shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
체스판 거리(chessboard distance)라고도 알려져 있는데, 체스 게임에서 킹이 체스판의 한 사각형에서 다른 사각형으로 이동하는 데 필요한 최소 이동 횟수는 사각형의 변 길이가 있는 경우 사각형 중심 사이의 체비쇼프 거리와 동일하기 때문이다. 하나는 보드 가장자리에 축이 정렬된 2차원 공간 좌표로 표시된다. 예를 들어, f6과 e2 사이의 체비쇼프 거리는 4와 같다.
해밀턴 몬테카를로(Hamiltonian Monte Carlo, HMC) 알고리즘(원래 명칭: 하이브리드 몬테카를로, hybrid Monte Carlo)은 직접 샘플링이 어려운 목표 확률 분포에 따라 분포되어 수렴되는 무작위 샘플 시퀀스를 얻기 위한 마르코프 체인 몬테카를로 방법이다. 이 시퀀스는 목표 분포(예상 값)에 대한 적분을 추정하는 데 사용할 수 있다.
해밀턴 몬테 카를로는 상태 공간의 새로운 지점으로의 이동을 제안하기 위해 시간 가역 및 부피 보존 수치 적분기(일반적으로 도약 적분기)를 사용하여 해밀턴 동역학 진화를 시뮬레이션하는 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘의 인스턴스에 해당한다. 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘에서 가우스 무작위 행보(Gaussian Random Walk) 제안 분포를 사용하는 것과 비교하여 해밀턴 몬테카를로는 시뮬레이션된 해밀턴의 대략적인 에너지 보존 특성으로 인해 높은 수용 확률을 유지하는 먼 상태로의 이동을 제안하여 연속 샘플링된 상태 간의 상관 관계를 줄인다. 증상 적분기(symplectic integrator)를 사용할 때 동적이다. 상관 관계가 감소한다는 것은 주어진 몬테 카를로 오류에 대한 목표 확률 분포와 관련하여 적분을 근사화하는 데 필요한 마르코프 체인 샘플이 더 적다는 것을 의미한다.
이 알고리즘은 원래 격자 양자 색역학 계산을 위해 1987년 사이먼 듀에인, 앤소니 케네디, 브라이언 펜들턴, 던컨 로웨스에 의해 제안되었다. 1996년에 래드포드 M. 닐은 이 방법이 더 광범위한 종류의 통계 문제, 특히 인공 신경망에 사용될 수 있는 방법을 보여주었다. 그러나 베이즈 네트워크의 기울기를 제공해야 하는 부담으로 인해 통계 및 기타 정량적 분야에서 알고리즘의 광범위한 채택이 지연되었으며, 2010년대 중반 스탠(Stan) 개발자가 자동 미분과 결합하여 HMC를 구현했다.
컷아웃(cut-out)은 아래 항목을 함의한다.
포아송 회귀(Poisson regression)는 통계학에서 개수 데이터 및 분할표를 모델링하는 데 사용되는 회귀 분석의 일반화 선형 모델 형태이다. 포아송 회귀 분석에서는 응답 변수 Y가 포아송 분포를 갖고 기댓값의 로그가 알 수 없는 매개변수의 선형 조합으로 모델링될 수 있다고 가정한다. 포아송 회귀 모델은 특히 분할표를 모델링하는 데 사용되는 경우 로그 선형 모델이라고도 한다.
음이항 회귀(Negative binomial regression)는 분산이 포아송 모델의 평균과 동일하다는 매우 제한적인 가정을 완화하기 때문에 포아송 회귀의 널리 사용되는 일반화이다. 전통적인 음이항 회귀 모델은 포아송-감마 혼합 분포를 기반으로 한다. 이 모델은 감마 분포를 사용하여 포아송 이질성을 모델링하기 때문에 널리 사용된다.
포아송 회귀 모델은 로그를 (정규) 연결 함수로 사용하고 포아송 분포 함수를 반응의 가정된 확률 분포로 사용하는 일반화 선형 모델이다.
정혜경은 다음 사람을 가리킨다.
지식공학(Knowledge engineering, KE)은 지식 기반 시스템의 구축, 유지 및 사용과 관련된 모든 기술적, 과학적, 사회적 측면을 의미한다.
전문가 시스템의 첫 번째 사례 중 하나는 의료 진단을 수행하는 애플리케이션인 MYCIN이었다. MYCIN 예에서 도메인 전문가는 의사였으며 대표되는 지식은 진단 전문 지식이었다.
전문가 시스템은 복잡한 인간 의사 결정을 이해하려는 시도로 인공 지능 실험실에서 처음 개발되었다. 이러한 초기 프로토타입의 긍정적인 결과를 바탕으로 이 기술은 1980년대에 미국 비즈니스 커뮤니티(나중에 전 세계)에 채택되었다. 에드워드 파이겐바움(Edward Feigenbaum)이 주도한 스탠포드 휴리스틱 프로그래밍 프로젝트는 최초의 전문가 시스템을 정의하고 개발한 선두주자 중 하나였다.
예측 모델링(Predictive modelling)은 통계를 사용하여 결과를 예측한다. 예측하려는 사건은 대부분 미래에 발생하지만, 예측 모델링은 발생 시기와 상관없이 모든 유형의 알려지지 않은 사건에 적용될 수 있다. 예를 들어 예측 모델은 범죄가 발생한 후 범죄를 탐지하고 용의자를 식별하는 데 자주 사용된다.
많은 경우, 모델은 설정된 양의 입력 데이터를 바탕으로 결과의 확률을 추측하기 위해 탐지 이론을 기반으로 선택된다. 예를 들어 이메일이 스팸일 가능성을 결정하는 경우이다.
모델은 데이터 세트가 다른 세트에 속할 확률을 결정하기 위해 하나 이상의 분류자를 사용할 수 있다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 "햄"(스팸이 아닌)인지 확인하는 데 모델을 사용할 수 있다.
정의적 경계에 따라 예측 모델링은 학문적 또는 연구 개발 맥락에서 더 일반적으로 언급되는 기계 학습 분야와 동의어이거나 크게 중복된다. 상업적으로 배포되는 경우 예측 모델링을 종종 예측 분석이라고 한다.
예측 모델링은 인과 모델링/분석과 대조되는 경우가 많다. 전자의 경우 관심 결과에 대한 지표 또는 프록시를 사용하는 데 전적으로 만족할 수 있다. 후자에서는 진정한 원인과 결과 관계를 결정하려고 한다. 이러한 구별은 연구 방법 및 통계 분야에서 급증하는 문헌과 "상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다"는 공통된 진술을 낳았다.
예측(豫測, , 라틴어로 '이전'을 뜻하는 præ-, '뭔가 말한 것'을 의미하는 격언) 또는 예보(豫報, )는 미래의 사건 (확률론)이나 미래의 데이터에 대한 진술이다. 예측은 항상 그런 것은 아니지만 예측가의 경험이나 지식을 바탕으로 이루어지는 경우가 많다. "예측"과 "추정"의 정확한 차이에 대한 보편적인 합의는 없다. 다른 저자와 분야는 다른 의미를 부여한다.
미래의 사건은 필연적으로 불확실하므로 미래에 대한 정확한 정보를 보장하는 것은 불가능하다. 예측은 가능한 개발에 대한 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다.
고대부터 현재까지 예언과 같은 초상적이거나 초자연적인 수단을 사용하거나 징조를 관찰함으로써 예측이 종종 이루어졌다. 물 점술, 점성술, 수비학, 운세, 꿈의 해석 및 기타 여러 형태의 점술을 포함한 방법이 수천 년 동안 미래를 예측하기 위해 사용되어 왔다. 이러한 예측 수단은 과학 실험에 의해 입증되지 않았다.
문학에서 환상과 예언은 미래 사건의 가능한 시간표를 제시하는 데 사용되는 문학적 장치이다. 이는 개인이 보는 것을 말하는 비전으로 구별될 수 있다. 따라서 신약성경의 요한계시록에서는 이와 관련하여 문학적 장치로 환상을 사용한다. 또한 개인이 설교나 기타 공개 포럼에서 언급한 경우에도 예언 또는 예언 문헌이다.
점복은 신비로운 표준화된 과정이나 의식을 통해 질문이나 상황에 대한 통찰력을 얻으려는 시도이다. 그것은 마법의 필수적인 부분이며 수천 년 동안 다양한 형태로 사용되었다. 점술가들은 표징, 사건, 전조를 읽거나 초자연적 존재와의 접촉을 통해 의뢰인이 어떻게 진행해야 하는지에 대한 해석을 확인한다. 초자연적 존재와의 접촉을 통해 기독교인과 유대인은 타락한 천사나 악마로 보지만 가장 흔히 천사나 신으로 묘사된다.
플래닝(planning) 또는 계획 세우기는 원하는 목표를 달성하는 데 필요한 활동에 관해 생각하는 과정이다. 플래닝은 정신적 시간여행의 기본 능력인 선견지명에 기초한다. 일부 연구자들은 미리 생각하는 능력인 사전 사고의 진화를 인류의 진화의 원동력으로 간주한다. 플래닝은 지능적인 행동의 기본 속성이다. 여기에는 원하는 결과뿐만 아니라 해당 결과를 달성하는 데 필요한 단계를 시각화하기 위한 논리와 상상력의 사용도 포함된다.
플래닝의 중요한 측면은 예측과의 관계이다. 예측은 미래가 어떤 모습일지 예측하는 것을 목표로 하고, 플래닝은 미래가 어떤 모습일지 상상하는 것이다.
확립된 원칙에 따른 플래닝은 - 특히 20세기 초 이후 - 특히 경영 및 비즈니스와 같은 분야에서 많은 전문 직업의 핵심 부분을 형성한다. 사람들이 계획을 개발하고 나면 진행 상황, 효율성 및 효과를 측정하고 평가할 수 있다. 상황이 바뀌면 계획을 수정하거나 포기해야 할 수도 있다.
플래닝 개념의 인기를 고려하여 일부 지지자들은 계획할 수 없는 상황에 대한 플래닝을 옹호한다.
플래닝은 의사: 어떤 작업을 할지 결정하는 것; 끈기: 어려움에 직면하여 목표를 향해 나아가는 것; 그리고 유연성: 구현에 따라 접근 방식을 조정하는 방식으로 모델링되어 왔다. 구현 의사는 특정 시간이나 장소에서와 같이 개인이 목표와 상관관계가 있다고 믿는 행동의 명세이다. 구현 의사는 마라톤을 달리는 것과 같은 결과를 명시하는 목표 의사와 구별된다.
플래닝은 뇌의 집행 기능 중 하나로, 원하는 목표를 달성하기 위한 일련의 생각과 행동을 형성, 평가 및 선택하는 데 관련된 신경학적 프로세스를 포함한다. 신경심리학, 신경약리학, 기능적 신경영상 접근 방식을 조합하여 활용한 다양한 연구들은 플래닝 능력 손상과 전두엽 손상 사이에 긍정적인 관계가 있음을 시사한다.
전두엽에 위치한 중측배외측 전두피질 내의 특정 영역은 인지 플래닝과 작업 기억과 같은 관련 집행 특성 모두에서 본질적인 역할을 하는 것으로 밝혀졌다.
이 전두피질 영역과 기저핵, 특히 줄무늬체 (피질선조체 경로) 사이의 신경 경로가 외상성 뇌손상이나 신경퇴행성 질환의 영향과 같은 다양한 메커니즘을 통해 교란되면 정상적인 플래닝 기능에 필요한 프로세스가 방해될 수 있다.
초저체중(1500그램 미만) 및 극초저체중으로 태어난 개인은 플래닝 능력을 포함한 다양한 인지 결함의 위험이 더 크다.
플래닝 과정에서 활성화되는 다른 영역은 디폴트 모드 네트워크로, 과거를 기억하고 미래를 상상하는 활동에 기여한다. 이 네트워크는 연합 피질과 변연하 영역을 포함하지만 감각 및 운동 피질은 제외된 분산된 영역 집합으로, 이는 감각 및 운동 영역을 사용하는 능동적인 작업으로 인해 플래닝 과정이 방해될 수 있도록 한다.
신경심리학적 검사.
피험자와 대조군 간의 플래닝 능력의 차이를 측정하는 데 사용할 수 있는 다양한 신경심리학적 검사가 있다.
오른쪽 전방 및 왼쪽 또는 오른쪽 후방 전두엽 영역에 손상이 있는 테스트 참가자들은 손상을 보이지 않았다. 런던 타워 해결에 왼쪽 전두엽 전방 부위가 관련되어 있음을 시사하는 결과는 동반 신경영상 연구에서도 지지되었으며, 이 연구들 또한 왼쪽 전두엽 전방 부위의 뇌혈류 감소를 보였다. 이동 횟수에 대해 왼쪽 전두엽 전방 부위에서 유의미한 음의 상관관계가 관찰되었다. 즉 움직임을 계획하는 데 더 많은 시간을 들인 피험자는 왼쪽 전두엽 전방 부위에서 더 큰 활성화를 보였다.
플래닝 이론.
패트릭 몬타나(Patrick Montana)와 브루스 차노프(Bruce Charnov)는 세 단계로 구성된 결과 중심의 플래닝 프로세스를 제시한다.
조직에서 플래닝은 미래 방향에 대한 목적을 정의하고, 그 목표를 달성하기 위한 임무와 자원을 결정하는 데 관련된 경영 프로세스가 될 수 있다. 목표를 달성하기 위해 경영자들은 사업 계획이나 마케팅 계획과 같은 플랜을 개발할 수 있다. 플래닝은 항상 목적을 가지고 있다. 그 목적은 특정 목표 또는 대상의 달성, 자원의 효율적인 사용, 위험 감소, 조직 및 자산 확장 등을 포함할 수 있다.
공공 정책은 법률, 규칙, 결정, 명령 등을 포함한다. 공공 정책은 정책 수립을 통해 사회 문제를 해결하려는 노력으로 정의될 수 있다. 정책은 정부가 우선순위를 둔 사회 문제를 해결하기 위해 특정 목표를 염두에 두고 수립된다.
공공 정책 플래닝에는 환경, 토지 이용, 지역, 도시 및 공간 플래닝이 포함된다. 많은 국가에서 도시 및 지방 플래닝 시스템의 운영은 종종 "플래닝"이라고 불리며, 시스템을 운영하는 전문가들은 "플래너"로 알려져 있다.
이것은 의식적인 활동이자 무의식적인 활동이다. 이것은 복잡성을 처리하는 데 도움이 되는 "예측적 의사결정 프로세스"이다. 대안 중에서 미래의 행동 방침을 결정하는 것이다. 이것은 상호 관련된 의사결정의 각 집합을 만들고 평가하는 과정을 포함한다. 이것은 임무, 목표, 그리고 "지식을 행동으로 전환하는 것"의 선택이다. 계획된 수행은 계획되지 않은 수행보다 더 나은 결과를 가져온다. 관리자의 일은 플래닝, 모니터링, 제어이다. 플래닝과 목표 설정은 조직의 중요한 특성이다. 이것은 조직의 모든 수준에서 이루어진다. 플래닝은 플랜, 사고 과정, 행동 및 구현을 포함한다. 플래닝은 미래에 대한 더 많은 힘을 부여한다. 플래닝은 무엇을 할지, 어떻게 할지, 언제 할지, 누가 할지 미리 결정하는 것이다. 이것은 조직이 있는 곳과 되고자 하는 곳 사이의 간극을 메운다. 플래닝 기능은 목표를 설정하고 논리적 순서로 배열하는 것을 포함한다. 잘 계획하는 조직은 구현 전에 계획하지 않는 조직보다 목표를 더 빨리 달성한다.
플래닝은 단순한 전문적인 활동이 아니다. 직업적 발전, 행사 조직, 심지어 바쁜 하루를 보내는 것과 같이 일상생활의 한 특징이다.
플래닝의 대안.
기회주의는 플래닝을 보완하거나 대체할 수 있다.
이항 회귀(Binomial regression)는 통계학에서 반응(Y)이 이항 분포를 갖는 회귀 분석 기술이다. 이는 일련의 n개의 독립적인 베르누이 시행의 성공 횟수이며 각 시행은 성공 확률 p를 갖는다. 이항 회귀에서 성공 확률은 설명 변수와 관련이 있다. 일반 회귀의 해당 개념은 관찰되지 않은 응답의 평균값을 설명 변수와 연관시키는 것이다.
이항 회귀는 이항 회귀와 밀접한 관련이 있다. 이항 회귀는 n=1인 이항 회귀 또는 그룹화되지 않은 이진 데이터에 대한 회귀로 간주될 수 있는 반면, 이항 회귀는 그룹화된 이진 데이터에 대한 회귀로 간주될 수 있다. 이항 회귀 모델은 이산 선택 모델의 한 유형인 이항 선택 모델과 본질적으로 동일하다. 주요 차이점은 이론적 동기에 있다. 기계 학습에서 이항 회귀는 확률 분류의 특수한 사례로 간주되므로 이진 분류의 일반화이다.
LeNet은 얀 르쿤 등이 제안한 합성곱 신경망 구조이다. 일반적으로 LeNet은 LeNet-5를 지칭하며 간단한 합성곱 신경망이다. 합성곱 신경망은 인공 뉴런이 커버리지 범위 내에서 주변 세포의 일부에 반응하고 대규모 영상 처리에서 좋은 성능을 발휘할 수 있는 일종의 순방향 신경망이다.
LeNet은 초기 컨볼루션 신경망의 대표주자로서 컨볼루션 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층 등 컨볼루션 신경망의 기본 단위를 보유하고 있어 향후 컨볼루션 신경망 개발의 기반을 마련한다. 그림과 같이 (32*32 픽셀의 입력 이미지 데이터) LeNet-5는 7개의 레이어로 구성된다. 입력 외에도 다른 모든 레이어는 매개변수를 훈련시킬 수 있다. 그림에서 Cx는 컨볼루션 레이어, Sx는 서브 샘플링 레이어, Fx는 전체 연결 레이어, x는 레이어 인덱스를 나타낸다.
레이어 C1은 5x5 크기의 6개의 컨볼루션 커널로 구성된 컨볼루션 레이어로, 특징 매핑의 크기는 28x28로 입력 이미지의 정보가 컨볼루션 커널의 경계를 벗어나는 것을 방지할 수 있다.
레이어 S2는 14x14 크기의 특징 그래프 6개를 출력하는 서브샘플링/풀링 레이어이다. 각 특징 맵의 각 셀은 C1의 해당 특징 맵에 있는 2x2 이웃에 연결된다.
레이어 C3은 16개의 5-5 컨볼루션 커널이 있는 컨볼루션 레이어이다. 처음 6개의 C3 기능 맵의 입력은 S2에 있는 3개의 기능 맵의 각 연속 하위 집합이고, 다음 6개의 기능 맵의 입력은 4개의 연속적인 하위 집합의 입력에서 나오며, 다음 3개의 기능 맵의 입력은 S2에서 나온다. 마지막으로 마지막 기능 그래프에 대한 입력은 S2의 모든 기능 그래프에서 나온다.
레이어 S4는 크기가 2x2이고 출력이 16개의 5x5 기능 그래프인 S2와 유사하다.
레이어 C5는 5x5 크기의 컨볼루션 커널 120개를 포함하는 컨볼루션 레이어이다. 각 셀은 S4의 16개 특성 그래프 모두에서 5*5 이웃에 연결된다. 여기서 S4의 특성 그래프 크기도 5x5이므로 C5의 출력 크기는 1*1이다. 따라서 S4와 C5는 완전히 연결된다. C5는 완전 연결 레이어 대신 컨벌루션 레이어로 표시된다. 왜냐하면 LeNet-5 입력이 더 커지고 구조가 변경되지 않으면 출력 크기가 1x1보다 커지기 때문이다. 즉 완전 연결 레이어가 아니다.
F6 레이어는 C5에 완전히 연결되어 84개의 특성 그래프가 출력된다.
아이숍믹스업(IShopMixup)의 두 구성체인 아이숍(iShop)과 믹스업(Mixup)은 프로모토라 뮤지컬(Promotora Musical, S.A. de C.V.)을 형성하는 두 개의 소매점 체인이다. 아이숍은 전자제품을 판매하고 믹스업은 멕시코 전역의 매장에서 음악을 판매하며, 그 중 일부는 공동 매장이다. 아이숍은 애플 제품을 전문적으로 취급하는 공식 애플 프리미엄 리셀러이다. 이 기업들은 함께 그루포 산본스의 일부이고, 이는 억만장자 카를로스 슬림이 통제하는 그루포 카르소의 일부이다. 믹스업은 1989년에 설립되었다. 아이숍 믹스업은 카를로스 슬림(Carlos Slim)의 아들이자 그루포 산본스(Grupo Sanborns)의 대표인 패트릭 슬림 도밋(Patricio Slim Domit)이 이끌고 있으며 약 2,000명의 직원을 두고 있다. 포브스(Forbes)는 이 회사를 2022년 멕시코 최고의 고용 기업 중 199위로 평가했다.
신경 스타일 전이(neural style transfer, NST) 또는 스타일 전이(style transfer)는 다른 이미지의 모양이나 시각적 스타일을 채택하기 위해 디지털 이미지 또는 비디오를 조작하는 소프트웨어 알고리즘 클래스를 나타낸다. NST 알고리즘은 이미지 변환을 위해 심층 신경망을 사용하는 것이 특징이다. NST의 일반적인 용도는 유명한 그림의 모습을 사용자가 제공한 사진으로 전송하는 등 사진에서 인공 예술 작품을 만드는 것이다. 딥아트 및 프리즈마를 포함하여 몇몇 주목할만한 모바일 앱은 이러한 목적으로 NST 기술을 사용한다. 이 방법은 전 세계 예술가와 디자이너가 기존 스타일을 기반으로 새로운 예술 작품을 개발하는 데 사용되었다.
WGAN(560 AM)은 포틀랜드에 운영이 허가된 민영 라디오 방송국이다. 이 방송국은 사가 커뮤니케이션스(Saga Communications)가 소유하고 있으며 뉴스/토크 라디오 형식을 방송한다. 이 방송국은 자칭 "Newsradio WGAN AM 560 및 FM 98.5"라고 부른다. 스튜디오와 사무실은 메인 주 사우스 포틀랜드의 웨스턴 애비뉴(Western Avenue)에 있다.
이 방송국은 또한 250와트 FM 변환기인 98.5 W253DA를 통해서도 들린다. 이를 통해 FM 라디오를 선호하는 청취자는 포틀랜드와 인근 교외 지역에서 WGAN을 들을 수 있다. 또한, WGAN은 공동 소유한 93.1 WMGX의 HD2 채널에서도 들을 수 있다. AM 560은 24시간 내내 5,000와트의 전력으로 남부 메인주 대부분과 메인 해안을 따라 록랜드까지 방송한다. 송신기는 포틀랜드의 워렌 애비뉴에서 떨어진 메인 턴파이크(Maine Turnpike) 근처에 있다. WGAN은 메인주의 비상 경보 시스템을 위한 주요 진입점인 방송국이다.
카살레몬페라토(Casale Monferrato)는 이탈리아 북서부 피에몬테주 알레산드리아도에 있는 도시이다.
StyleGAN은 엔비디아 연구진이 2018년 12월에 도입한 생성적 적대 신경망(GAN)으로, 2019년 2월에 소스를 공개했다.
StyleGAN은 엔비디아의 CUDA 소프트웨어, GPU 및 구글의 텐서플로 또는 메타 AI의 PyTorch에 의존한다. 이는 이후 StyleGAN 버전에서 공식 구현 라이브러리로 텐서플로를 대체한다. StyleGAN2라고 불리는 StyleGAN의 두 번째 버전은 2020년 2월 5일에 게시되었다. 특징적인 아티팩트 중 일부를 제거하고 이미지 품질을 향상시킨다. 엔비디아는 2021년 6월 23일에 "별칭 없는" 버전으로 설명되는 StyleGAN3을 출시했으며 2021년 10월 12일에 소스를 제공했다.
무게 함수(Weight function)는 일부 요소에 더 많은 "가중치"를 부여하거나 동일한 집합의 다른 요소보다 결과에 영향을 주기 위해 합계, 적분 또는 평균을 수행할 때 사용되는 수학적 장치이다. 무게 함수를 적용한 결과는 가중합(weighted sum) 또는 가중 평균이다. 무게 함수는 통계 및 분석에서 자주 사용되며 측정값의 개념과 밀접한 관련이 있다. 무게 함수는 이산 설정과 연속 설정 모두에 사용될 수 있다. 이것들은 "가중 미적분학" 및 "메타 미적분학"이라고 불리는 미적분학 시스템을 구성하는 데 사용될 수 있다.
제로샷 학습(Zero-shot learning, 제로샷 러닝, ZSL)은 테스트 시 학습자가 훈련 중에 관찰되지 않은 클래스의 샘플을 관찰하고 해당 샘플이 속한 클래스를 예측해야 하는 딥 러닝의 문제 설정이다. 제로샷 방법은 일반적으로 객체의 관찰 가능한 구별 속성을 인코딩하는 일종의 보조 정보를 통해 관찰된 클래스와 관찰되지 않은 클래스를 연결함으로써 작동한다. 예를 들어 분류할 동물의 이미지 세트와 동물의 모습에 대한 보조 텍스트 설명이 주어지면 말을 인식하도록 훈련되었지만 얼룩말이 주어지지 않은 인공 지능 모델은 여전히 얼룩말을 인식할 수 있다. 얼룩말이 줄무늬 말처럼 보인다는 것도 알고 있을 때 말이다. 이 문제는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 기계 인식 분야에서 널리 연구되고 있다.
ZSL은 아래 항목을 함의한다.
수치 미분(Numerical differentiation) 알고리즘은 수치해석학에서 함수 값과 함수에 대한 기타 지식을 사용하여 수학적 함수 또는 함수 서브루틴의 미분을 추정한다.
유한차분.
가장 간단한 방법은 유한 차분 근사를 사용하는 것이다.
간단한 2점 추정은 점 (x, f(x)) 및 (x h, f(x h))를 통과하는 가까운 할선의 기울기를 계산하는 것이다. 작은 숫자 h를 선택하면 h는 x의 작은 변화를 나타내며 양수 또는 음수일 수 있다. 이 선의 기울기는 다음과 같다.
허경희(1990년 1월 1일 ~)는 대한민국의 방송인이자 전 럭비 선수다.
릿지 회귀(Ridge regression)는 독립 변수의 상관 관계가 높은 시나리오에서 다중 회귀 모델의 계수를 추정하는 방법이다. 계량경제학, 화학, 공학 등 다양한 분야에서 사용되었다. 안드레이 티호노프의 이름을 딴 '티호노프 정규화'라고도 알려진 이 방법은 잘못 제기된 문제를 정규화하는 방법이다. 선형 회귀 분석에서 다중 공선성 문제를 완화하는 데 특히 유용한다. 이 문제는 매개변수 수가 많은 모델에서 흔히 발생한다. 일반적으로 이 방법은 허용 가능한 편향의 대가로 매개변수 추정 문제에서 향상된 효율성을 제공한다(편향-분산 트레이드오프 문서 참고).
이 이론은 1970년 호얼(Hoerl)과 케나드(Kennard)가 테크노메트릭스(Technometrics) 논문 "릿지 회귀: 비직교 문제의 편향 추정" 및 "릿지 회귀: 비직교 문제의 적용"에서 처음 소개했다. 이는 릿지해석 분야에 대한 10년 간의 연구 결과였다.
릿지 회귀는 선형 회귀 모델에 일부 다중 공선형(상관 관계가 높은) 독립 변수가 있는 경우 릿지 회귀 추정기(RR)를 생성하여 최소 제곱 추정기의 부정확성에 대한 가능한 솔루션으로 개발되었다. 이는 분산과 평균 제곱 추정량이 이전에 파생된 최소 제곱 추정값보다 작은 경우가 많기 때문에 더 정확한 릿지 매개변수 추정값을 제공한다.
개방형 협업(Open collaboration)은 "기여자와 비기여자 모두에게 제공되는 경제적 가치가 있는 제품(또는 서비스)을 만들기 위해 상호 작용하는 목표 지향적이지만 느슨하게 조정된 참가자에 의존하는 혁신 또는 생산 시스템"이다. 이는 오픈 소스 소프트웨어에서 눈에 띄게 관찰되지만 인터넷 포럼, 메일링 리스트 및 온라인 커뮤니티와 같은 다른 많은 경우에서도 찾을 수 있다. 개방형 협업은 비트코인, TEDx, 위키백과 등 다양한 벤처를 강조하는 운영 원칙이다.
개방형 협업은 피어 프로덕션 및 대량 협업의 기본 원칙이다. 처음에는 오픈 소스 소프트웨어에서 관찰되었으며 리처드 스톨먼의 GNU 선언문에 의해 대중화되었다. 그 이후로 인터넷 포럼, 메일링 리스트, 인터넷 커뮤니티 및 많은 사례와 같은 다른 많은 사례에서도 찾을 수 있다. 크리에이티브 커먼즈와 같은 오픈 콘텐츠. 또한 크라우드소싱, 협력적 소비, 개방형 혁신(오픈 이노베이션)의 몇 가지 사례를 들 수 있다.
황찬섭(1997년 1월 11일 ~)은 대한민국의 씨름 선수다.
구조적 위험 최소화(Structural risk minimization, SRM)는 기계 학습에서 사용되는 귀납적 원리이다. 일반적으로 기계 학습에서는 일반화된 모델을 유한 데이터 세트에서 선택해야 하며 결과적으로 과적합 문제가 발생한다. 즉, 모델이 훈련 세트의 특수성에 너무 강하게 맞춰지고 새 데이터에 제대로 일반화되지 않는다. SRM 원칙은 모델의 복잡성과 훈련 데이터 피팅 성공 사이의 균형을 유지하여 이 문제를 해결한다. 이 원칙은 블라디미르 바프니크, 알렉세이 키르보넨키스가 1974년에 쓴 책에서 처음으로 제시되었으며 VC 차원을 사용한다.
태권크리는 대한민국의 음악 그룹이다. 2023년 EP 앨범 [Taekwondo (태권도)]로 데뷔했다.
가상 인간(virtual human) 또는 디지털 인간(digital human, 디지털 휴먼)은 소프트웨어적인 가상의 인물 또는 인간이다. 가상 인간은 다양한 산업(항공우주, 자동차, 기계, 가구 등), 의류 산업, 통신(아바타), 의학 등의 시뮬레이션, 비디오 게임, 영화 제작, 인적 요소, 인체 공학 및 사용성 연구에서 도구 및 인공 동반자로 만들어졌다. 이러한 응용에는 도메인 종속 시뮬레이션 충실도가 필요하다. 의료 애플리케이션에는 특정 내부 장기의 정확한 시뮬레이션이 필요할 수 있다. 영화 산업은 최고의 미적 기준, 자연스러운 움직임 및 표정을 요구한다. 인체공학적 연구에서는 특정 인구 집단에 대한 충실한 신체 비율과 제약 조건이 있는 현실적인 이동이 필요하다.
메타휴먼을 통한 언리얼 엔진과 웨타 FX 인수를 통한 유니티 (게임 엔진)와 같은 게임 엔진은 물리 기반 렌더링을 사용하여 디지털 인간과 실시간 상호 작용을 가능하게 했다.
다중 클래스 분류(Multiclass classification) 또는 다중 분류는 기계 학습 및 통계적 분류에서 인스턴스를 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다(인스턴스를 두 클래스 중 하나로 분류하는 것을 이진 분류라고 함).
많은 분류 알고리즘(특히 다항 로지스틱 회귀)은 자연스럽게 두 개 이상의 클래스 사용을 허용하지만 일부는 본질적으로 이진 알고리즘이다. 그러나 이들은 다양한 전략을 통해 다항 분류자로 바뀔 수 있다.
다중 클래스 분류는 각 인스턴스에 대해 여러 레이블이 예측되는 다중 레이블 분류와는 구별한다.
다중 레이블 분류(multi-label classification) 또는 다중 출력 분류(multi-output classification)는 기계 학습에서 여러 개의 비독점 레이블이 각 인스턴스에 할당될 수 있는 분류 문제의 변형이다. 다중 레이블 분류는 인스턴스를 여러(2개 이상) 클래스 중 하나로 정확하게 분류하는 단일 레이블 문제인 다중 클래스 분류를 일반화한 것이다. 다중 레이블 문제에서 레이블은 비배타적이며 인스턴스가 할당될 수 있는 클래스 수에 대한 제약이 없다.
공식적으로 다중 레이블 분류는 입력 x를 이진 벡터 y에 매핑하는 모델을 찾는 문제이다. 즉, y의 각 요소(레이블)에 대해 0 또는 1의 값을 할당한다.
프라임킹즈는 대한민국의 스트리트 댄서 그룹이다.
공정성(fairness, 페어니스)은 기계 학습에서 기계 학습 모델을 기반으로 하는 자동화된 의사 결정 프로세스에서 알고리즘 편향을 수정하려는 다양한 시도를 의미한다. 머신러닝 프로세스 이후 컴퓨터가 내리는 결정이 민감한 것으로 간주되는 변수를 기반으로 한 경우 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 예를 들어 젠더, 민족, 성적 지향 또는 장애 등이 있다. 많은 윤리적 개념의 경우와 마찬가지로 공정성과 편견에 대한 정의는 항상 논란의 여지가 있다. 일반적으로 의사결정 과정이 사람들의 삶에 영향을 미칠 때 공정성과 편견이 관련이 있는 것으로 간주된다. 기계 학습에서 알고리즘 편향 문제는 잘 알려져 있고 잘 연구되어 있다. 결과는 다양한 요인에 의해 왜곡될 수 있으므로 특정 그룹이나 개인에 대해 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 소셜 미디어 사이트가 소비자에게 개인화된 뉴스를 전달하는 방식을 예로 들 수 있다.
심층 신뢰 신경망(Deep belief network, DBN)은 기계 학습에서 생성적 그래픽 모델이거나 심층 신경망 클래스로, 여러 레이어의 잠재 변수("숨겨진 단위")로 구성되며 레이어 간 연결은 있지만 각 레이어 내 유닛 간 연결은 없다.
지도 없이 일련의 사례에 대해 훈련을 받으면 DBN은 입력을 확률적으로 재구성하는 방법을 배울 수 있다. 그런 다음 레이어는 특징 탐지기 역할을 한다. 이 학습 단계 후에는 분류를 수행하기 위해 감독을 통해 DBN을 추가로 훈련할 수 있다.
DBN은 제한된 볼츠만 머신(RBM) 또는 자동 인코더와 같은 단순하고 감독되지 않는 네트워크의 구성으로 볼 수 있으며, 여기서 각 하위 네트워크의 숨겨진 레이어는 다음 네트워크의 가시 레이어 역할을 한다. RBM은 "가시적" 입력 레이어와 숨겨진 레이어가 있고 레이어 내부가 아닌 레이어 간 연결이 있는 무향 생성 에너지 기반 모델이다. 이 구성은 레이어의 "가장 낮은" 쌍(가장 낮은 가시 레이어는 트레이닝 세트임)부터 시작하여 대조 발산이 각 하위 네트워크에 차례로 적용되는 빠른 레이어별 비지도 훈련 절차로 이어진다.
DBN이 한 번에 한 계층씩 탐욕스럽게 훈련될 수 있다는 관찰은 최초의 효과적인 딥러닝 알고리즘 중 하나로 이어졌다. 전반적으로, 실제 응용 및 시나리오에서 DBN의 매력적인 구현 및 사용이 많이 있다(예: 뇌전도, 약물 발견).
이항 분류(Binary classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹(각각 클래스라고 함) 중 하나로 분류하는 작업이다. 일반적인 이항 분류 문제는 다음과 같다.
이항 분류는 실제 상황에 적용되는 이분법이다. 많은 실제 이항 분류 문제에서 두 그룹은 대칭이 아니며 전체 정확도보다는 다양한 오류 유형의 상대적 비율이 중요하다. 예를 들어, 의학 검사에서 질병이 없을 때 이를 감지하는 것(위양성)은 질병이 있을 때 이를 감지하지 못하는 것(위음성)과 다르게 간주된다.
장면 그래프 또는 씬 그래프(Scene graph)는 벡터 기반 그래픽 편집 응용 프로그램과 최신 컴퓨터 게임에서 일반적으로 사용되는 일반적인 자료 구조로, 그래픽 장면의 논리적이고 공간적인 표현을 배열한다. 그래프 또는 트리 구조의 노드 모음이다. 트리 노드에는 많은 자식이 있을 수 있지만 부모는 하나만 있을 수 있으며 부모의 효과는 모든 자식 노드에 적용된다. 그룹에서 수행된 작업은 그 효과를 모든 구성원에게 자동으로 전파한다. 많은 프로그램에서 각 그룹 수준에서 기하학적 변환 행렬을 연결하고 이러한 행렬을 함께 연결하는 것은 이러한 작업을 처리하는 효율적이고 자연스러운 방법이다. 예를 들어 일반적인 기능은 관련된 모양과 개체를 단일 개체처럼 쉽게 조작할 수 있는 복합 개체로 그룹화하는 기능이다.
제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann machine, RBM)은 입력 집합에 대한 확률 분포를 학습할 수 있는 생성 확률론적 인공 신경망이다.
RBM은 1986년 폴 스몰렌스키에 의해 "Harmonium"이라는 이름으로 처음 제안되었으며, 제프리 힌턴과 공동 작업자가 2000년대 중반에 빠른 학습 알고리즘을 사용한 이후 두각을 나타냈다. RBM은 차원 축소, 분류, 협업 필터링, 기능 학습, 주제 모델링, 면역학, 심지어 다체 양자 역학에서도 응용 분야를 찾았다. 작업에 따라 지도 방식 또는 비지도 방식으로 교육을 받을 수 있다.
힌지 손실(Hinge loss)은 기계 학습에서 분류기를 훈련하는 데 사용되는 손실 함수이다. 힌지 손실은 "최대 마진" 분류에 사용되며, 특히 SVM(서포트 벡터 머신)에 사용된다.
의도한 출력이 t = ±1이면서 분류기 점수 y에 대해 예측 y의 힌지 손실은 다음과 같이 정의된다.
y는 예측된 클래스 레이블이 아니라 분류기 결정 함수의 "원시" 출력이어야 한다. 예를 들어 선형 SVM에서 y = w*x b이다. 여기서 (w,b)는 초평면의 매개변수이고 x는 입력 변수이다.
대각화(Diagonalization)는 아래 항목을 함의한다.
알리 케이타(, 1986년 12월 8일 ~ )는 외스테르순드 FK에서 골키퍼로 활약하고 있는 기니의 프로 축구 선수이다. 스웨덴에서 태어난 그는 기니 국가대표팀에서 뛰고 있다.
케이타는 2007년 시리아스카 IF로 이적하기 전, 스킬예보 SK에서 선수 생활을 시작했다. 2012 시즌 직전, 케이타는 시리아스카 IF를 떠나 베스테로스 SK로 자유 이적했다.
2016년 8월 15일, 케이타는 옌셰핑스 셰드라 IF와의 경기에서 투구 침략자의 공격을 받았다. 1-1로 비길 뻔 했던 경기가 끝날 무렵, 한 침략자가 경기장으로 달려나와 케이타를 붙잡았다. 그는 나중에 대결 중에 신전에 부딪혔다고 보고했다. 이 사건 이후, 17세의 침략자는 체포되었고 경기는 중단되었다.
그 해 스웨덴 1부 리그에서 경기가 취소된 것은 이번이 두 번째이며, 첫 번째 경기는 IFK 예테보리와 4월 말뫼의 경기였다.
케이타는 스웨덴에서 기니 아버지와 노르웨이 어머니 사이에서 태어났다. 그는 2018년 4월에 기니 축구 국가대표팀을 대표하기로 선택했고, 2018년 10월에 국가대표팀에 소집되었다. 케이타는 2018년 10월 12일 르완다와의 2019년 아프리카 네이션스컵 예선 전에서 기니 국가대표팀으로 합류해 데뷔했다.
크로쿠스 시티홀 테러는 2024년 3월 22일 오후 8시경(MSK, UTC+3) 모스크바 서쪽 가장자리에 위치한 러시아 도시 크라스노고르스크의 크로쿠스 시티홀 음악 공연장에서 대규모 총격과 다중 폭발이 발생했다. 복면을 쓰고 위장한 무장괴한 5명이 행사장에 모인 사람들에게 총격을 가해 최소 137명이 사망하고 182명 이상이 부상당했다.
러시아 외무부는 이번 사건을 테러 공격이라고 불렀다. 국제 지하디스트 조직 이슬람 국가(IS)가 자신들의 소행이라고 주장했다.
크로쿠스 시티홀()은 크로쿠스 시티()라고 불리는 쇼핑센터, 레스토랑 및 기타 관광 명소가 모여 있는 대규모 블록의 일부이다. 2009년에 6,000명을 수용할 수 있는 콘서트장으로 건설된 이 지역 최대 규모 중 하나다.
2024년 3월 7일, 러시아 연방보안국(FSB)은 모스크바의 시나고그를 공격하려는 모스크바의 IS와 연계된 테러 조직을 무력화했다고 발표했다. 몇 시간 후, 모스크바 주재 미국 대사관은 "극단주의자들이 콘서트를 포함하여 모스크바에서 대규모 모임을 표적으로 삼을 계획이 임박했다"고 경고했다. 그날 미국은 또한 미국 정보계의 "경고 의무" 요건에 따라 3월 초에 수집된 정보를 통해 IS-KP의 공격이 임박할 위험이 있다고 러시아 관리들에게 개인적으로 경고했다.
2024년 3월 19일, 블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 미국 대사관의 경고를 "우리 사회를 위협하고 불안정하게 만들려는 의도"로 행해진 "명백한 협박"이라고 규정했다. 그는 FSB와 다른 특별 서비스에 "모든 분야에서 대테러 작업을 심각하게 강화하라"고 명령했다.
2024년 3월 22일, 러시아 밴드 '피크닉'()은 크로쿠스 시티홀에서 매진 된 공연을 공연할 예정이었다. 현지 시간 오후 8시경(MSK, UTC+3), 밴드가 공연을 시작하기 전, 전투복을 입은 복면을 쓴 무장괴한들이 자동소총을 사용하여 군중에게 총격을 가했다. 한 목격자는 공격자들을 "수염이 난" 사람으로 묘사했다. BBC 검증이 확인한 당시 사건 당시 촬영된 아마추어 영상에는 '무장괴한들이 무차별 총격을 가하는 모습'이 담겨 있었다. 가해자들은 또한 방화 장치를 사용한 것으로 보고되었으며, 목격자는 가해자들이 휘발유 폭탄을 사용하여 오디토리엄에서 화재를 일으켰다고 주장했다. 공격 당시 어린이들이 공연하는 사교춤 대회가 열렸다.
SOBR 및 OMON 부대의 전문 경찰 부대가 현장으로 파견되었다.
오후 9시 32분쯤 폭발이 보고되었고, 오후 10시쯤에는 지붕이 부분적으로 붕괴되었다. 일부 보도에 따르면 무장괴한들 중 일부가 건물 안에 바리케이드를 치고 있었다.
최소 133명이 사망하고 145명 이상이 부상당했으며, 107명이 입원했고 최소 60명이 위독한 상태에 빠졌다. 러시아 보건부 장관 미하일 무라슈코에 따르면 이번 공격으로 어린이 5명이 부상을 입었고 희생자 중 60명은 심각한 상태라고 한다.
가해자를 수색하기 위해 러시아 국민위병이 파견 되었는데, 이들이 흰색 차량을 이용해 탈출했을 가능성이 있다고 주장되었다.
생존자들의 후송은 의료헬기로 이루어졌으며, 구급대원 70명이 파견된 것으로 알려졌다. 소방관들은 화재 확산을 막았다. 수를 알 수 없는 사람들이 무대에서 주차장으로 도망쳤고, 다른 사람들은 옥상으로 도망갔다. 당국은 지하에 숨어 있던 약 100명을 대피시킬 수 있었다. 공격 이후 쇼핑센터와 기타 공공장소는 대피했다.
피크닉의 음악가들은 나중에 인스타그램에 그들과 그들의 경영진이 "살아 있고 안전하다"고 게시했지만 나중에 밴드 멤버 중 한 명과 연락할 수 없다고 말했다.
이슬람 국가는 아마크 통신을 통해 공개된 성명에서 공격에 대한 책임을 주장했다. 미국 공무원들은 나중에 IS-KP가 도시에 대한 공격을 계획하고 있음을 확인했다.
볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령의 고문인 미하일로 포돌랴크는 우크라이나가 이번 공격에 관여하지 않았다고 밝혔다. 백악관은 이번 공격에 우크라이나가 개입했다는 징후는 없다고 밝혔다.
모스크바 시장 세르게이 소뱌닌은 도시의 모든 주말 행사를 취소했다. 취소는 나중에 문화부에 의해 러시아 전역으로 확대되었다. 도시를 운행하는 공항과 기차역의 보안이 강화되었다. 상트페테르부르크에서는 쇼핑센터가 문을 닫았고 레닌그라드주에는 비상이 걸렸다. 모스크바 주재 미국 대사관은 "러시아 국민에게 진심으로 애도를 표한다"고 밝혔으며, 미국에 대한 제한으로 인해 미국 시민을 지원할 수 있는 능력이 "심각하게 제한"되어 있으므로 자국민에게 해당 지역을 피하라고 권고했다. 모스크바 주재 영국 대사관은 이번 공격을 규탄하고 "오늘 사건에서 부상당하고 사망한 이들의 가족과 사랑하는 이들에게 진심으로 조의를 표한다"고 표명했다.
마리아 자하로바 러시아 외무부 대변인은 국제사회에 이번 공격을 "끔찍한 범죄"라고 규탄할 것을 촉구했다.
강면하(姜冕夏, 1901년 8월 26일~1987년 4월), 후에 강재호(姜宰豪)로 개명한 인물은 일제강점기에 활동한 독립운동가이다. 대한독립군비단(大韓獨立軍團)을 조직하여 상해 대한민국 임시정부 교통부(交通部)와 연락을 취하면서 교통국(交通局)이라는 비밀연락기구를 설치하고 군자금을 모금하는 등의 활동으로 대한민국의 독립에 크게 기여했다.
동명이인 주의.
본 문서의 강면하는 후에 강재호로 개명한 독립유공자로서, 다른 역사적 인물이나 친일파로 알려진 동명의 인물과는 전혀 다른 인물임을 명확히 한다. 강면하(강재호)는 대한민국의 독립을 위해 헌신한 인물로, 그의 이름과 업적은 독립운동가로서의 공헌에 국한된다.
함경남도 이원에서 태어난 강면하는 1919년 3.1운동에 참여하며 1920년 고향에서 대한독립군비단인 홍익청년단(弘益靑年團)을 조직하고 교통국을 설치했다. 임시정부 내무부의
비밀연락망 조직인 연통제(聯通制)를 통해 당시 상해 대한민국 임시정부 내무총장 안창호와 연락을 유지하며 군자금 모금에 힘썼으나 1921년 1월에 체포되었다.
함께한 안창호와의 협력을 바탕으로 1921년 3월 함흥지방법원에서 징역 5년(최고형)을 선고받고, 서울복심법원에서 확정되어 서대문형무소(西大門刑務所)에서 복역했다.
석방된 후에도 항일운동을 계속하였으며, 1925년 장의단 서울 폭탄사건,
1927년 보천보사건 등에 관련되어 검거되었다. 석방이후 항일구국운동을 지속했다.
강면하의 독립운동에 대한 기여는 건국훈장 애족장 수여를 통해 인정받았으며, 그의 노력은 한국 독립운동사에서 기록되어 있습니다. 특히, 연통제와 교통국의 활동을 통해 대한민국임시정부와 국내외 국민 간의 독립 의지를 상통하고 구국 사업의 완성을 기하며, 내외의 독립을 수립하기 위한 중요한 역할을 수행하였다.
파멜라 수잔 커슨(, 1946년 12월 22일 ~ 1974년 4월 25일)은 도어즈의 멤버인 짐 모리슨의 여자친구였다. 커슨은 1971년 파리 아파트 욕조에서 모리슨의 시신을 발견했다고 말했다. 그녀는 그보다 3년 뒤인 1974년에 사망했다. 그녀는 이후에 법적으로 그의 일반 부인으로 인정되었다.
우쓰화이(, 1951년 12월 15일 ~ )는 타이완의 정치인이자 육군 중장이다. 2020년 지려대표의 입법위원으로 당선된다.
아야네(, 1988년 3월 17일 ~ )는 일본의 여배우로, 도쿄도 세타가야구 출신했다.
량원인(, 리헤인 팔레이, 1987년 4월 8일~)은 대만의 가수이다.
엘리너 일린 슈만(혼전성 존슨(Johnson), , 1910년 8월 23일 ~ 1998년 3월 7일)은 미국의 전화 교환원이자 1912년 4월 15일 RMS 타이타닉 침몰 사고의 마지막 생존자 중 한 명이다.
록 어게인스트 레이시즘(, RAR)은 1976년 영국 내 인종차별의 증가 및 극우 정당인 국민전선에 대한 지지가 증가하면서 등장한 정치 및 문화 운동이다. 1976년부터 1982년까지 RAR의 활동가들은 영국 각지에서 카니발과 투어, 지역 공연과 클럽 등을 조직했다. RAR은 음악에 관심이 있는 흑인과 백인 팬들을 사람들이 인종차별을 받아들이는 것을 막기 위해 한데 모이게 했다. RAR의 슬로건 중 하나인 "레게, 솔, 로큰롤, 재즈, 펑크, 펑크"에 반양되어 있듯 RAR에 참여하는 음악가들은 모든 팝 음악 장르에서 왔다. 에릭 클랩튼과 데이비드 보위와 같은 록 음악가들의 인종차별적 발언에 대한 반응도 반영되어 RAR이 설립됐다.
본래 인종차별에 반대하는 메시지를 지닌 일회성 콘서트로 구상됐던 록 어게인스트 레이시즘은 1976년 레드 손더스, 로저 허들, 조 레포드, 피터 브루노 등이 설립했다. 허들은 1976년 8월 에릭 클랩튼이 버밍엄에서 열린 콘서트에서 전 보수당 장관 이넉 파월(반이민 연설로 유명)에 대한 지지 선언을 하기 전까지 단지 아이디어에 불과했다고 밝혔다. 당시 클랩튼은 관객들에게 영국이 "인구 과밀" 상태에 있으며 영국이 "흑인 식민지"가 되는 것을 막기 위해 파월에 투표해야 한다고 말했다. 또한 영국이 "외국인들을 내보내고, 워그(Wog; 흑인 및 남아시아인들 비하 단어)를 내보내고, 쿤(Coon)을 내보내야 한다"고 말한 후 "영국을 백인으로 유지하라"(Keep Britain White)라는 국민전선의 슬로건을 반복해서 외쳤다. 이에 손더스, 레포드, 브루노와 허들은 뉴 뮤지컬 익스프레스에 클랩튼의 발언에 대한 반대를 표명하는 편지를 써서 대응했는데, 이들은 클랩튼이 밥 말리의 〈I Shot the Sheriff〉를 커버하여 히트를 했기 때문에 이 발언이 더욱 역겹다고 주장했다. 편지 끝 부분에는 록 어게인스트 레이시즘이라는 운동을 결성하는 데 도움을 줄 것을 호소했고, 록이 지닌 흑인의 뿌리를 지지하는 팬들로부터 수백 개의 답장을 받았다.
클랩튼 외에도 다른 유명 음악가들도 선동적인 발언을 했는데, 데이비드 보위는 플레이보이, NME 및 스웨덴 출판물과의 인터뷰에서 파시즘의 지지 및 아돌프 히틀러에 대한 존경을 표했다. 보위는 "나는 영국이 파시스트 지도자로부터 이익을 얻을 수 있다고 생각한다. 어쨌든 파시즘은 민족주의다. 나는 파시즘을 매우 강하게 믿으며, 사람들은 연대 지도부 하에 항상 더 효율적으로 대응해 왔다", "아돌프 히틀러는 최초의 록스타 중 한 명이었다", "극우파가 나서서 모든 것을 쓸어버리고 모든 것을 정리해야 한다" 등을 발언했다. 나중에 보위는 이러한 발언에 대해 후회하고 부끄러움을 표명하면서 신비주의와 프리드리히 니체에 대한 집착 및 과도한 약물 사용으로 인해 생긴 것이었다고 언급했다. 이후 1983년 MTV의 앵커 마크 굿맨과의 인터뷰에서 보위는 MTV가 흑인 음악가들에 대한 충분한 노출을 제공하지 않는 채널을 공격적으로 비판하기도 했다. 또한 〈China Girl〉 및 〈Let's Dance〉에 대한 자신의 비디오를 인종차별에 대한 "단순"한 묘사라고 말했으며, 《Tin Machine》은 파시즘과 신나치주의에 대한 보다 직접적인 입장을 취하고 있다.
음악가들은 RAR에서 연주할 뿐만 아니라 많은 사람들이 공연과 클럽을 조직하는데 참여했다. 예컨대 리즈에서는 갱 오브 포, 메콘스, 델타 5가 모두 지역의 RAR 그룹에 적극적으로 참여했으며, 버밍엄에서는 오페어스와 더 비트, 사우솔에서는 미스티 인 루츠와 더 러츠도 자주 모습을 보였다. RAR의 초기 지지자였던 톰 로빈슨은 그의 밴드와 함께 여러 차례 공연을 했으며, 가끔씩 RAR 센트럴 콜렉티브 모임에 참석했다. 작가, 그래픽 아티스트, 사진작가, 음악가, 팬 등으로 구성됐던 콜렉티브에서는 RAR의 전국 행사를 감독했다.
리처드 휴 매코( , 1980년 12월 31일~)는 뉴질랜드의 전직 럭비 유니언 선수로 현역 시절 포지션은 플랭커, 넘버 8이다. 그는 뉴질랜드 럭비 유니언 국가대표팀 소속으로 148번의 테스트 매치에 출전했으며 이 중 110번의 경기에서 대표팀 주장을 맡았다. 2011년과 2015년 럭비 월드컵에서 우승을 차지했으며 월드 럭비 올해의 선수상을 3회 수상하여 댄 카터와 공동 최다 수상 기록을 세웠다.
《치키티타스》()는 1995년부터 2001년까지 방영된 아르헨티나의 텔레노벨라이다.
장유진(2007년 9월 20일 ~ )은 대한민국의 치어리더이다.
《치키티타스》()는 2013년부터 2015년까지 방영된 브라질의 텔레노벨라이다. 지난 1995년 동명의 아르헨티나 텔레노벨라를 원작으로 한 작품이다.
수학에서 크로네커 보조정리()는 큰 수의 법칙의 증명에 사용되는 보조정리다. 이에 따르면, 수렴급수의 항이 0으로 수렴하는 속도는 충분히 빠르다. 증명은 아벨 변환과 슈톨츠-체사로 정리를 사용한다.
크로네커 보조정리에 따르면, 임의의 두 실수 수열 formula_1, formula_2에 대하여, 만약 급수
가 수렴하며,
이라고 하자. 아벨 변환과 슈톨츠-체사로 정리에 의하여, 다음이 성립한다.
《카리냐 데 안주》()는 2016년부터 2018년까지 방영된 브라질의 텔레노벨라이다. 지난 2000년 멕시코의 텔레노벨라 《카리타 데 앙헬》을 원작으로 한 작품이다.
조너선 피터 윌킨슨( , 1979년 5월 25일~)은 잉글랜드의 전직 럭비 유니언 선수로 현역 시절 포지션은 플라이 하프이다. 잉글랜드 럭비 유니언 국가대표팀 소속으로 2003년 럭비 월드컵 우승, 2007년 럭비 월드컵 준우승을 달성했으며 특히 2003년 월드컵 결승전에서 연장 승부를 결정짓는 드롭 골을 성공한 것으로 잘 알려져 있다.
다나카 유코(, 1955년 4월 29일~)는 일본의 배우이다. 오사카부 이케다시 출신이다.
다나카 유코()는 다음 사람을 가리킨다.
타카하타 아츠코(, 1954년 10월 11일~)는 일본의 배우, 성우, 탤런트이다. 가가와현 젠쓰지시 출신이다.
천메이펑은 다음 사람을 가리킨다.
요시다 요(, 1974년 2월 3일~)는 일본의 배우이다. 후쿠오카현 구루메시 출신이다.
요시다 요코()는 다음 사람을 가리킨다.
마이라(, , 2001년 1월 10일~)는 일본의 배우. 모델이다. 홋카이도 나요로시 출신이다.
AnimeJapan(아니메재팬)은 2014년부터 매년 3월 하순에 행해지고 있는 종합 애니메이션 이벤트다.
주최는, 2014년과 2015년은 'AnimeJapan 실행 위원회'(이하 '실행 위원회'), 2016년 이후는 '일반사단법인 아니메재팬'.
캐치프레이즈는 '애니메이션의 모든 것이, 여기에 있다.'.
'패밀리 아니메 페스타'의 캐치프레이즈는 '모두가 좋아하는 애니메이션이 대집합!'.
2013년까지 매년 3월에 개최하고 있던 2개의 애니메이션 이벤트 도쿄 국제 애니메이션 페어와 아니메 콘텐츠 엑스포를 발전적으로 통합시킨 이벤트다.
본 이벤트의 5주년을 기념해 마스코트 캐릭터 'AJ 형제'가 탄생했다. 당초에 5주년 한정으로 사용한다고 발표되었지만, 그 이후에도 사용되고 있다.
개최 경위.
2010년 12월, 도쿄도 청소년 건전 육성 조례의 개정안이 가결되어, 이것을 받아 당시의 가도카와 쇼텐과 애니플렉스 등이 '표현의 자유를 침해할 우려가 있다'라며, 도쿄도 등이 주최하는 도쿄 국제 애니메이션 페어를 보이콧하여 '아니메 콘텐츠 엑스포'를 기획했다. 그 후, 동일본 대진재의 영향으로 쌍방 중지가 된 2011년을 제외하고, 2012년과 2013년은 2개의 이벤트가 분열 개최되고 있었다.
실행위원회는 재결집한 경위에 대해 "아니메 콘텐츠 엑스포와 도쿄 국제 애니메이션 페어에서 단일 이벤트를 할 수 있도록 이야기를 진행하고 있었다. 회장이나 일정에 대해 모색하고 개최할 수 있게 되었다"라고 설명하여, 이 이벤트에 도쿄도가 참여하지 않는 것에 대해서는 "도쿄 국제 애니메이션 페어는 민간으로 서서히 이행할 수 있도록 진행해 왔다. 부담금도 해마다 줄어들었다"고 설명했다. KADOKAWA의 전무 이노우에 신이치로는 "자주적으로 운영할 수 있다고 확인할 수 있었던 것이 크다"라고 했다. 실행위원장인 일본동화협회 이사장 누노카와 유지는 2개의 이벤트의 병립 및 합류에 대해 "부감적으로 보고 업계가 두 개로 깨진 것으로 보였다. 업계는 결속해야 한다고 일찍부터 움직이고 있었다"라고 설명했다.
황샹팅은 다음 사람을 가리킨다.