hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
ディープラーニング 利用
GoogleのAndroid 4.3は、音声認識にディープラーニング技術を活用することで、精度を25から50パーセント向上させた。2012年、スタンフォード大学との共同研究であるグーグル・ブレインは、1,000のサーバーの16,000のコアを使い、3日間で猫の画像に反応するニューラルネットワークを構築したと発表して話題となった。この研究では、200ドット四方の1,000万枚の画像を解析させている。ただし、人間の脳には遠く及ばないと指摘されている。GoogleLeNetと呼ばれるチームによるトロント大学との共同研究では、画像の説明文を自動で生成できる「Image to Text」と呼ばれるシステムを開発した。これは、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせ、ユーザーがアップロードした画像を認識し、説明文を表示するものである。2015年3月、Schroffらは800万人の2億枚の画像を99.6%の精度で判定した（22層）。2016年1月、AlphaGoと呼ばれるシステムが中国系フランス人のヨーロッパ囲碁王者である樊麾と2015年10月に対局し、5戦全勝の成績を収めていたことが発表された。主に開発に携わったのは2013年にGoogleが買収したDeepMind。囲碁はチェスよりも盤面が広いために打てる手数の多さは比較にならないほどで人間のプロと互角に打てるようになるまでさらに10年はかかるという予測を覆した点と、囲碁に特化したエキスパートマシンではなく汎用的にも用いることができるシステムを使っている点に注目が集まった。2016年から2017年にかけては、いずれも世界トップクラスの棋士である韓国の李世乭と中国の柯潔と対戦し、2016年の李世ドルとの5番勝負では4勝1敗、2017年の柯潔との3番勝負では3連勝を収めた。
ディープラーニング 利用
Facebookは、ユーザーがアップロードした画像を、ディープラーニングによって認識させ、何が写っているかの判別精度を向上させている。また、人工知能研究ラボを2013年に立ち上げ、その成果としてディープラーニング開発環境を2015年1月16日にオープンソースで公開した。これは、GPU環境において、従来のコードの23.5倍の速度を実現しており、ディープラーニングの研究開発の促進が期待されている。
ニューラルネットワークによるディープラーニングを使ったニューラル機械翻訳（NMT）が登場したことで、翻訳の品質が大幅に向上した。
エンターテインメントにおいても、NPCのAIはメタ解析によるディープラーニングが主流となり、ゲームデザインには人間とAIの協調が求められるようになった。また、自動運転車の障害物センサーや医療にも使われている。
利点が多い一方で、倫理的な問題や犯罪も発生している。例えば、中国では天網に代表されるようにディープラーニングが国民に対する当局の監視強化を目的に急速に普及しており、世界のディープラーニング用サーバーの4分の3を占めているとされる。米国政府によれば2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。ヒントンらと並んで「ディープラーニングの父」と呼ばれているヨシュア・ベンジオは中国が市民の監視や独裁政治の強化に人工知能を利用していることに警鐘を鳴らした。また、ディープフェイクという、本物と区別の付かない偽画像生成技術が登場し、特定の有名人の顔や声を使って事実と異なる発言やポルノ（フェイクポルノと呼ばれる）を収めた動画が多数流通するようになってからは、重大な名誉毀損や人格権の侵害の可能性があることから、警察が作成者やサイト運営者の摘発に動いている。さらに、偽の画像や音声を用いて様々な無人制御システムを撹乱する攻撃が想定されるため、被害を未然に防ぐ観点から対策が行われている。
日常生活では、ディープフェイクなどの用途で有名であるが、学術分野では医学や生物学の分野に革命をもたらしている。
ディープラーニング ネットワークモデル
ネットワークモデルは現在も盛んに研究されており、毎年新しいものが提案されている。
畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks: CNN) とは、全結合していない順伝播型ニューラルネットワークの一種。特に2次元の畳込みニューラルネットワークは人間の視覚野のニューロンの結合と似たニューラルネットワークであり、人間の認知とよく似た学習が行われることが期待される。結合がスパース（疎）であるため、全結合しているニューラルネットワークに比べて学習が高速である。
1979年に福島邦彦が発表したネオコグニトロンから発展し、1988年にHomma Toshiteruらが音素の認識に、1989年にYann LeCunらが文字画像の認識に使用し、1998年にLeCunらが発表したLeNet-5へと続き、2012年にILSVRCでの物体カテゴリ認識で優勝したAlexNetも深層畳み込みニューラルネットワークである。ネオコグニトロンの時から深層であったが、近年は深層であることを強調するため、深層が頭につき、深層畳み込みニューラルネットワークと呼ばれることもある。自然言語処理に対する応用もなされはじめた。
ディープラーニング ネットワークモデル
まず3層のオートエンコーダで学習を行い、学習が完了したら次の層（4層目）をオートエンコーダとして学習する。これを必要な分だけ繰り返していき、最後に全層の学習を行う。事前学習とも呼ばれる。類似技術にディープビリーフネットワーク、ディープボルツマンマシンなどがある。
入力データを出力に変える変換を学習するのではなく、残差を学習する。通常の多層ニューラルネットより勾配消失がおきにくく、はるかに多層化できる。実験的には1000層まで学習されたものもある。欠点としては、入力次元数と出力次元数を変えることができない。
2つのネットワークが相反した目的のもとに学習するネットワークモデル。Discriminatorが損失関数の役目を担う。二乗誤差最小化などでは、ピークが一つしか無いことを仮定しているが、discriminatorはニューラルネットであるのでピークを複数持つ確率分布を近似でき、より一般の確率分布を扱うことができる。
Self-Attention機構（自己注意機構）を利用したモデルである。再帰型ニューラルネットワークの代替として考案された。
ディープラーニング ネットワークモデル
従来のニューラルネットワークとは異なり、本来ディープラーニングには使われないはずの純粋な多層パーセプトロンのみで構成された画像認識モデルである。画像を多数のパッチに分け、それらのパッチごとにパラメータ共有された層とパッチ間での変換を行う層を用意することで大幅な精度の向上がされている。欠点としては、固定されたサイズの画像しか入力が出来ない。
統計的な変動をもちいたホップフィールド・ネットワークの一種。
同一層間では接続を持たないボルツマンマシン。
回帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）とは、有向閉路を持つニューラルネットワークのこと。それ以前の入力によって変化する状態を保持する（オートマトン）。動画像、音声、言語など、入力データの順序によって出力が変わる場合に有効である。また、順伝播型ニューラルネットワークでは、近似できるピーク数が中間層の素子数に依存するのに対して、回帰型ニューラルネットワークでは無限の周期性を持つ関数を近似することが可能である。
1980年代から研究が始まり、1982年に発表されたホップフィールド・ネットワークが初期の研究。その後ElmanネットワークやJordanネットワークが発表され、1997年にS. HochreiterおよびJ. SchmidhuberらがLSTMネットワーク（長・短期記憶、Long short-term memory）を発表した。
ディープラーニング 特有の問題
確率的勾配法は誤差から勾配を計算して中間層の重みを修正するが、シグモイド関数などは見てすぐにわかる通り、勾配が0に近い領域が存在する。偶然その領域に進むと勾配が0に近くなり、重みがほぼ修正されなくなる。多層NNでは一か所でも勾配が0に近い層が存在すると、それより下の層の勾配も全て0に近くなるため、確率的には層数が増えるほど学習が難しくなる。詳しくはバックプロパゲーション、活性化関数も参照のこと。
トレーニングデータでは高識別率を達成しながら、テストデータでは識別率が低い現象。過剰適合も参照のこと。
学習が、大域的な最適解ではなく、局所的には適した解へと収束し、抜け出せなくなること。
ディープラーニング テクニック
深層学習以外でも広く使われているが、入力データが画像など、どのようなテストデータが来るかあらかじめある程度の想定（モデル化）ができる場合は、たとえば画像の回転や引き延ばしを行うことで入力データ数を増やすことも昔から行われている。
ニューラルネットワークにおいては古くからシグモイド関数や  関数がよく使われていたが、多層のニューラルネットでは層数の増加に伴って、最適なパラメータを決めるため用いる勾配を逆伝播法で求める際に、勾配消失といわれる問題が生じ易くなる困難があった。そこで近年では勾配消失を避けるために、ReLUなどの他の種類の関数が活性化関数として用いられるようになった。詳しくは活性化関数を参照。
ReLU（rectified linear unit ランプ関数とも呼ばれる。ランプは坂道の意味である）
出力が0.0 - 1.0の範囲に制限されないので勾配消失の問題が起きにくく、またシグモイド関数に比べて計算が簡単であるため学習が速く進む等のメリットがある。
ディープラーニング テクニック
複数の次元の最大値を出力する関数。入力値のどれか一つでも大きい値を持っていれば良いので勾配消失問題が生じる確率が極めて低くなる。CNNのプーリングと同じ計算である。高性能と言われるが、性質上、次元が減少する。特徴選択も兼ねていると言える。
ドロップアウトはランダムに任意のニューロン（次元）を何割か無視してしまう技術である。入力データを増やせずとも、次元を減らすことで解の有意性を上げることができる。ドロップアウトして得た学習結果は、テスト時には同時に使用し、結果は平均して用いる。これはRandom forestと同様、検出率の低い識別器でも並列化することで信頼度を上げることができるためである。
ラッソ回帰とも呼ばれる。辞書行列と係数行列の内積（線形結合）で入力データ(列ベクトル)を近似するとき、係数行列は疎行列（非零の要素が僅かしかない行列）になる。L1正則化のこと。
ディープラーニング テクニック
バッチ学習を行う際に、バッチ正則化層を設け、白色化 (入力データを平均 0、分散 1 に正則化) する。従来は、内部共変量シフト (internal covariance shift) を抑えることで、学習が効率的に進むとされていたが、現在では単に内部共変量シフトだけによるものではないと考えられている。
深層学習における量子化（英: quantization）は活性化値の連続-離散変換である。
情報科学一般における量子化と同様に、連続値を離散値へ変換・近似する。深層学習では誤差逆伝播に勾配連続性が必要であるため、中間層で量子化を採用するには何らかの工夫が必要である。また、大きな入力セットのサンプル値データを小さな出力セットのサンプル値データに変換することでもある。
以下は勾配生成アルゴリズムの一例である：
以下は量子化を深層学習モデルへ組み込む技法の一例である：
リア・デ・アロウサ
リア・デ・アロウサ（ガリシア語: Ría de Arousa）はガリシア州のリア（入江）のうち最も規模が大きい。リアデアローサとも表記する。リアス・バイシャスを構成、北にはリア・デ・ムーロス・エ・ノイア、南にはリア・デ・ポンテベドラがあり、その間に位置する。北はバルバンサ半島（ア・コルーニャ県）、南はサルネス半島（ポンテベドラ県）に挟まれている。
リア・デ・アロウサはガリシアのリアのうち最大で、リアの出口付近の最深部は64mに達するが、その他の多くの基準点ではそこまでには達していない。湾内には多くの島・小島が存在するが、アロウサ島、ア・トシャ島（温泉保養施設があることで知られ、5つ星までのホテルが立ち並ぶ）、リアの出口に位置するサルボラ島、最奥部の河口付近のコルテガーダ島などが主要な島である。リアに注ぐ主要河川は最奥部のウジャ川とカンバードスとオ・グローベ半島によって形作られる入り江に注ぐウミア川である。
自治体としてはリアの北部にリベイラ、ア・ポブラ・ド・カラミニャル、ボイロ、リアンショ、南部にビラガルシーア・デ・アロウサ、ビラノーバ・デ・アロウサ、カンバードス、オ・グローベ、そして湾内に浮かぶアロウサ島のア・イジャ・デ・アロウサなどがある。
リア・デ・アロウサ
リアの北側はア・コルーニャ県で、全体的に急峻な地形で、バルバンサ山が海岸近くまで迫っている。沿岸部は急に深くなっており、海底には砂の層がひろがる。
リアの南側はポンテベドラ県で、ウミア川によって堆積層が形成され、浅く砂地の海底が広がっており、そこではアサリ、ハマグリ、ザルガイの二枚貝の養殖されている。この南部地域はリア・デ・ポンテベドラ側と隔てるカストロベ山まで比較的平坦な地形が続き、ガリシアで特徴的なミニフンディオが多く見られ、野菜（パドロン、トマト、レタス、豆類など）あるいはブドウなどの作物が生産される。サルネス地域でのブドウ栽培はその多くが白ブドウ種（アルバリーニョ種、ロウレイラ種、カイーニョ・ブランコ種、トレイシャドゥーラ種など）であるが、赤ブドウ種（カイーニョ・ティント種、オハ・レドンダ種）やロゼ・ブドウ種も栽培される。
リア・デ・アロウサはその物理的条件と海流によって植物プランクトンが豊富で、そのことがこの海域に魚介類の豊かさをもたらしており、バテアと呼ばれる養殖いかだによるムール貝の養殖で世界的な産地となっている。また漁獲高も豊富なことで知られる。近年は海洋汚染問題、水力発電所の建設による河川流量の減少と漁業生産高の減少、特にイワシ、カタクチイワシ、アジ、サバなどの漁獲量の減少が危惧されている。
南部のオ・グローベ付近の入り江、砂丘、ラグーン、島嶼などは1989年にラムサール条約登録地となった。
ジャスティン・チョン
ジャスティン・チョン（Justin Chon、1981年5月29日 - ）は、韓国系アメリカ人の俳優、監督。
ジャスティン・チョン 経歴
1981年5月29日、カリフォルニア州オレンジ郡ガーデン・グローヴに生まれる。俳優の父親とピアニストの母親をもつ彼は、同州アーヴァインで育った。2013年、『21オーバー 最初の二日酔い』に出演。2014年、『リベンジ・オブ・ザ・グリーン・ドラゴン』で主演を務める。
監督業もしており、2017年に『Gook』、2019年に『Ms. Purple』、2021年に『ブルー・バイユー』の3つの映画を監督した。『ブルー・バイユー』の製作にあたっては「韓国人コミュニティを通して国際的な養子縁組の話を知りました。それで興味を引かれて調べるうちに、海外に養子にもらわれて育った子供がのちに国外追放になったり、あるいはまた戻ったりというケースがたくさんあることを知って驚きました。そしてこういう話をほとんどの人は聞いたことがないことに心を痛めました。これは絶対語られるべきストーリーだと思ったのです」とインタビューで語っている。
2022年にはApple TV+で独占配信されたドラマ『パチンコ - Pachinko』のいくつかのエピソードを監督した。
ボラ属
ボラ属（学名Mugil）は、ボラ目・ボラ科に分類されるボラの一属。
扇映画プロダクション
扇映画プロダクション（おうぎえいがプロダクション）は、かつて存在した日本の映画製作会社である。略称扇映画。短命であったが、独立系成人映画の黎明期にあって、脚本家・助監督を務めていた渡辺護を監督に抜擢し、渡辺の初期9作を製作したことで知られる。
日本映画データベース等に一部みられる「翁映画」あるいは「葵映画」は誤り。
扇映画プロダクション 概要
1965年（昭和40年）4月、斎藤邦唯（1929年 - ）が代表となり、東京都に設立した。創業者の斎藤邦唯は、もともと文学座出身の俳優であり、第二次世界大戦後の1954年（昭和29年）に製作を再開した日活に一時在籍、その後は草間百合子、滝口順平らとともに衣笠プロダクションに所属していた。1960年（昭和35年）に放映されたテレビ映画『アラーの使者』（監督近藤龍太郎）に「宇野刑事」役で出演した後に製作に転向、渡辺護の回想によれば、1964年（昭和39年）には、渡辺が助監督を務めた『悶える女子学生』（監督南部泰三、同年11月公開）の製作を務めていたという。斎藤は、同社設立第1作の製作にあたって、渡辺に成人映画を撮れる監督の紹介を依頼、渡辺はかつて師事した西條文喜（1921年 - 1988年）を推薦、吉田義昭（1932年 - 1989年）とともに脚本を準備するが、脚本完成段階で西條が降板、急遽、渡辺が監督に起用されることになったという。これが渡辺にとっても監督第1作である『あばずれ』であった。同作のスタッフ編成に協力した関喜誉仁（1923年 - 没年不詳）は、竹野治夫、村瀬栄一といったヴェテラン撮影技師、照明技師を確保、同作のクォリティを築いた。関は、マキノ正博が所長を務めていた時代の松竹下加茂撮影所から、戦後の日活に移籍した映画監督であった。クレジット上は吉田義昭は「吉田貴彰」、竹野治夫は「生田洋」、村瀬栄一は「村井徹二」といった変名を使用し、関喜誉仁は「沖弘次」の名で「監修」に名を連ねた。
扇映画プロダクション 概要
同作の次には、関喜誉仁が「沖全吉」の名で『嬲る』『妾の子』の2作を監督、同社はそれらを製作した。同社の製作物は、『あばずれ』『嬲る』を新東宝興業（現在の新東宝映画）が、『妾の子』と『情夫と牝』（監督渡辺護）を桑原正衛が同年5月26日に設立したムービー配給社（のちの関東ムービー配給社）が配給、『紅壺』（監督渡辺護）を井上猛夫が前年1964年10月1日に設立したセンチュリー映画社と、矢島常二（1900年 - 1981年）が1964年4月に大阪に設立した日本セントラル映画の2社が棲み分けて配給した。明けて1966年（昭和41年）1月に公開された『浅草の踊子 濡れた素肌』（監督渡辺護）、続けて同年2月に公開された『女の狂宴』（監督渡辺護）は、センチュリー映画社が配給したが、同年上半期、センチュリー映画社が倒産してしまい、同年3月22日に公開された『うまず女』（監督渡辺護）以降は、すべて大蔵映画が配給することになった。しかしながら、同年8月23日に公開された『女子大生の抵抗』（監督渡辺護）を最後に、同社の製作する作品のクレジットを見ることがなくなった。事実上の活動停止である。斎藤邦唯の以降の活動は不明であるが、生前の渡辺護（2013年12月24日死去）は、斎藤とは「まだつきあいがあります」と語っていた。
扇映画プロダクション 概要
同社の製作物のうち、上映用プリント等が現存するのは、東京国立近代美術館フィルムセンターが所蔵する『紅壺』のみと考えられていたが、2014年（平成26年）、同社の第1作『あばずれ』の16mmフィルム版上映用プリントが発見され、同年12月5日 - 同9日に神戸映画資料館で行われた「渡辺護 はじまりから、最後のおくりもの。」の特集上映で同作が上映された。『紅壺』についても、同年10月25日 - 同月31日にユーロスペースで行われた「渡辺護追悼 そして『たからぶね』の船出」の特集上映でデジタル上映が行われている。デジタル・ミームは同社の製作物を所蔵しておらず、事実上、同2作以外の作品は現存が確認されていないが、井川耕一郎らを中心に脚本等を基にした研究・再評価が進められている。
扇映画プロダクション おもなフィルモグラフィ
すべて「製作」である。東京国立近代美術館フィルムセンター（NFC）、デジタル・ミーム等での所蔵状況も記した。
永遠のぼくら sea side blue
『永遠のぼくら sea side blue』（えいえんのぼくら シーサイドブルー）は、2015年6月24日水曜日の21:00 - 22:54に日本テレビ系で放送された、特別ドラマ企画作品のテレビドラマ。主演は有村架純。海で出会った8人の男女の青春を細やかに描いたドラマ。
永遠のぼくら sea side blue キャスト
松岡 あおい（まつおか あおい）
演 - 有村架純
永田 拓（ながた たく）
演 - 山﨑賢人
芹沢 亮（せりざわ りょう）
演 - 浅香航大
丹羽 麗子（にわ れいこ）
演 - 清野菜名
飯野 奏介（いいの そうすけ）
演 - 矢本悠馬
佐伯 夢花（さえき ゆめか）
演 - 成海璃子 (特別出演)
近藤 瞬二（こんどう しゅんじ）
演 - 東出昌大 (特別出演)
山内 航汰（やまうち こうた）
演 - 窪田正孝
鰤沢 勝男（ぶりさわ かつお）
演 - 柳沢慎吾
堂崎 早苗（どうざき さなえ）
演 - 高橋ひとみ
一之瀬 久志（いちのせ ひさし）
演 - 小沢一敬（スピードワゴン）
一之瀬 美恵子（いちのせ みえこ）
演 - 内田慈
松岡 澄子（まつおか すみこ）
演 - 坂井真紀
松岡 英太（まつおか えいた）
演 - 矢島健一
松岡 はるか（まつおか はるか）
演 - 花坂椎南
エドゥアルト・ヴァイター
エドゥアルト・ヴァイター（Eduard Weiter, 1889年7月18日 - 1945年5月2日）は、ドイツの警察官、軍人。ナチス・ドイツの時代、親衛隊（SS）の将校となり、ダッハウ強制収容所の所長を務めた。親衛隊員としての最終階級は親衛隊中佐。
エドゥアルト・ヴァイター 経歴
1889年、エシュヴェーゲにて乗馬鞭職人の息子として生を受ける。20歳でドイツ帝国陸軍に入隊するまで、本の販売員として働きつつ、臨時の学生として教育を受けた。帝国陸軍では10年間務め、第一次世界大戦中には東部戦線、西部戦線、バルカン戦線にて従軍した。ヴァイターは専ら師団付や連隊付の主計長として勤務していた。敗戦後、ヴェルサイユ条約に基づく軍縮の中で除隊した後はバイエルン警察に採用され、陸軍時代の経験を活かし主計関連の役職についた。
1936年、バイエルン警察がドイツ国防軍に組み込まれ、この際にヴァイターは退職した。その後、親衛隊（SS）に入隊し、やはり主計関連の役職についた。警察時代を無名の官僚の1人として過ごしたように、SS入隊間もない頃の彼は特段の政治的信念を示したりするような人物ではなかった。国家社会主義ドイツ労働者党（NSDAP, ナチ党）への入党も1937年になってからだった。SSの経済部門の長だったオズヴァルト・ポールからの支持はあったものの、政治的に曖昧な態度をとり続けていた為、ヴァイターの昇進は遅れていた。第二次世界大戦中にはダッハウ強制収容所の管理部門に配属されたが、彼の仕事は依然としてそれまでと同じ官僚的業務のみだった。
エドゥアルト・ヴァイター 経歴
それにもかかわらず、1943年9月30日にはマルティン・ゴットフリート・ヴァイス中佐の後任として収容所所長に就任する。収容者らの証言によれば、ヴァイターは所長就任後もほとんど収容所に姿を見せることはなかったという。一方、彼の在職中に収容所の環境は悪化の一途を辿った。これは東部の収容所が次々と閉鎖される中、多くの収容者がダッハウ収容所に移されたにもかかわらず、ヴァイターが収容区域の拡張などの対策をほとんど講じなかった為である。また、ヴァイターは反体制派の収容者ゲオルク・エルザーを殺害した疑いがある。ヴァイターが所長として公的に発表したところによれば、エルザーは空襲に巻き込まれて死亡したとされている。戦後、ヴァイターがハインリヒ・ミュラーに宛てて書いた手紙が発見された。この手紙にはエルザーを処刑する為の命令があったことと、その死を爆撃によるものとして発表する旨が記されていた。収容者の代表らが後に語ったところによれば、ヴァイターはダッハウ収容所を脱出する直前、戦後の裁判で自分が残虐ではなかった旨を証言して欲しいと頼んできたという。
ダッハウ収容所が解放される直前、ヴァイターは収容所を脱出し、オーストリアのイッターにて死亡した。彼の死には不可解な点が多く、その政治的信念の欠落を理由に他のSS隊員によって処刑されたとも言われている。イッター城収容所に収容されていたエドゥアール・ダラディエ元フランス首相が語ったところによれば、ヴァイターは4月29日にイッター城を訪れ、5月2日に拳銃自殺を遂げたとされる。
沢渡の榧の木
沢渡の榧の木（さわたりのかやのき）は宮城県黒川郡大和町沢渡にある榧の木。
沢渡の榧の木 概要
宮城県道147号線、升沢吉岡線沿いの沢渡地区は、江戸時代に吉岡と山形を結ぶ間道があったところで、距離の測定に使うため、伊達藩時代に榧の木を植えたところ、次第にここを通る旅人たちの憩いの場となったという。1996年（平成8年）8月8日に大和町の「まほろば百選」に指定された当時の推定樹齢は400年、根元の周囲は4.7mであった。榧の木は銀杏と同様、雄の木と雌の木（雌雄異株）があるが、この木は雌の木なので実がなる。現在では地区の人々の憩いの場として、道路脇の木陰にベンチが設置され、木の周りのスペースは季節の花々で飾られて、子供用の遊具も据えられている。また、船形山への主要な通過点であることから、スペースの一角には登山時の入山届けポストが設置された小屋があり、登山者は入山届出書を提出し、半券の下山届出書を該当する地点でポストに入れるようになっている。近年では交通量の少ない高低差のある緩やかなカーブの続く舗装道路（147号線）目当てで来る2輪ライダーの立ち寄りも目立つようになった。榧の木の日本での北限は福島県辺りといわれており、その意味で非常に珍しい木となっている。
滅諍
滅諍（めつじょう、巴: adhikaraṇa-samathā, アディカラナ・サマター、梵: adhikaraṇa-śamathā, アディカラナ・シャマター）とは、仏教の出家者（比丘・比丘尼）に課される戒律（具足戒）の内、僧伽（僧団）内の諍いの調停方法に関する取り決めの総称。比丘（男性出家者）にも、比丘尼（女性出家者）にも、共に7条が課される。
フォートエドワード (ニューヨーク州)
フォートエドワード（英: Fort Edward）は、アメリカ合衆国ニューヨーク州東部の町。ワシントン郡の郡庁所在地である。人口は5,979人（2020年）。フォートエドワード町はグレンズフォールズ都市圏に属している。
ハドソンフォールズとフォートエドワードの各村の間、アメリカ国道4号線沿いの市民センター施設にワシントン郡の郡庁舎がある。この施設が1994年に完成したとき、郡の管理事務所がそれまで郡庁所在地だったハドソンフォールズからこの場所に移ってきた。
フォートエドワード町の中には同名のフォートエドワード村も入っている。この村も町も郡内では東部郡境にある。
フォートエドワード (ニューヨーク州) 歴史
フォートエドワードは、ヨーロッパ人が植民地化を始める前の数千年間にわたってインディアンが使っていたハドソン川の滝周辺にある陸路だった「グレート・キャリイング・プレース」にある。インディアンの「大戦争道」にあり、それをフランス人やイングランド人が植民地時代特に18世紀には、自分たちの戦争のために使った。
フレンチ・インディアン戦争（1754年-1763年）のとき、フィニアス・ライマン将軍が1755年にここでライマン砦を建設した。1756年に、この地域のインディアン問題のイギリス監督官ウィリアム・ジョンソン卿が、イギリス王ジョージ2世の孫であるエドワード王子の栄誉を称えてエドワード砦と改名した。エドワードは後の国王ジョージ3世の弟だった。
フォートエドワードの町は1818年に設立された。1849年、フォートエドワードの街が村として法人化されることで町と分離した。
フォートエドワード・デラウェア・アンド・ハドソン鉄道駅、フォートミラー改革教会施設、セントジェームズ・エピスコパル教会、ロジャーズ島、オールド・フォート・ハウス、ウィング・ノーサップ邸がアメリカ合衆国国家歴史登録財に指定されている。
フォートエドワード (ニューヨーク州) 地理
アメリカ合衆国国勢調査局に拠れば、町域全面積は27.4平方マイル (71.0 km2)であり、このうち陸地26.8平方マイル (69.4 km2)、水域は0.6平方マイル (1.6 km2)で水域率は2.19%である
町の西側境界はハドソン川であり、川の対岸はサラトガ郡である。
アメリカ国道4号線がハドソン川に沿い、町の西側を走っており、フォートエドワード村でニューヨーク州道197号線と合流する。ハドソン川は町の北部を横切っている。
フォートエドワード (ニューヨーク州) 人口動態
以下は2000年国勢調査による人口統計データである。
フォートエドワード (ニューヨーク州) 交通
アムトラックのフォート・エドワード駅はイースト・ストリート70にある。
アムトラックのフォート・エドワード駅に停車する列車は下記の通り。
モントリオールとニューヨーク間の昼行国際列車アディロンダック号…1日1往復停車
バーモント州ラトランドとニューヨーク間の昼行中距離列車イーサン・アレン・エクスプレス号…1日1往復停車
ハマギギ属
ハマギギ属（学名Arius）は、ナマズ目・ハマギギ科に分類される魚類の一属。
胡氏 (万暦帝の侍女)
胡氏（こし、1596年 - ?）は、明の万暦帝の側女。
胡氏 (万暦帝の侍女) 経歴
万暦年間、後宮に入り、宮女となった。老齢の万暦帝と関係したが、位号は無かった。万暦48年（1620年）、万暦帝の崩御により、東三所（侍女の居所）に移された。
崇禎17年（1644年）3月、李自成軍が皇宮に進入すると、弟・胡添才の家へ逃れて避難した。順治元年、清朝政府に手当を申し込むが、正式的な妃嬪身分がなかったため、摂政王ドルゴンは申請を拒絶した。
小澤陽子
小澤 陽子（おざわ ようこ、1991年7月29日 - ）は、フジテレビアナウンサー。
小澤陽子 来歴
横浜市立東高等学校、慶應義塾大学環境情報学部卒業。
中学・高校時代は吹奏楽部に所属。担当楽器はクラリネット。留学先のオーストラリア現地の学校でも所属し、市の大会で優勝を果たした。クイーンズランド州の大会にも出場した経験がある。
高校生の時に1年間オーストラリアに交換留学したため英語が得意で、TOEIC850点の資格を所持していた。
大学時代は、2012年度「ミス慶應コンテスト」に出場し、グランプリに選出された。2013年5月から半年間、シンガポールでインターンシップをしていた。そのため就職は同級生から1年遅れることになった。就職活動は旅に関する航空会社やホテル業界、伝えることが仕事のテレビ局のアナウンサーを受験する。のちにフジテレビの同期となる宮司とはシンガポールで案内役として知り合うが、互いにフジテレビを受験していることは最終試験まで知らなかった。
小澤陽子 来歴
アナウンススクールは、圭三塾26期生、テレビ朝日アスク出身。
2015年4月、アナウンサーとして入社。同期入社は内野泰輔（2022年7月1日付でスポーツ局に異動）、新美有加、宮司愛海。
2016年より競馬番組『みんなのKEIBA』のMCに起用され、初めて取材した競走馬がドゥラメンテだった。そのドゥラメンテが同年にケガから復帰して最初のレースで勝利した時、同番組の放送中に泣いたことがあった。当番組は、2018年まで担当。
後述の第1子妊娠により、2023年12月末で担当番組を離任し、産前産後休暇に入った。
2024年2月、第1子（長女）を出産していたことが明らかにされた。
2025年5月、育休から復帰。
小澤陽子 人物
一人っ子。曽祖母、祖父母、貿易会社に勤める母など4世代の家で育った。
2022年10月22日、会社経営者の男性と結婚。11月11日放送の『全力!脱力タイムズ』の番組内で報告した。
2023年8月27日、第1子妊娠を発表した。
2024年2月に第1子（長女）を出産。
趣味は旅行や写真撮影。
特技はオファーボードを描くこと。スターバックスで働いている時に習得した。
「人と違うを求めている」ため、渡辺和洋アナから私服が個性的だと言われたことがある。
物持ちが良く、ピアスは高校生の頃に購入した千円くらいのものを社会人になっても大切につけている。
バレエを習っていた。
中学生の頃には携帯電話を持っており、縁がないと思っていたサッカー部のモテている子から回りまわって「連絡先を教えて」と言われる。その後メールが届き、小澤は吹奏楽部で練習しながらサッカー部が練習しているグラウンドを見ながら応援していた。中学時代は自分も含め周りに影響を受けやすい時期だったと回顧しつつも、その男の子が好きになってくれてから、周りの男子も小澤のことを好きだという人が何人か現れたことがあり、それがモテ期だったと述べている。
小澤陽子 人物
アルバイトは高校生の頃にしゃぶしゃぶ屋。大学生になって4年間スターバックスで働いていた。
大学の同期にトリンドル玲奈、および同じくアナウンサーの金井憧れがおり、親交がある。声優でシンガーソングライターのタカオユキは学生時代からの親友である。
小澤陽子 出演
レギュラー出演番組・キャスター名
FNN Live News α
三田友梨佳休暇時の代理メーンキャスター -（2021年9月14日・15日・2022年3月29日・30日・7月27日・9月20日・10月12日・12月14日）
内田嶺衣奈2022年北京オリンピック現地取材時の代理メーンキャスター（金曜日） - 2022年1月28日 - 2月28日）
内田休暇時の代理メーンキャスター - （2022年10月27日）
図鑑
石栗龍雄
石栗 龍雄（いしくり たつお、1928年12月15日 - ）は、日本の騎手、調教師。
1951年に国営競馬（のち日本中央競馬会）で騎手デビュー。1959年に引退し、1965年より調教師。主な管理馬には1980年天皇賞（秋）に優勝した牝馬プリテイキャストなどがいる。また横山典弘は門下生である。2000年に定年引退。日本中央競馬会調教師の石栗龍彦は長男。
石栗龍雄 経歴
1928年、北海道札幌市の商家に生まれる。取り立てて競馬に興味をもってはいなかったものの、騎手見習いとなった友人に誘われて競馬場に出入りをはじめ、馬に惹かれていった。太平洋戦争中には援農作業で農耕馬を扱っていた。
1945年に旧制北海中学を卒業し、1947年秋に稗田虎伊のもとへ騎手見習いとして入門。稗田門下の矢倉玉男が事実上の師匠となり、1950年に矢倉が自身の厩舎を開業するとそちらへ移った。翌1951年に騎手デビューしたが騎乗機会は少なく、また当時の厩舎社会では珍しい旧制中学出身という経歴もあり、事務関係の雑事を他厩舎のぶんまで一手に任されていた。こうしたこともあり、本人は「騎手時代にあまり良い思い出はない」と述べている。騎手成績は日本中央競馬会が発足した1954年以降で19戦0勝。1956年発行の『騎手銘鑑』では92戦3勝という成績が残っている。
1959年に矢倉厩舎の調教助手に転身する。1964年に一度調教師試験に合格したが、管理馬房に中山競馬場・白井分場が充てられると知って辞退。翌年再度受験して合格し、希望していた東京競馬場で厩舎を開業した。1971年、リキショウがタマツバキ記念を制し、管理馬の重賞初勝利を挙げた。1974年には管理馬インターグッドを擁して東京優駿（日本ダービー）に臨んだが、同馬はコーネルランサーと激しく競り合った末にハナ差の惜敗を喫している。
石栗龍雄 経歴
1980年、天皇賞（秋）に出走した牝馬プリテイキャストが後続に一時100メートルの差を付けるという大逃げからの勝利を挙げ、石栗も八大競走初制覇を果たした。同馬は当年の最優秀古牝馬に選出された。
1988年末、横山典弘の重賞初勝利となったウインターステークスが石栗にとっては最後の重賞勝利となる。1997年からは中央競馬史上4人目の女性騎手・板倉真由子が門下生となっている。
2000年2月をもって定年により調教師を引退。調教師通算成績は4662戦432勝、うち八大競走1勝を含む重賞11勝。
石栗龍雄 調教師成績
出典：日本中央競馬会ホームページ・引退調教師名鑑「石栗龍雄」
※括弧内は石栗管理下における優勝重賞競走。太字は八大競走・GI級レース。
石栗龍雄 門下生
出典：『日本調教師会50年史』208頁「調教師・騎手系統図」
アネット・チゾン
アネット・チゾン（フランス語:Annette Tison、1942年12月27日 - 2010年6月28日）は、フランスソール＝オスゴール出身の絵本作家。アメリカ出身で同じく絵本作家の夫であるタラス・テイラーと共に「バーバパパ」の生みの親として知られる。
チゾンは1965年にエコール・スペシャル・ダルシテクチュールを卒業し、元々は建築設計士（建築家）であったが、1970年代にテイラーと共にパリのリュクサンブール公園を散歩中、ある子供が両親に「barbe à papa（バーバパパ、フランス語で「わたあめ」）」と話しているのをテイラーが耳に挟み、アメリカ人のテイラーはフランス語が分からなかったためその意味をチゾンに聞いた所インスピレーションを受け、パリのカフェでいたずら書きした手紙からバーバパパが生まれた。
日本では翻訳家の山下明生がバーバパパを初めて紹介し、たちまち日本でも話題となった。
JETMINMIN
JETMINMIN（ジェットミンミン）は、静岡県浜松市の浜名湖を拠点にするバッグ＆ジーンズメーカー。
JETT（ジェット）とMINMIN（ミンミン）によるデザインユニットが、ほぼ全ての作業を行なっているDIYブランドである。
JETMINMIN 概要
2009年スタート。
主に日本製の生地を使用して、トートバッグやジーンズ、雑貨 などの日用品をJETTとMINMINの二人で企画、制作、販売を行っている。
タラス・テイラー
タラス・テイラー（英語: Talus Taylor、1929年9月18日 - 2015年2月15日）は、アメリカニューヨーク出身の絵本作家。フランス出身で同じく絵本作家の妻であるアネット・チゾンと共に「バーバパパ」の生みの親として知られる。
元々の職業は生物学や数学の教師を務めており、1970年代にチゾンと共にパリのリュクサンブール公園を散歩中、ある子供が両親に「barbe à papa（バーバパパ、フランス語で「わたあめ」）」と話しているのをテイラーが耳に挟み、アメリカ人のテイラーはフランス語が分からなかったためその意味をチゾンに聞いた所インスピレーションを受け、パリのカフェでいたずら書きした手紙からバーバパパが生まれた。
2015年2月15日に85歳で死亡したと報じられたが、死因は明らかにされていない。
強双対性
数学における強双対性（きょうそうついせい、英: strong duality）とは、主問題と双対問題の解が等しくあるような最適化の一概念である。相対する概念に弱双対性（主問題が双対問題よりも大きい最適値を持つ、すなわち双対ギャップが正）がある。
強双対性 特徴付け
強双対性が成立するための必要十分条件は、双対ギャップが 0 に等しいことである。
リアス・バイシャス (DO)
リアス・バイシャスD.O.（ガリシア語: Denominación de Orixe Rías Baixas）は。スペインのワイン原産地呼称のひとつで、ガリシア州の5つあるワイン原産地呼称のひとつ。1980年に特定呼称アルバリーニョ（Denominación Específica Albariño）として設立され、1988年に原産地呼称（denominación de origen）に認定された。
ブドウ耕作面積は2,700hにおよび、180ものワイン醸造業者が生産にあたっている。リアス・バイシャスはガリシア州最大の生産量で、55の醸造企業が年産25,000l以上を生産、そのうち20社が75,000lを超える。リアス・バイシャス全体の生産量は1000万lに上る。
ビーゴ近郊の観測地点（北緯42.24度、標高261m）における生育期の平均気温は摂氏16.8度であり、年降水量は1786mm、収穫月である9月の降水量は102mmである。この地域のブドウ栽培の難点としては、灰色かび病や強風などが挙げられる。
リアス・バイシャス (DO) サブ地域
リアス・バイシャスはバル・ド・サルネス、コンダード・ド・テア、オ・ロサル、ソウトマヨール、リベイラ・ド・ウジャの5つのサブ地域に分けられる。アルバリーニョ種単一のものはスペイン内外で高く評価されており、スペインの他地方をはじめ、ドイツ、アメリカ、イギリス、フランス、スイス、日本、スウェーデンなど多くの国に輸出されている。
ブドウ栽培面積の半分以上、ワイン生産量の2/3以上はバル・ド・サルネスが占めている。バル・ド・サルネスに続くのがオ・ロサルとコンダード・ド・テアであり、ソウトマヨールとリベイラ・ド・ウジャはふたつ合わせてもブドウ栽培面積の4%、ワイン生産量の2%に過ぎない。
リアス・バイシャス (DO) 歴史
この地域の特徴である湿潤な気候と相対的に短い日照時間に適したブドウ品種として今日アルバリーニョ（リアス・バイシャスの生産の大部分を占める）と呼ばれる品種がシトー会に属するアルメンテイラ修道院の修道士によって12世紀にライン川地方からもたらされたと伝えられる、あるいはライン地域の品種は、反対にガリシアからドイツへもたらされたアルバリーニョの株のクローンであると主張する者もいたが、これらの説は根拠に乏しいと考えられ、今日遺伝子検査によってこれらの説は否定されている。
大衆向けのテーブルワインを生産する時期が長かったが、1980年に特定呼称アルバリーニョ（Denominación Específica Albariño）が設定された。1988年に原産地呼称（デノミナシオン・デ・オリヘン）に認定される際にも、品種名を用いてアルバリーニョD.O.となる予定だったが、原産地呼称では原則として品種名が許されないため、地域名を用いたリアス・バイシャスD.O.となった。
リアス・バイシャス (DO) フェスタ・デ・ビーニョ・アルバリーニョ
8月の第1週にはバル・ド・サルネス地区の中心自治体カンバードスでフェスタ・デ・ビーニョ・アルバリーニョ（アルバリーニョ・ワインまつり、Festa do Viño Albariño）が開かれる。この祭りはスペイン政府によって観光名所（Interés Turístico Nacional）に認定されている。
ウォルシュ・ジュリアン
ウォルシュ ジュリアン（1996年9月18日 - ）は、日本の元陸上競技選手。専門は短距離走。400mの自己ベストは日本歴代7位の45秒13。2016年リオデジャネイロオリンピック日本代表、2020年東京オリンピック日本代表。
ウォルシュ・ジュリアン 経歴
ジャマイカ出身。ジャマイカ人の父と日本人の母を持つ。B型。東村山市立第三中学校、東野高等学校卒業。東洋大学（ライフデザイン学部健康スポーツ学科）を経て、2019年4月より富士通に所属。
ジャマイカのキングストンで生まれた後、3歳から日本で育つ。
中学時代は学校に陸上部がなかったのでバスケットボール部に所属。
高校の陸上部に入部して陸上を始めるも、校庭が狭いために練習は近くの芝生や坂道、競技歴のある指導者もいないという環境の中、1年時は100mに取り組んでいたが練習は休みがちだった。2年の進級時に国民体育大会出場経験のある監督が赴任し、陸上に本気で取り組むようになってから急成長を遂げることになる。2年時理科の先生から400mを勧められて嫌々出た（2013年7月の）県西部地区国民体育大会予選で400mに初出場して優勝（50秒16）すると、秋には400mで48秒台に突入し、10月の関東選抜新人400mを48秒74で制した。
ウォルシュ・ジュリアン 経歴
自己ベストを更新し続ける活躍が日本陸上競技連盟から評価され、7月下旬にアメリカのユージーンで開催される世界ジュニア選手権の4×400mリレー日本代表に選出。初の全国大会の前に世界大会を体験することになった。高校ではメンバー不足でリレーが組めず、世界ジュニア選手権が人生初のリレー体験となったが、予選と決勝で1走（ウォルシュ、油井快晴、北川貴理、加藤修也）を務め、決勝ではジュニアアジア新記録およびジュニア世界歴代4位の記録となる3分04秒11で銀メダルを獲得し、1996年大会に並ぶ日本最高成績を記録した。
7月27日に世界ジュニア選手権で銀メダルを獲得、7月30日にインターハイの400m予選に出場するというハードスケジュールだったが、睡眠時間も取れて時差ボケの影響もほとんどなかったという。しかし、インターハイの400mは予選9組に登場して1着でゴールするもレーン侵害があったとして失格。200mも予選敗退に終わり、最初で最後となったインターハイは次のラウンドに進めないで終わった。
ウォルシュ・ジュリアン 経歴
東洋大学に入学。4月の織田記念400mで3位に入り、この結果を受けて5月の世界リレー4×400m日本代表に選出され、初めてシニアの日の丸を背負うことになった。大会ではメンバー全員大学生という若いチームの3走（小林直己、佐藤拳太郎、ウォルシュ、北川貴理）を務めたが、3分06秒38の予選2組6着（全体17位）で決勝進出はならず、全体16位まで進出できるB決勝進出も0秒01差で逃した。
6月24日-25日、日本選手権の400mに出場すると、24日の予選で自己ベストを0秒10更新する日本学生歴代7位（当時）の45秒54を記録。この種目11連覇中だった金丸祐三が怪我の影響もあって敗退する中、予選を唯一の45秒台で突破すると、翌日の決勝では日本歴代7位の記録となる45秒35を記録。リオデジャネイロオリンピックの参加標準記録（45秒40）を突破しての初優勝を成し遂げ、日本代表に内定した。
8月12日、リオデジャネイロオリンピック400m予選で世界大会の個人種目初出場を果たしたが、前日に足首を捻挫したことから痛み止めを打ってレースに臨んだ。結果はオリンピックの雰囲気にものまれ実力を発揮できず、46秒37の組6着で敗退した。19日の4×400mリレー予選は1走(ウォルシュ、田村朋也、北川貴理、加藤修也)を務めたが、3分02秒95の組7着で決勝には進めなかった。
2022年
・オレゴン世界陸上に男子400mと男子4×400mリレーの代表として出場し、400mでは予選で45.99をマ—ク1組4着となった。着順での準決勝進出は逃したものの、タイムで拾われて準決勝に進出した。準決勝は1組に登場したが、前回と同じく45.74の6着で敗退となった。4×400mリレーでは予選で第3走者を務め世界陸上日本勢19年ぶりの決勝進出に貢献し、決勝では同じく3走を務め2.59.12のアジア新記録(当時)達成に大きく貢献した。
2024年
・7月22日に、所属先の富士通から陸上競技の引退と競輪選手への新たな挑戦が発表された。
2025年
・3月28日に日本競輪選手養成所第129回特別選抜試験の合否発表では落第していることが確認されている。
・6月3日にTikTokにて「Julix」というニックネームで活動を行っている。
ウォルシュ・ジュリアン 自己ベスト
記録欄の（　）内の数字は風速（m/s）で、+は追い風、-は向かい風を意味する。
古谷拓夢
古谷 拓夢（ふるや たくむ、1997年3月12日 - ）は、神奈川県南足柄市出身の陸上競技選手。専門は110mハードル。自己ベストは13秒61。2015年アジア選手権男子110mハードルの日本代表。
古谷拓夢 経歴
神奈川県南足柄市出身。O型。北足柄小学校、南足柄中学校、相洋高等学校、早稲田大学スポーツ科学部卒業。
北足柄小学校時代は1年生の時から地元のサッカークラブに所属し、長身と足の速さを生かしてゴールキーパーと左フォワードを務めていた。しかし、小学校全体の児童数が50人ほどの地域だったため、4年生の時に人数不足でサッカークラブは解散。そこで5年生の時に南足柄市を拠点に活動している陸上クラブ「明神クラブ」に入って陸上を始めると、わずか2回の練習で出場した全国小学生交流陸上県予選5年100mで15秒10（-1.9）の2位に入った。
南足柄中学校では陸上部に入り、最初は100mに取り組んでいた。しかし、短距離のレベルが高い神奈川県では県大会止まりで全国大会に進めず、指導者の勧めで2年生の秋からハードルに転向した。陸上部にはハードルの指導者がいなかったため、専門誌を読むなどして独学でハードルに取り組み、やがて県内の選抜合宿に招集されるようになった。そして3年生の時に全日本中学校選手権110mYH（高さ91.4cm）で4位、ジュニアオリンピックA110mJH（高さ99.1cm）で優勝を果たすまでに成長した。
古谷拓夢 経歴
7-8月、インターハイの110mH、400mH、4×400mRの3種目に出場した。400mHは2年生で唯一決勝に進出すると、決勝ではそれまでの自己ベストを0秒33更新する51秒16をマークし、同種目史上初の2年生優勝を達成した。110mHは準決勝で14秒09（+1.1）の高2歴代最高記録（当時）をマークすると、決勝で高校生史上3人目の13秒台となる13秒92（+0.4）をマークし、高校記録・高2歴代最高記録・年齢別（16歳）世界最高記録を更新して優勝した。27年ぶり史上3人目となる110mHと400mHの2冠を達成したが、4×400mRは2位に終わり3冠を逃した。
7-8月、インターハイの110mH、400mH、4×100mR、4×400mRの4種目に出場した。400mHは51秒33で制し、史上初の2連覇を達成。110mHも14秒05（-2.4）で制し、同種目がハイハードル（シニアの規格）になってから史上初の2連覇を達成するとともに、史上初の2年連続ハードル2冠を達成した。4×100mR、4×400mRでは優勝を逃したが、相洋高校の男子総合初優勝に貢献した。
古谷拓夢 経歴
6月27-28日、日本選手権110mHに出場すると、予選で13秒79（+0.4）のジュニア日本最高記録（当時）を樹立し、自身の持つ記録（13秒83）を更新した。初出場の前回大会はタイムで拾われての決勝進出だったが、今回は組1着（全体2位）の着順で進出すると、決勝はスタートで出遅れながらも予選の記録に迫る13秒81（-1.4）をマークし、1位と同タイム着差ありの2位に入った。
7月20-21日、世界U20選手権の110mJHに出場。予選で自己ベスト（当時13秒67）を更新する13秒40（+0.6）、準決勝は予選のタイムに迫る13秒41（+0.1）で突破すると、迎えた決勝ではU20アジア記録となる13秒31（+0.2）をマーク。1位に0秒06、2位に0秒01及ばなかったものの3位に入り、この種目で初のメダルとなる銅メダルを獲得した。また、これはユニバーシアードを除く世界大会の110mハードルにおいて、日本勢が獲得した史上初のメダルという快挙だった。
ラーベナウ
ラーベナウ (Rabenau) は、ドイツの地名
宮野真守のRADIO SMILE
『宮野真守のRADIO SMILE』（みやのまもるのレディオ・スマイル）は、文化放送にて2014年4月6日（5日深夜）から 2025年9月28日（27日深夜）まで、声優の宮野真守をパーソナリティに据えて放送されているラジオ番組。
宮野真守のRADIO SMILE 概要
「宮野真守のRADIOアニメロミックス〜STARRING!〜」が2013年12月で放送終了してから3か月後に開始された冠番組。RADIOアニメロミックス枠ではなく、単独枠・キングレコード提供での放送となる。そのため、単独枠としては関東圏未放送である「宮野真守のm-1ぐらんぷりっ!」以来1年6ヶ月ぶりとなる。
宮野真守のRADIO SMILE 沿革
2014年
4月 - 放送開始。初ゲストとして同じキングレコードの水樹奈々を迎える。（第4回）
8月 - 野球中継延長の影響で、初めて放送休止になる。
10月 - オープニング/エンディング変更。（第30回）
12月 - クリスマス特別企画として、マモタクロースのVOICEプレゼントを実施。後にレギュラーコーナーとなる。翌週は当番組で産まれた流行語大賞が発表される。
2015年
3月30日 - KING SUPER LIVE 2015のラジオ横断企画「KING SUPER フィーリング 2015」の一環で、ゲストに堀江由衣を迎える。（第51回）
4月 - オープニング/エンディング変更。（第52回）
7月26日 - 声優以外では初ゲストとなるDAIGOを迎える。 （第68回）
9月 - オープニング/エンディング変更。(第74回)
12月13日 - ワイドFM開始に伴い、文化放送でのFM放送開始。（第88回）
宮野真守のRADIO SMILE 沿革
2016年
1月 - オープニング/エンディング変更。（第91回）
2月21日 - 5thアルバム『FRONTIER』発売記念として、番組初の公開録音を実施。
5月 - オープニング/エンディング変更。（第109回）
10月 - オープニング/エンディング変更。(第130回)
2017年
7月 - 約1年ぶりにオープニング/エンディング変更。（第173回）
2020年
4月 - 新型コロナウィルスによる緊急事態宣言措置として4月12日放送分よりリモート収録に切り替え、リクエスト祭りを中心としたプログラムに変更。
6月 - 緊急事態宣言が解除されたため、6月7日放送分より通常放送に戻る。
2025年
9月7日 - 同月をもって番組終了を発表
宮野真守のRADIO SMILE 主なコーナー
ふつおた
後述のほっこりを除くエピソードを紹介する。ライブ・イベント付近では地方ライブの場合はネタバレなしの感想、千秋楽ライブの場合はライブ全体の感想を紹介することもある。
ほっこり
リスナーが「ほっこり」した身の回りのエピソードを紹介する。いわゆるふつおたの中から、宮野が個人的にほっこりしたメール内容を紹介する場合もある。
フリートークのコーナー
リスナーが送った「トークテーマ」で、宮野がどこまで話を広げることが出来るか挑戦するトークコーナー。テーマの内容は自由。
○○っぽく
リスナーが送った様々な言葉を、宮野が「○○っぽく」言うコーナー。後述の「（季節外れの）マモタクロースからのVOICEプレゼント」の前身コーナー。
季節外れのマモタクロースからのVOICEプレゼント
「マモタクロース」と称する宮野がリスナーに言葉を贈るコーナー。当初はクリスマス限定コーナーだった。メールに「ガチ希望」と書き添えれば本気で、「○○っぽく希望」ならば指定の声色で言葉を贈る。
リクエスト
宮野の楽曲を聴きたい理由と共に紹介する。ごく稀に、宮野にとっての思い出深い曲が流れる場合がある。
宮野真守のRADIO SMILE 主なコーナー
いろはカルタ
2015年最初の放送で実施。前年の当番組の流行語を使って、新しい言葉を作る。
宮野真守の決意
正月限定コーナー。宮野が半紙（本来は書初め用紙のはずだが予算の都合か半紙）を使って書き初めで抱負を書く。
2015年「風林火山」
2016年「飛躍」
2017年「日進月歩」
2018年「健康第一」
2019年「猪突杞憂」
2020年「獅子奮迅」
2021年「牛乳御飯」
2022年「虎視眈々」
2023年「二兎を追う者は一兎をも得ず。しかし、五兎を追う者は五兎得る。なんそれ！」
2024年「昇龍拳」
2025年「白蛇」
マモタクロースからのVOICEプレゼント
クリスマス回のみ適用される。内容は「季節外れのマモタクロースからのVOICEプレゼント」と同じ。
宮野真守のRADIO SMILE流行語大賞
年末限定企画。1年間の放送の中で最も流行した言葉を発表する。
イントロを流すコーナー(正式名なし)
アルバム発売直前に実施するコーナー。アルバムに収録されている全ての曲を歌が入るまで流す。曲によってはすぐに終わることもある。
宮野真守のRADIO SMILE テーマソング
「NEW ORDER」（#1 - #29）
作詞・作曲・編曲: STY
「Magic」（#30 - #51）
作詞: Amon Hayashi / 作曲･編曲: Jin Nakamura
「TRANSFORM」（#52 - #73）
作詞: Amon Hayashi / 作曲・編曲: TSUGE
「Evolve」（#74 - #90）
作詞: Amon Hayashi / 作曲・編曲: Jin Nakamura
「BLACK OR WHITE」（#91 - #108）
作詞・作曲・編曲: STY
「UPSIDE DOWN」（#109 - #129）
作詞: 由潮、CJ VANSTON、Jin Nakamura / 作曲・編曲: CJ VANSTONE、Jin Nakamura
「Sugar, Sugar」（#130 - #172）
作詞: Amon Hayashi、COMMAND FREAKS、CASPER / 作曲・編曲: COMMAND FREAKS、CASPER
「EVER LOVE」（#173 - #215）
作詞：宮野真守、作曲・編曲：Jin Nakamura
「EXCITING!」（#216 - ）
作詞：宮野真守、STY / 作曲・編曲：STY
「Happy Happy Birthday」（#1 - #29）