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福田己津央
参加作品 > ゲーム

武装神姫 BATTLE MASTERS Mk.2（2011年）オープニング絵コンテ、オープニング監修
永田村

| ながたむら 永田村 |
| --- | --- |
廃止日:  1956年9月30日
廃止理由:  新設合併 豊井村、永田村 → 豊田村
現在の自治体:  中野市
廃止時点のデータ
国:   日本
地方:  中部地方（甲信越地方）
都道府県:  長野県
郡:  下水内郡
市町村コード:  なし（導入前に廃止）
面積:  20.46 km2.
総人口:  3,336人 （国勢調査、1955年）
隣接自治体:  飯山市、下水内郡豊井村、上水内郡三水村
永田村役場
所在地:  長野県下水内郡永田村
座標:  北緯36度47分48秒 東経138度18分28秒﻿ / ﻿北緯36.79653度 東経138.30772度﻿ / 36.79653; 138.30772座標: 北緯36度47分48秒 東経138度18分28秒﻿ / ﻿北緯36.79653度 東経138.30772度﻿ / 36.79653; 138.30772
ウィキプロジェクト
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永田村（ながたむら）は長野県下水内郡にあった村。現在の中野市大字永江・穴田にあたる。
地理

山：斑尾山
歴史

1889年（明治22年）4月1日 - 町村制の施行により、永江村・穴田村の区域をもって発足。
1956年（昭和31年）9月30日 - 豊井村と合併して豊田村が発足。同日永田村廃止。
2005年（平成17年）4月1日 - 豊田村が中野市と合併し、改めて中野市が発足。
交通 > 道路

現在は旧村域に上信越自動車道の豊田飯山インターチェンジが所在するが、当時は未開通。
紫子

紫子
紫子 (女優)（しこ）- 日本の女優
紫子 ‐とりかえばや異聞‐（ゆかりこ とりかえばやいぶん）- 宝塚歌劇団のミュージカル作品
氷流

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: 「氷河流」はこの項目へ転送されています。声優については「氷河流 (声優)」をご覧ください。
南極の氷の動き
南極氷床の流動速度を表した地図。海岸に向かうにつれて流動速度が速くなっている（青、黄、白）ことが分かる。
レーダーサット（英語版）により撮影された画像。フィルヒナー・ロンネ棚氷に氷流が流れ込む様子が撮影されている。
氷流（ひょうりゅう、英: Ice stream）は、氷河のとる形態であり、氷床の中で周囲の氷より流れの速い部分のことをいう。南極にある氷の10 %を占めており、南極が持つ大きな特徴となっている。その規模は、最大で幅50 km、厚さ2 km、長さ数百kmになる。また、一般的に氷床から分離する氷はこの形態を取る。
氷流の流動速度は年間で1000 mを超えることがあり、これは周囲の氷の流動速度より1桁以上大きい。氷流の端で発生する剪断応力によって氷が変形し、氷に対する再結晶化が発生することによって流動性が大きくなり、剪断の発生している狭い範囲に変形が集中する。クレバスは、特にこうした場所に形成されやすい。
一般的に、氷流の底面には水が存在しており、流動速度を大きくする要因となっている。基盤地形もまた大きな影響を与えており、氷流が硬い基盤岩の上にあるより、軟らかく変形しやすい堆積物の上にある方が流動速度が大きくなることがある。
南極

「:en:List of Antarctic ice streams」も参照
南極氷床はいくつか存在する氷流によって海へと運ばれる。東南極に存在する最大の氷流はランバート氷河（英語版）である。西南極に位置するパインアイランド氷河（英語版）、スウェイツ氷河は最も不安定な状態にあり、2006年の測定時にはこれらの氷河から合計で正味850億トンの氷が1年間に失われていることが分かった。
南極氷床から氷が失われつつあると言われている。氷流、特に海への流出速度が過去から継続して大きくなりつつあることは、それがこうした不安定な状態にあることの主要な要因ではないにしても、重要な要因であると考えられている。
グリーンランド

グリーンランド氷床（英語版）は、ヘルハイム氷河（英語版）、ヤコブスハブン氷河、カンゲルルススアーク氷河（英語版）などによって海へと運ばれる。
泡沫性鼓脹症

泡沫性鼓脹症（ほうまつせいこちょうしょう、英:frothy bloat）とは第一胃内において過剰な発酵により生じたガスとその他の内容物が混合し泡沫状となり、噴門を閉塞し胃内に滞留することにより生じる反芻類における症状。主に呼吸困難と循環障害を引き起こす。処置として胃カテーテル、左側上膁部の穿刺によるガスの排出、消泡剤の投与を行う。
牛の鼓脹症は急性鼓脹と慢性鼓脹に大別される。急性鼓脹の中に泡沫性鼓脹が分類される。
泡沫性鼓脹症の処置法は、第一胃切開術が最も有益な方法で、内容物の除去、第一胃内pHの調整、第一胃内の発酵の停止のため、抗生剤内服の検討も要する。
石工団地神社

| 石工団地神社 |
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所在地:  愛知県岡崎市上佐々木町梅ノ木48
位置:  北緯34度56分34.8秒 東経137度07分25.0秒﻿ / ﻿北緯34.943000度 東経137.123611度﻿ / 34.943000; 137.123611﻿ (石工団地神社)座標: 北緯34度56分34.8秒 東経137度07分25.0秒﻿ / ﻿北緯34.943000度 東経137.123611度﻿ / 34.943000; 137.123611﻿ (石工団地神社)
主祭神:  建真利根之命
創建:  1974年（昭和49年）
地図:  石工団地神社
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石工団地神社（せっこうだんちじんじゃ）は、愛知県岡崎市上佐々木町の岡崎石工団地にある神社。社殿が総石造りである点が珍しいとされる。石工は「いしく」と読まれる場合もある。
祭神

建真利根之命（たてまりねのみこと） - 石造りの神。
歴史

岡崎城の城下町では室町時代後期から石工品（岡崎石工品）の生産が始まり、近世には優れた技術を持った職人が集まった。これにより、岡崎市街地には現在でも石屋町通りや花崗町という名称が残っている。岡崎、真壁（茨城県）、庵治（香川県）は石工品の「日本三大産地」と称されている。
高度経済成長期には道路整備や自動車の普及などで販路が拡大し、また市街地における石加工時の騒音などが問題になったこともあり、1964年（昭和39年）から1967年（昭和42年）には郊外の上佐々木町に岡崎石工団地が造成された。岡崎石工団地協同組合の設立10周年を記念して、京都の大歳神社から建真利根之命を分霊し、1974年（昭和49年）6月には鎮座奉生祭を行った。建立費用は1000万円であり、組合員の敷地に応じて拠出された金額などを用いている。その後、鳥居、狛犬、神前灯籠、手洗い鉢、由来碑などが逐次整備されていった。鳥居や狛犬や常夜灯のみならず、社殿までも総石造りである。
2009年（平成21年）頃には組合設立45周年を記念して、珍しい石製の共同屋外トイレが設置された。2018年（平成30年）には参拝者向けにセルフ御朱印が設置された。御朱印のスタンプは石製である。
境内

社殿
鳥居
狛犬
トイレ
石造の社殿
石造のトイレ
現地情報 > 所在地

愛知県岡崎市上佐々木町梅ノ木48（岡崎石工団地協同組合敷地内）
現地情報 > 交通アクセス

JR東海道本線 西岡崎駅から南に徒歩約6分。
ドコモ・マシンコミュニケーションズ

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種類:  株式会社
本社所在地:  151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷五丁目24番3号
設立:  2000年7月7日
業種:  サービス業
代表者:  平島　英男（元代表取締役）
資本金:  10億9千万円
従業員数:  20名（設立当初）
決算期:  毎年3月31日
主要株主:  エヌ・ティ・ティ・ドコモ(40%) 日本コンラックス（5%） 富士電機冷機（5%） 三洋電機（5%） 松下冷機（5%）他
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概要

設立当初の資本金は、4億9千万円。途中、10億9千万円に増資した模様。平成14年9月27日開催の臨時株主総会において、株式会社ロケーション・エージェントを吸収合併した。同時に、社名を株式会社ドコモ・マシンコムと改変した。
目的

自動販売機管理、荷物配送管理、車両運行管理、遠隔計測制御等のマシンコミュニケーション分野のデータをオンラインで管理する
役員

平島英男（元代表取締役）
ほか不明
決算状況

| 資産の部 | 資産の部 | 負債及び資本の部 | 負債及び資本の部 |
| --- | --- | --- | --- |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 225,564 98,794 55,392 43,101 300 |  |  |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 225,564 98,794 55,392 43,101 300 | 流動負債 | 127,358 |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 225,564 98,794 55,392 43,101 300 | 負債合計 | 127,358 |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 225,564 98,794 55,392 43,101 300 | 資本金 欠損金 当期未処理損失 （うち当期損失） | 490,000 292,999 292,999 △292,999 |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 225,564 98,794 55,392 43,101 300 | 資本合計 | 197,000 |
| 資産合計 | 324,358 | 負債・資本合計 | 324,358 |
（注）1．有形固定資産の減価償却累計額　6,655千円 　　　2．1株当たりの当期損失　40,722円70銭
平成13年7月10日（火）官報号外第143号（p.0207）より引用
| 資産の部 | 資産の部 | 負債及び資本の部 | 負債及び資本の部 |
| --- | --- | --- | --- |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 473,190 219,601 64,198 147,504 7,899 |  |  |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 473,190 219,601 64,198 147,504 7,899 | 流動負債 固定負債 | 154,126 153,748 |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 473,190 219,601 64,198 147,504 7,899 | 負債合計 | 307,875 |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 473,190 219,601 64,198 147,504 7,899 | 資本金 欠損金 当期未処理損失 （うち当期損失） | 1,090,000 705,083 705,083 △412,083 |
| 流動資産 固定資産 　有形固定資産 　無形固定資産 　投資等 | 473,190 219,601 64,198 147,504 7,899 | 資本合計 | 384,916 |
| 資産合計 | 692,791 | 負債・資本合計 | 692,791 |
平成14年6月25日（火）官報号外第131号（p.0241）より引用
畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、英: convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet）は、畳み込みを使用しているニューラルネットワークの総称である。画像認識や動画認識、音声言語翻訳、レコメンダシステム、自然言語処理、コンピュータ将棋、コンピュータ囲碁などに使用されている。
数式表記

畳み込みニューラルネットワークの定義は厳密に決まっているわけではないが、画像認識の（縦, 横, 色）の2次元画像の多クラス分類の場合、以下の擬似コードで書かれるのが基本形である。ここから色々なバリエーションが作られている。損失関数は交差エントロピーを使用し、パラメータは確率的勾配降下法で学習するのが基本形である。これらの偏微分は自動微分を参照。
以下の繰り返し
    畳み込み層と活性化関数
    最大値プーリング
ベクトルに平坦化（flatten）
以下の繰り返し
    全結合層と活性化関数
ソフトマックス関数
数式表記 > 畳み込み層

基本形は、入力  \mathbf {X} (H_{\text{in}},W_{\text{in}},C_{\text{in}}) とカーネル  \mathbf {K} (H_{\text{kernel}},W_{\text{kernel}},C_{\text{in}},C_{\text{out}}) とバイアス  \mathbf {B} (C_{\text{out}}) から出力  \mathbf {Y} (H_{\text{out}},W_{\text{out}},C_{\text{out}}) を下記で計算する。カーネルとバイアスが学習対象である。
より一般的な畳み込みは以下のように PyTorch では実装している。 C_{\mathrm {in} _{m}}はm番目の入力チャンネルを、 C_{\mathrm {out} _{n}}はn番目の出力チャンネルを、 \star は相互相関関数を意味する。
すなわち各出力チャンネルごとに入力チャンネル  C_{\mathrm {in} } 枚分のカーネル  \mathrm {kernel} (C_{\mathrm {in} _{m}},C_{\mathrm {out} _{n}}) が用意され、入力の各チャンネルのカーネルを用いた畳み込みの総和へバイアス項  \mathrm {bias} (C_{\mathrm {out} _{n}}) が加算され、出力の各チャンネルとなっている。
畳み込み自体にその様な制限があるわけではないが、PyTorch 2.3 現在は、式からわかるように、入力チャンネル間は畳み込み処理ではなく和で計算され、また入力チャンネル  \mathrm {input} (C_{\mathrm {in} _{m}}) に畳み込まれるカーネル  \mathrm {kernel} (C_{\mathrm {in} _{m}},C_{\mathrm {out} _{n}}) は出力チャンネルごとに異なるという実装になっている。引数 groups を指定するとここら辺の挙動も変わる。
カーネルはしばしばフィルタと呼ばれる。これは位置関係をもつ重みづけ和のスライド演算（畳み込み）がフィルタ適用と等価なことに由来する。
畳み込み処理自体は単純な線形変換である。出力のある1点を見ると局所以外の重みが全て0の全結合と等価であることからこれはわかる。多くのCNNでは畳み込み処理に引き続いてシグモイド関数やReLUなどの活性化関数による非線形変換をおこなう。[要出典]
数式表記 > 活性化関数

活性化関数がReLUの場合、入力  \mathbf {X} (H,W,C) から出力  \mathbf {Y} (H,W,C) を下記で計算する。学習するパラメータは無い。
数式表記 > 最大値プーリング

カーネルの大きさが  (p,q) の場合、入力  \mathbf {X} (H_{\text{in}},W_{\text{in}},C) から出力  \mathbf {Y} (H_{\text{out}},W_{\text{out}},C) を下記で計算する。学習するパラメータは無い。
数式表記 > 全結合層

ベクトルの全結合層は 入力  \mathbf {X} (C_{\text{in}}) と重み  \mathbf {W} (C_{\text{in}},C_{\text{out}}) とバイアス  \mathbf {B} (C_{\text{out}}) から出力  \mathbf {Y} (C_{\text{out}}) を下記で計算する。重みとバイアスが学習対象である。
事前知識

畳み込みニューラルネットワークはいくつかの事前知識がモデルに組み込まれている。これらは、1979年のネオコグニトロンの時に既に導入されている。
事前知識 > シフト不変性

畳み込みニューラルネットワークは、その重み（行列の）共有構造と並進不変特性に基づいて、シフト不変（shift invariant）あるいは位置不変（space invariant）人工ニューラルネットワーク（SIANN）とも呼ばれている。
シフト不変性は1979年のネオコグニトロンの時からそれを目的に畳み込みが導入されているが、実際には厳密に成立しているわけではなく、Aharon Azulay 等の2018年の調査では1ピクセルずらしただけで最大30%精度が悪化することがあることが指摘されていて、厳密にシフト不変性が成立する手法も研究されている。
事前知識 > 局所的特徴

近くにあるピクセルは関係し合っているという事前知識を使用している。例えば、2次元画像の畳み込みニューラルネットワークにおいて、3x3ピクセルの畳み込みを使用するということは、その3x3ピクセルが関係し合っているという事前知識を使用している。
事前知識 > 構造性

低次特徴を組み合わせて高次特徴を構成しているが、これは、部分が集まって全体が作られているという事前知識を使用している。
畳み込み層のバリエーション

畳み込みニューラルネットワークの核となる手法は畳み込み処理（convolution）であり、それには様々な変種がある。以下はその一例である。
畳み込み層のバリエーション > 点単位畳み込み

2次元画像の場合は、下記を点単位畳み込みと呼ぶ。
\mathrm {kernel} (C_{\mathrm {in} _{m}},C_{\mathrm {out} _{n}}) がスカラーの畳み込みは点単位畳み込み（pointwise convolution）や1x1畳み込み（1x1 convolution）と呼称される。例えば2DConvにおける1x1カーネルがある。出力チャネル  C_{\mathrm {out} _{n}} に着目するとこの畳み込みは入力チャネルの加重平均とみなせる。あるいは各点（pointwise）での入力チャネルを跨いだ全結合とみなせる。処理全体では出力チャネルごとに異なる加重を用いて入力チャネル平均を取ることと同義である。利用目的には位置情報を保った（pointwiseな）変換、出力次元数 




C


o
u
t





{\textstyle C_{\mathrm {out} }}

 調整などが挙げられる。実装上は最小カーネルによる畳み込みで表現される（例: 2DConvにおける 



1
×
1
×

C


i
n



×

C


o
u
t





{\textstyle 1\times 1\times C_{\mathrm {in} }\times C_{\mathrm {out} }}

 カーネル）。全結合層（Linear）を用いても容易に表現できる。
畳み込み層のバリエーション > 深さ単位畳み込み

2次元画像の場合は、下記を深さ単位畳み込みと呼ぶ。 C_{\mathrm {in} }=C_{\mathrm {out} } である。
グループ化畳み込みのグループ数をチャネル数と一致させる、すなわちチャネル間の和をなくしたものは深さ単位畳み込み（depthwise convolution）と呼称される。
畳み込み層のバリエーション > グループ化畳み込み

畳み込みの変種としてグループ化畳み込み（grouped convolution）がある。通常の畳み込みでは全入力チャネルの畳み込み和を計算するが、グループ化畳み込みでは入出力チャネルをいくつかのグループに分割しグループ内で通常の畳み込みと和をおこなう。これによりカーネル枚数・計算量の削減、複数GPUを用いた学習、別技術と組み合わせた性能の向上などが可能になる（c.f. AlexNet, ResNeXt)。
畳み込み層のバリエーション > 深さ単位分離可能畳み込み

2次元画像の場合は、下記の深さ単位畳み込みして点単位畳み込みしたものを深さ単位分離可能畳み込みと呼ぶ。
深さ単位分離可能畳み込み（depthwise separable convolution）は空間方向の畳み込み層とチャネル方向の全結合層に分離した畳み込みモジュールである。すなわち通常の畳み込みを 深さ単位畳み込み + 点単位畳み込み で置き換えるモジュールである。計算量・パラメータ量を1/10スケールで削減できる利点がある。
畳み込み層のバリエーション > 転置畳み込み

2次元画像の場合は、ストライドを  (p,q) とした時、下記の擬似コードで書かれるものを転置畳み込み（transposed convolution）と呼ぶ。 p=q=2 の時、最大値プーリングは約半分の大きさになるが、転置畳み込みは約2倍の大きさになる。
for i, j, k, l, m, n in それぞれの値域
     \mathbf {Y} (pi+k,qj+l,n) +=  \mathbf {K} (k,l,m,n)\mathbf {X} (i,j,m)
逆畳み込み（decovolution）やfractionally-strided convolutionとも呼ばれるが、逆畳み込みは別の意味で使われている言葉なので誤用である。
プーリング層のバリエーション

現代では、最大値プーリングが基本形であるが、これも色々なバリエーションがある。
プーリング層のバリエーション > 平均プーリング

2次元画像の場合は、カーネルの大きさが  (p,q) の場合、下記を平均プーリング（average pooling）と呼ぶ。
ネオコグニトロンやLeNetでは平均プーリングを採用していた。
プーリング層のバリエーション > グローバル平均プーリング

2次元画像の場合は、カーネルの大きさが  (p,q)=(H_{\text{in}},W_{\text{in}}) の平均プーリングをグローバル平均プーリング（global average pooling）と呼ぶ。ベクトルに平坦化（flatten）して全結合層を適用する代わりに使用できる。
プーリング層のバリエーション > 空間ピラミッドプーリング

カーネルの大きさが (1,1), (2,2), (4,4) のように、異なる大きさのプーリングを使用する手法を空間ピラミッドプーリング（spatial pyramid pooling）と呼ぶ。画像認識対象の物体の大きさが異なる場合に、事前知識としてスケール不変性を導入するために使用する。
畳み込みニューラルネットワークのバリエーション

畳み込みニューラルネットワークは畳み込み処理を用いたニューラルネットワークの総称である。畳み込みの種類、カーネルのサイズと層の関係、特殊なモジュールの有無などにより様々なサブタイプ（変種）が存在する。
畳み込みニューラルネットワークのバリエーション > Recurrent CNN

単純なCNNは順伝播型 (FFN)、すなわち浅い層から深い層へのみ結合をもつ。ただしCNNは2層間の結合様式を規定するクラスでありFFNと限らない[要出典]。非FFN型CNNの一例として大局的に回帰結合をもち層間では畳み込みをおこなうRecurrent CNNが提唱されている。
Recurrent CNN（RCNN）は回帰結合を持つ畳み込みニューラルネットワークである。すなわちフィードフォワード型 (FFN) ではなく回帰型 (RNN) のネットワーク構造を持ち、層間の結合に全結合 (MLP) ではなく畳み込みを採用したニューラルネットワークである。ゆえにCNNでありRNNでもある。
畳み込みニューラルネットワークのバリエーション > U-Net

詳細は「U-Net」を参照
U-Net はセマンティック・セグメンテーション用の畳み込みニューラルネットワーク。
受容野

受容野（英: receptive field）は出力中の一点と結合している入力の広さ・幅である。すなわち出力中の一点へと情報を伝達しうる入力域である。視覚等の感覚神経における「受容野」から転用して名付けられた。
例えば1次元の入出力をもつ1層のCNNがあったとする。CNNのカーネルサイズが  3 だった場合、出力  o_{2} は入力  i_{1},  i_{2},  i_{3} の重みづけ和で計算されるため受容野は  3 になる。このCNNを2層重ねた場合、 o_{3} は中間層  m_{2},  m_{3},  m_{4} の和でありさらに  m_{2} は  i_{1},  i_{2},  i_{3}、 m_{4} は  i_{3},  i_{4},  i_{5} の和となるため、CNNの受容野は  5 になる。
Convパラメータ・変種およびネットワーク変種によって受容野サイズへ異なる影響を与える。以下はその一例である。
Kernelパラメータ: 受容野の端をカーネルで置き換える形で広げる
Strided Convolution: 受容野の端以外の部分をstride倍率に合わせて倍増させる
Dilated Convolution: 歯抜けカーネルであるため、より大きいカーネルとして振る舞う（例: k3d2はk5と同じ受容野）
受容野のサイズは再帰的に求めることができる。
N 層の畳み込みからのなるCNNを考える。ここでは第  l 層  L_{l} を畳み込み  C_{l+1} で変換して次の層  L_{l+1} を得る（例: 入力層  L_{0} に  C_{1} を作用させて中間層  L_{1} を得る）。ここで  C_{l} はカーネルサイズ  k_{l} 、ストライド  s_{l} をもつとする。出力層  L_{N} から見た  L_{l} における受容野を  RF_{l} としたとき、次の式が成立する（図参照）。
RF_{l-1}=\left(RF_{l}-1\right)s_{l}+k_{l}
よって  RF_{N}=1 を初期条件としてこの式を入力層受容野  RF_{0} まで再帰することで受容野を計算できる。
歴史

画像処理のフィルタとして畳み込みを使用するという手法はコンピューターでの画像処理が登場した初期の段階から使われている手法である。エッジ検出やガウシアンぼかしなど多数ある。
畳み込みニューラルネットワークは動物の視覚野から発想を得て福島邦彦によって提唱されたネオコグニトロンに起源を持つ。ネオコグニトロンはニューラルネットワークで畳み込みを使用した。
有名なモデルとして以下のものがある。
1979年 - ネオコグニトロン
1989年 - LeNet
2012年 - AlexNet。トロント大学のチーム名 SuperVision が ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC 2012) で優勝。ディープラーニングのブームが始まる。
2014年 - VGG。オックスフォード大学のチーム名 VGG が ILSVRC 2014 で優勝。
2015年 - ResNet。マイクロソフトのチーム名 MSRA が ILSVRC 2015 で優勝。
2012年からのディープラーニングブームより前の画像認識は画像（ピクセルデータ）を注意深く設計されたデータ前処理により特徴量（1999年のSIFTや2006年のSURFなど）へ変換し、それを用いた学習が主流だった。例えば AlexNet が優勝した ILSVRC 2012 の2位のモデルの ISI は SIFT などを使用している。畳み込みニューラルネットワークはピクセルを直接入力に用いることができ、特徴量設計において専門家の知識に依存しない特徴をもつとされた。現在では畳み込みニューラルネットワーク以外のニューラルネットワーク（例: Vision Transformer; ViT、MLPベースの gMLP）でもピクセル入力の画像処理が実現されている。ゆえに畳み込みそのものが特徴量設計を不要にするキー技術であるとは言えないことがわかっている[要出典]。
CNN受容野の再帰計算
2019年世界陸上競技選手権大会スリランカ選手団

| 2019年世界陸上競技選手権大会スリランカ選手団 |
| --- | --- |
 
WAコード::  SRI
開催地:  カタール ドーハ 2019年9月27日 - 10月6日
選手数::  1
メダル::   金 0 銀 0 銅 0 計 0 
世界陸上競技選手権大会スリランカ選手団
 1987 • 1991 • 1993 • 1995 • 1997 • 1999 • 2001 • 2003 • 2005 • 2007 • 2009 • 2011 • 2013 • 2015 • 2017 • 2019 • 2022 • 2023
« 2017 2022 »
2019年世界陸上競技選手権大会スリランカ選手団は、2019年9月27日から10月6日までカタールのドーハで開催された第17回世界陸上競技選手権大会のスリランカ選手団。
選手団

人員: 選手 1人
選手名簿・結果

| 選手 | 種目 | 結果 | 順位 |
| --- | --- | --- | --- |

| ヒルニ・ケサラ・ウィジャヤラトネ（英語版） | 女子マラソン | 途中棄権 | 途中棄権 |
永遠市

『永遠市』（えいえんし）は、2023年10月25日にソニー・ミュージックアソシエイテッドレコーズより発売予定、日本のバンド、amazarashiの7枚目のフルアルバム。
概要

前作『七号線ロストボーイズ』から1年半ぶりとなるフルアルバム。
漫画『チ。-地球の運動について-』コラボレーションソングの「カシオピア係留所」、アニメ『NieR:Automata Ver1.1a 』エンディングテーマの「アンチノミー」、映画『ヴィレッジ』コラボレーションソングの「スワイプ」を含む全13曲を収録。
この作品はアレクサンドル・コルパコフの「宇宙の漂泊者」に登場する「永遠市」がタイトルにつけられたアルバムで、amazarashiが2022年に体調を崩してから再起に向けた気持ちが込められた楽曲が収録されている。
アルバムは3形態で販売され完全生産限定盤BD、初回生産限定盤DVDには、2023年6月に一夜限りで行われたamazarashi Acoustic Live「騒々しい無人」がフルで収録されている。
収録曲

| # | タイトル | 作詞 | 作曲・編曲 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1. | 「インヒューマンエンパシー」 |   |   |
| 2. | 「下を向いて歩こう」 |   |   |
| 3. | 「アンチノミー」 |   |   |
| 4. | 「ごめんねオデッセイ」 |   |   |
| 5. | 「君はまだ夏を知らない」 |   |   |
| 6. | 「自由に向かって逃げろ」 |   |   |
| 7. | 「スワイプ」 |   |   |
| 8. | 「俯きヶ丘」 |   |   |
| 9. | 「カシオピア係留所」 |   |   |
| 10. | 「超新星」 |   |   |
| 11. | 「クレプトマニア」 |   |   |
| 12. | 「ディザスター」 |   |   |
| 13. | 「まっさら」 |   |   |
| # | タイトル | 作詞 | 作曲・編曲 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1. | 「ジュブナイル」 |   |   |
| 2. | 「たられば」 |   |   |
| 3. | 「隅田川」 |   |   |
| 4. | 「ロストボーイズ」 |   |   |
| 5. | 「リビングデッド」 |   |   |
| 6. | 「僕が死のうと思ったのは」 |   |   |
| 7. | 「季節は次々死んでいく」 |   |   |
| 8. | 「カシオピア係留所」 |   |   |
| 9. | 「そういう人になりたいぜ」 |   |   |
| 10. | 「ひろ」 |   |   |
| 11. | 「帰ってこいよ」 |   |   |
| 12. | 「さくら」 |   |   |
| 13. | 「馬鹿騒ぎはもう終わり」 |   |   |
| 14. | 「スワイプ」 |   |   |
| 15. | 「夕立旅立ち」 |   |   |
| 16. | 「アンチノミー」 |   |   |
神戸市立君影小学校

| 神戸市立君影小学校 |
| --- | --- |
 
 北緯34度42分52秒 東経135度08分10秒﻿ / ﻿北緯34.714361度 東経135.136139度﻿ / 34.714361; 135.136139座標: 北緯34度42分52秒 東経135度08分10秒﻿ / ﻿北緯34.714361度 東経135.136139度﻿ / 34.714361; 135.136139
国公私立の別:  公立学校
設置者:  神戸市
設立年月日:  1974年4月1日
学校コード:  B128210001427 
所在地:  〒651-1122
 兵庫県神戸市北区君影町一丁目11番13号
外部リンク:  公式サイト
 ウィキポータル 教育  ウィキプロジェクト 学校
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神戸市立君影小学校（こうべしりつ きみかげしょうがっこう）は、兵庫県神戸市北区君影町一丁目にある市立小学校。略称は「君影小」または「君小」。学校内には600平方メートルの農園がある。
概要 > 沿革

1973年（昭和48年）8月30日 - 学校の建設工事が開始される。
1974年（昭和49年）4月1日 - 神戸市立南五葉小学校より分離開校。
教育目標

ひとり一人が輝こう　未来に向けて
通学区域

神戸市北区
君影町（1丁目 - 5丁目）
交通

神戸電鉄鈴蘭台駅より神鉄サービスバス「君津小学校前」より徒歩すぐ。距離だと鈴蘭台駅より西鈴蘭台駅の方が約200メートル近い。
周辺

神戸市立星和台中学校（進学先中学校）
君影町西公園
通学区域が隣接している学校

神戸市立星和台小学校
神戸市立南五葉小学校
神戸市立谷上小学校
2019年世界陸上競技選手権大会セントルシア選手団

| 2019年世界陸上競技選手権大会セントルシア選手団 |
| --- | --- |
 
WAコード::  LCA
開催地:  カタール ドーハ 2019年9月27日 - 10月6日
選手数::  2
メダル::   金 0 銀 0 銅 0 計 0 
世界陸上競技選手権大会セントルシア選手団
 1983 • 1987 • 1991 • 1993 • 1995 • 1997 • 1999 • 2001 • 2003 • 2005 • 2007 • 2009 • 2011 • 2013 • 2015 • 2017 • 2019 • 2022 • 2023
« 2017 2022 »
2019年世界陸上競技選手権大会セントルシア選手団は、2019年9月27日から10月6日までカタールのドーハで開催された第17回世界陸上競技選手権大会のセントルシア選手団。
選手団

人員: 選手 2人
選手名簿・結果

| 選手 | 種目 | 予選> 結果 | 予選> 順位 | 決勝> 結果 | 決勝> 順位 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| アルバート・レイノルズ | 男子やり投 | 73.91m | 29位 | 予選敗退 | 予選敗退 |

| ラヴァーン・スペンサー | 女子走高跳 | 1.92m | 13位 | 予選敗退 | 予選敗退 |
福田下 (津山市)

| 福田下 |
| --- | --- |
 大字
 福田下福田下の位置
 北緯35度00分47秒 東経133度54分46秒﻿ / ﻿北緯35.01306度 東経133.91278度﻿ / 35.01306; 133.91278
国:   日本
都道府県:   岡山県
市町村:   津山市
地区:  久米地区
人口（2021年（令和3年）1月1日現在）
 • 合計:  70人
等時帯:  UTC+9 (日本標準時)
郵便番号:  709-4631（津山郵便局管区）
市外局番:  0868
ナンバープレート:  岡山
福田下（ふくだしも）は岡山県津山市にある地名。郵便番号は709-4631。
地理

八社の北に位置し、北は南北を流れる八社川と東西を流れる倭文川が合流する地点に至る。平成の大合併前は八社は福田上という地名で、当地と対を成す地名であった。
地理 > 河川

倭文川
八社川
歴史 > 沿革

1889年6月1日 - 町村制施行に伴い、久米北条郡福田下村が同郡桑上村、桑下村、戸脇村、福田上村と合併し、倭文東村となる。福田下村は大字福田下となる。
1900年4月1日 - 久米北条郡が久米南条郡と合併し、久米郡となる。
1940年9月1日 - 久米郡倭文東村が倭文中村と合併し、倭文村となる
1955年1月1日 - 倭文村が大井町、久米村と合併し、久米町となる。
2005年2月28日　久米町が苫田郡加茂町・阿波村、勝田郡勝北町とともに津山市に編入される。
世帯数と人口

2021年（令和3年）1月1日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
| 町丁 | 世帯数 | 人口 |
| --- | --- | --- |
| 福田下 | 31世帯 | 70人 |
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。
| 番地 | 小学校 | 中学校 |
| --- | --- | --- |
| 全域 | 津山市立秀実小学校 | 津山市立久米中学校 |
交通 > 道路

岡山県道455号小山桑上線
施設

真光寺
2019年世界陸上競技選手権大会ジブラルタル選手団

| 2019年世界陸上競技選手権大会ジブラルタル選手団 |
| --- | --- |
 
WAコード::  GIB
開催地:  カタール ドーハ 2019年9月27日 - 10月6日
選手数::  1
メダル::   金 0 銀 0 銅 0 計 0 
世界陸上競技選手権大会ジブラルタル選手団
 1983 • 1987 • 1991 • 1993 • 1995 • 1997 • 1999 • 2001 • 2003 • 2005 • 2007 • 2009 • 2011 • 2013 • 2015 • 2017 • 2019 • 2022 • 2023
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2019年世界陸上競技選手権大会ジブラルタル選手団は、2019年9月27日から10月6日までカタールのドーハで開催された第17回世界陸上競技選手権大会のジブラルタル選手団。
選手団

人員: 選手 1人
選手名簿・結果

| 選手 | 種目 | 予選> 結果 | 予選> 順位 | 準決勝> 結果 | 準決勝> 順位 | 決勝> 結果 | 決勝> 順位 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ジェシー・フランコ | 男子400m | 47秒41 NR | 35位 (7着) | 予選敗退 | 予選敗退 | 予選敗退 | 予選敗退 |
毛嚢炎

| 毛嚢炎 |
| --- | --- |
 
概要
診療科:  皮膚科学
分類および外部参照情報
ICD-10:  L73.9
ICD-9-CM:  704.8
DiseasesDB:  31367
MedlinePlus:  000823
Patient UK:  毛嚢炎
MeSH:  D005499
 [ウィキデータで編集]
毛嚢炎（もうのうえん、英: folliculitis）とは、細菌感染症の一種。古くは疔（ちょう）とも呼ばれてきたが、現代医療現場では毛嚢炎と呼ぶのが一般的である。
解説

1本或いは数本の毛の根元が、小さな白ニキビのような状態になる。毛穴より下にある髪の毛を取り囲む組織の浅い部分だけに生じることもあれば、皮膚のさらに深い構造部にまで及ぶ事もある。皮膚の衛生状態が悪い人、慢性の皮膚病罹患者、鼻腔にブドウ球菌がいる人などは、当該疾患や皮膚膿瘍を起こしやすいとされている。糖尿病の人に好発するが、免疫機能の低下、肥満、高齢も危険因子である。原因が不明なまま、感染を繰り返す事もある。
解説 > 原因

原因となる病原体は黄色ブドウ球菌であることが多く、表皮の小さな引っ掻き傷や刺し傷などから内部に入る事もあるとされるが、多くの場合は細菌の侵入口は不明である。また、不十分な塩素処理の温水浴槽、ジャグジーバスなどに入った後に緑膿菌が原因となってこの疾患が生じる事があり、温浴毛包炎、温浴皮膚炎などと呼ばれる。マラセチア属菌の「Malassezia globosa」が主因菌種である場合は、マラセチア毛包炎として区別される。
解説 > 治療

消毒薬を含む液体せっけんで皮膚を洗う、抗生物質の外用または内服が必要である。また、深部に及ぶ病変の際は、外科的治療方法として皮膚切開を行い抗生物質を使用する。但し、薬剤耐性を有した原因菌も考慮し使用する薬剤が選択される。
代表的な治療薬
外用：クロラムフェニコール、ゲンタマイシン、硫酸コリマイシン、フラジオマイシン硫酸塩、ジクロキサシリン（dicloxacillin）、セファレキシン
内用：ニューキノロン系、ペネム系
類似の疾患

鬚毛部仮性毛包炎 - 髭や体毛を剃る際に、髭が丸まって皮膚の中に入り発育し（内方発育毛）、細菌感染を起こしていないのに炎症を起こすことがある。この様な毛包炎は髭（体毛）による偽毛包炎と呼ばれる。
ドンハ

| ドンハ  Thành phố Đông Hà 城庯東河  |
| --- | --- |
 ドンハ
位置
ドンハドンハ (ベトナム)

座標 : 北緯16度49分49秒 東経107度05分50秒﻿ / ﻿北緯16.83028度 東経107.09722度﻿ / 16.83028; 107.09722
行政
国:  ベトナム
 省: クアンチ省
 市: ドンハ
地理
面積:  
  市域: 72.96 km2
人口
人口: （2019年現在）
  市域: 95,658人
  備考: 
その他
等時帯: UTC/GMT +7
ドンハ （ベトナム語：Thành phố Đông Hà / 城庯東河 発音ファイル:Dong Ha.ogg） は、ベトナム中部クアンチ省の省都。ベトナム戦争当時、南ベトナムの最北端の街であり、米海軍の基地があった。軍事境界線を超えて軍を進めるための重要な軍事拠点であった。1972年5月31日に、北ベトナムの支配地域となった。
行政区画

ドンハ市は以下の9坊から構成される。
第1坊（Phường 1）
第2坊（Phường 2）
第3坊（Phường 3）
第4坊（Phường 4）
第5坊（Phường 5）
ドンザン坊（Đông Giang / 東江）
ドンタイン坊（Đông Thanh / 東靑）
ドンルオン坊（Đông Lương / 東梁）
ドンレ坊（Đông Lễ / 東禮）
神よ、アフリカに祝福を

| Nkosi sikelel' iAfrika |
| --- | --- |
 和訳例：神よ、アフリカに祝福を
 国歌の対象 南アフリカ共和国  タンザニア
作詞:  エノック・ソントンガ（1897年）
作曲:  エノック・ソントンガ（1897年）

試聴
 タンザニア国歌として演奏される「神よ、アフリカに祝福を」（演奏のみ） noicon 
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神よ、アフリカに祝福を（かみよアフリカにしゅくふくを、コサ語: Nkosi sikelel' iAfrika コシシケレリ・アフリカ）は、アフリカ各国（特にサハラ以南）で歌われている賛美歌。ケープ植民地（現在の南アフリカ）出身のエノック・ソントンガによって、1897年に作詞・作曲された。この曲はパン・アフリカ主義に基づく解放運動を象徴する歌（アンセム）となり、のちに独立を達成した国家のうち数か国で国歌として採用された。2015年現在、タンザニアと南アフリカ共和国が国歌として使用しており、またザンビアの国歌はこの曲の旋律に異なる詞を乗せて別タイトルを付している。
歴史

ソントンガ
ンカイ
この曲は1897年、ヨハネスブルク近郊のメソジスト教会のミッションスクールで教師・牧師を務めていた、コサ人のエノック・ソントンガによって、賛美歌の一つとして作詞・作曲された。曲については、ウェールズの作曲家ジョセフ・パーリー（英語版）のヒム・チューン（英語版）（賛美歌の歌詞を乗せるためのメロディー）「アベリストウィス」"Aberystwyth" がベースとなっている。ソントンガの原曲は変ロ長調の四部合唱曲として作曲され、繰り返しのメロディに「西洋の賛美歌の構成と、土着の南アフリカのメロディーの両方」の特徴を表現していた。その後1927年、詩人サミュエル・ンカイ (Samuel Edward Krune Mqhayi) によって、コサ語の詞7節（スタンザ）が加えられた。 現在歌われる歌詞のうち、第一番とコーラスの一部がソントンガによって書かれた部分である。
この曲は南アフリカの教会でポピュラーな曲となり、1900年に黒人自身による初めての教育機関としてイナンダ（英語版）（現在のクワズール・ナタール州）に設立されたオーランジ高校 (Ohlange High School) の合唱団によっても歌われた。オーランジ高校の共同設立者の一人であるジョン・デューベ（英語版）は、1912年に設立された南アフリカ原住民民族会議（South African Native National Congress、略称: SANNC)、1923年にアフリカ民族会議（略称: ANC）に改称）の初代議長となった人物である。「神よ、アフリカに祝福を」は、1912年にSANNCの会議の閉会に際して歌われた。1925年には、ANCの正式のクロージング・アンセムとなった。"Nkosi Sikelel' iAfrica"は1927年に初めて出版された。
この曲は、アパルトヘイトの時代にはANCの公式アンセムであり、また反アパルトヘイト運動のシンボルであった。長いアパルトヘイト体制の時代、この曲は多くの人々によって、抑圧の苦しみを現した南アフリカの「非公式の国歌」とみなされた。1987年に制作された、反アパルトヘイトを主題とする映画『遠い夜明け』では、この曲が印象的に使われている。
この曲とANCとのつながりから、アパルトヘイト時代の南アフリカでは当局によって歌うことを禁止されていた。ただし、南アフリカ共和国が黒人自治区として「独立」させたバントゥースタンのいくつか（トランスカイやシスカイなど）では、この曲が「国歌」として採用されている。
現在、国歌として使用している国 > 南アフリカ共和国

アパルトヘイトが法律上無くなった1994年、南ア初の黒人大統領ネルソン・マンデラは、「神よ、アフリカに祝福を」と従来の国歌であった「南アフリカの呼び声」の双方を同国の国歌として宣言した。マンデラのもとでの新たな政府が、すべての人種や文化を尊重する姿勢のシンボルとされた。1996年には、2つの国歌を短縮・接合した編曲が、南アフリカ共和国の憲法の下での新しい「南アフリカの国歌」として発表された。国歌の第1番・第2番が「神よ、アフリカに祝福を」、第3番・第4番が「南アフリカの呼び声」の部分である。国歌は南アフリカの公用語のいくつかを使用しており、第1番前半2行はコーサ語、後半2行はズールー語、第2番はソト語で歌われている。なお、第3番はアフリカーンス語で、第4番は英語で歌われる。
現在、国歌として使用している国 > タンザニア

タンザニアの国歌 Mungu ibariki Afrika は、この曲のスワヒリ語版である。
過去に、国歌として使用していた国 > ザンビア

ザンビアの国歌は、1964年の独立から1973年までは「神よ、アフリカに祝福を」であった。1973年に制定された国歌法では、歌詞がザンビアを主題としたものに変更され、タイトルも「誇りと自由を胸に、ザンビアの歌を」に改められた。
過去に、国歌として使用していた国 > ジンバブエ

ジンバブエの国歌は、1980年の建国から1994年まで「神よ、アフリカに祝福を」のショナ語版 Ishe Komborera Africa であり、ショナ語および北ンデベレ語諸語によって歌われていた。1994年に国歌は「ジンバブエの大地に祝福を」に変更されたが、「神よ、アフリカに祝福を」は依然としてポピュラーな曲である。
過去に、国歌として使用していた国 > ナミビア

ナミビアでは、1990年3月21日の独立の際に「神よ、アフリカに祝福を」が暫定国歌となった。独立後間もなく新国歌制定のためのコンテストが行われた結果「ナミビア、勇者の地」が選ばれ、1991年3月21日から正式な国歌となった。
他の国や組織

発祥国である南アフリカ以外のアフリカ諸国では、この賛美歌「神よ、アフリカに祝福を」は反植民地運動の中で歌われた。こうした歌の中にはチェワ語（マラウィ、ザンビア）版も含まれる。この曲はアフリカ以外では、1925年以来のANCの公式アンセムとしてよく知られ、1970年代から1980年にかけての国際的な反アパルトヘイト運動の中では、さまざまな会議や行事の際にこの曲が歌われた。
フィンランドにおいては、おなじメロディが子供用の聖歌 (psalm) Kuule, Isä taivaan, pyyntö tää で用いられている。賛美歌の最初の部分は、1985年からフィンランド福音ルター派教会の賛美歌集に、Jaakko Löyttyによる詞を付して掲載されている。
歌詞

現行のコサ語版歌詞。
Nkosi sikelel' iAfrika
Maluphakanyisw' uphondo lwayo
Yiva imathandazo yethu
Nkosi Sikelela Nkosi Sikelela
Nkosi sikelel' iAfrika
Maluphakanyisw' uphondo lwayo
Yiva imathandazo yethu
Nkosi Sikelela
Thina lusapho lwayo.
楽譜
酒井忠績

| --- | --- |
: 「酒井忠重」あるいは「酒井忠稠」とは別人です。
|  凡例酒井 忠績 |
| --- | --- |
 
時代:  江戸時代後期 - 明治時代
生誕:  文政10年6月19日（1827年7月12日）
死没:  明治28年（1895年）11月30日
別名:  勘解由（通称）
墓所:  東京都豊島区駒込の染井霊園
官位:  従五位下、従四位下・侍従、雅楽頭 左近衛権少将
幕府:  江戸幕府老中、大老
主君:  徳川家茂→慶喜
藩:  播磨姫路藩主
氏族:  酒井氏（雅楽頭家分家旗本家→雅楽頭家宗家→雅楽頭家分家男爵家）
父母:  父：酒井忠誨、母：不詳 養父：酒井忠顕
兄弟:  忠績、忠恕、忠惇
妻:  婉（本多助賢の娘）
子:  忠弘（男爵家後嗣）、光徳、徳行、玉子（本荘宗義正室）、鈴子（平野長祥室） 養子：忠敬、忠惇（雅楽頭家後嗣）
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酒井 忠績（さかい ただしげ）は、江戸時代末期の大名、明治時代の日本の華族（男爵）。
雅楽頭系酒井氏21代目の当主で、幕末に播磨姫路藩第8代藩主となり、江戸幕府最後の大老を務めた。慶応3年（1867年）に弟忠惇に家督を譲り、明治13年（1880年）に姫路酒井家から忠惇とそれぞれに分家、明治22年（1889年）に揃って華族の男爵に列せられた。
来歴

姫路藩分家の旗本・酒井忠誨（5000石）の長男として生まれる。本家の姫路藩主・酒井忠顕に子がなかったため、その養子となり、万延元年（1860年）に家督を相続する。
文久2年（1862年）5月、幕命により京都守衛と京都所司代臨時代行の特命を帯びて上洛・入京した。安政の大獄期に京都所司代に就任した若狭小浜藩主・酒井忠義は、万延元年に桜田門外の変で大老井伊直弼が暗殺された後も引き続きその職にあり、罷免を朝廷から要求されていた。幕府は忠義を罷免し、後任として大坂城代の松平宗秀を内定したが、宗秀も安政の大獄当時は寺社奉行の任にあり直弼の信任が非常に厚かったため、朝廷は宗秀の所司代就任にも内諾を与えなかった。このため所司代職は空席という、開幕以来の異常事態となっていた。このため、9月末に牧野忠恭が後任の所司代として正式に承認されるまで4か月間、臨時所司代の任にあたった。
京都市中警備の功績により、文久3年（1863年）6月18日に老中首座となる。老中就任後は兵庫開港をめぐって朝廷対策に奔走する一方、年末に14代将軍徳川家茂の上洛が決定すると、常陸水戸藩主徳川慶篤、武蔵忍藩主松平忠誠と共に江戸城留守居役を命じられる。ちょうど1年後の元治元年（1864年）6月18日に老中職を退いたが、8か月後の元治2年（慶応元年、1865年）2月1日には大老となった。そして第二次長州征討の事後処理、幕府軍の西洋式軍制の導入など、幕政改革に尽力した。一方、藩内で台頭してきた尊王論に対しては「徳川家譜代の臣として幕府と存亡をともにするのが道理である」とし、元治元年に重臣・河合屏山を幽閉して多数の尊王派を粛清する「甲子の獄」と呼ばれる事件を起こしている。
慶応3年（1867年）2月に隠居し、次弟で養子の忠惇に家督を譲る。ところが戊辰戦争の際に鳥羽・伏見の戦いの責任を問われた忠惇は江戸で蟄居、同じく江戸にいた忠績も謹慎をしていたが、憤懣やるかたない忠績は慶応4年（1868年）5月5日に江戸城の新政府軍大都督府に対して、謹慎の姿勢を貫いている徳川家の処遇への不満と共に、酒井家は徳川家譜代の家臣であり、徳川家との主従関係を断ち切ってまで朝廷に仕えるのは君臣の義に反するので、この際所領を返上したいとする嘆願書を提出する。対応に苦慮した新政府は、忠惇に代わり遠縁の伊勢崎藩主家から急遽養子に入って酒井宗家を相続した最後の藩主・酒井忠邦に忠績の翻意を促すよう命じるが、いまだ姫路藩の最高意思決定者を自負する忠績はもとより遠縁の別家から養子に入ったばかりの数え15歳の忠邦の言葉に聞く耳を持つ道理もなく、忠惇までもが忠績の考えに賛同する有様で埒があかなかった。立場をなくした姫路藩は新政府に迫られるままに藩内の佐幕派の粛清に乗り出し、忠績・忠惇の側近を一掃した（「戊辰の獄」）。改元あって明治元年となった直後の同年9月14日、忠績は実弟の静岡藩士・酒井忠恕方での同居が認められ、これで事態はやっと収拾された（後に忠惇もこの忠恕方に預けられている）。
明治13年（1880年）11月、終身華族となる。明治22年（1889年）5月には忠邦の子・酒井忠興の酒井伯爵家とは別に一家を立てることが許されて、永世華族に列して男爵を授けられた。明治28年（1895年）に死去、享年68。墓地は染井霊園であるが、近年、無縁墓となり、撤去が予定されている。