フリッツル事件（Fritzl case）とは、2008年4月に42歳の女性エリーザベト・フリッツル（1966年4月6日生）がオーストリアのアムシュテッテンの警察に対し、彼女が24年間に渡って自宅の地下室に閉じ込められ、父のヨーゼフ・フリッツル（1935年4月9日生）から肉体的暴力、性的暴力を受け、何度も強姦されたと訴えたことから発覚した事件である。父親からの性的虐待によって、彼女は7人の子供を産み、1度流産した。日本では、「オーストリアの実娘監禁事件」また「恐怖の家事件」等として報じられた。
『コミックメガストアH 7月号』にて予告編が掲載された。作画はNAZが担当し、2016年11月19日にコアマガジンより発売された単行本に収録された。
アドベンチャーゲームパートはテキスト選択型アドベンチャーの方式を採用しているが、アイテムを入手することにより、新たな選択肢の選択が可能となる。マップ画面による物語の進行状況の確認ができ、ゲームオーバーになってもマップ画面に戻って続きからプレイすることが可能である。なお、一度ゲームオーバーを迎えても、マップ画面に戻りゲームを続行することができ、それを利用して主人公を強化することも可能である。
ドラゴンバレイの王位継承者であるエスト王子は、儀式の際ドラゴンの聖地に迷い込み、ドラゴンの少女クゥに救われ、約束をした。それから時がたち、エスト王子は助平王子として知られるようになり、挙句の果てにはクーデターまで起こされた。クーデターを起こした者たちに捕まったエストはそこでクゥと再会した。
唐辛子を粗刻みにし、ユズの果皮と塩を入れて磨り潰し、熟成させたものである。九州では一般的な調味料として多くの料理で使用される。九州のほか、ユズの産地である徳島県木頭村（現：那賀町）や高知県でも製造されている。名称の「胡椒」は唐辛子を意味する古語。九州では方言として残り、ここでは一般的な「コショウ」ではなく「唐辛子」の事を指している。なお、「コショウ」は「洋胡椒」と呼んで区別する。唐辛子は青唐辛子を用いるのが一般的であるが、赤唐辛子が用いられる場合もある。青唐辛子と青柚子なら緑色、赤唐辛子と黄柚子なら朱色の柚子胡椒に仕上がる。一般的に緑色の物は辛味が強く、赤色の物は香りが強い。地元では鍋料理や味噌汁、刺身などの薬味として用いられるが、他地域に知られるようになってからは、より多様な使い方をされるようになっている。（後述）発祥は、大分県日田市（旧日田郡天瀬町等）とする説や、福岡県の英彦山周辺とする説など、九州各地を発祥地とする説が存在している。大分県日田市では、津江地域（旧前津江村、中津江村、上津江村）を中心に柚子の栽培が盛んであり、旧天瀬町や津江地域では古くから家庭で柚子胡椒が作られていたとされる。一方、商品としての販売は、福岡県田川郡添田町の会社によって1950年（昭和25年）に行われた例がある。
紋章の図柄：青地。下部を銀色の波状分割線が横切っている。金色の採鉱ハンマーと金色のスレート加工用ハンマーを斜め十字状に配置し、その背後に左向きの金の司教杖。
マルチポートになった空港は運賃を同一にした上で航空券の振替を可能とする制度がなされ、これを「マルチエアポート制」と呼ぶ。変更可能な種類の航空券であればマルチエアポートとして設定されている空港相互間で、乗降地や航空会社を航空券の購入後に変更できる。日本には国際航空運送協会（IATA）によって国際的に認められたマルチエアポートが3か所存在するほか、航空会社の裁量で取り扱われる空港もある。
MapReduceは巨大なデータセットを持つ高度に並列可能な問題に対して、多数のコンピュータ（ノード）の集合であるクラスター（各ノードが同じハードウェア構成を持つ場合）もしくはグリッド（各ノードが違うハードウェア構成を持つ場合）を用いて並列処理させるためのフレームワークである。処理は、ファイルシステム（非構造的）もしくはデータベース（構造的）に格納されたデータに対して行うことができる。Map ステップ - マスターノードは、入力データを受け取り、それをより細かい単位に分割し、複数のワーカーノードに配置する。受け取ったワーカーノードが、更に細かい単位に分割し、他の複数のワーカーノードに配置するという、より深い階層構造の分割を行うこともある。そして、各ワーカーノードは、その細かい単位のデータを処理し、処理結果を、マスターノードへと返す。Reduce ステップ - 続いて、マスターノードが、Mapステップでの処理結果を集約し、目的としていた問題に対する答え（結果）を何らかの方法によって出力する。MapReduceの特徴は、MapとReduceの各ステップで並列処理が可能なことである。それぞれのMap処理は、他のMap処理と完全独立であり、理論的に全て並列実行することができる（実際には、データソースやCPUの数により制限がかかる）。続くReduceステップでは、Mapステップでの処理結果がキーごとにまとめられてReduce処理に送られることになるが、これも同様に並列処理が可能である。MapReduce による一連の処理は、逐次実行アルゴリズムと比較してしばしば非効率にみえるが、MapReduce は一般の汎用サーバが取り扱うことが可能なデータ量をはるかに超える大きなデータセットに対しても適用することができる。多数のサーバを持っていれば、MapReduce を使いペタバイト級のデータの並べ替えをわずか数時間で行うことも可能である。また、処理が並列的であることで、複数あるサーバやストレージの一部に障害が起こり、Map処理やReduce処理が実行できないノードが発生した場合でも、入力データがまだ利用可能である場合は、処理を再スケジュールして実行させることが可能となる。これにより、障害に対して、しばしば処理継続中のリカバリーが可能になる。