hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
銀 (漫画) 登場人物
臓器移植が必要だったアルを助けるために、H・ディーゼルにビルの息子・キットを脳死状態にさせた。
タチアナ・ロスコー
アルに最初に接触したスポーツジャーナリスト。陸上選手に薬物を飲ませて薬物中毒にし死なせ、証人として出廷を要請させられている。
メミア
アルを“ガブリエル“と呼ぶ幼女。占いの的中率が高い。ホワイトハウスでも占いをしている。メミアにはアルに天使の翼が見えている。
スタイン・シーン
スポーツジャーナリスト。アルにビルの息子・キットから臓器提供されたという情報をマスコミに売ろうとしてノマの養母・フェイに殺される。
ドン・モリコーネ
マフィア。地下の秘密クラブを仕切っている。“Mr.セイレーン“が撃ち殺したアルの死体を政府に引き渡そうとした。
“Mr.セイレーン“
死体愛好家。アルを死体にし手に入れようと拳銃で殺すが、アルは生き返ってしまう。
セオドリック・マーラー
世界ランキング5位のテニスプレイヤー。叔父の借金を帳消しにする条件で、地下の秘密クラブでアルとテニスの試合を行う。
銀 (漫画) 書誌情報
［文庫版］高口里純『銀／黒』〈メディアファクトリー・MF文庫〉全4巻
2003年11月発売、ISBN 4-8401-0893-5（銀） - 解説・高口里純のインタビュー
2003年12月発売、ISBN 4-8401-1007-7（銀） - 解説・森下佳子
2003年12月発売、ISBN 4-8401-1018-2（黒 -ニグレード-） - 解説・香村郁
2004年2月発売、ISBN 4-8401-1028-X（黒 -ニグレード-） - 解説・カドタユキコ
KADOKAWA『銀／黒』
王明山
王 明山（おう めいざん、1964年1月18日 - ）は、中華人民共和国の政治家、警察官。中国甘粛省武威市生まれ。
2004年2月、新疆ウイグル自治区の伊犁州（現：イリ・カザフ自治州）の公安局長。
2009年12月、新疆ウイグル自治区ウルムチ市の公安局長。
2015年5月、中国共産党ウルムチ市の党委員会の副書記と政法委員会の書記を務め、2015年11月，中国共産党新疆ウイグル自治区党委員会の副秘書長、政法委員会の常務副書記を務めた。
2017年2月、新疆ウイグル自治区の公安庁長官を務めた。
2020年7月9日、アメリカ合衆国了は新疆ウイグル自治区でウイグル族を大勢拘束するなど深刻な人権侵害に関わったとして、新疆公安庁と王明山ら4人を対象に、アメリカ国内の資産の凍結やアメリカへの渡航制限などの制裁を科すと発表した。2021年3月22日には欧州連合(EU)、イギリス、カナダがウイグル弾圧を理由に王明山ら4人に対して制裁を加えることを発表した。
ウィリアム・ウィルバーフォース・バード
ウィリアム・ウィルバーフォース・バード（William Wilberforce Bird, 1784年 - 1857年6月1日）はイギリスのインド領有時代の役人。
ウィリアム・ウィルバーフォース・バード 生涯
彼はコベントリー選出の国会議員で同じ名前を持つ父親の子として生まれた。ワーイックとジュネーブで教育を受けて1802年に東インド会社に就職した。1803年にカルカッタに到着しフォート・ウィリアム・カレッジで訓練を受けベナレスに赴任した。インド最高評議会ではインド総督が不在の場合、議長代理を務めた。1818年8月11日、ベナレスでデービッド・ブラウンの二女ハンナ・エリザベス・ブラウンと結婚した。彼は1857年6月1日に自宅で亡くなった。1844年にはヘンリー・ハーディングが英国から到着するまでインド総督代理を務めた。
インドでの教育に関する長期にわたる討論では、トマス・マコーリーのような人々と共に、学校教育の基金をさらに広めたいと思う人々と異なり、バードは世俗的な原因を支持した。1835年、彼は、非宗教的な教育はインドで良い成果を挙げ、キリスト教的なアプローチが現地の人々を動揺させるかもしれないという懸念を呼び起こし、恐らく彼は"非常に深刻な描写のカタストロプス"と表現した。
池田町イタノ
池田町イタノ（いけだちょうイタノ）は、徳島県三好市の町名。郵便番号は778-0014。
池田町イタノ 地理
北は池田町ウヱノ、東は池田町シンマチ、南は池田町中西、西は吉野川を挟んで田町白地にそれぞれ接する。
池田町イタノ 世帯数と人口
2021年（令和3年）12月31日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
池田町イタノ 小・中学校の学区
市立小・中学校に通う場合、学区は以下の通りとなる。
カリッタ航空
カリッタ航空（英: Kalitta Air）は、アメリカ合衆国ミシガン州に本社を置く貨物航空会社である。
カリッタ航空 概要
1997年、アメリカン・インターナショナル・エアウェイズ創業者のコンラッド・カリッタが同社を退社した上で新たに創業。アメリカ輸送軍航空機動軍団との契約によるチャーター便を数多く運航している。コールサインの「CONNIE」は当航空創業者（現・最高経営責任者）の愛称に由来する。
前述の通り、アメリカ軍との間でチャーター輸送の請負契約を結んでいるため、在日米軍の横田基地や嘉手納基地でも運航されている。
2019年3月、日本の国土交通省から外国人国際航空運送事業の経営許可を受け、同月31日より、中部国際空港経由の貨物定期便を、同年8月から日本航空（JAL）との共同運航（コードシェア）による成田-シカゴ間の定期貨物便の運航を開始した。
2020年2月には神奈川県横浜港に停泊中のクルーズ船「ダイヤモンド・プリンセス」で新型コロナウイルスの集団感染が発生したことに伴い、アメリカ政府からの要請で当航空機材によるチャーター便2機を羽田空港に派遣。同船に乗船していたアメリカ国籍の乗客計328人を羽田からカリフォルニア州とテキサス州の空軍基地にそれぞれ移送した。
なお、当航空が事業を始める際に最初に所有したボーイング747型機（通称・ジャンボ）はJALから購入した機体であり、2020年現在でもJALに所属した経験のあるジャンボ機を複数保有している。
負け犬にアンコールはいらない
『負け犬にアンコールはいらない』は、ヨルシカの2nd ミニアルバム。2018年5月9日にU&R recordsより発売された。
負け犬にアンコールはいらない 概要
前作『夏草が邪魔をする』より1年ぶりのアルバム。1年間の期間があいたのはn-bunaに曲が作れないスランプの時期があったからだと話している。今作では前作と異なりボーカルのsuisやレコーディングエンジニアの提案を入れるなど、前作よりも様々な人の意見を取り入れた。
「爆弾魔」は2020年発売のアルバム『盗作』でセルフカバーされている。
今作発売後にライブは行われていないため、『盗作』にて再録された「爆弾魔」を除くすべての楽曲がライブ未披露であり、2021年1月に開催されたオンラインライブ「前世」にて「ただ君に晴れ」「ヒッチコック」「冬眠」をスペシャルバージョンで披露したのみであった。
2023年1月～2月に行われた『ヨルシカ LIVE 2023 「前世」』で「負け犬にアンコールはいらない」「ヒッチコック」「ただ君に晴れ」「冬眠」が有観客ライブ初披露された。
2021年1月にリリースされるEP『創作』の発売を記念して、2020年12月22日～2月28日までに、HMVで過去のアルバムを購入すると各アルバムの『ジャケット絵柄ステッカー（5cm×5cm）』が特典として付属した。
負け犬にアンコールはいらない チャート成績
オリコン2018年5月21日付の週間ランキングで最高5位を記録
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SAWARI ON
SAWARI ON（さわり オン）は、日本の音楽家。東京都出身。怪奇イベント『オカルティック・サイレンス』プロモーター。
SAWARI ON 音楽家としての活動
映画音楽制作や現代音楽家のツアーサポーター等、複数の音楽プロジェクトを経て、2019年1月頃より、噪音の一種である「サワリ」音を用いた楽曲の発表を開始。2019年3月には琵琶をサンプリングした自身の楽曲「Emperor Antoku」が第81回目のRADIO SAKAMOTO Audition（81.3 FM J-WAVE）のnomineeに選ばれた。
2022年12月、1stアルバム『Unreliable Narrator』（邦題：信頼できない語り手）をリリース。恐怖映画OSTやVU、Terry Riley等の影響を隠さないトラックは 「Fallopian Disco Force」 のDJ MEMAI氏より‘Experimental Dream Pop’ と称される。
2023年05月、東京で活動するストリート・ファンク・バンド「YGK」のギター、ベースをサンプリング＆リミックスした『LOUD MINORITY ONSEN』をリリース。
SAWARI ON 音楽家としての活動
2024年10月、金属製のリゾネーターギターを用いたボトルネック奏法によるコンテンポラリー作品『Temporal Blues』を発表。サポートギターを奏でるのはCOCOON PITのTerraya Hisashi。
また、自身が手がける”主に40年代〜80年代の音楽を中心に、ジャンルも認知度も問わず、おもしろエピソードが隠れた1曲というのを、ミュージシャンのことから、その曲が持つ歴史、歌詞の意味などを掘り下げてお届けするインディーズラジオ”『メロディ浴場』にて、番組の企画構成およびラジオパーソナリティーを務める。
2019年栃木県議会議員選挙
2019年栃木県議会議員選挙（2019ねんとちぎけんぎかいぎいんせんきょ）は、2019年（平成31年）4月7日に投票が行われた栃木県議会の議員を改選するための一般選挙である。
2019年栃木県議会議員選挙 概要
県議会議員の4年の任期満了に伴う選挙である。なお、栃木県議会議員選挙は1947年（昭和22年）4月に実施された第1回の選挙からいずれも統一地方選挙の日程で実施されている。
2019年3月29日に告示され、総定数50に対し64名が立候補した。立候補者64名は2007年の県議選と並び過去最小である。
県選挙管理委員会が発表した2019年3月28日時点の県内選挙人名簿登録者（有権者）数は2015年の県議選から18,199名多い1,641,447名（男性815,674名、女性825,773名）。有権者数の増加は選挙権年齢の引き下げによる。
立候補者数が定数を超えなかったために無投票当選となったのは足利市選挙区（定数4に対し現職4名が立候補）、大田原市選挙区（定数2に対し現職2名が立候補）、那須烏山市・那珂川町選挙区（定数1に対し現職1名が立候補）、下野市選挙区（定数1に対し現職1名が立候補）、芳賀郡選挙区（定数2に対し現職2名が立候補）、壬生町選挙区（定数1に対し現職1名が立候補）の6選挙区。壬生町は2003年の県議選から5回連続で無投票となった。
自由民主党は立候補者36名全員の当選を目標とする。立憲民主党は発足後初の県議選となるが立候補者全員の当選で党勢拡大を目指す。
2019年栃木県議会議員選挙 選挙データ
→詳細は「栃木県議会 § 選挙区」を参照
自由民主党:36名
立憲民主党:6名
公明党:3名
日本共産党:3名
国民民主党:1名
無所属:15名
2019年栃木県議会議員選挙 投票結果
投票者総数は510,779名（男性255,198名、女性255,581名）、投票率は40.44%（男性40.65%、女性40.23%）。今回は立候補者数が2007年の県議選と並んで過去最小であったのに加えて目立った争点もなかったことから、投票率は前回2015年の県議選の44.14%を下回り、過去最低を更新した。期日前投票者数は132,394名で、前回比で30.23％増。
注:得票率の合計は四捨五入のため100％にはならない。括弧内は立候補者数。
自由民主党は改選前の31議席を維持し過半数を確保した。立憲民主党は改選前の5議席から2議席減らし3議席に後退した。公明党は改選前の3議席を維持した。日本共産党は改選前の1議席を維持し20年ぶりに2期連続で議席を確保した。国民民主党は改選前の1議席を維持した。
2019年栃木県議会議員選挙 投票結果
自民党は日光市選挙区（定数2）とさくら市・塩谷郡選挙区（定数2）でいずれも立憲民主党から議席を奪い2議席を独占したが、鹿沼市選挙区（定数3）で県議会自民党会派の「とちぎ自民党議員会」の会長の神谷幸伸が6選を逃し議席を失った。また、矢板市選挙区（定数1）では再選を目指した現職の守田浩樹が自民党を離党して無所属で立候補した元職の青木克明に敗れた。
立憲民主党は全国的な党勢拡大の波に乗れず、宇都宮市・上三川町選挙区（定数13）で新人の小池篤史が1位で当選したものの、日光市選挙区とさくら市・塩谷郡選挙区で現職が落選し議席を後退させた。
2019年栃木県議会議員選挙 当選者
自民党   立憲民主党   公明党   国民民主党   共産党   無所属
注:得票順、無投票当選の6選挙区は届け出順。
陳一鳴
陳 一鳴（ちん いちめい、簡体字:陈 一鸣、1992年11月8日 - ）は、中国の囲碁棋士。広東省出身、中国囲棋協会に所属、三段。閬中古城杯女子名人戦優勝など。
陳一鳴 経歴
広州市に生まれる。5歳からピアノを習い、7歳から囲碁を学んだが、囲碁の道を選び、2004年に母親とともに北京に出て清風囲棋少年隊で学び、その後劉菁の弟子となる。2009年初段。同年第1回全国智力運動会女子団体戦で広東チームで優勝、アマ女子個人戦準優勝、全国囲棋個人戦4位。2011年智力運動会プロ女子個人快棋戦準優勝、穹窿山兵聖杯世界女子囲碁選手権ベスト8。黄龍士佳源杯女子名人戦準優勝。2013年建橋杯女子囲棋公開戦ベスト4、建橋杯中国囲棋新人王戦ベスト16。2014年建橋杯戦準優勝。
2019年に閬中古城杯女子名人戦決勝で王爽を2-0で破り、初タイトル獲得。
女子甲級リーグでは2013年から広東チームで出場。中国棋士ランキングでは2014年138位。
レイク郡区
レイク郡区（レイクぐんく、Lake Township）
リンカーン郡区
リンカーン郡区（リンカーンぐんく、Lincoln Township）は、アメリカ合衆国の各地にある郡区の名前である。
PyTorch
PyTorchは、コンピュータビジョンや自然言語処理で利用されているTorchを元に作られた、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリである。最初はFacebookの人工知能研究グループAI Research lab（FAIR）により開発された。PyTorchはフリーでオープンソースのソフトウェアであり、修正BSDライセンスで公開されている。
さまざまなディープラーニングのソフトウェアがPyTorchを利用して構築されており、その中には、UberのPyro、HuggingFaceのTransformers、Catalystなどがある。
PyTorchは以下の機能を備えている：
PyTorch 歴史
FacebookはPyTorchとConvolutional Architecture for Fast Feature Embedding（Caffe2）をメンテナンスしていた。しかし、互換性が無いためPyTorchで定義されたモデルのCaffe2への移行やまたその逆の作業が困難であった。これら2つのフレームワークでモデルを変換することができるように、2017年9月にFacebookとマイクロソフトがOpen Neural Network Exchange（ONNX）プロジェクトを作成した。2018年3月下旬に、Caffe2はPyTorchに併合された。
2019年12月、Preferred Networksは自社開発していたChainerのバージョン7をもって、PyTorchによる研究開発へ順次移行して行くことを発表した
。
PyTorch PyTorchのテンソル
PyTorch はテンソルに Tensor (torch.Tensor）と呼ばれるクラスを定義しており、それを均質（homogeneous）な多次元の長方形の数値配列の保存と演算に利用している。PyTorch の Tensor は NumPy の多次元配列 (numpy.ndarray) に似ているが、CUDA が有効な Nvidia のGPU上での演算も可能になっている。NumPyの配列からPyTorchのテンソルへと変換するための専用APIも存在する (torch.from_numpy)。なおPyTorch 2.1以降はPyTorchだけでなくNumPyを使ったコードのGPU向けコンパイルにも対応している。
PyTorch には 32bit 浮動小数点数用の FloatTensor や 16bit 浮動小数点数用の HalfTensor 、32bit 整数用の IntTensor など、さまざまな型のTensorサブタイプが存在する。またテンソルにはCPUに配置する torch.*Tensor とGPUに配置する torch.cuda.*Tensor が存在している。それぞれは Tensor.to(...) メソッドなどを用いることで変換することができる。
PyTorch PyTorchのテンソル
また PyTorch のテンソルは機械学習の逆伝播に使われる微分のためのパラメータ（勾配データ (Tensor.grad) や 微分関数 (Tensor.grad_fn)）を持つことが出来る (requires_grad=Trueの場合、詳しくは後述の#autogradモジュールを参照)。勾配データ (grad) は追加メモリを必要とするため、不要な場合に取り除くことが可能となっている（torch.no_grad() や Tensor.detach() など）。
複素数テンソル（dtype=torch.cfloatのテンソル）や量子化テンソル（dtype=torch.quint8やdtype=torch.qint8などのテンソル）も存在している。量子化テンソルはスケールやゼロポイントなどの量子化パラメータを持っている。なお4bit量子化向けのdtype=torch.quint4x2のテンソルもあるが、2023年現在その対応は一部（EmbeddingBag命令）のみとなっている。また8bit浮動小数点数向けの torch.float8_e4m3fn 及び torch.float8_e5m2 のテンソルにも対応しているが対応命令はごく一部となっている[（8bit浮動小数点数はNVIDIA H100などの一部GPUのTransformer Engineがネイティブに対応している）。
PyTorch PyTorchのテンソル
基本のテンソルは長方形であり、非長方形のデータを扱う際には padding で穴埋めする必要があるが、穴の多いデータを穴埋めするのは無駄となるため、非長方形のデータを扱うための疎テンソル (torch.sparse) や ネストされたテンソル (torch.nested) も用意されている。なお、疎テンソル構造はNVIDIA GPUのAmpere以降などでも直接サポートされるようになっているものの、その対応は2:4スパース（半構造化スパース）に限られているが、PyTorch 2.1以降はその疎半構造化テンソルにも試験的に対応している (SparseSemiStructuredTensor)。
PyTorch PyTorchのモデル
PyTorch のモデルは基本的に torch.nn.Module の派生クラスとする必要があり、そのtrain() メソッドとeval()メソッドにより、トレーニングモードと評価モードの切り替えが可能となっている。
また to(...) メソッドなどによってモデル全体のパラメータ型の変換が可能であり、それによってモデルパラメータの半精度化（専用のhalf()メソッドもある）やbfloat16化（専用のbfloat16()メソッドもある）を行うことでメモリ使用量を減らすことが可能となっている。ただしモデルパラメータのより高い圧縮を行うためには torch.quantization などで量子化を行う必要がある。
PyTorch フロントエンド
PyTorch のフロントエンドには Pythonインターフェイスだけでなく C++インターフェイスも存在している。
PyTorchは自動微分と呼ばれるメソッドを利用する。recorderは実行された演算を記録し、その後、勾配の計算を行うときに記録した演算を逆方向にリプレイする。このメソッドは、ニューラルネットワークの構築時に特に強力であるため、順方向のパラメータの微分を計算することで、1エポックの計算にかかる時間を節約することができる。
torch.optimは、ニューラルネットワークの構築時に使用されるさまざまな最適化アルゴリズムを実装したモジュールである。通常使用されるメソッドのほとんどはすでに対応しているため、スクラッチで構築する必要がない。
PyTorchのautogradは、簡単に計算グラフを定義して勾配を得られるようになっているが、生のautogradは複雑なニューラルネットワークを定義するにはすこし低レベルすぎる場合がある。そのような場合のサポートとしてnnモジュールが提供されている。
TorchScriptとして後述。
PyTorch バックエンド
PyTorch のバックエンドは主に C++ で実装されている (ATen)。ATenは外部から直接使うことも可能となっている (C++ではATenライブラリ、Pythonではtorch.ops.aten)。
また PyTorch にはCPUだけでなくGPUバックエンドもあり、NVIDIA製GPU向けにはCUDAで、AMD製GPU向けにはROCmのHIPで、Intel製GPU向けにはSYCLで、macOS向けにはMetal Performance Shaders (MPS) で実装されている。CUDAにバージョン毎の互換性の問題があることもあって、PyTorch のバイナリはGPUプラットフォーム毎に別々で提供されている。
AI専用チップ向けのバックエンドでは外部プロジェクトとして Intel Gaudi 向けの habana_frameworks.torch 、Huawei Ascend 向けの torch_npu などが存在する。PyTorchではこれら外部バックエンドを登録するための仕組み「PrivateUse1」が用意されている。
PyTorch バックエンド
PyTorch 2.0以降にはOpenAIのTritonなどをバックエンドとして使用できるTorchDynamoも統合されている（#TorchDynamoを参照）。TorchDynamo ではバックエンドの実装を簡略化するために、複合的な Aten 命令を単純な Prims 命令 (torch._prims) へと低下させる機能も提供している。
また PyTorch では別パッケージとして Torch-TensorRT が用意されており、これを使うことにより PyTorch のバックエンドとして NVIDIA の TensorRT を使うことも可能となっている。
PyTorch は標準で並列処理機能を内蔵しているものの一部のみとなっている。外部プロジェクトの DeepSpeed はより高度な並列処理を実装している。並列処理を簡単に使うための補助ライブラリとして HuggingFace Accelerate や Lightning Fabric（旧Lightning Lite）が存在する。
また既存モデルでは推論の並列処理を簡単に使うための DeepSpeed MII も存在する。
PyTorch バックエンド
またコンピュータ・クラスターを使った学習向けでは外部プロジェクトに MosaicML の Composer が存在し、この Composer はクラウドコンピューティングを使った学習とも相性が良いとされる。
PyTorchは以下のデータ並列処理に対応している:
前述の FairScale 及び DeepSpeed は、どちらも最適化状態分割 (OSS; ZeRO Stage 1)、最適化および勾配状態分割 (SDP; ZeRO Stage 2)、完全共有データ並列処理 (FSDP; ZeRO Stage 3) の3つに対応している。加えて DeepSpeed は ZeRO Stage 3 よりもノード間通信効率の良い ZeRO++ にも対応している。
その他 DeepSpeed にはデータをCPUメモリやNVMeなどへとオフロードするための ZeRO-Infinity（及びそのサブセットでホストCPUメモリのみ対応の旧来の ZeRO-Offload）も搭載されている。
PyTorchは以下のパイプライン並列処理に対応している:
PyTorchモデルの自動パイプライン並列処理に向けては PiPPy が開発中となっている。また DeepSpeed もパイプライン並列処理に対応している (deepspeed.pipe)。
PyTorch バックエンド
また推論のパイプライン並列処理にはPetalsやFlexGenも存在する。
PyTorchは以下のテンソル並列処理に対応している:
また DeepSpeed も DeepSpeed-Inference で推論におけるテンソル並列処理に対応している。
エキスパート並列は複数エキスパート（専門家）の混合 (MoE) レイヤー（Switch Transformerなど）を用いたモデルの並列処理を行う。
このエキスパート並列には DeepSpeed MoE が対応している。
HuggingFaceのAccelerateは大規模モデルの推論を処理するためにウェイトの自動オフロードに対応している。
またDeepSpeed も推論でのデータオフロードにも対応している（DeepSpeed ZeRO-Inference）。
PyTorch は CUDA の複数ストリームを使った明示的なGPU並列処理にも対応している。
PyTorch ファイル形式
PyTorch で良く使われているファイル形式は Python における Python オブジェクトの標準シリアライズ（直列化）である Pickle形式 (*.pkl) 及びウェイトやバイアスなどのパラメータを無圧縮ZIPアーカイブでまとめたpt形式となっている。PyTorchでのこの形式の読み書きはtorch.load/torch.saveやtorch.jit.load/torch.jit.save（TorchScript向け）などを使うことで可能となっている。この形式はPyTorch内外を含め広く用いられているものの、Pickle形式は仮想マシンの命令コードを記述したものであり様々な操作が実行できるため、セキュリティのリスクが存在している。
そのため PyTorch 標準形式よりも安全で効率的なパラメータ保存形式が開発されてきており、その中の一つ HuggingFace の safetensors 形式は広く普及してきている。
PyTorch ONNX出力
ONNX出力 (torch.onnx) には従来のTorchScript経由によるもの (torch.onnx.export) と新しいTorchDynamo経由によるもの (torch.onnx.dynamo_export) がある。前者は#TorchScriptを参照。
PyTorch TorchScript
TorchScriptは推論モデル生成のための静的型付き言語である。Pythonのサブセット。TorchScriptプログラムはPythonに依存しない環境（例: C++）で実行可能であり、JITコンパイルにより動作環境での最適化がおこなわれる。JITコンパイラでは演算fusion等がおこなわれる。
なおTorchScriptモデルの保存にはTorchScriptモデル形式が使われている (torch.jit.load / torch.jit.save) が、この形式はPyTorchモデル形式と同じく拡張子に「.pt」が使われている。またTorchScriptを介したONNX形式への変換 (torch.onnx.export) も可能となっている。また外部の LLVM プロジェクトの Torch-MLIR では TorchScript を介してPyTorchモデルのコンパイルを行うことができる。
TorchScriptはJITオプティマイザ・JITコンパイラ付きのインタプリタにより実行される。内部ではGraphExecutorによる最適化とinterpreterによる実行がおこなわれる。対応している最適化には、入力型に基づくGraphの特殊化、演算子の融合 (Op fusion)、定数の事前計算、不要ノード削除などがある。
PyTorch TorchScript
TorchScriptコードは直接記述 (torch.jit.script) およびPyTorch実行トレース (torch.jit.trace) により生成される。
以下は前向き (forward) 関数のスクリプト変換の例である：
torch.jit.script はTorchScriptコンパイラのPythonラッパー関数である。
torch.jit.script はPythonオブジェクトとして書かれたTorchScriptコードをコンパイラへ渡し、コンパイル結果へPythonからアクセスするためのラッパーオブジェクトを返す。Pythonデコレータとしても利用できる。
TorchScriptコードのコンパイルをおこなうため、全てのTorchScirpt機能を利用できる（c.f. torch.jit.trace によるトレース）。例えば動的条件分岐を記述できる。
PyTorch TorchScript
torch.jit.trace は実行時トレースに基づくPython-to-TorchScriptトランスパイラである。
torch.jit.trace は実行可能Pythonオブジェクトとその仮入力を引数に取り、これをトレースしながら実行し、トレース結果に基づいてTorchScriptコードを生成する。すなわち実行時トレースに基づいてPythonコードをTorchScriptコードへ変換する。
仮入力を用いたトレースに基づいて生成をおこなうため、利用できるTorchScript機能に制限がある（c.f. torch.jit.script によるコンパイル）。例えば条件分岐は仮入力が満たす片方のパスしか記録されないため、TorchScriptの動的条件分岐として変換されない。すなわちTorchScriptの動的条件分岐は利用できない。
PyTorch FX
torch.fx はモデルの高レベルグラフ化・変換・コード生成に関するモジュールである。モデルを入力/出力/演算の有向非巡回グラフと見なすIRを定義し、モデル→IR→モデルの変換とIR編集をサポートする。主に次の3つの機能を提供する。
FXはPythonをホスト言語とするIRグラフのメタプログラミングであり、グラフの分析・可視化、演算子の書き換えによる量子化、グラフ全体を考慮したop fusion、IRからのアクセラレータコード直接生成など様々な用途に利用される。
モデルエクスポートのための幅広い演算サポートを目指すTorchScript IRと異なり、FX IRは動的な制御フローを含まず演算ノード単位の操作を前提とした高レベルな表現と、それに付随するシンプルなIR生成・IR操作・モデル生成実装を掲げている。
以下は前向き (forward) 関数の変換の例である：
AOT Autograd (functorch.compile) は前向き関数と後向き関数をコンパイルするための実験的サブシステムである。FX GraphをTorchScriptのコンパイラによってコンパイルするための functorch.compile.ts_compile も実験的に提供されている。
PyTorch FX
以下は前向き (forward) 関数の変換の例である：
TorchDynamo (torch._dynamo) は任意のPythonコードをコンパイルのためのサブシステムである。JITコンパイルするためのtorch.compile API、事前コンパイルするためのtorch.export APIもある（後者は#事前コンパイルと量子化参照）。コンパイルできないコードは自動的にPythonインタプリタへとフォールバックされる。2023年にリリースされたPyTorch 2.0で本体へと統合された。
狭義のTorchDynamoはPythonのバイトコードから前述のFX Graphを作るサブシステムであり、FX Graphを各実行環境向けIRへと変換するための各バックエンド（TorchInductor、onnxrtバックエンドなど）と組み合わせてPythonコードのコンパイルを行うことができる。バックエンドを実装しやすくするためのものとして、FX Graphの複合的なAten命令を単純なPrim命令へと置き換えるPrimTorchも存在する。
PyTorch FX
以下は前向き (forward) 関数の最適化の例である：
また派生プロジェクトとしてバックエンドにOpenXLAのXLAコンパイラを使うためのPyTorch/XLAも開発中となっているが、こちらも試験的にTorchDynamoへと対応しており、場合によってはTorchDynamo+Inductorよりも高速であるとされる。
PyTorch 2.1以降には事前コンパイル (torch.export) が試験的に実装されている。また量子化 (torch.ao.quantization) も試験的にtorch.exportに対応している。
量子化では訓練後量子化（Post Training Quantization; PTQ）と量子化意識訓練 (Quantization Aware Training; QAT) の両方に対応している。
PyTorch モバイル向け展開
PyTorchモデルのモバイル向け展開にはPyTorch MobileとExecutorchが存在する。
PyTorch MobileはTorchScriptを使った軽量インタプリタとなっているが、最適化 (torch.utils.mobile_optimizer) にも対応している。
一方、Executorchはtorch.compileベースとなっている。
またPyTorchのモデルから別の機械学習フレームワークTensorFlowのモバイル向け実装LiteRT（旧称TensorFlow Lite）のモデルへと変換することも可能であり、これには前述のONNX出力でONNX形式を出力した後にそのファイルをonnx2tfでLiteRTモデルへと変換する方法や、GoogleのAI Edge Torchを使う方法が存在する。
PyTorch モデル / ライブラリ
性能の高い機械学習モデル「Transformer」が人気となるにつれ、PyTorchでも内部プロジェクト外部プロジェクト合わせ数多くの実装が登場した。その代表的なものには以下が存在する：
torch.nn.Transformer - PyTorch 1.2で実装された。
Accelerated Transformers - 旧Better Transformers。HazyResearch社 の FlashAttention や Meta AI社 の xFormers などを取り入れて上記APIを高速化したものであり、PyTorch 2.0で安定版が搭載された。前身のBetter TransformersはHugging FaceのOptimumで簡単に使用することが出来た。
拡散モデル（確率拡散モデル; Diffusion model）は特に生成AI（ジェネレーティブAI）において人気となり、PyTorchでもその実装が登場した。その代表的なものには以下が存在する：
PyTorch モデル / ライブラリ
Diffusers (Hugging Face) - 単純なU-Netベースの拡散モデルだけでなく、変分オートエンコーダー (VAE) による潜在空間を使った潜在拡散モデル (LDM) やその応用の Stable Diffusion (SD)、埋め込み表現にCLIPの代わりにXLM-RobertaベースのAltCLIPを使ってマルチリンガル化した AltDiffusion、ベクトル量子化VAE (VQ-VAE) による潜在空間を使った VQ-Diffusion、CLIPのテキスト埋め込みを直接使わず画像埋め込みへと変換してからガイドとして使用するDALL-E 2を模したKarlo unCLIP、U-Net部分までTransformerに置き換えたDiT (Diffusion Transformer)、動画生成に対応する Text-to-Video / Text2Video-Zero、オーディオに特化した Audio Diffusion / Latent Audio Diffusion、 MIDIからオーディオを生成する Spectrogram Diffusion、汎用拡散モデルの Versatile Diffusion などを実装している。また追加学習ではTextual Inversion、Text-to-imageファインチューニング、DreamBooth、LoRAなどに対応している。
PyTorch モデル / ライブラリ
torchvision は PyTorch 向けの画像処理向けのライブラリである。画像分類 (Swin Transformer / MaxVit / Swin Transformer V2 / EfficientNet / ConvNeXt / EfficientNetV2 / RegNet / VisionTransformer等)、動画分類 (Video ResNet / Video S3D / Video MViT / Video SwinTransformer)、セマンティックセグメンテーション (LRASPP / FCN / DeepLabV3)、物体検出 (SSDlite / SSD / FCOS / RetinaNet / Faster R-CNN)、インスタンスセグメンテーション (Mask R-CNN)、キーポイント検出 (Keypoint R-CNN)、オプティカルフロー (RAFT) などに対応している。
PyTorch モデル / ライブラリ
torchaudio は PyTorch 向けの音声処理向けのライブラリである。音声認識 (Emformer RNN-T / XLS-R / Conformer RNN-T)、視覚音声認識 (AV-ASR)、テキスト音声合成 (Tacotron2)、音声強調 (MVDR)、ビームフォーミング (DNNBeamformer)、音源分離 (Hybrid Demucs)、音声品質測定 (TorchAudio-Squim) 、テキストへの強制位置合わせ (CTC forced alignment) などに対応している。
その他、音声のベクトル化では wav2vec 2.0、HuBERT、WavLM に対応している。GPUベースのCTCビームサーチ (CUCTCDecoder) にも対応している。
torchtext は PyTorch 向けのテキスト処理ライブラリである。大規模言語モデル (LLM) の XLM-RoBERTa や T5 に対応している。なお大規模言語モデルで文書分類、言語モデリング、質疑応答、機械翻訳などの多様なタスクを行うには、モデルをそれぞれへと適応するためのファインチューニングやプロンプティングが必要となる。
PyTorch モデル / ライブラリ
その他、テキストのトークン化では正規表現での置換によるトークン化 (RegexTokenizer)、文字バイト対符号化 (BPE) によるトークン化 (CharBPETokenizer)、バイトレベルBPEによるトークン化（CLIPで使われるCLIPTokenizerやGPT-2で使われるGPT2BPETokenizer）、WordPieceによるトークン化（BERTで使われるBERTTokenizer）、事前学習モデルによるトークン化（T5などに使われるSentencePieceTokenizer）に対応している。また単語の埋め込みベクトルへの変換では GloVe、FastText、CharNGram に対応している。
2023年9月、開発をメンテナンスモードに移行し、2024年4月開発終了となった。
PyTorch モデル / ライブラリ
TorchRL は PyTorch 向けの強化学習ライブラリである。暗黙的Q学習 (IQL)、深層Q学習 (DQN)、近傍方策最適化 (PPO)、深層決定論的方策勾配法 (DDPG)、双生遅延DDPG (TD3)、Advantage Actor-Critic (A2C)、Soft-Actor-Critic (SAC)、保守的Q学習 (CQL)、ランダム化アンサンブル化ダブルQ学習 (REDQ)、Dreamer、Decision Transformer、人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)に対応している。
TensorDict は PyTorch 向けの辞書構造ライブラリである。
tensordict は PyTorch 向けのレコメンデーション（推薦）ライブラリである。
torchtuneは PyTorch 向けの大規模言語モデル (LLM) ファインチューニングライブラリである。
torchchatはPyTorch向けのLLMを使ったチャット実装であり、gpt-fastはPyTorchを使ったLLM実装である。
PyTorch Hub (torch.hub) は GitHub のリポジトリ上に存在するPyTorchの事前学習モデルを簡単に使用できるようにするための仕組みである。リポジトリをこの PyTorch Hub で使えるようにするためにはリポジトリ上に「hubconf.py」を設置する必要がある。
PyTorch Hub に対応しているリポジトリには例えば以下が存在する：
PyTorch Hubでリポジトリ上のモデルを読み込むコードの例：
なお外部プロジェクトには GitHub 及び PyTorch Hubを使わずに、GitHubに似た独自リポジトリシステムとその読み込みスクリプトを提供するものも存在する（Hugging Face の Hugging Face Hubなど）。
Lightning AI製の評価指標（メトリクス）用ライブラリ。
PyTorch 学習
PyTorchに使うことのできるデータローダには以下が存在する：
またデータセットの自動ダウンロードに対応するデータローダとして HuggingFace Datasets Hub のデータセットが使用可能な HuggingFace 製の Datasets も存在する。
PyTorch Lightning は学習から展開までの簡易化のための PyTorch 向けサードパーティー製ライブラリである。
より高い効率で学習を行うための様々な標準機能・外部ライブラリが提供されている。以下はその一例である。
それぞれの手法で特徴と適用範囲が異なる。例えばDynamoでは動的条件分岐を扱えるがfx.symbolic_traceでは扱えない。
プロミスザスター
「プロミスザスター」は、BiSHのメジャー2作目のシングル。2017年3月22日にavex traxから発売された。
プロミスザスター 概要
前作「DEADMAN」から11か月後に発売されたメジャー2作目・通算3作目のシングル。発売前の2017年2月21日に「プロミスザスター」のミュージックビデオがYouTubeに公開された。オリコン週間ランキングで4位を記録。2023年現在、グループ最大のヒット曲となっている。
CDは3形態で販売され、LIVE盤には2016年12月1日に東京・TSUTAYA O-EASTで行われたフリーライブ「iN THE END」のライブ映像を収めたDVDが収録されている。BE@RBRICK盤にはLIVE盤の映像のほかにそれまでに発表してきたミュージックビデオ（メンバーによる副音声付）とメイキングを収録。また、数量限定でイラストレーターのfaceがデザインしたオリジナルのBE@RBRICK「IDOL BE@RBRICK 400%」が同梱された。
プロミスザスター 収録曲
全作曲：松隈ケンタ、全編曲：SCRAMBLES
2016.12.01 @ TSUTAYA O-EAST BiSH FREE LIVE “iN THE END”
リズ・カムーシュ
リズ・カムーシュ（Liz Carmouche、1984年2月19日 - ）は、アメリカ合衆国の女性総合格闘家。ルイジアナ州ラファイエット出身。チーム・ハリケーン・オーサム所属。現Bellator世界女子フライ級王者。リズ・カムーシェ、リズ・カモーシェとも表記される。
リズ・カムーシュ 来歴
ルイジアナ州ラファイエットで生まれた後、アメリカ海兵隊員だった父親の仕事の都合で幼少期に日本の沖縄県へ移り、沖縄クリスチャンスクールインターナショナルを卒業。20歳の時に自身も海兵隊に入隊し、航空電気技師として5年間任期を務めた。
2010年、メキシコでプロデビュー。
2010年9月30日、C3 Fights: Red River Rivalryでヴァレンティーナ・シェフチェンコと対戦し、2RにドクターストップによりTKO勝ち。
2011年3月5日、Strikeforce: Feijao vs. Hendersonの女子ウェルター級（-61kg）タイトルマッチで王者のマルース・クーネンと対戦し、4Rに三角絞めで一本負け。キャリア初黒星を喫した。
2011年7月22日、Strikeforce Challengers: Voelker vs. Bowling IIIでサラ・カフマンと対戦し、0-3の判定負け。
2013年2月23日、UFC 157のUFC世界女子バンタム級タイトルマッチで王者のロンダ・ラウジーに挑戦し、1Rに腕ひしぎ十字固めで一本負け。この試合はUFC史上初となる女子の試合であり、ペイ・パー・ビューの販売件数は約50万件を記録。女子選手がメインを務めた格闘技イベントとしては過去最高の販売件数を記録した。
リズ・カムーシュ 来歴
2013年11月6日、UFC: Fight for the Troops 3で女子バンタム級ランキング6位のアレクシス・デイビスと対戦し、0-3の判定負け。
2014年4月19日、UFC on FOX 11で女子バンタム級ランキング3位のミーシャ・テイトと対戦し、0-3の判定負け。
2016年11月12日、UFC 205で女子バンタム級ランキング14位のケイトリン・チュケイギアンと対戦し、2-1の判定勝ち。
2017年12月9日、新設されたフライ級に階級を下げ、UFC Fight Night: Swanson vs. Ortegaでアレクシス・デイビスと再戦し、1-2の判定負け。
2019年8月10日、UFC Fight Night: Shevchenko vs. Carmouche 2のUFC世界女子フライ級タイトルマッチで王者の ヴァレンティーナ・シェフチェンコに挑戦し、0-3の5R判定負け。王座獲得に失敗した。
2020年9月12日、Bellator MMAデビュー戦となったBellator 246でディアナ・ベネットと対戦し、3Rにリアネイキドチョークで一本勝ちを収めた。
2021年6月25日、Bellator 261で女子フライ級ランキング3位の渡辺華奈と対戦し、スタンドパンチ連打で開始35秒のTKO勝ち。
リズ・カムーシュ 来歴
2022年4月22日、Bellator 278のBellator世界女子フライ級タイトルマッチで王者ジュリアナ・ヴェラスケスに挑戦し、グラウンドの肘打ち連打で4RTKO勝ち。王座獲得に成功した。
2022年12月9日、Bellator 289のBellator世界女子フライ級タイトルマッチで女子フライ級ランキング1位の挑戦者ジュリアナ・ヴェラスケスとダイレクトリマッチを行い、2Rに腕ひしぎ十字固めで一本勝ちを収め、王座の初防衛に成功した。
2023年4月21日、Bellator 294のBellator世界女子フライ級タイトルマッチで女子フライ級ランキング4位の挑戦者ディアナ・ベネットと対戦し、肩固めで4R一本勝ち。2度目の王座防衛に成功した。
2023年10月7日、Bellator 300のBellator世界女子フライ級タイトルマッチで女子フライ級ランキング3位の挑戦者イリマ＝レイ・マクファーレンと対戦し、右ローキックで5RTKO勝ち。3度目の王座防衛に成功した。なお、前日計量でマクファーレンがフライ級の契約体重を726g超過したため、試合はカムーシュが勝利した場合は王座防衛、マクファーレンが勝利した場合は王座が空位となるという条件で行われた。
2024年6月13日、PFL 4: 2024 Regular Seasonで渡辺華奈と対戦し、試合終了直前に腕十字固めで一本勝ち。
磐井虎二郎
磐井 虎二郎（いわい とらじろう、1889年〈明治22年〉1月9日 - 1981年〈昭和56年〉11月16日）は、大日本帝国陸軍軍人。最終階級は陸軍中将。
磐井虎二郎 経歴
宮城県出身。1910年（明治43年）陸軍士官学校第22期卒業、陸軍歩兵少尉に任官。陸軍歩兵大佐、歩兵第5連隊留守隊長、歩兵第25連隊長を経て、1939年（昭和14年）陸軍少将・第21歩兵団長（第12軍、第21師団）となり、支那事変に出征。中原会戦では黄河の濁流を渡り善戦する。2年後の1941年（昭和16年）には独立混成第6旅団長（北支那方面軍、第12軍）となり、山東省南部を警備地区とし、第二次魯南・魯中作戦に参戦した。ついで第2歩兵団長、東部軍司令部附を経て、1944年（昭和19年）1月より朝鮮軍隷下の第42警備司令官（留守第20師団）を務め、同年7月には陸軍中将・第108師団長（関東軍、第3方面軍）に任官し、錦州にて終戦を迎えた。
1948年（昭和23年）1月31日、公職追放仮指定を受けた。
日向野知恵
日向野 知恵（ひがの ちえ、1984年7月28日 - ）は、日本の女子ブラジリアン柔術家、元プロボクサー。栃木県小山市出身。トライフォース柔術アカデミー新宿所属、プロボクサー時代はスパイダー根本ボクシングジム所属。第2代日本女子ミニマム級王者。日本人女子プロボクサー第1号である高築正子がトレーニングパートナーを務めた。
日向野知恵 来歴
栃木県立栃木女子高等学校から茨城大学に進み、卒業後に都内のデザイン会社に就職を機にキックボクシングを始め、その後地元小山のジムでボクシングに転向し、プロを目指すため埼玉県川口市のスパイダー根本（当時スパイダー蓮乗院）に移籍し、2014年3月3日プロデビュー。
デビュー3戦3連勝も、敵地大阪で山岸愛子にTKO負けを喫すると3連敗。
2015年8月7日、郷司利也子にTKO勝利で連敗を止める.
12月27日、後のIBF女子世界アトム級王者花形冴美に6回TKO負け。
2016年4月10日、草加市文化会館ホールにて山岸愛子との再戦を判定で制して雪辱に成功。
11月11日、初の世界挑戦として小関桃が持つWBC女子世界アトム級王座に挑むが4回TKO負け。
2018年3月4日、 韓国・大田にて李恩惠が持つJBC非公認のWIBA世界フライ級王座に挑戦するが、判定負け。
10月31日、前王者矢吹純が負傷のため空位となった日本女子ミニマム級王座決定戦として後楽園ホールで成田佑美と対戦も1-1判定の引き分けで王座は空位のまま。
日向野知恵 来歴
2019年2月10日、兵庫県姫路市のウインク武道館にて成田佑美との再戦を2-1判定で制して初タイトル獲得。
3月25日、 フィリピン・マニラにてケーシー・モートンが持つWBO女子アジア太平洋フライ級王座に挑むが、1-2の判定で王座獲得を逃す。
6月25日、後楽園ホールで日本王座初防衛戦として千本瑞規を迎え撃つが、6回33秒に傲然のバッティングが起こり試合続行不可能となったため、負傷判定となり0-2で敗れ王座陥落。
この試合後にプロボクサーを引退。
2020年、ブラジリアン柔術に転向。
2021年9月、全日本ノーギ選手権、全日本マスター選手権を立て続けに優勝。
2022年1月9日、KIT.04にてプロ柔術デビューを果たすが、吉永愛にゴールデンスコアで惜しくも敗れる。
中新井 (上尾市)
中新井（なかあらい）は、埼玉県上尾市の大字。郵便番号は362-0052。
市の統計などでは大谷地区で分類されている。
中新井 (上尾市) 地理
埼玉県の中央地域（県央地域）で、上尾市南部の大宮台地（上尾西部台地）上に位置する。地区の東端を鴨川が流れ、鴨川沿いの沖積平野と台地との境界に台地崖がある。鴨川には焼橋が架けられさいたま市北区に通じている。浅間川（準用河川）の支流の中新井都市下水路が南北に流れる。また、地区の北境を無名の小河川が鴨川に向かって南東方向に流れ、合流点付近で谷戸を形成している。
東側をさいたま市北区奈良町、南側は戸崎やさいたま市西区西新井と隣接する。西側は堤崎、北側は大谷本郷と隣接する。また南側は地頭方の飛地（字中新井）、西側で地頭方と僅かに隣接する。境界は北西部のUDトラックスの敷地付近で錯綜し、浅間川左岸沿いには現在でも大小の飛地が複数ある。大谷本郷さいたま線が地区内を北から西へ通る。
中新井 (上尾市) 地理
北部や西部の一部を除き市街化調整区域で、一部住宅地も見られるが、全体的には農地が広がっている。北部や西部の一部は市街化区域に指定され、北部は準工業地域に指定され、西部の浅間川流域では工業専用地域に指定され、土地区画整理事業により工業用地の造成が行なわれている。
地内に集落跡である「寺家分遺跡」（県遺跡番号：14-200）や「寺家分Ⅰ遺跡」（県遺跡番号：14-201）などがあり、土器片が発掘されている。
住宅地の公示地価は不明、工業地の地価は2018年（平成30年）1月1日の公示地価によれば大字中新井字北原292番地3外の地点で5万7000円/m2となっている。
中新井 (上尾市) 歴史
もとは江戸期より存在した武蔵国足立郡平方領に属する中新井村であった。戸崎村に飛地があった。村高は正保年間の『武蔵田園簿』では160石（田71石余、畑88石余）、『元禄郷帳』によると187石余、『天保郷帳』によると201石余であった。化政期の戸数は33軒で、村の規模は東西10町余、南北8町余であった。地名の由来は不明だが、新しい用水路を意味するのではないかと思われている。
1875年（明治8年）の農業産物高は武蔵国郡村誌によると米33.35石、大麦139.7石、小麦29.6石、裸麦36.8石、大豆32.9石、小豆7石、栗39石、甘藷3950貫であった。
※ 『新編武蔵風土記稿』には「山椒山」や「仏供田」の記載があるが、現在の場所を特定できない。
中新井 (上尾市) 世帯数と人口
2019年（平成31年）1月1日現在（上尾市発表）の世帯数と人口は以下の通りである。
中新井 (上尾市) 小・中学校の学区
市立小・中学校に通う場合、学区（校区）は以下の通りとなる。
中新井 (上尾市) 事業所
2021年（令和3年）現在の経済センサス調査による事業所数と従業員数は以下の通りである。
中新井 (上尾市) 交通
地区内に鉄道は敷設されていない。最寄り駅はJR東日本高崎線上尾駅であるが、大字中新井字北原292番地3外の地点より2.8 km離れており、徒歩圏ではない。
地内に都市計画道路「西環状線」の新設や「中新井小泉線」の延伸が計画されている。
地区内に路線バスは運行されておらずコミュニティバスのみ運行されている。過去には上尾駅東口より線路沿いを南下し川越街道旧道を通り「向山」バス停留所（大谷本郷交差点）を経由して現在の県道165号を通り、大宮駅に至る東武バスの路線バスが運行されていた時期もあった。
上尾市コミュニティバス「ぐるっとくん」
地区内は「中新井入口」、「中新井南」、「神明山」、「上尾南高校前」、「中新井」、「坊山」バス停留所が設置されている。
エストニアとロシアの領有権問題
本項では、エストニアとロシアの領有権問題（エストニアとロシアのりょうゆうけんもんだい）について述べる。
エストニアは、ロシア連邦が実効支配するレニングラード州イヴァンゴロド周辺地域、およびプスコフ州ペチョールィ周辺地域の2か所について、自国の領有権を主張していた。これらの領域は、1920年にエストニアがロシア・ソビエト連邦社会主義共和国（ロシアSFSR）との間に締結したタルトゥ条約において、エストニア領であることが合意されていた。しかし、1940年にエストニアがロシアSFSRの後身であるソビエト連邦へ併合されると、これらの領域は、ソ連領内においてソ連構成国であるロシアSFSRへと移管された。
その後、ソビエト連邦の崩壊に際して独立回復を達成したエストニアは、自国のソ連編入と領土移転の違法性を訴えた。そして、ソ連の継承国であるロシア連邦に対し、タルトゥ条約に基づく1920年の国境線回復を要求した。しかし対するロシアは、エストニアのソ連への併合は自発的なものであったとして、タルトゥ条約の失効を理由に領土の返還を拒否した。