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グリーンランドの交通
グリーンランドの交通（グリーンランドのこうつう）では、グリーンランドの交通の歴史や状況などを述べる。
グリーンランドは鉄道や内陸を移動する主な運河などが無く、都市や集落同士を結ぶ道路も実質的に存在しない、非常に特殊な環境である。一昔前の北部と東部などでは、夏は沿岸を船で、冬は犬ぞりで移動（冬は海が凍るため）することが主な交通手段であった。現在では、ヘリコプターなどの空路による移動が主となっている。
グリーンランドの交通 航空
第二次世界大戦でデンマーク本土がナチスに占領されていた間、グリーンランドはアメリカの保護下に置かれ、アメリカ軍が駐留する協定が結ばれた。駐留している間、アメリカ軍は基地や空港などを建設した。各空港や基地にはコードネームがあり、島の西部に置かれていた空港・基地はブルーエ・ウェスト1～8（Bluie West）、東部の空港・基地はブルーエ・イースト1～4（Bluie East）とそれぞれナンバリングされていた。なお、水上機のみしか利用できず、通常の航空機の発着に対応していない基地も一部あった。
グリーンランド最大の空港であるカンゲルルススアーク空港（グリーンランド語で「大きなフィヨルド」の意味、かつてのブルーエ・ウェスト8空港）は、グリーンランドの航空輸送のハブで、大型ジェット機が発着できるほどの長い滑走路を持っている。アメリカ軍が駐留していた時期には、カンゲルルススアークから南へ数百キロ離れた第二の空港であるナルサルスアーク空港まで道路を建設することを検討していた。しかし調査の結果、実現不可能であることが判明し、この案は断念された。空港や空軍基地は、一般に集落の近くにないため、旅行者がその集落に行くにはヘリコプター（カンゲルルススアークからは小型飛行機）による空路での移動が必要である。
グリーンランドの交通 航空
グリーンランドには現在18本の滑走路があり、そのうち14本は舗装されている。空港の中にはアメリカ空軍の基地を利用したものもあるが、ほとんどはグリーンランド政府によって建設されたものである。国内線は公営のエア・グリーンランドが就航している。2002年まではデンマーク語のGrønlandsflyが正式名称であったが、現在は英語のAir Greenlandが使用されている。
国際線は、カンゲルルススアーク空港からコペンハーゲンとアイスランドのレイキャヴィークへの路線があり、週4便運航されている。グリーンランドにとって航空貨物は非常に重要であり、特に生鮮食料品の多くは、デンマーク本土のコペンハーゲン空港から大型の航空機を使って空輸されている。カンゲルルススアーク空港に到着した航空コンテナは、小規模な滑走路を利用できる小型機に積み替えられ、グリーンランド各地の空港へ輸送される。一部の航空貨物はカンゲルルススアークから船で輸送されるが、その航路はフィヨルドが凍結する冬期には利用できない。これは、シシミウトとカンゲルルススアークを結ぶ道路を建設する計画の理由のひとつとなっている（詳細は後述）。
グリーンランドの交通 道路
グリーンランドには、都市や集落同士を結ぶ道路は存在せず、都市・集落内とその周辺にのみ道路がある。島内の道路の総延長は150kmで、そのうち60kmが舗装されている。道路は一般道（一級道路・地方道路）のみで、高速道路は存在しない。制限速度は50km/h（地方道路）から80km/h（一級道路）までである。
グリーンランド南部のいくつかの農場では、羊の飼育や干し草の収集のために、全地形対応車用の簡易な道路（上記の道路とは異なる制限速度が設けられている）がかなり広範囲にわたって整備されている。その他、海岸から水力発電所まで続く短い砂利道などもある。
シシミウトとカンゲルルススアークの間には、全長170kmの道路を建設する計画がある。両者は現在航空・海運のルートで結ばれているが、フィヨルドの地形の影響で冬季に海が凍ったり氷河が押し寄せたりしてしまうため、道路を建設する計画が浮上している。
グリーンランドの交通 海運
イルリサット、カンゲルルススアーク、カーコルトーク、ナルサーク、ヌーク、アーシアトおよびシシミウトなどの各地に港があるほか、他のいくつかの集落にも小さな港がある。港の主な利用者は、ロイヤル・アークティック・ライン（Royal Arctic Line、公営貨物会社）とアークティック・ウミアック・ライン（Arctic Umiaq Line、旅客・貨物会社）である。ロイヤル・アークティック・ラインは、デンマーク本土から定期的に出航するコンテナ船などの貨物船を運航しており、アークティック・ウミアック・ラインは貨物船・旅客船の両方を運航している。デンマーク本土からグリーンランド最大都市のヌークまでは船で3,800km（東京駅〜沖ノ鳥島間より遠い）の距離があるため、生鮮食料品は飛行機で輸送されることが多い。
グリーンランドには、国内外を結ぶカーフェリーが存在しない。ロイヤル・アークティック・ラインのコンテナ貨物としてデンマーク本土との間で自動車を輸送することは可能であるか、その際自動車の乗員は別の方法で移動する必要がある。大きな道路網が存在しないグリーンランドの特性上、旅行者が自動車を持ち込むことは少なく、島内在住者が自動車をデンマーク本土へ移動したり、自動車を購入したりする場合に利用される。旅行者の多くは、クルーズ船で上陸する。
グリーンランドの交通 鉄道
昔は、600mmゲージのような特殊な狭軌の鉄道が存在し、主に貨物用として使われていた。クーアノック村では、水揚げした魚を乾燥させ長期保存するための乾燥所と港とを結ぶクーアノック鉄道が運行されており、ディーゼル機関車や蒸気機関車、バッテリー電気機関車などが運転されていた。1955年に建設されたこの鉄道は、1971年頃にクーアノック村から居住者がいなくなると使用されなくなった。クーアノック鉄道以外にも、グリーンランドで運行されていた鉄道はいくつかある。
ほーみーず
ほーみーずは、日本の宮城県栗原市出身の2人組YouTuberである。メンバーはちばしん、るかの2人。
主に「珍事件＆放送事故の歌」や「笑ってはいけないtiktok」や替え歌、「○○の名前だけで○○歌ってみた」やTwitter（現X）でのバズった投稿を動画を投稿している。チャンネルを登録者の通称は「ほー民」。
ほーみーず 概要
「東北No.1YouTuber」を目指して活動している。栗原市立栗駒中学校時代の同級生であったちばしんとるかの2人から構成されている。ちばしんによれば、るかとちばしんは中学校時代にクラスが同じだったわけでも、仲が特段良かったわけでもなかったという。名前はアメリカのヒップホップ界において「地元の仲間」を意味する隠語「ホーミー」から名付けられ、「誰でも覚えやすいように」するためにひらがな表記にしたという。有名動画シリーズとしてはタレントやYouTuberなどの有名人の「名前だけで歌ってみた」シリーズや、学校生活における「あるある動画」、「珍事件&放送事故の歌シリーズ」などがある。
るかがちばしんを誘い、2018年12月21日にYouTubeチャンネルを開設した。最初の頃、好きなYouTuberであった東海オンエアを目指しておもしろ動画を上げていたものの、再生数が伸びなかった。しかし、YouTuberの名前だけで米津玄師の『Lemon』や、あいみょんの『マリーゴールド』を歌う動画がTikTokで拡散されたことから登録者数が増えたと、るかは話している。現在はLIVEイベントでのステージパフォーマンスやMCも担当している。こす.くまが執筆した東洋経済ONLINEの記事では、ライト層をコアファンにすることができれば、ほーみーずはより成長することができるところにいると評している。
ほーみーず 概要
2019年5月1日、元号が「平成」から「令和」に変わるときに渋谷のスクランブル交差点にいたところ、「平成の黒歴史」について尋ねるKAI-YOU.netのインタビューを受けている。AKB48の向井地美音はYouTubeチャンネル「ゆうなぁもぎおんチャンネル」で「コラボしてみたい」として紹介し、元フジテレビアナウンサーの笠井信輔は闘病中にブログでほーみーずのことを紹介している。『水溜りボンドの青春動画荘』ではトラックダウン作業に従事している。
たすくこまやフォーエイト、のメンバーや同じ仙台出身のかっつーとも交流がある。
東北楽天ゴールデンイーグルスのファンであり、球団とYouTubeでコラボした経緯もあり、辰己涼介の登場曲として「センター」を書き下ろした。
二人が仲良くなったのは、自動車学校であるという。
2022年6月18日にYouTubeのチャンネル登録者が100万人を突破した。
2022年8月12日、るかの交際疑惑が報道され、謝罪並びに報道された内容は事実ではないことを釈明したが、ちばしんがるかのプライベートを知人の暴露系YouTuberに情報を漏洩していたことが発覚し、当面、活動を休止することを発表。
2022年8月28日「ほーみーずの今後について。」という動画で活動の再開を発表した。
ほーみーず メンバー
ちばしん（1999年（平成11年）1月19日 -（26歳））
本名：千葉慎太朗。髪の色は金色（2023年7月現在）だが主にピンク色。メンバーカラーはピンク。
中学校の頃は公務員になることを夢見ていた。宮城県古川高等学校入学後は起業を漠然と夢見ていたため、かつては大学卒業後、普通に就職することを夢見ていた。また、古川高校2年生のときからラップを始め、ラップ選手権で優勝したり、ラッパーとして全国流通のミニアルバムを発表したりしたこともあった。2022年5月現在、宮城大学を卒業。2020年のインタビューでは就職活動はせず、YouTuberとして生きていくことを宣言している。2020年12月24日からはYouTubeチャンネル「NEWS USO」を開設 (現在は活動していない) し、YouTubeコンサルタントとしても活動している。ペーパードライバーである。
るか（1999年（平成11年）3月8日 -（26歳））
本名：藤原瑠華。髪の色はベージュ・青・グレーなど。メンバーカラーは青。
ほーみーずとして活動する前は工場勤務であった。2020年3月31日、勤務し始めてから丁度3年となる時に一般企業の会社員としての職を辞めた。
ほーみーず 東日本大震災について
2011年3月当時、小学校6年生だった2人は栗原市内の小学校で震度7の揺れを体感し、東日本大震災で被災した経験を持つ。
るかは「帰りの会」に参加していたときに地震を体感し、電気・ガス・水道などのライフラインが断たれた空間で過ごし、1週間の停電の後に電気が通った時に沿岸部での津波被害をニュースで見て衝撃を受けたという。
当時は別の小学校に通っていたちばしんは、卒業記念制作準備中に被災し、東京に出張中の父と会えない状態で母親と共に自宅で過ごしたという。電気や水などのライフラインは止まっていたが、地元のスーパーから食料を貰って飢えを忍んだという。
このような経緯から、ほーみーずは東日本大震災後の東北を応援するオリジナルソング「もういちど」を2021年3月11日から配信している。300万円の資金調達はYouTube番組『令和の虎』で5人の企業社長にプレゼンテーションを行った結果、勝ち取ったものである。ほーみーずは2021年4月30日までの動画の広告収入を日本赤十字社を通して被災者に寄付すると表明している。4分30秒ほどの映像の中には楽天モバイルパーク宮城や福島県川俣町などで撮影した映像が入っているほか、狩野英孝や尾形貴弘などの宮城県出身の芸能人も出演している。
藤島町 (日進市)
藤島町（ふじしまちょう）は、愛知県日進市の町名。15の小字が設置されている。
藤島町 (日進市) 地理
日進市中央部に位置し、西は岩崎町・本郷町、南は藤枝町・米野木町、北は岩藤町・五色園一丁目・長久手市岩作三ケ峯に接する。
藤島町 (日進市) 世帯数と人口
2022年（令和4年）1月1日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
藤島町 (日進市) 学区
市立小・中学校に通う場合、学区は以下の通りとなる。また、公立高等学校に通う場合の学区は以下の通りとなる。
藤島町 (日進市) 歴史
愛知郡藤島村を前身とする。
海東郡藤島（とうしま）村（藤島神社がある旧海東郡秋竹村（現・あま市七宝町秋竹））で水害を被った住民数人が当地に移住してきたことによる説があるが、『日進町誌』においてその信憑性に疑問が呈されている。
ImageNet
ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究において、ソフトウェアの最適化や性能の評価等に用いるために設計された、大規模な画像データセットである。またこのデータセットを作成するプロジェクトのこと。
ImageNetは、2009年にAI研究者のフェイフェイ・リーらが発表したデータセットで、1400万を超える画像が含まれており、さらにそれぞれの画像に写っている物体の種別を示す情報が付与されている。この物体種別は、20,000以上のカテゴリに細分されている。発表時点で既に存在していた他のデータセットと比較すると、ImageNetのカテゴリ数や画像数はともに約1000倍と桁違いに大きな規模であった。従来に類を見ない大規模な画像データセットの登場は、2010年台初頭から始まった画像分野のディープラーニングの隆盛の一因になったと評価されている。2024年時点ではさらに大きなデータセットも登場しているが、それでもなお、ディープラーニングにおけるモデルの学習や、性能評価に用いられ続けている。
ImageNet
また、2010年から2017年まで毎年、ImageNetプロジェクトはImageNetデータセットを題材とした、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。特に2012年のコンテストでディープラーニングを利用したAlexNetが優勝したことが、ディープラーニングという技術が注目される大きなきっかけになったとされている。
ImageNet 歴史・背景
ImageNetが発表される以前は、ほとんどの機械学習の研究が小規模のデータセットがあれば十分なアルゴリズムに依存していた。特に人が手動で設計した特徴量を用いたり、タスクごとのドメイン知識や事前知識を活用したりするものも多かった。また、ImageNetと同様に複数のカテゴリの画像を含むデータセットとしては、Caltech101やPascal VOC、TinyImages等のデータセットがあったが、Caltech101やPascal VOCはImageNetと比較すると数千から数万枚と小規模であり、TinyImagesについてはそのラベルが正確であるか手動で確認されていないものだった。
ImageNet 歴史・背景
こうした状況の中、AI研究者のフェイフェイ・リーは、大部分のAI研究がモデルとアルゴリズム、特定のタスクに焦点を合わせていることに気づいた。一方で彼女は、人間の子どもが実際に見たものをすぐに学んでいくのと同様の学習が、コンピュータにもできるのではないかと仮説を立てたのである。そこで、モデルではなくデータに着目し、AIアルゴリズムの学習に利用できるデータセットを拡張、改善したいと考えた。彼女は2006年にImageNetの実現に取り組み始めた。WordNetの作成者の1人であるプリンストン大学のChristiane Fellbaum教授と面会した際に、WordNetの単語データベースを元に画像をカテゴライズするという考えの元となるヒントを得たのである。リーはプリンストン大学の助教授として、2007年にImageNetプロジェクトに取り組むための研究者チームを編成した。
ImageNet 歴史・背景
2007年にプロジェクトチームを発足させたリー達は、研究助成金の申請が連邦政府に拒否される等、研究の意義が理解されないとともに、金銭的にも厳しい状況に置かれていた。前例のない巨大なデータセット構築には様々な課題があったが、WordNetを用いたカテゴライズやインターネットを利用した画像収集、クラウドソーシングを利用したカテゴライズ作業の実施等の工夫により、大規模データセットの構築を進めた。
構築には約2年半を要し、チームはフロリダで開催された2009年のConference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）で、初めてデータベースを対外向けにポスターで発表した。
ImageNet 歴史・背景
その後、プロジェクトへの注目があまり高まらなかったため、チームはヨーロッパで毎年開催されているVOCチャレンジという画像認識コンペティションに、ImageNetも採用するように提案した。2010年からImageNetを用いたコンペティションであるImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）が始まった。このコンペティションは2017年まで毎年実施されており、ImageNetのデータを分類、検出するタスクを通じて、ImageNetのデータを分類、検出する能力を競うものである。ILSVRCは、2005年に設立されたPASCAL VOCチャレンジという、より小規模なコンテストの後を継ぐことを目的としたものである。PASCAL VOCチャレンジには、約20,000枚の画像と20の分類クラスしか含まれていなかった。ImageNetを開かれたものにするため、フェイフェイ・リーはPASCAL VOCチームに協同することを提案した。この取り組みは、研究チームが特定のデータセットでアルゴリズムを評価し、いくつかの視覚認識タスクでより高い精度を達成するために競争するというもので、これがILSVRCのはじまりである。ILSVRCには、画像に写る物体のカテゴリを特定するクラス分類、画像に写る特定の1カテゴリの物体の位置を特定するローカライゼーション、画像に写る所定のカテゴリにあてはまる全ての物体の位置を特定する物体検出の3つの部門があった。
ImageNet 歴史・背景
2011年頃には、ILSVRCの分類タスクにおけるTop-5 エラー率は約25％だった。その後2012年に、AlexNetと呼ばれる深層畳み込みニューラルネットを用いたモデルがTop-5 エラー率約16％を達成した。さらにそこからの数年間で、Top-5エラー率は数パーセントまで低下した。2012年のAlexNetのブレイクスルーは「それまでに存在していたものの組み合わせ」であったが、AlexNetは大量のデータを学習することで劇的な性能改善を図っており、この大量データを学習できるようになる改善は、業界全体で人工知能ブームが始まるきっかけとなった。これ以降も、2014年に2位の成績を挙げたその非常にシンプルな構成も有名なVGGや、2015年に優勝した、勾配消失問題と呼ばれる大規模なモデルを学習することを阻害する問題への対策を含むResNetなど、後の画像認識に影響を与えるアルゴリズムが登場するコンテストであった。特に、ResNetはTop-5 エラー率約3.5%という好成績を叩き出し、ResNetを提案したMicrosoftの研究者チームは、狭いILSVRCタスクにおいては、CNNの認識性能が人間の能力を超えたとも報告した。
2014年までに、のべ80を超える団体がILSVRCに参加した。
2015年には百度の研究者が、1週間のうちに2回までしかモデルを提出できないという制限を、複数のアカウントを用いることで破ったとして、1年間参加を禁じられた。その後百度は、関与したチームリーダーを解雇し、エンジニアに助言する委員会を設置すると発表した。
2017年には、参加した38チームのうち29チームが95％を超える精度を達成した。こうしたことから、ImageNetももはやディープラーニング技術の進展を測るベンチマークとしては、データ量が少ないと指摘されることもある。精度の向上が進み上昇の余地が小さくなってきたことを理由に、2017年を最後に終了することを発表し、同年7月の大会が最後となった。
ImageNet データセット
ImageNetのデータセットには、様々な文脈に応じて多くのバリエーションがある。オリジナルの完全なデータセットは"ImageNet-21K"と呼ばれている。このデータセットは 14,197,122枚の画像を含み、21,841クラスに分類されている。具体的には、「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった一般によく見られる様々な物体カテゴリが含まれており、それぞれのクラスは通常数百枚の画像で構成されている。文献によってはクラス数を繰り上げて、"ImageNet-22k"と呼称するものもある。また、最もよく使われるサブセットの一つは、 "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012-2017 image classification and localization dataset" である。このデータセットは、研究によっては "ImageNet-1K" や "ILSVRC2017"、"ImageNet 1K-ILSVRC"と呼ばれることもある。このデータセットは、ILSVRC用にクラス数を1000クラスに調整したもので、ImageNet-1Kは 1,281,167 枚の訓練画像と50,000枚の検証画像、100,000枚の評価画像を含んでいる。この他にも、プライバシーに配慮し人物の顔が映った画像を個人が特定できないようにしたものや、非公式での展開として、ImageNetV2と呼ばれる10,000枚ずつの3種の画像を含む新たなデータセットで、元々のImageNetのデータセットと同じ方法で構築されたものなどがある。
ImageNet データセット
なお、ImageNetは画像のURLと画像それぞれに対するアノテーションのデータベースを提供しており、ImageNetから直接無料でダウンロードできるが、実際の画像自体はImageNetが所有しているわけではない。学術研究や非営利目的でのみ利用可能であり、利用者は別途与えられたURLをもとに画像をダウンロードする必要がある。また、コンペティションで用いられるデータセットについてはコンテスト開催時にデータが直接配布されており、ImageNet-1Kについては2024年現在においても、Kaggle経由でダウンロードすることができる。
ImageNetの構築作業は、データの収集とデータのクリーニングの2つのステップに分かれている。
データの収集は、WordNetに基づくsynsetと呼ばれる単語が指す概念ごとに行われる。WordNetに含まれる類義語での言い換えや他言語への変換も行いながら、検索エンジンを用いてインターネット上から画像を収集する。synset毎に500~1000枚程度の画像を収集することが最終的な目的であるため、検索エンジンの精度も考慮し10000枚程度の画像を収集する。
ImageNet データセット
その後、信頼度の低いカテゴライズがなされたデータを取り除くため、クリーニングを実施する。クリーニング作業にかかる工数は膨大で、リーは当初自分の大学に所属する学生にアルバイトを依頼したが、その作業ペースでは完了までに10年単位の時間がかかることや学生は試験などにより作業が想定通りに進まないこともあると気づき、中止したこともある。最終的に、データのクリーニングにはAmazonMechanicalTurkと呼ばれる、タスクを完了すると報酬が得られる、クラウドソーシングのプラットフォームが利用された。このプラットフォームを通じて、世界の約49000人の作業者に分担して作業を速やかに完了させることができるようになった。
このプラットフォームを通じて作業者に、synsetと対応する画像の組を提示し、1枚ごとにそのsynsetに対応するものが映っているかを選択させた。そして、同じ作業を複数の作業者に割り当て、最終的には多数決的なやり方でその画像に対応するクラスを決めるようにした。これは、作業者によって判断にブレが生じたり、たまたま偏った認識をしている可能性を排除するためである。また、作業者が不正に報酬を得るためにランダムに回答することを防ぐため、予め答えがわかっている画像も作業対象に含め、それらに対する正答率が高い作業者の結果のみを採用するなどの工夫もなされている。
ImageNet データセット
2010年から開始したILSVRCにデータセットを作成・提供するにあたり、大きな問題点が2つあった。一つは、コンペティションの公平な評価をするために、これまでに公開されていない新たな評価用のデータセットを準備することであり、もう一つはコンペティションで性能を測るタスクに応じてデータセットを調整したり、追加のアノテーションをしたりが必要になることである。
一つ目の問題点については、元々のImageNet-21Kを作った際の手順の一部を改めて用いることで解決した。
二つ目の問題点については、ILSVRCにある3つのクラス分類部門、ローカライゼーション部門、物体検出部門の3つのタスクごとに、さらに細分できる。
ImageNet データセット
分類とローカライゼーションの学習用データについては、既存のImageNet-21Kをベースにカテゴリの調整を行った約1000クラスのデータセットを作成しており、これがImageNet-1Kと呼ばれるデータセットにあたる。クラスを1000クラスに絞っているのは、タスクの目的に適したクラスのみを選定したいことや、アノテーションの難易度などが理由である。また検出タスクについては、データセットの収集やアノテーションの難易度が高すぎるため、クラス数は200程度に絞りこみ、画像も新たに収集している。分類やローカライゼーションと異なり、画像を新たに収集したのは、検出タスクでは多数の物体が写り込む中からそれぞれの物体を識別することが求められるため、より雑然とした多様な物体が写る画像が適しているためである。
ImageNet データセット
また、ローカライゼーションや検出タスクでは、もともとImageNetプロジェクトでは作成していなかった、物体のバウンディングボックスを付与する必要がある。この作業は、画像に写る物体のカテゴリを単に特定する分類タスク向けのアノテーションよりも難しいため、作業効率の低下や品質低下が問題となる。
そこで、ローカライゼーションについては画像を1枚ずつ処理することとし、与えられたクラスの物体でまだバウンディングボックスが付与されていないものを一つだけ見つけバウンディングボックスを付与する役割と、新たに作成されたバウンディングボックスが正確かどうか品質を確認する役割と、画像内にまだバウンディングボックスが付与されていない物体が残っているかを判断する役割の3つに工程を分割した。これによって、各作業者がより簡便に作業を完了できるように、またその品質を保証できるようにしている。
検出タスクでも同様の手順を踏むが、検出タスクは画像内に映る全てのクラスの物体を検出する必要があるという性質上、ローカライゼーションの手順を単に実施するだけでは、ローカライゼーションのクラス数倍の工数が必要になってしまう。そこで、全てのクラスに対し一つ一つ画像に映っているかどうかを作業者に尋ねる代わりに、複数のクラスをまとめたより上位の概念、例えば「犬」や「猫」、「ウサギ」の代わりに「動物」が映っているかを聞くことで、効率的にアノテーションが必要なクラス数を絞るといった工夫を行っている。これは、同じ画像内に映る物体のカテゴリ同士には相関がある点や、通常は非常に多くのクラスの物体が1画像に同時に写っていることはあまりないという仮説を元にしている。
ImageNet 深層学習への貢献
2012年9月30日、 AlexNetと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、ILSVRC2012においてトップ5エラーで16.4%を達成した。これは、次点のものより約10%程度低い値で、顕著な好成績であった。エコノミスト誌は、「ディープラーニングは突如として、AIコミュニティに留まらず、テクノロジー業界全体で注目を集めるようになった。」と評している。2015年には、Microsoftが開発した100層を超える非常に層の深いCNNがAlexNetを上回り、ImageNet2015コンテストで優勝した。こうした大幅な性能向上の理由として、深層学習モデルの構造が発達したことや深層学習モデルの学習で並列計算に用いられるGPUの性能向上が著しいことに加え、深層学習モデルを十分に学習できるImageNetのような大規模データセットが登場したことも挙げられている。
ILSVRCは2017年に終了しているが、ImageNetのデータベースは現在でもモデルやアルゴリズムの性能を比較するためのベンチマークとして画像認識の分野でしばしば利用されている。また、大規模モデルの事前学習に活用されている例もある。
ImageNet 深層学習への貢献
また、ImageNet自体が登場したことによる、深層学習研究への影響も大きい。画像分野ではAlexNetの成功以降、大量のデータを学習させることの重要性が認識されるようになっている。例えば、ノイズの多いデータセットでも大量にあれば画像分類タスクに高い性能を示すという研究や、ImageNetの貢献に触発され、ImageNetよりも大きなデータセットを作成し、データセットの大きさと性能の関係性を調査した研究がなされるなど、より大容量のデータセットに対する研究がますます進んでいる。
また、Medical ImageNetやActivityNetなど、画像分野の関連データセットにもImageNetを意識した命名がされていたり、他分野ではMusicNetと呼ばれるデータセットが登場したりなど、ImageNetが研究を行う上での標準として強く意識されている。さらに、「自然言語処理にもImageNetの瞬間がやってきた！」というタイトルのブログ記事が投稿されるなど、大規模なデータセットが成熟したことの象徴のように扱われている例もあると、(Denton et al. 2021, p. 6)は評している。
ImageNet ImageNetの課題
課題の一つは、WordNetに由来するクラス階層の妥当性である。ImageNetでは、例えば犬に対しては120の犬種のカテゴリで分けられるなど、細かく分類されているが、その欠点としてImageNetに対して本来最適なカテゴリ分けと粒度や階層が合わない可能性があることが挙げられる。
また、2019年に行われたImageNetとWordNetに関する様々な観点（分類体系、物体クラス、ラベリング）からの研究により、ほとんどの画像分類アプローチにImageNetやWordNetのデータセットのバイアスが深く埋め込まれていることが示されている。例えばGoogleの研究者は、2020年に、ImageNetのラベルを新たに付与し直しそのデータセットで複数の画像認識アルゴリズムの性能を評価したところ、性能を改善する効果がアルゴリズムの作成者が主張するものより小さくなったと指摘している。同時にアルゴリズムの性能向上が、こうしたImageNetのラベルの誤りに対して過学習している可能性も指摘している。また、1つの画像に複数の物体が写っているケースも多く、それがモデルの性能に影響を与えているという指摘もある。ImageNetは、こうしたバイアスが生じた原因に対処するための取り組みを進めている。
ImageNet ImageNetの課題
さらに、ImageNetの画像がデータ収集過程で顔にぼかしを入れていないというプライバシーの問題もある。
他に、人物の顔画像に対するカテゴリに侮蔑的な表現を含むものがあったことを2019年に明らかにし、そうしたカテゴリを除去したデータセットを新たに公開するといったデータ作成上の課題も表出している。
レスター・シティFC.リザーブ
レスター・シティFC.リザーブ(Leicester City Football Club Under-21s and Academy)はプレミアリーグに所属しているレスター・シティFCのリザーブチーム及びアカデミーである。主に21歳以下の選手達で構成されており、リザーブはUnder-21s、ユースはUnder-18sと定義付けされている。シニアチームの選手が怪我から復帰するための調整としてUnder-21sの試合に出場する場合がある。
レスター・シティFC.リザーブ 現所属選手
2025年5月19日現在
注：選手の国籍表記はFIFAの定めた代表資格ルールに基づく。
注：選手の国籍表記はFIFAの定めた代表資格ルールに基づく。
財津敬三
財津 敬三（ざいづ けいぞう、1945年〈昭和20年〉9月16日 - ）は、日本の実業家。TBS元社長。東京都出身。
財津敬三 経歴・人物
1968年（昭和43年）早稲田大学法学部卒業後、TBSに入社した。
常務などを経て、2004年（平成16年）から専務を務め、翌年の楽天による大量の株式保有問題では、楽天との交渉や安定株主の確保などの防衛策を打ち出した。
2009年（平成21年）社長に昇格し、横浜ベイスターズの売却交渉に当たった。
大学時代は、テニスで全日本ランキングで5位という成績を残し、シニア部門で国体に出場した経験もある。
ゴリけんの九州・沖縄ぐるぐるマップ
『ゴリけんのぐるぐるマップ』（ゴリけんのぐるぐるマップ）は、RKB毎日放送（RKBラジオ）制作で放送されるラジオ番組。
2021年10月放送開始。
ゴリけんの九州・沖縄ぐるぐるマップ 概要
2021年に九州・沖縄ブロックネット番組として「旬なエリア情報を紹介する」ことをコンセプトにスタート。基本的に放送エリア内から毎回2エリアを取り上げ、エリア内のネット局アナウンサーまたはパーソナリティが電話出演していた（RKBラジオエリアの福岡県が取り上げられる場合は直接スタジオで出演する場合があった）。
2024年3月をもってブロックネットとしての放送は終了され、タイトルを変更。また放送時間が30分に短縮され、一部ネット局は放送を継続するものの、RKBラジオの放送対象地域である福岡県内の情報に特化する形でリニューアルされた。
麦島侑
麦島 侑（むぎしま たすく、1988年9月15日 - ）は、新潟放送 (BSN) のアナウンサー。
麦島侑 来歴
東京都出身。法政大学法学部卒業。大学在学時には法政大学自主マスコミ講座を受講していた。
大学を卒業後、2012年4月に新潟放送に入社。アナウンス部に配属され、磯部恵美（元西日本放送アナウンサー）、門脇瑛子（元NHK和歌山放送局契約キャスター）とともに同局のアナウンサーになる。
アンドリュー・ワンツ
アンドリュー・ハンター・ワンツ（Andrew Hunter Wantz, 1995年10月13日 - ）は、アメリカ合衆国ノースカロライナ州ウェイク郡ホリースプリングス出身のプロ野球選手（投手）。右投右打。MLBのタンパベイ・レイズ傘下所属。
メディアによっては「ウォンツ」と表記されることもある。
アンドリュー・ワンツ 経歴
2018年のMLBドラフト7巡目（全体211位）でロサンゼルス・エンゼルスから指名され、プロ入り。契約後、傘下のパイオニアリーグのルーキー級オレム・オウルズでプロデビュー。A級バーリントン・ビーズでもプレーし、2球団合計で18試合に登板して1勝2敗、防御率2.74、47奪三振を記録した。
2019年はA+級インランド・エンパイア・シックスティシクサーズとAA級モービル・ベイベアーズでプレーし、2球団合計で24試合（先発18試合）に登板して5勝9敗、防御率5.34、112奪三振を記録した。
2020年は新型コロナウイルスの影響でマイナーリーグの試合が開催されなかったため、公式戦の登板は無かった。
2021年は5月のマイナーリーグ開幕からAAA級ソルトレイク・ビーズでプレーした。7月3日にメジャー契約を結んでアクティブ・ロースター入りし、翌4日のボルチモア・オリオールズ戦でメジャーデビュー。この年メジャーでは21試合に登板して1勝0敗、防御率4.94、38奪三振を記録した。
アンドリュー・ワンツ 経歴
2022年は40人枠内の選手としてスプリングトレーニングに参加したが、3月30日に傘下AAA級のソルトレイク・ビーズに配属され、マイナーで開幕を迎えることとなった。その後メジャーに再昇格を果たす。6月26日のシアトル・マリナーズ戦ではオープナーとして出場して1番打者のフリオ・ロドリゲスに危険球を、4番打者のジェシー・ウィンカーに死球を投じ、これが引き金となって8人の退場者を出す大乱闘が起きた。この投球が故意死球とみなされ、試合後3日間の出場停止処分が下された。
2023年はメジャーで27試合に登板して2勝0敗4ホールド、防御率3.89、33奪三振を記録した。
2024年は故障に泣かされ、メジャーでは僅か1試合の登板に留まり、勝敗ともになし、防御率6.75、3奪三振と、散々な成績に終わった。オフの11月4日にFAとなった。
2025年1月2日にタンパベイ・レイズとマイナー契約を結んだ（同日中にAAA級ダーラム・ブルズに配属）。
坊令
坊令（ぼうれい）とは、日本の律令制において都（京）の4坊ごとに設置されていた地区の責任者のこと。条令（じょうれい）とも。
坊令 概要
日本の律令制では、諸国の行政は外官である国司が行っていたのに対して、都（京）の行政は内官である京職が行っていた。国司の下に郡司と里長が置かれ、京職の下に坊令と坊長が置かれていたことから、郡司と坊令が対応すると言われることがあるが、違う点も多い。
坊令 概要
郡司はその地域における旧来の支配層であった国造の末裔が優先的に任用されるなど世襲の性格が強くかつ終身であった。これに対して坊令はその坊に住む正八位以下の者でその任に堪えうる者から選ばれることになっていたため（戸令取坊令条）、世襲の性格を持たなかった。また、同じ条文に坊長・里長は白丁（無位の者）から選ぶことが合わせて書かれていることから、坊令と坊長の上下関係を明確化する意味で、初位以上の有位者が任命されるという暗黙の規定があったと推測されている。なお、管内に適任者がいなければ近隣の坊の人物を任じても良いとされてはいたが、実務においては七位の坊令も存在していた。なお、天長2年（825年）には坊令に就く者の不足を解消するために在京の畿内出身者を任じることを許す太政官符が出されている（『類聚三代格』巻四、加減諸司官員并廃置事）。なお、『令集解』には外位の保持者が坊令に任じられた場合には改めて内位に任じられることになっており、昇進に関しては内位が有利な体系になっている中で優遇が約束されていた。なお、中国の唐の制度では都の長安に日本の里長に相当する里正と坊長に相当する坊正が併存して役割分担を行っていたが、日本では都（京）に里長を置かなかったために坊令－坊長が里正・坊正の仕事に相当する業務を行った。また、唐の里正や坊正は住民代表に相当する地域の有力者に対して県が任命する手続を取っていたが、日本の坊令・坊長は中央の官司である京職の末端に位置する官人であった。中国では律令制よりも前に都城制が成立して、住民によるある程度の自治が既に存在しており、朝廷もそれを活用する方向で行政の運用を行ってきていたが、日本では都城制の考えが移入されてから日が浅く、住民が代表を選ぶ段階まで達していなかった。このため、京職が人為的に坊令・坊長を任じて地域責任者としていったが、上から派遣された彼らは住民の代表者にはなり得なかったのが両国の制度の大きな違いと言える。
坊令 概要
坊令及び坊長の職務として戸令では、戸口（戸とそこに属する人々）の管理と不正の取締及び住民に課された賦徭の徴集、すなわち租と調の徴収と兵士や雑徭の徴発の実施が規定されている（戸令置坊長条）。この規定から派生したと思われる職務として、奴婢や家地の売買取引の商人や各種犯罪の防止、遺産相続における調査・確認、住民に対する教化・訓導活動などが挙げられる。また、戸令の鰥寡（かんか）条には自活が困難な生活困窮者は最終的には坊里が責任をもって保護することになっていることから、坊の責任者である坊令や坊長がその実務にあたったと考えられている。
坊令 概要
しかし、皇親や五位以上の貴族が多数住む都（京）において、彼らの権勢によって京職やその末端に位置する坊令・坊長の職務が対捍・妨害を受けることも珍しくなく、特に8世紀後半以降に深刻な都市問題と化していった。更にその場合、処罰を受けるのは妨害をした貴族達ではなく、彼らから職務怠慢を一方的に追及された坊令や坊長達ということになり、次第にそのなり手がいなくなってしまうことになった。このため、9世紀に入ると坊令の待遇改善や前述の天長2年の太政官符のように任用要件の緩和などに乗り出すことになる。また、依然として白丁のみが任用されることになっていた坊長については外からの雇役が認められるようになり、徭銭で雇われた坊長が清掃などを行う方針（現代社会における行政サービスに相当）に転換することで問題解決が図られた。その後、貞観4年（862年）に左京大夫に任命された紀今守は坊令に代わる存在として保長の制度を導入し、皇親・貴族の代わりにその家政職員を保長に任じることを可能にすることで皇親・貴族層を都（京）の行政の一端に巻き込もうとした。この制度は紆余曲折の末、昌泰2年（899年）には平安京全域で実施されるようになる。しかし、10世紀後半になると、坊令・保長共に名前だけの存在となり、それに代わって下級官人の出身者が多いながらもその地域の有力者と言える存在である保刀禰が坊令や保長の役割を担うようになっていくことになる。
グループCカーの一覧
グループCカーの一覧（グループCカーのいちらん）とは、世界耐久選手権（WEC、1982‐1985年）、世界スポーツカープロトタイプカー選手権（WSPC、1986‐1990年）、スポーツカー世界選手権（SWC、1991‐1992年）、ヨーロッパ耐久選手権（EEC、1983年）及び各国で開催されたグループCカーによる選手権やスポーツカーレースに出場したグループCカーの一覧。グループC規定による選手権終了後のスポーツカーレースで、旧グループCカーを対象としたカテゴリーから出場したマシンについてもここに記述する。
正義霊社
正義霊社（せいぎれいしゃ）は、山口県光市にある神社。立野村の給主・清水氏の氏神と清水宗治の神霊と清水親知の神霊を合祀している。
大正元年（1912年）10月2日、山口県知事・馬淵鋭太郎の承認のもとで神社としての社号が外された。このため宗教法人になっておらず、正式な神社ではない。
光市の景観計画として、正義霊社の景観の見直しが盛り込まれている。
正義霊社 解説
清水宗治の子・清水景治が現在の光市を給領地として得たときに、備中高松城から立野へと観請したことに始まる。
天和元年（1681年）、清水就治が宗治百回忌の際に、宗治の行動から正義霊社と称したことが亀趺塔に書かれている。
幕末までに一度焼失したが、文化13年（1816年）に清水就周が再建する。
最初は石造りの小さな祠が正義霊社であったが（防長風土注進案より）、元治元年（1864年）に清水親知の神霊を祀るにあたって、難波覃庵が隣の木造の神社と入れ替えた。
長州藩は正義派と俗論派に分かれており、親知は正義派に属したが、社号の由来との関連はない。
神社庁の宗教法人としての地位は外れており、神主は常駐していない。子孫により毎年鎮魂祭が執り行われている。
高台院が登場する大衆文化作品一覧
高台院が登場する大衆文化作品の一覧（こうだいいんがとうじょうするたいしゅうぶんかさくひんのいちらん）。メインキャラクターとするものはこちらを参照。
葛西健
葛西 健（かさい たけし、1965年9月14日 - ）は、日本の医師、医学博士。元世界保健機関西太平洋地域事務局長。
葛西健 学歴
岩手県出身。1990年に慶應義塾大学医学部で医学士、1996年ロンドン大学衛生熱帯医学大学院 公衆衛生学科で発展途上国の公衆衛生をテーマに修士号を取得する。
1997年、同大学院にて熱帯医学及び衛生学課程を修了。2006年から2013年に岩手医科大学高次救急センター研究員、同大学より医学博士号を取得。
葛西健 受賞
ベトナムにおける公衆衛生に対する多大な貢献が認められ、 2014年にベトナム政府から「国民のための健康勲章」を受賞した。
葛西健 人種差別発言
2020年に本格流行が始まった新型コロナウイルス感染症への対応の中で、WHO西太平洋地域事務局長であった葛西がフィリピン人スタッフに向け「何人を殺したのだ、これから何人を殺すつもりだ」と発言、またフィリピン、マレーシア、中国の人々を軽蔑する発言として「コロナの蔓延は彼らの劣った文化、人種、社会経済面の力不足だ」と発言。特定の国に対して差別的な表現を使用したり、権威的な態度を取ったことで主要スタッフが次々に辞職し、このため各国の実情を把握することが困難になり結果として感染拡大につながったと指摘する内部告発文書が2021年10月頃よりWHO上層部に送付され、2022年1月にAP通信が報じた。このほか中国に対する調査に腰が引けていたり、COVAXより日本にワクチン供給を優先させるようWHOに圧力をかける、日本政府にワクチンに関する機密情報を提供したことなどが書かれていたとされた。
これら報道に対して葛西は、特に新型コロナ対策においてはスタッフに厳しい態度を取ったことは認めたものの、人種差別的な発言やワクチンを巡る不正は一切行っていないと否定している。
葛西健 人種差別発言
2022年8月30日、WHOは葛西を休職扱いとする方針を決定。WHOのジュジャンナ・ヤカブ副理事長が任務を代行することとなり、同年10月25日の西太平洋地域参加国による緊急会合ではヤカブが引き続き事務局長を代行することを決定した。
西太平洋地域加盟国による非公開の会議で行われた解任を求める投票では賛成13、反対11、棄権1で葛西の解任が決定、外交戦が行われ日本は報告書の公開を阻止しようと試みた。
34カ国によるWHO理事会で葛西解任が承認、アメリカの大使は「報告書の内容は深刻、差別を許容する余裕はゼロだ」として解任に賛成を投じた。
2023年3月8日、WHOは「不適切な行為が判明した」として葛西を西太平洋地域事務局長から解任したことを発表した。
向山文庫
向山文庫（こうざんぶんこ）は、山口県光市史跡に指定されている私設図書館である。
建設者は難波覃庵であり、光市で最も古い図書館とされている。覃庵は実子を早くに亡くし、養子をとって難波家を継がせた。孫に難波作之進、曾孫に難波大助がいる。
向山文庫 解説
清水宗治の時代から代々家老職を務めた難波家は清水親知の遺品と自家の蔵書を始め、清水家の古文書や貴重な本を所有していた。この中には覃庵自身が集めた本も多くあり、私塾文庫を設けて周囲への貸し出しを始めた。また、覃庵が邸宅内に開いた私塾では藩士の教育がなされた。
文久2年に始まり、後に向山文庫になる。私財を投じて作った図書館は珍しく図書館学にも代表図書館として紹介されている。
2階建てになったのは、明治16年・覃庵72歳の時であり、これが現存している。
向山文庫の名称は、難波覃庵が仕えていた清水親知の戒名「仁沢院殿向山義雄」から取ったもので、看板の文字は三条実美の書をかたどったものである。
難波覃庵は清水親知・清水親春の家臣として、長州藩の政治に深く関わった。その際に世話をした三条実美が「向山文庫」の書を揮毫し、それを複写して看板にした。原本の書は山口県光市に寄贈されている。看板は現在もなお向山文庫にかかっているが、文字はもうほとんど見えない。
斎藤みくる
斎藤 みくる（さいとう みくる、1998年2月14日 - ）は、日本のAV女優。Wish所属。
斎藤みくる 略歴・人物
三重県出身。
2020年11月、アイデアポケット専属女優の「天上みさ（あまがみ みさ）」としてAVデビュー。所属事務所はフォーティーフォーマネジメント。
2021年2月をもって専属を離れ、企画単体女優となる。
2021年6月9日、公式ツイッターで所属事務所をWishに移し「斎藤みくる」に改名することを発表。
みやぎ川崎慶長遣欧使節団 支倉常長隊
みやぎ川崎慶長遣欧使節団 支倉常長隊（みやぎ かわさき けいちょうけんおうしせつだん はせくらつねながたい）は宮城県柴田郡川崎町の公式PR隊である。通称、支倉常長隊。
みやぎ川崎慶長遣欧使節団 支倉常長隊 概要
2013年に宮城県川崎町が地元出身の支倉常長をモチーフに常長の出帆400年に合わせて結成した。
川崎町内外のイベントに出陣して町のPRを担うほか、「ブラはせくら」という川崎町の観光ツアーも行っている。
みやぎ川崎慶長遣欧使節団 支倉常長隊 隊員
支倉常長を中心に川崎町に因んだ歴史上の人物、慶長遣欧使節団員などで構成されている。
Rhetus belphegor
Rhetus belphegor あるいは Nirodia belphegor はシジミタテハ科に属するチョウの一種。ブラジルの限られた地域にのみ分布し、IUCNレッドリストにおいて絶滅危惧種（EN: Endangered）に指定されている
Rhetus belphegor 分類
本種は J.O. Westwood によって Erycina (Nirodia) belphegor として記載された。
Rhetus belphegor 分類
本種の分類にかんする研究は、後述する本種の希少性と標本のすくなさのために制限されてきた。シジミタテハ科の網羅的な分類を行った H. Stichel は本種を incertae sedis として暫定的に Cyrenia 属と関連づけ、学名を Cyrenia belphegor としたが、この暫定的な扱いは標本を見分できなかったためのものであると考えられている。P. Rebillard は、雌雄あわせて 6頭の標本をもとに本種の分類を再検討し、Westwood の記載した亜属 Nirodia を属へと格上げすることで本種の学名を Nirodia belphegor とした。Nirodia 属は本種のみを含む単型属とされ、この扱いはその後ながらく受け入れられてきたが、一方で、形態的に似通う Rhetus 属と本種がごく近縁である可能性も指摘されてきた。Kaminski et al. (2015) は本種と Rhetus 属の既知の全種の分子系統解析を行い、Rhetus 属が本種を含めた場合にのみ単系統群を形成することを示し、本種を Rhetus 属へと移動し、Nirodia 属を Rhetus 属のシノニムとすべきであることを指摘した。本種が系統的に Rhetus 属に含まれることは、シジミタテハ科の包括的な系統解析を行った SERAPHIM et al. (2018) によっても支持されている。
Rhetus belphegor 分布
既知の確実な記録はすべてブラジル、ミナスジェライス州のエスピニャソ山脈（ポルトガル語: Serra do Espinhaço）南部に限定されており、さらに本種は、標高 1000m以上に形成される、"Campos rupestres"と呼ばれる岩の多い草原環境に依存していると考えられる。本種の確実な観察・採集記録は 1993年時点で 10例に満たなかったが、その後の調査によって 2015年には 10例以上の記録が追加されている。
なお、原記載 (WESTWOOD 1850-1852) において本種のtype locality は「アマゾン」とされているが、これはその後のすべての記録と矛盾しており、誤りである可能性が高いとされる。
Rhetus belphegor 形態
小型 - 中型のチョウであり、1958年時点で知られていた 5頭の標本では開帳は 34-35mm、前翅長 21-23mmであったとされる。前翅は先端がやや尖った三角形で、後翅にはごく短く幅のひろい尾状突起を有する。翅の斑紋には性的二形が見られ、オスの翅表は外縁部を除く大部分が光沢のある暗青色だが、メスはより地味な色彩を呈する。雌雄ともに、前翅には小さく短い帯状の白色紋があり、後翅には翅頂近くに黄色紋を、後角付近には赤色紋を有する。
以下の卵・幼虫・蛹の形態にかんする記述はすべて、野外で採集した本種の卵を、野外を模した環境で飼育して生活史を明らかにした Kaminski et al. (2015) による。
卵は円盤状で、直径 0.84-0.92mm、高さ 0.84–0.92mm、明るい赤色を呈する。表面を覆う六角形の網目状の隆起は突起を形成する。
若齢幼虫（1-4齢）の体色は赤みを帯び、老齢幼虫（5-6齢）は灰色。いずれの齢においても刺毛（英語: setae）が発達するが、とくに老齢幼虫は密な刺毛で体表が覆われる。終齢幼虫は最大で体長 2.3cm、頭殻幅 2.70–3.02 mm。
蛹の体長は最大で 1.8cm、横幅は第1腹節で 0.5cm。地色は白色で、灰色がかった部分と黒い斑紋が分布する。腹部には腹節ごとに複数の突起を有する。帯蛹で、帯糸は第1腹節にかかる。
Rhetus belphegor 生態
前述したように本種は希少性が高く、近年まで生活史はまったく未知であった。2010年代に入ってからは調査研究が進み、野外での観察と研究室での飼育によって、本種の幼生段階と生活史の報告が初めてなされた。
本種の食草はトウダイグサ科の Microstachys serrulata 一種のみが知られている。メス成虫は日中のもっとも気温が高くなる時間帯に活動し、幼虫の食草を探索し、見つけた食草の葉の裏に 1-2個ずつ産卵を行う。幼虫齢数（英語: number of larval instars）は 6齢で、産卵から新成虫の羽化までにおよそ 50日を要した。卵から孵化した幼虫は卵殻を摂食せず、また、すべての齢において好蟻性（英語: myrmecophily）および集合性は観察されなかった。若齢（1-4齢）幼虫は糸で葉をつづってシェルターを形成し、葉の表面のみを摂食するが、老齢（5-6齢）幼虫になると葉全体を摂食するようになる。野外では老齢幼虫は観察されず、日中は食草から離れた岩の周辺などに移動している可能性が示されている。飼育下では蛹化は食草上では行われなかった。
Rhetus belphegor 生態
成虫は日中のもっとも気温が高くなる時間帯にのみ活動し、太陽が雲に隠れると活動を行わなくなる。日中はキク科やセリ科植物の花に訪花し、また、岩の上で翅を休める。オス成虫は岩の上を占有し、不規則に飛び回るなわばり行動を示すほか、岩場の近くの小川での吸水行動（英語: puddling behavior）も報告されている。
Rhetus belphegor 保全
本種は IUCNレッドリストにおいて絶滅危惧種（EN: Endangered）に指定されている。また、生息地であるブラジルのレッドリストにおいては絶滅寸前（CR: Criticamente em Perigo）と評価されており、ミナスジェライス州においても絶滅危惧種と見なされている。
本種の生息地の多くは自然保護区内に位置するが、人間活動の影響をまったく受けないわけではなく、火災や外来植物の侵入、気候変動などが本種にとっての脅威となり得るとされる。ブラジルでは本種を含めたチョウの保全のためのプログラムが立ち上がっており、本種の生活史を明らかにした Kaminski et al. (2015) もこのプログラムの援助を受けている。
綾那
綾那（あやな、1987年10月29日 - ）は、日本の元タレント、元女優、元コスプレイヤー。東京都出身。かつてはA-teamに所属していた。
綾那 来歴・人物
俳優の田中健と女優の古手川祐子の長女。叔母は元女優の古手川伸子。
趣味はイラスト、パソコン、写真。特技は卓球、水泳。
ゲーム好きでもあり2014年5月、YouTubeチャンネル「モナリ THE チャンネル（Mona LiSa）」を開設し、ゲーム実況の生配信及び動画投稿を開始。
2016年8月31日、カプコンTVのスピンオフ番組「ちょいカプTV！」にゲスト出演、同年10月5日より「カプコンTV！」にも出演したのち
、2017年6月21日に番組リニューアルとなる第66回放送から第3水曜日の新アシスタントとしてレギュラー出演。また、2017年9月から2022年8月まで電撃オンラインにてゲームのコラム記事「綾那のゲームに夢中」を定期執筆していた。
2024年2月2日、所属事務所であるA-teamを退所し、芸能活動を引退。同年4月には2016年以降表舞台から遠ざかっている母・祐子の近況についての取材に応じている。
難波覃庵
難波 覃庵（なんば たんあん、1811年（文化8年） - 1888年（明治21年）1月24日）は、日本の長州藩士。
覃庵は南画家になってからの名前であり、難波周政が正式名となる。
※使用名参照