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電通メディアイノベーションラボ 主な活動
毎年2月頃に発表される「日本の広告費」の取りまとめ、1994年から毎年発刊されている『情報メディア白書』の企画・編集・執筆を担当している。
その他、マスメディアの動向やオーディエンスのあり方、インターネットメディアのトレンドについて、調査知見を活かした情報発信を進めている。
興津港
興津港（おきつこう）は、千葉県勝浦市興津にある避難港。港湾管理者は千葉県。
外房海岸の中部に位置し、天然の湾形を持つ港である。1951年（昭和26年）9月避難港の指定を受け、1953年より小型船舶を対象とした防波堤、船揚場、物揚場が整備されている。現在は主として当地域で活動する小型船の船だまりとして利用されている。また、1996年度（平成8年度）に「エコ・コースト事業」の指定を受け、アカウミガメを主体とした生態系や自然環境に配慮した海岸整備を実施した。景観等に配慮した興津港エコ・コースト事業は、アカウミガメ産卵に配慮した「エコエリア」とレクリエーションに配慮した「レクエリア」の2ゾーンに区別されている。
興津港 主要施設
（2017年11月現在）
（2017年11月現在）
避難港は、航行中の小型船舶が暴風雨やしけが発生した際に避難するための港である。避難港の管轄は国土交通省であり、港湾法第2条第9号に基づいて全国で36の避難港が指定されている。
興津港のレクエリアゾーンである興津海岸は、幼児でも危険性が少なく透明度が高い海岸として周知されているが、これは消波テトラポッドが配置された結果、港内の波が穏やかになり、アマモが定着し繁殖したためである。また、近隣住民による海岸の清掃活動が行われている。
フリウリ地震
フリウリ地震（フリウリじしん、イタリア語: Terremoto del Friuli）とは、1976年5月6日に、イタリア北部のフリウリ＝ヴェネツィア・ジュリア州を震源として発生したMw6.5の地震である。震源の深さは5.7キロメートル (km) と浅く、震源地付近では大きな被害が出た。
フリウリ地震 震度
この地震で、震源地付近の地域では、メルカリ震度階級IXの強い揺れを観測したとみられる。
フリウリ地震 被害
この地震による死者は990人だった。
被害が大きかったジェモーナ・デル・フリウーリでは、11世紀から造られてきた石造りの古い街並みが倒壊。余震によるものも含め八割の建物が全壊、半壊して圧死者が相次いだ。
日本Web協会
日本Web協会（にほんウェブきょうかい、英文名 Japan Web Association）は、「日本語のウェブの質を向上させよう」をスローガンに森川眞行によって2007年2月に設立された一般社団法人。略称はJWA。
日本Web協会 概要
インターネットに関わるあらゆる組織・団体、個人のハブとして、日本におけるWeb産業の中心的な推進役となり、インターネットが有効活用された豊かな社会の実現に寄与する。
日本語のウェブサイトに関わるあらゆる立場の法人や個人が、同じテーブルにつき議論を重ねることで学術的な蓄積を行うとともに、セミナーなどを通じて研究・教育・普及に努め、日本語のウェブサイトの質が向上することで多くの利用者の利便性が高まることを目的としている。中部支部、関西支部、沖縄支部を持つ。
大井王
大井王（おおいおう、生没年不詳）は、奈良時代の皇族・貴族。臣籍降下後の氏姓は奈良真人。官位は正五位下・丹波守。
大井王 経歴
天平9年（737年）無位から従五位下に直叙され、翌天平10年（738年）左大舎人頭に任ぜられる。天平12年（740年）聖武天皇の伊勢行幸に同行した際には少納言の官職にあったが、中臣忌部らとともに幣帛を奉るために伊勢大神宮に派遣され、まもなく行幸に陪従した官人らに叙位が行われると、大井王は従五位上に昇進した。翌天平13年（741年）にも正五位下と続けて昇叙される。
聖武朝末の天平19年（747年）丹波守として地方官に転じ、孝謙朝の天平勝宝3年（751年）奈良真人姓を与えられて臣籍降下している。
ベクトラン
ベクトラン（英: Vectran）は、液晶ポリマー（liquid-crystal polymer ; LCP）からつくられた合成繊維で、セラニーズ・コーポレーション 、現在のクラレによってつくられた。化学的には4-ヒドロキシ安息香酸と6-ヒドロキシナフタレン-2-カルボン酸の重縮合によって製造される芳香族 ポリエステルである。
ベクトラン 物性
ベクトランのゴールデンファイバーは、高温での熱安定性、高強度および高弾性率 、低クリープ 、そして優れた化学的安定性で知られている。耐湿性であり、一般に敵対的環境において安定である。 ポリエステルコーティングは、ベクトランのコアの周囲によく使用される。 ポリウレタンコーティングは、 耐摩耗性を向上させ、水バリアとして機能する。ベクトランの融点は330°Cで、220°Cから段階的な強度低下が起きる。紫外線に対する耐性が低いため、屋外環境では長期間使用しない。
引張強度はケブラーと似ているが、大きな応力にさらされたとき、ベクトランは依然として引張破断を起こす傾向がある。ほんの少しの毛髪状繊維が容易に汚れをつかみ、かつ面ファスナーに容易に絡み合うために、（可能な場合）引き裂かなければならない 。保護コーティングなしで使用された場合、ベクトランはUV劣化に対する耐性が低い。
ベクトラン 使用法
ベクトラン繊維は、ロープ 、電気ケーブル 、 帆布 、および高度な複合材料 、プロ用の自転車用タイヤ、およびエレクトロニクス用途のための強化繊維として使用されている。これは、設計および製造によってNASAの船外移動ユニット（宇宙服）の繊維製品構造層の1つとして使用されているILCドーバー 、および1997年マーズパスファインダーや2004年の双子の火星探査ローバー スピリットとオポチュニティーの火星着陸用のエアバッグ等すべての繊維製品 に用いられ、いずれもILCドーバーによって設計および製造されている 。この素材は、2011年NASAの火星科学研究所のブライドルケーブルでも使用された 。2015年10月28日にペンシルベニア州に墜落したJLENS軍の軍事監視飛行船のともづなは、ベクトランで作られていた 。
Vectranは、 Bigelow Aerospaceによって開発され 、軌道上にある2つのステーション だけでなく、 NASAがその放射線遮蔽と熱制御機能についてテストしている重要なコンポーネントである。
ベクトラン 使用法
アメリカ合衆国国土安全保障省では、洪水を防ぐために、ベクトラン製インフレータブルプラグの開発を後援している。ニューヨーク市地下鉄のトンネルやニューヨーク市の他のトンネルで、強いが、比較的安価で、かつラットが食べないことが利点である 。ベクトラン繊維は、 ヨネックス BG-85やBG-80などのバドミントンストリングの製造にも使用されている。 Carlton Vapor Trailバドミントンラケットの製造にも使用されている。
ベクトランは、Grand Prix 4000 S IIやGrand Prix 4シーズンなどのコンチネンタル自転車のタイヤで、転がり抵抗を増加させないとされている1層または2層のいずれかで、パンク防止層として使用されている。
ナイキの Flywireも、ベクトラン製。
ベクトラン 製造
クラレは1990年にベクトランの製造を開始した。2005年から2007年6月までに、クラレは、 米国 サウスカロライナ州にあるCelanese Advanced Materials Inc. （CAMI）からベクトラン事業を買収し、全世界のベクトラン生産の100％を所有している。
ベクトランの全生産量は、2007年の年間600トンから2008年の年間1000トンに拡大した。
ホリデーロード4000キロ
『ホリデーロード4000キロ』（原題：National Lampoon's Vacation）は、1983年のアメリカのロード・コメディ映画。監督はハロルド・ライミス、脚本はジョン・ヒューズが務め、『ナショナル・ランプーン』に掲載された短編小説「Vacation '58」をベースにしている。出演はチェビー・チェイス、ビバリー・ダンジェロ、イモジェン・コカ、ランディ・クエイド、ジョン・キャンディ、クリスティ・ブリンクリー。日本でのビデオタイトルは『ナショナル・ランプーン/ホリデーロード4000キロ』。
この映画は、1500万ドルの推定製作費でアメリカ国内で6000万ドル以上を稼ぎ出す興行的なヒットとなり、批評家からも好意的な評価を受けた。
その成功の結果、『ヨーロピアン・ヴァケーション』（1985年）、『クリスマス・バケーション』（1989年）、『ベガス・バケーション』（1997年）、『お!バカんす家族』（2015年）の4作の続編が製作された。2000年には『Total Film』の読者が、史上最高のコメディ映画46位に選出している。
ホリデーロード4000キロ あらすじ
シカゴに住むグリズウォルド一家は、夏のバカンスで以前から子供たちが願望していた、カリフォルニアにある遊園地ワリー・ワールドまでの4000キロもの道のりをワゴン車で走破しようという壮大な計画を実行に移す。
しかし、一家には大陸横断の旅の中で次々とトラブルが襲いかかる。しかも、彼らのやることなすことは全て裏目に出てしまう。
ホリデーロード4000キロ キャスト
※括弧内は地上波テレビ放映時の吹き替え声優
青島農業大学
青島農業大学（チンタオのうぎょうだいがく、英語：Qingdao Agricultural University）は中華人民共和国山東省青島市に所在する農業大学であり、「山東省有名学校プロジェクト」に基づく最初の大学で、中国国務院によって学士号を授与された最初の大学の1つでもある。学校には城陽区と萊陽市（独立系大学）の2つのキャンパスがあり、平度市にもキャンパスを建設中である。 青島農業大学は胚の分野に一定の影響力を持つ。
青島農業大学 概要
1951年に開校した萊陽農業學校が前身。そこから、4度の改名を経て、2001年に山東省政府の承認によって青島キャンパスの設立が承認され、2007年3月に教育省によって青島農業大学と改名された。その後、学校の本部は萊陽市から青島市の城陽区に移された。
2016年1月現在、学校には青島と萊陽の2つのキャンパスがあり、3,616畝の面積と790,000平方メートルを超える校舎がある。機器の総価格は3億4,700万元に達した。図書館には2,272,200冊の書籍があり、2,486,300冊の電子書籍がある。専任教員は1506人で、そのうち上級職は662人、学部生は77人である。
統計によると、2015年の青島農業大学の技術資金は1億7,560万に達し、山東省で2番目にランクされた。
2018年11月15日の基礎科学指標データベースの最新のデータによると、2008年1月1日から同年8月31日までの期間、青島農業大学の動植物学および農業科学はESI Globalでの世界1位を獲得していた。
ディー＝アン・ケンティッシュ＝ロジャース
ディー＝アン・ケンティッシュ＝ロジャース（Dee-Ann Kentish-Rogers、1993年1月13日 - ）は、英国のモデル。2018年、Miss Universe Great Britainに選ばれ、英国を代表してミス・ユニバース2018に出場。Top20に残る。黒人女性がMiss Universe Great Britainに選ばれたのは大会史上初。
名前のカタカナ表記は株式会社ハースト婦人画報社に従う。
ディー＝アン・ケンティッシュ＝ロジャース 経歴
1993年1月13日、イギリス領アンギラのバレーに生まれる。
ウェスト・ミッドランズ州バーミンガムのバーミンガム大学大学院で法学を学ぶ。
バリスタおよびアスリートとしての顔も持つ。2014年のコモンウェルスゲームズに出場したこともあり、2021年12月現在いくつかのアンギラの国内記録保持者である。
2017年、ミス・アンギラに出場。ミスコンのキャリア開始。2018年7月18日のMiss Universe Great Britain決勝に参加するための費用はアンギラ観光局より提供された。
2016年から2017年にかけて、バレーのJoyce Kentish & Associatesでインターン。
ケ・テ・ペルドネ・ディオス
『ケ・テ・ぺルドネ・ディオス』（原題: Que te perdone Dios）は、メキシコのテレビドラマ。アメリカ合衆国のテレビネットワークユニビジョンで2015年1月19日から7月10日まで放送された。
ケ・テ・ペルドネ・ディオス 登場人物
アビガイル・リオス / アビガイル・ラモス・フローレス
演：ズリア・ベガ
マテオ・ロペス・ゲラ・フエンテス
演：マーク・タチェル
ファウスト・ロペス・ゲラ
演：セルヒオ・ゴイリ
レナータ・フローレス・デル・アンヘル・デ・ロペス・ゲラ
演：レベッカ・ジョーンズ
マカリア・リオス
演：サビーン・ムージャー
ヘレナ・フエンテス・ヴィウダ・デ・ロペス・ゲラ
演：マリア・ソルテ
パトリシオ・ドゥアルテ
演：ルネ・ストリックラー
ダイアナ・モンテロ
演：アルテア・ハラボ
スプリングヴェイル (ビクトリア州)
スプリングヴェイル (Springvale) はオーストラリアのヴィクトリア州メルボルンにあるサバーブ（行政区画）。メルボルン中心部の南東約23キロメートルに位置する。地方公共団体シティ・オブ・グレーター・ダンデノンに属する。2016年国勢調査によるスプリングヴェイルの人口は21,714人であった。
スプリングヴェイルは面積約11.2平方キロメートルの大規模なサバーブである。地区の西端はウェストールロード、北端はプリンセスハイウェイとポリスロードとなっている。北東の境界にはスプリングベール火葬場およびコリガンロードがあり、南端はヒートハートンロード、南東はローンロードとなっている。メルボルン中心部からは、モナーシュ・フリーウェイからフェーンツリー・ガリー・ロードに接続することで、スプリングヴェイルの北西に出ることができる。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) 歴史
スプリングヴェイルの自治体はもともとダンデノン・シャイアの一部であり、ダンデノン丘陵国立公園のすぐそばに位置している。この地域には豊富な水源による天然温泉があり、このサバーブの語源となった。天然温泉は、メルボルンとダンデノンの間を移動する旅行者によって利用された。1850年代、オークリーとダンデノンの間に新たな測量ルートが設置され、その近くにスプリング・ヴェイル・ホテルが建設された（現在のプリンスハイウェイとスプリングヴェイルロードの交差点付近）。しかしながらこのホテルは、地域の開発に寄与するには至らなかった。
1864年9月12日、最初の郵便局であるスプリングヴェイル郵便局が開業するも、1892年に閉鎖。局舎はスプリングヴェイル駅の駅舎として引き継がれた。1946年から1978年まではスプリングヴェイル北郵便局も営業していた。
1886年、鉄道駅の近郊で区画整理が行われ、地域の発展が始まった。1920年代までに、スプリングヴェイルには旅館エリアや保養地、楽団、工業協会、そして複数の商店街を抱えたコミュニティへと成長した。1924年には写真館が開業。第二次世界大戦以降、スプリングヴェイルは牧歌的な住宅地と工業地区を有する地域となり、周辺地域では市場向け作物の栽培が行われた。産業としては砂の採掘が活発となり、それは1990年代まで続いた。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) 歴史
戦後の地域発展が最も顕著だったのは1960年代初頭であった。この時代、百貨店「ロックマン・ショップウェル」の店舗が開業し、またスプリングヴェイル・ロード東側の商店街が立ち退いて道路拡幅が行われた。道路整備や各種公共サービスの供給により急速に宅地開発が進み、旧来の古い街区に取って代わった。1961年には競馬と自動車レースの両方が可能なサンダウン競馬場が開業した。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) 地理
プリンセスハイウェイの北部にはスプリングヴェイル火葬場・墓地がある。また火葬場の近隣には、住宅地や旧スプリングヴェイル小学校が位置している。火葬場は小学校の近くにはセンターロードとスプリングヴェイルロードが通っており、これらの道路はいずれもスプリングハイウェイと交差している。
スプリングヴェイルの大部分は住宅地となっており、北西部と北東部にいくつかの小さな工業地区が点在している。東部地区には、メルボルンに3箇所ある主要墓地の一つであるスプリングヴェイル火葬場・墓地、そしてサンダウン・レースウェイがある。
スプリングヴェイルはかつて一つの市であった。しかしながら1994年12月、地方自治体再編により境界が見直しとなった。その結果、市の一部はシティ・オブ・グレーター・ダンデノンに、残りの一部はシティ・オブ・キングストンに統合となった。
スプリングヴェイルにはサンダウン競馬場があり、自動車愛好家にはサンダウン・レースウェイとしても知られている。サンダウン・レースウェイでは毎年いくつもの主要カーレース大会を開催しており、代表的なものにV8スーパーカーシリーズのサンダウン500が挙げられる。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) スポーツ
スプリングヴェイルにはオーストラリアンフットボールのクラブチーム「スプリングヴェイル地区FC」があり、サザンフットボールリーグに所属している。
サッカー競技ではヴィクトリア州リーグ1部所属のサウス・スプリングヴェイルSCがあり、ワーナー保護区でホームゲームを開催している。
また自動車レース施設として、常設ピットとグランドスタンド設備を備えたサンダウン・レースウェイがあり、プリンセスハイウェイやサンダウン公園駅からアクセスすることができる。メルボルンにある4つの競馬場の中の一つであるサンダウン競馬場も同じ敷地にある。線路を挟んだ反対（南西）側にはサンダウン公園グレイハウンドレース場がある。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) 公共施設
スプリングヴェイルでは1983年に、自助団体や社会団体、文化団体、その他の活動団体を支援するための隣保館が設置された。40を超える自助団体がこの施設で集会・活動を行っており、例として第二言語としての英語の教育、コンピュータ教室、園芸教室、祝賀行事などが挙げられる。難民週間、奨学金週間、成人学習者週間といった活動も行われている。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) 政治
スプリングヴェイルでは、連邦議会と州議会の両方において労働党が優位となっている。スプリングヴェイルでは連邦議会の選挙区がホーサムとース2つのに分かれており、ホーサム選挙区からはクレア・オニールが、ブルース選挙区からはアラン・グリフィンが選出されている。
スプリングヴェイルの州議会の選挙区はクラリンダ、キーズボロ、マルグレイヴの3つに分かれている。
シティ・オブ・グレーター・ダンデノンにおいて、スプリングヴェイルは「スプリングヴェイル・セントラル」と「スプリングヴェイル・ノース」の2選挙区に分けられており、それぞれユーホーン・チーとアラン・ゴードンが選出されている。スプリングヴェイルとスプリングヴェイル・サウスは現在、シティ・オブ・グレーター・ダンデノンのライトウッド区の大部分を占めている。
スプリングヴェイル (ビクトリア州) 交通
スプリングヴェイルには2つの鉄道駅（スプリングヴェイル駅、サンダウン公園駅）があり、ともにパケナム線とクランボーン線の停車駅である。いくつかのバス路線もスプリングヴェイルを通っており、例として空港西ショッピングセンターやチェルシー駅に連絡するスマートバス902系統が挙げられる。
船井王
船井王（ふないおう、生没年不詳）は、奈良時代の皇族。正五位上・縫殿頭。
船井王 経歴
孝謙朝の天平勝宝9歳（757年）无位から従五位下に直叙される。淳仁朝では天平宝字3年（759年）内史頭に任ぜられ、天平神護元年（764年）従五位上に昇叙される。
称徳朝では神護景雲2年（768年）侍従、神護景雲3年（769年）刑部大輔と京官を務める。宝亀2年（771年）正五位上・因幡員外介に叙任されると、宝亀3年（772年）因幡守に昇格するなど、光仁朝前半は因幡国の国司を務めた。宝亀8年（777年）縫殿頭として京官に復している。
八戸市立東中学校
八戸市立東中学校（はちのへしりつひがしちゅうがっこう）は、青森県八戸市湊高台2丁目にある公立中学校。
ホウ素化
金属触媒を用いたC-H結合のホウ素化反応（英: Metal-catalyzed C–H borylation reaction）とは、遷移金属によって触媒される有機化学反応であり、脂肪族化合物もしくは芳香族化合物のC–H結合を活性化して有機ホウ素化合物に変換する反応である。金属触媒を用いたC-Hホウ素化反応は遷移金属を用いてC–H結合をC–B結合に直接変換する反応である。この変換は一般的なホウ素化に比べ、安くて豊富に存在する炭化水素を出発物質として、有機化合物の官能化(prefunctionalization)を抑え、毒性のある副生成物の生成を抑制しつつ、生理活性を有した化学物質の合成を進めることができる。ボロン酸とボロン酸エステルが有機分子のホウ素化によく用いられるホウ素源である。ボロン酸は3価のホウ素を含む有機化合物で、1つのアルキル置換基と2つのヒドロキシ基を持っている。同様に、ボロン酸エステルは1つのアルキル基と2つのエステル基を持っている。ボロン酸とボロン酸エステルはホウ素原子に結合しているアルキル基の種類（アルキル、アルケニル、アルキニル、アリールなど）によって分類される。最もよく用いられる出発物質はボロン酸エステルを含む化合物で、一般式(RO)2B-B(OR)2で表される。例えば、ビス(ピナコラート)ジボロン(B2Pin2)や、ビス(カテコラート)ジボロン(B2Cat2)などである。
ホウ素化
ボロン酸もしくはボロン酸エステルのホウ素原子はsp2混成であり、空のp軌道が存在する。このため、ボロン酸やボロン酸エステルはルイス酸として機能する。ボロン酸やボロン酸エステルのC–B結合はC–C単結合よりやや長く、1.55-1.59 Åである。C–B結合の結合長がC–C結合より長いので、C-Bの結合エネルギーはC–C結合のそれよりやや小さい(C-B結合:323 kJ/mol、C-C結合:358 kJ/mol)。 The 炭素-水素結合の結合長は約1.09 Åであり、結合エネルギーは約413 kJ/molである。ゆえにC–B結合は反応性の低いC-H結合を置き換える中間体として有用である。
有機ホウ素化合物は炭素-ホウ素結合を含む有機化合物である。有機ホウ素化合物は、C-B結合がC–X (X = Br,Cl)、C–O、C–N、C–C結合に容易に変換できるため、有機合成化学において幅広い用途がある。このため、C-B結合を分子に取り込む多くの方法が開発されている。有機ホウ素化合物は古典的にはグリニャール試薬からヒドロホウ素化もしくは二ホウ素化を経由して合成される。ホウ素化反応はこの代替法を示している。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
この反応はハートウィッグによって報告された。アルカンはCp*Rh(η4-C6Me6)を触媒として用いることで高選択的に1級のC–H結合をホウ素化することができる。特筆すべきは、この触媒は炭化水素鎖にヘテロ原子が存在する場合でも1級C-H結合を選択的にホウ素化することである。ロジウム触媒を用いたメチル基のC-Hのホウ素化はヘテロ原子の位置に関わらず化学選択性が発現する。ホウ素化の選択性は立体的なかさ高さや電子密度にほとんどよらずに発現し、アセタールやエーテル、アミン、フッ化アルキルなど様々な化合物で現れる。さらに、シクロヘキサンなどのように1級のC-H結合が存在しない基質を用いた場合反応は起こらない。
一級アルカンの選択的官能化が優先的に起こるのは、速度論的にも熱力学的にも1級のアルキル-金属錯体が2級のそれより好ましいからである。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
2級アルキル錯体より1級アルキル錯体が安定である理由はいくつかある。まず、１級アルキル錯体は立体的にすいているため基質と金属が接近しやすい。次に、部分負電荷は多くの場合金属-アルキル錯体のα-炭素に存在するため、2級アルキル配位子より1級アルキル配位子の方が電荷を負担する能力が高いためである。
ロジウム錯体を使用した際の脂肪族のC-Hホウ素化の選択性の由来は水素-重水素交換質量分析によって明らかになった。H/D で置き換えて反応させると位置選択性およびメタル-アルキル中間体の官能化位置選択性が低下した。
合成において、C-Hホウ素化はポリマーをホウ素化ののち酸化してヒドロキシ化するのに利用されている。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
不活性なC-H結合（ベンゼン）の触媒的ホウ素化の最初の例はIr(Cp*)(H)(Bpin)を触媒として用いる反応で、スミスとイバーソン(Iverson)によって報告された。しかしこの変換の触媒効率は悪く、120 h、150 °Cで3回しか反応させることができなかった。ハートウィッグや彼の共同研究者による研究の結果、効率的かつ実用的なアレーンのホウ素化が実現した。芳香族C–Hホウ素化はハートウィッグと石山竜生らは4,4’-ジ-tert-ブチルジピリジン (dtbpy)と[Ir(COD)(OMe)]2を触媒としてジボロン試薬であるビス(ピナコラート)ジボロンをホウ素源として用い、。この触媒系匂いては芳香族のC-H結合のホウ素化は出発となるアレーンの立体障害のために、立体選択的に進行する。この芳香族C-H結合官能化における選択性は一般的にC-H結合でo-置換体が存在しない場合、C-B結合でもo-置換体が生成する反応は起こらないという規則が存在する。官能基が1つだけ存在する場合、メタ位とパラ位で置換が起こり、メタ置換体とパラ置換体の比が2:1となる。オルト異性体は立体効果のため生成しない。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
1,2-置換または1,4-置換の芳香族化合物の場合、ホウ素の付加は1箇所でしか起こらない。1,3-置換の芳香族化合物では、立体的に付加できる水素原子が1つしかないため、やはり1箇所でのみ選択的に反応する。
これは、電気的な効果によって選択性が決まる芳香族求電子置換反応とは対照的である。
芳香族C-Hホウ素化の合成における重要性は以下の図に示した。1,3-置換芳香族化合物は1,3,5-有機ホウ素化合物に変換でき、ホウ素を様々な官能基へと変換することができる。
芳香族C–H官能化はコンプラナジンA（10-ヒドロキシリコポジウムアルカロイド）の全合成に利用されている。コンプラナジンAはヒトのグリア細胞で神経成長因子(NGF)をつくり、mRNAで発現させる。コンプラナジンAは新しい神経ネットワークをつくるため、アルツハイマー病の薬として注目されている天然化合物である。コンプラナジンAはハートウィッグと石山竜生によって開発された芳香族C–H結合のホウ素化と鈴木・宮浦カップリングを組み合わせ、その後でBoc保護基を外して合成された。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
複素環式芳香族化合物（ヘテロアレーン）もイリジウム触媒下でホウ素化することができる。しかしこの場合ベンゼン環と違って位置選択性に電子効果が影響する。このような化合物の例としてフラン、ピロール、チオフェンなどがある。このような化合物ではヘテロのα位にあるC-H結合で反応が起こる。この位置で反応が起こるのは、ここのプロトンの酸性がもっとも高いからである。
立体配置を決定する置換基のない化合物で触媒によりホウ素化の位置を選択する方法が開発されている。例えば、ボーベル(Boebel)とハートウィッグはジメチルヒドロシリルを含む芳香族化合物は、イリジウム触媒下でC-H結合がシラン基に対してo-ホウ素化することを見出している。ヒドロシリルを用いるとオルト位に選択的に反応するのは、Si-H結合が金属中心に可逆的に付加するためで、これがヒドロシリル化合物のオルト位におけるC-H結合の優先的な開裂に繋がる。他にも多くの官能基を用いた芳香族化合物のオルト位選択的なC-H結合のホウ素化法が開発されている。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
芳香族化合物のC-Hホウ素化の反応中間体はトリスボリル-イリジウムであると考えられている速度論解析と同位体標識研究によって触媒サイクルにおいてイリジウム(III)-トリスボリル錯体が芳香族化合物と反応することがわかっている。
触媒サイクルのバリエーションとして下記に示すようなヒドロシラン化合物のオルト位ホウ素化がある。速度論解析のデータから観察された、シクロオクテンに配位したトリスボリル錯体は速やかに解離し、16電子錯体をつくる。芳香族化合物としてベンジルジメチルシランが用いられた場合、ベンジルジメチルシランがトリスボリルイリジウム触媒と反応して、Si-H結合が金属中心に可逆的に付加すると考えられている。その後、酸化的付加および還元的脱離により、オルト位のC–H結合が選択的に活性化されると考えられている。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
メタ位選択的ホウ素化: メタ位選択的なC-Hホウ素化は合成上重要な反応であり、2002年にミシガン州立大学のスミスIII世によって発見された。しかしこの反応は1,3-二置換ベンゼンでしか進行しなかった。約12年後、インドにあるCBMR(Centre of Biomedical Research)のチャトパディヤイのチームはメタ位選択的なC-H活性化・ホウ素化の新たな手法を発見した。彼のチームは同じ基質を用い、配位子を変えることによって位置選択性が変わることを示した。メタ選択性の発現は2つのパラメーター1) 静電気的相互作用, 2) 2級B-N相互作用 によって変化することがわかった。
同時期に、東大薬学院の金井求は2級相互作用によるメタ選択的ホウ素化のコンセプトを提唱している。
1981年、平尾明、伊津野真一、中浜精一、山崎升らはプロキラルな芳香族ケトンをキラルなアミノアルコールとボランを用いて不斉還元すると、対応する2級アルコールを60% eeで得られることを報告した。彼らはキラルなアミノアルコールがボランと反応してアルコキシ-アミン-ボラン錯体を形成することを発見した。この錯体は比較的剛直な五員環であり、熱や加水分解に安定で多くのプロトン性溶媒、非プロトン性溶媒に可溶である。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
1987年には、イライアス・コーリー、バクシ、柴田らはボランとキラルなアミノアルコールからオキサザボロリジンが生成することを発見した。そしてオキサザボロリジンはプロキラルなケトンをBH3THFの存在下、高エナンチオ選択的に還元することがわかった。このケトンの不斉還元はコーリー・バクシ・柴田還元(CBS還元)と呼ばれている
1977年、M. M. ミッドランドらは(+)-α-ピネンを9-BBNでヒドロホウ素化して得られるB-3-α-ピナニル-9-ボラビシクロ [3,3,1] ノナン(B-3-α-ピナニル-9-BBN)がベンザルアルデヒド-α-dを(S)-(+)-ベンジル-α-dアルコールに量論的に不斉還元する。
同年、M. M.ミッドランドは(+)-α-ピネンと9-BBNを反応させて容易に得られるB-3-α-ピナニル-9-BBNを還元剤として用いることができることを発見した。新しい還元剤はのちにシグマ・アルドリッチより発売され、アルピンボランと命名された。アルピンボランを使ったカルボニル基の不斉還元はミッドランド還元（ミッドランドアルピンボラン還元）と呼ばれる。
ホウ素化 金属触媒を用いたC–Hホウ素化反応
2012年、U. R. Y. ベンケイツワール(Venkateswarlu)らはペクチノリドH(pectinolide H)の立体選択的な合成法を開発した。ミッドランド還元とシャープレス不斉ジヒドロキシ化がC–4’, C–5とC–1’の3つの不斉中心の合成に利用されている。
1993年、N. A.ペタシスとI. Akrltopoulouはマンニッヒ反応を修正することで効率的なアリルアミンの合成法を開発した。修正されたマンニッヒ反応では、ビニルボロン酸が求核剤として反応し不斉なアリルアミンを与える。
1978年、R. W. ホフマンとT.ヘロルトはキラルなアリルボロンエステルから2級ホモアリルアルコールをエナンチオ選択的に合成する方法を報告した。ホモアリルアルコールは高収率かつ高エナンチオ選択的に得られた。
1985年、W. R.ラウシュらはアリルボロン酸酒石酸エステルをキラルまたはアキラルなアルデヒドと面選択的に反応させる方法を発見した。後年、W.R.ラウシュらはこの方法をcis-2-ブテン-1,4-ジオールやアンチジオールの合成に適用した。この種の反応はラウシュの不斉アリル化として知られている。
2011年、R. A. フェルナンデスとP. カッタングル(Kattanguru)は(8S, 11R, 12R)- および (8R, 11R, 12R)-トプセントリド(topsentolide) B2のジアステレオマーを8段階で全合成することに成功した。この論文中で、ジアステレオ選択的なラウシュのアリル化反応が2つのキラル中間体を導入する際に用いられた。それから著者らは2つのジアステレオマーを2つのキラル中間体を経由することで合成した。
1979年、宮浦憲夫と鈴木章が塩化アリールとアルキル-1-エニルボランをテトラキス(トリフェニルホスフィン)パラジウム(0)と塩基を触媒にして反応させ、アリール化(E)アルケンを高収率で得たと報告した。その後鈴木章らはこの反応を他の有機ホウ素化合物と他のアルケニル、アルキル、アリール、ハロゲン化アリール、トリフラートにも適用した。この有機ホウ素化合物と有機ハロゲン化物を反応させるパラジウム触媒カップリング反応は鈴木・宮浦カップリングとして知られている。
2013年、ヨアキム・ポドレック(Joachim Podlech)らはアルテルナリア マイコトキシン アルテン酸 IIIの構造をNMRで決定し、その全合成を達成した。合成においては多くの官能基をもつボロン酸化合物とブテノライドを鈴木・宮浦カップリングで反応させ、天然化合物の前駆体を高収率で得た。
1904年、フリッツ・ウルマンはハロゲン化アリールとフェノールを縮合させてビアリールエーテルを作る反応が銅粉によって促進されることを発見した。この反応はウルマン反応ないしはウルマン縮合と呼ばれている。1906年、I.ゴールドバーグ(I. Goldberg)はこの反応を、ハロゲン化アリールとアミドを塩化銅(I)および炭酸カリウムの存在下で反応させてアリールアミンを合成する反応へと拡張した。この反応はゴールドバーグ修正版ウルマン縮合と呼ばれている。2003年、R. A.ベイティとT. D.コークはこの反応に一部修正を加え、脂肪族アルコール、アミンまたはアニリンと三フッ化ボロン酸カリウムを反応させ、アリールエーテルやアリールアミンを合成する手法を開発した。
黄衫の女
黄衫の女（こうさんのおんな）は、金庸の武俠小説『倚天屠龍記』に登場する謎の女性。姓は楊、名は不明。楊過と小龍女の子孫と推測されている。
黄衫の女 概要
血色のよくない顔に、淡い黄色の軽衫を着た美女で描かれている。「九陰真経」の技を会得し、正しい九陰白骨爪を使って周芷若を打ち勝った。
その後、黄衫の女は「終南山の後ろ、活死人の墓あり。神雕侠侶、江湖に跡を絶てり」と謎の言葉を残して去っていった。
グリーンチーズ (ミサイル)
グリーンチーズ（Green Cheese）は、1950年代に計画されたイギリスの核弾頭を備えたレーダー誘導式対艦戦術ミサイルの計画である。
事の発端は新たに登場したソビエト連邦の新型重巡洋艦である'スヴェルドロフ級巡洋艦'に対し、イギリス海軍が危機感を抱いたことが契機となった。長射程で誘導式のミサイルで攻撃には標的への肉薄攻撃を要する従来の無誘導のレッドエンジェルを置き換える事が想定された。
フェアリー・アビエーションによって艦上哨戒機であるフェアリー ガネットに搭載する予定で開発され、当初は計画の名称はFairey Project 7だった。しかし、ミサイルの3,800 lb (1720 kg)という重量はガネットで運搬するには重すぎ、ガネットの兵装をミサイルの探知装置が発射前に露出するように大幅に改造する必要があった。ミサイルの計画はブラックバーン バッカニアがこのミサイルの計画に理想的な回転式爆弾槽を備えるまで継続された。
計画は1956年に費用の超過により中止され、その時点で(イギリスの軍事科学者であるDr. Robert Cockburnに由来する)Cockburn Cheeseと呼ばれる状態まで到達しており、グリーンフラッシュ計画に置き換えられた。これも同様に中止され、対艦用戦術核ミサイルの概念はWE.177Aに置き換えられた。
回帰型ニューラルネットワーク
回帰型ニューラルネットワーク（かいきがたニューラルネットワーク、英: Recurrent neural network; RNN）は内部に循環をもつニューラルネットワークの総称・クラスである。
回帰型ニューラルネットワーク 概要
ニューラルネットワークは入力を変換する処理単位からなるネットワークである。このネットワーク内に循環が存在する、すなわちユニットの出力が何らかの経路で自身へ再び入力する場合、これを回帰型ニューラルネットワークという。回帰のないネットワーク（順伝播型ニューラルネットワーク; Feed-Forward Network; FFN）と対比される。
RNNは任意のひと続きの入力を処理するために内部状態（記憶）を使うことができる。これによって、時系列のための時間的な動的振る舞いを示すことが可能となる。これによって、分割化されていない、つながりのある手書き文字認識や音声認識といった課題に応用が可能になっている。
「回帰型ニューラルネットワーク」という用語は、類似した一般構造を持つ2つの広いネットワークのクラスを指し示すために見境なく使われる。1つは有限インパルス、もう1つは無限インパルスである。どちらのネットワークのクラスも時間的な動的振る舞いを示す。有限インパルス回帰型ネットワークは厳密な順伝播型ニューラルネットワークに展開でき、置き換えることができる有向非巡回グラフであるのに対して、無限インパルス回帰型ネットワークは展開できない有向巡回グラフである。
回帰型ニューラルネットワーク 概要
有限インパルスと無限インパルス回帰型ネットワークはどちらも追加の保管状態を持つことができ、この保管場所はニューラルネットワークによる直接的な制御下とすることができる。保管場所は他のネットワークやグラフが時間遅延を取り込むか、フィードバックループを持つのであれば、それらで置き換えることもできる。こういった制御された状態はゲート状態またはゲート記憶と呼ばれ、長・短期記憶ネットワーク（LSTMs）およびゲート付き回帰型ユニット（GRUs）の一部である。
回帰型ニューラルネットワーク 和訳
再帰型ニューラルネットまたは循環ニューラルネットと訳されこともある。本項では「Recurrent」ニューラルネットワークの訳語として「回帰型」、「Recursive」ニューラルネットワークの訳語として「再帰型」を用いる。
回帰型ニューラルネットワーク 歴史
回帰型ニューラルネットワークは1986年のデビッド・ラメルハートの研究に基づく。ホップフィールド・ネットワークは1982年にジョン・ホップフィールドによって見出された。1993年、ニューラルヒストリー圧縮システムが、時間に展開されたRNN中で1000以上の層を必要とする「非常に深い学習」問題を解決した。
長・短期記憶（LSTM）は2007年頃から音声認識に革命をもたらし始め、特定の音声認識への応用において伝統的なモデルをしのいだ。2009年、コネクショニスト時系列分類（CTC）で訓練されたLSTMネットワークは、パターン認識大会で優勝した初のRNNとなった。このネットワークはつながった手書き文字認識の複数の大会で優勝した。2014年、中国の大手検索サイト百度は、伝統的な音声処理法を用いることなくSwitchboard Hub5'00音声認識ベンチマークを破るためにCTCで訓練されたRNNを用いた。
回帰型ニューラルネットワーク 歴史
LSTMはまた、大規模語彙音声認識およびテキスト音声合成を改良し、Androidにおいて使われた.。2015年、GoogleはCTCで訓練されたLSTMによって音声認識の劇的な性能向上が達成されたと報告され、この技術はGoogle Voice Searchで使用された。
LSTMは機械翻訳、言語モデリング、多言語処理の記録を破った。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と組み合わされたLSTMは自動画像キャプション（短い説明文）付けを向上させた。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
RNNには多くの派生形式がある。
基本的なRNNは連続する「層」へと編成されたニューロン的ノードのネットワークであり、所定の層中の個々のノードは次の層中の全てのノードと有向（一方向）結合により結合されている。個々のノード（ニューロン）は時間変動する実数値の活性化を有する。個々の結合（シナプス）は変更可能な実数値の重みを有する。ノードは（ネットワーク外からデータを受け取る）入力ノード、（結果を得る）出力ノード、（入力から出力への途上でデータを修正する）隠れノードのいずれかである。
離散時間設定における教師あり学習のため、実数値入力ベクトルの配列は入力ノードに到着する（一度に1つのベクトル）。任意の時間ステップにおいて、個々の非入力ユニットはそれに結合した全てのユニットの活性化の加重和の非線形関数としてその現在の活性化（結果）を計算する。ある時間ステップにおける一部の出力ユニットのために教師が与えられた目標活性化を提供することができる。例えば、入力配列が数字音声に対応した音声シグナルであるならば、配列の最後における最終目標出力は数字を分類するラベルとなるだろう。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
強化学習のセッティングでは、教師は目標シグナルを与えない。代わりに、適合度関数または報酬関数がRNNの性能を評価するために使われることがある。これは環境に影響を与えるアクチュエータに結合された出力ユニットを通してその入力ストリームに影響する。これは、進行が勝ち取った点数によって測定されるゲームをプレーするために使うことができるかもしれない。
個々の配列は、全ての目標シグナルのネットワークによって計算された対応する活性化からのずれの和として誤差を生じる。膨大な配列のセットを訓練では、全誤差は全ての個別の配列の誤差の和である。
エルマンネットワークは、一連の「文脈ユニット」（右図中のu）を追加した3層ネットワーク（右図中でx、y、zとして垂直に配置されている）である。中央（隠れ）層は1の重みに固定されたこれらの文脈ユニットに結合されている。個々の時間ステップにおいて、入力は順伝播され、学習規則が適用される。固定された逆結合は文脈ユニット中の隠れユニットの以前の値のコピーを保存する（これは、それらが学習規則が適用する前に結合を通じて伝播されるためである）。したがって、ネットワークは一種の状態を維持することができ、これによって標準的な多層パーセプトロンの能力を超える時系列予測といった課題を実行することが可能となる。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
ジョーダンネットワークはエルマンネットワークと似ている。文脈ユニットは隠れ層の代わりに出力層から入力を得る。ジョーダンネットワーク中の文脈ユニットは状態層とも呼ばれる。それらはそれら自身への回帰的結合を持つ。
エルマンネットワークとジョーダンネットワークは「単純回帰型ネットワーク（SRN）」としても知られている。
エルマンネットワーク
ジョーダンネットワーク
変数および関数
ホップフィールドネットワークは全ての結合が対称的なRNNである。定常入力を必要とし、複数パターンの配列を処理しないため、汎用RNNではない。ホップフィールドネットワークは収束することを保証している。もし結合がヘッブの学習を用いて訓練されるならば、ホップフィールドネットワークは結合変化に抵抗性のある頑強な連想メモリとして機能することができる。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
Bart Koskoによって発表された双方向連想メモリ（bidirectional associative memory、BAM）ネットワークは、ベクトルとして連想データを貯蔵するホップフィールドネットワークの一変型である。双方向性は行列とその転置行列を通って情報が流れることから来ている。典型的には、双極符号化が連想対の二値符号化よりも選好される。最近、マルコフ飛び（ステッピング）を用いた確率的BAMモデルが増強したネットワーク安定化ために最適化され、現実世界の応用と関わりを持った。
BAMネットワークは2つの層を持ち、そのうちのどちらかを、連想を思い出し、もう一方の層上へ出力を生成するための入力として動作させることができる。
エコー状態ネットワーク（Echo state network、ESN）は、疎らに結合されたランダム隠れ層を持つ。出力ニューロンの重みは変更可能な（訓練可能な）ネットワークの一部でしかない。ESNは特定の時系列の再現に秀でている。スパイキングニューロンのための派生形式は液体状態マシンとして知られる。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
独立回帰型ニューラルネットワーク（Independently recurrent neural network、IndRNN）は、従来の完全結合型RNNにおける勾配消失および爆発問題に対処する。1つの層中の個々のニューロンは（この層中の他の全てのニューロンへの完全な結合の代わりに）文脈情報としてそれ自身の過去状態のみを受け取り、ゆえにニューロンは互いの履歴に独立である。勾配バックプロパゲーションは、長期または短期記憶を保持するため、勾配消失および爆発を避けるために制御することができる。ニューロン間情報は次の層において探索される。IndRNNはReLUといった非飽和非線形関数を使って確実に訓練することができる。スキップコネクションを使うことで、深いネットワークを訓練することができる。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
再帰型ニューラルネットワーク（recursive neural network）は、トポロジカル順序で可微分なグラフ様構造を横断することによって、同じ一連の重みを構造に再帰的に適用することによって作られる。このようなネットワークは典型的に自動微分の反転モードによって訓練することもできる。再帰型ニューラルネットワークは、論理項といった構造の分散表現を処理することできる。再帰型ニューラルネットワークの特殊な場合が、構造が直鎖に対応するRecurrent（回帰型）NNである。再帰型ニューラルネットワークは自然言語処理に応用されてきた。再帰型ニューラルテンソルネットワークは、木中の全てのノードに対してテンソルベースの合成関数を使用する。
ニューラルヒストリーコンプレッサ（neural history compressor）はRNNの教師なしスタックである。入力レベルにおいて、前の入力から次の入力を予測することを学習する。この階層型構造において一部のRNNの予測不可能な入力のみが次のより高いレベルのRNNへの入力となる。したがって、極めてまれにしかその内部状態は再計算されない。ゆえに、個々のより高位のRNNは下位RNN中の情報の圧縮表現を学ぶ。これは、入力配列がより高レベルにおける表現から正確に再構成できるような方法で行われる。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
このシステムは、記述長またはデータの確率の負の対数を効果的に最小化する。入ってくるデータ配列中の多量の学習可能な予測可能性を考えると、最高レベルのRNNは、重要な事象間に長い間隔がある深い配列でさえも容易に分類するために教師あり学習を用いることができる。
このRNN階層を2つのRNN、「意識的」チャンカー（高位）と「無意識的」オートマタイザー（下位）に抜き出すことが可能である。チャンカーがオートマタイザーによって予測不可能な入力の予測と圧縮を学習すると、次にオートマタイザーは次の学習フェーズにおいて追加ユニットを通して、よりゆっくりと変化するチャンカーの隠れ層を予測または模倣することになる。これによってオートマタイザーが、長い間隔を超えて適切な、めったに変化しない記憶を学習することが容易になる。次に、チャンカーが残った予測不可能な事象に注視できるように、これはオートマタイザーが以前は予測不可能だった入力の多くを予測できるものとするのを助ける。
生成モデルは、1992年に自動微分またはバックプロパゲーションの勾配消失問題を部分的に克服した。1993年、こういったシステムは時間方向に展開されたRNN中に1000を超える後続層を必要とする「非常に深い学習」課題を解決した。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
二次（second order）RNNは、標準的な重みの代わりにより高次の重みを用い、状態は積となる。これによって、訓練、安定性、表現において有限状態機械への直接的マッピングが可能となる。長・短期記憶（LSTM）はこの一例であるが、こういった形式的マッピングまたは安定性の証明は持たない。
長・短期記憶（LSTM）は勾配消失問題を回避するディープラーニング（深層学習）システムである。LSTMは通常、「忘却」ゲートと呼ばれる回帰型ゲートによって拡張されている。LSTMは勾配の消失または爆発からの逆伝播誤差を防ぐ。代わりに、誤差は空間方向に展開された無制限の数のバーチャル層を通して逆向きに流れる。すなわち、LSTMは、数千または数百万離れた時間段階前に起こった事象の記憶を必要とする課題を学習できる。問題特化型のLSTM的トポロジーを発展させることができる。。LSTMは重要な事象間に長い遅延が与えられても機能し、低周波数と高周波数成分を混合した信号を扱うことができる。
多くの応用がLSTM RNNのスタックを用いており、訓練セット中のラベル配列の確率を最大化するRNN重み行列を見付けるためにそれらをコネクショニスト時系列分類（CTC）によって訓練している。CTCはアラインメントと認識の両方を達成する。
回帰型ニューラルネットワーク 構造
LSTMは隠れマルコフモデル（HMM）や類似の概念に基づく以前のモデルとは異なり、文脈依存言語を認識することを学習することができる。
ゲート付き回帰型ユニット（GRUs）は2014年に発表された回帰型ニューラルネットワークにおけるゲート機構である。完全な形式やいくつかの単純化された方式で使われている。多声音楽モデリングおよび音声信号モデリングにおけるそれらの性能は長・短期記憶の性能と似ていることが明らかにされた。これらは出力ゲートを持っていないため、LSTMよりもパラメータが少ない。
双方向性（bi-directional）RNNsは要素の過去および未来の文脈に基づいて配列の個々の要素を予測あるいはラベル付けするために有限配列を用いる。これは、2つのRNNの出力を統合することによってなされる。一方のRNNは配列を左から右へ、もう一方は右から左へと処理する。統合された出力は教師が与えられた対象シグナルの予測である。この技法はLSTM RNNsを組み合わせた時に特に有用であることが証明されている。
連続時間（continuous time）回帰型ニューラルネットワーク（CTRNN）は、入ってくるスパイクの一連の流れのニューロンへの影響をモデル化するために常微分方程式の系を用いる。
活動電位を持つネットワーク中のニューロンに対して、活性化の変化率は以下の式で与えられる。
上式において、
回帰型ニューラルネットワーク 構造
CTRNNsは進化ロボティクスに適用された。進化ロボティクスでは、CTRNNsはビジョン、連携、および軽度認知行動に取り組むために使われている。
ここで留意すべきは、シャノン標本化定理により、離散時間回帰型ニューラルネットワークは、微分方程式が等価な差分方程式へと変形された連続時間回帰型ニューラルネットワークを見ることができる、という点である。この変形は、シナプル後ノード活性化関数がローパスフィルターを通された後に（しかしサンプリングより前に）起こると考えることができる。
階層的（hierarchical）RNNsは、階層的振る舞いを有用なサブプログラムへと分解するために様々なやり方でそれらのニューロンを結合する。
一般に、回帰型多層パーセプトロン（Recurrent Multi-Layer Perceptron、RMLP）ネットワークは直列のサブネットワークから構成され、それぞれのサブネットワークは多層のノードを含む。これらのサブネットワークのそれぞれは、フィードバック結合を持ちうる最終層を除いて順伝播型である。これらのサブネットワークのそれぞれは、順伝播型結合によってのみ結合されている。
多重時間スケール（multiple timescales）回帰型ニューラルネットワーク（MTRNN）は、ニューロン間の空間的結合および異なる種類のニューロン活動（個々は異なる時間特性を持つ）に依存した自己組織化を通して脳の機能的階層をシミュレートできるニューラルネットワークに基づいた計算モデルである。こういった変化に富んだ神経活動により、一連の挙動の連続的変化が再使用可能なプリミティブへと分割され、それらは次に多様な逐次的挙動へと柔軟に統合される。こういった種類の階層の生物学的同意は、ジェフ・ホーキンスによる著書『考える脳 考えるコンピューター 』（2005年）中の脳機能の自己連想記憶理論において議論された。
ニューラルチューリングマシン（Neural Turing machine、NTM）は、回帰型ニューラルネットワークを外部記憶装置を連結することによってそれらを拡張する手法である。RNNは注意（attention）過程によって外部記憶装置と相互作用できる。組み合わされた系はチューリングマシンまたはフォン・ノイマン構造と類似しているが、端から端まで微分可能であり、これによって最急降下法を用いて効率的に学習することが可能となる。
微分可能ニューラルコンピュータ（differentiable neural computer、DNC）はニューラルチューリングマシンの拡張であり、曖昧な量の個々のメモリアドレスと出来事の配列の記憶を使うことができる。
ニューラルネットワーク・プッシュダウン・オートマトン（NNPDA）はNTMと似ているが、（入力）テープは微分可能で、訓練される類似スタックによって置き換えられる。このようにして、NNPDAは文脈自由文法（CFG）の認識器と複雑さが似ている。
線形回帰（英: linear recurrence）は非線形活性化関数を持たない回帰モジュール・レイヤーである。
RNNを含むニューラルネットワークは定義としては非線形活性化関数を必要としない。しかし実践的にはほぼ必ずシグモイド関数などの非線形変換を導入している。ゆえに状態  が回帰する際、 は非線形変換されたうえで  へ回帰していることになる。この系列・時間方向への非線形変換を無くし線形回帰とするモジュール・レイヤーが提案されている。
回帰型ニューラルネットワーク 訓練
最急降下法は、関数の極小値を探し出すための一次の反復的最適化アルゴリズムである。ニューラルネットワークでは、非線形活性化関数が可微分であるという条件で、重みに関する誤差の微分係数に比例して個々の重みを変化させることによって誤差項を最小化するために使うことができる。これを行うための様々な手法はワーボス、ウィリアムス、ロビンソン、シュミットフーバー、ホッフライター、パールマターらによって1980年代と1990年代初頭に開発された。
標準的手法は「通時的誤差逆伝播法（Backpropagation through time、BPTT）」と呼ばれ、順伝播型ネットワークのための誤差逆伝播法の一般化である。誤差逆伝播法と同様に、BPTTはポントリャーギンの最小値原理の後ろ向き連鎖（reverse accumulation）モードにおける自動微分の実例である。計算コストがより高いオンライン版は「実時間リカレント学習（Real-Time Recurrent Learning、RTRL）」と呼ばれる。これは、積み重ねられた接ベクトルを持つ前向き連鎖（forward accumulation）モードにおける自動微分の実例である。BPTTとは異なり、このアルゴリズムは時間について局所的だが、空間については局所的でない。