンテキストミキシングの一般的なアプローチを使われることになる。線形ミキシングは、実績により加重された二つの予想の平均をとる。この例では、P(X|B) は P(X|A) より重い重み付けが与えられる。なぜなら、P(X|B)はより多くの実績に基づいているからである。 古いバージョンの PAQ はこのアプローチをとっている。新しいバージョンではロジスティックミキシング（あるいはニューラルネットワーク）を使う。これは、まずはじめに確率の推定値 p をロジスティック領域 log (p/(1 − p)) に変換してから平均をとる。これにより、0 や 1 に近い推定値に対して、より大きな重み付けが与えられるようにすることができる。この例の場合では、P(X|A) に対してより大きな重みがつけられる。また、どちらの平均を使う場合でも、過去の予測が正確であったモデルを重視するように付加的な重みを与えることができる。最初期のPAQ以外のバージョンではこの調節機能が使われている。多くのコンテキストミキシング圧縮プログラムでは、1ビット単位で予測する。したがって出力する確率は次のビットが 1 であるかどうかという情報のみで足りる。