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ゲブゼ駅

| ゲブゼ駅 |
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 ホーム全景
 Gebze   
 
所在地:  マルマラ地方コジャエリ県ゲブゼ北緯40度47分01秒 東経29度24分24.41秒﻿ / ﻿北緯40.78361度 東経29.4067806度﻿ / 40.78361; 29.4067806座標: 北緯40度47分01秒 東経29度24分24.41秒﻿ / ﻿北緯40.78361度 東経29.4067806度﻿ / 40.78361; 29.4067806
所属事業者:  トルコ国鉄（TCDD）
駅構造:  地上駅
ホーム:  3面5線
開業年月日:  1873年1月1日
乗入路線 3 路線
所属路線:  イスタンブール-アンカラ線（トルコ語版） アンカラ-イスタンブール高速線（トルコ語版）
キロ程:  44.175 km（旧ハイダルパシャ起点）
 ◄ペンディク（トルコ語版） (19.681 km) (11.025 km) ディリスケレシ（トルコ語版）►
所属路線:  ■マルマライ
キロ程:  75.771 km（ハルカル起点）
 ◄ダリジャ（トルコ語版） (3.124 km)
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ゲブゼ駅（トルコ語:Gebze Tren İstasyonu）はトルコのコジャエリ県ゲブゼにある、トルコ国鉄（TCDD）の駅。
イスタンブール-アンカラ線（トルコ語版）上の駅で、アンカラ方面のYHTやアンカラエクスプレス（トルコ語版）や地域間鉄道、イスタンブール都市圏の通勤電車であるマルマライが当駅に停車する。イスタンブール都市圏の鉄道網の最東端。
歴史

1873年1月1日にコンスタンティノープル-イズミット鉄道の一部として、オスマン帝国政府により駅が開業した。1880年にオスマン・アナトリア鉄道（トルコ語版、英語版）（CFOA）が鉄道施設を引き継ぎ、イズミット方面に延伸工事が行われた。オスマン・アナトリア鉄道は1924年にアナトリア-バグダット鉄道として国有化され、1927年に今のトルコ国鉄（TCDD）に吸収された。
1969年3月29日にハイダルパシャ-ゲブゼ間の通勤電車（トルコ語版、英語版）の運行が開始され、同時にハイダルパシャからゲブゼまで電化された。しかし2013年の6月末に駅の改築とマルマライとYHTの工事のために通勤電車の運行を停止した。 2014年10月24日にペンディク（トルコ語版）からイズミット（トルコ語版）・エスキシェヒル（トルコ語版）経由アンカラ・コンヤ（トルコ語版）行きのYHTが開業。マルマライは2019年3月12日に開業した。
駅構造

島式ホーム3面5線を有する地上駅で、2つの橋上駅舎を持つ。
駅周辺

メフメット・ザヒット・コトク公園
変分オートエンコーダー

変分オートエンコーダー（英: Variational Auto-Encoder; VAE）はオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムに基づいて学習される確率項つきオートエンコーダ型ニューラルネットワークである。
ニューラルネットワークを用いた生成モデルの一種であり、深層潜在変数モデルの一種でもある。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの概要

オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズム（英: Auto-Encoding Variational Bayes algorithm; AEVB）は勾配推定値を用いた有向潜在変数モデルと推論モデルの同時最適化アルゴリズムである。
AEVBでは有向潜在変数モデル  p_{\theta }(\mathbf {x} ,\mathbf {z} )=p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )p_{\theta }(\mathbf {z} ) を推論モデル  q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} ) の導入による変分下界  {\mathcal {L}}_{\theta ,\phi }(\mathbf {x} ) 最大化により最適化する。一般に変分下界の勾配  \nabla _{\theta ,\phi }{\mathcal {L}}_{\theta ,\phi }(\mathbf {x} ) は intractable であるが、AEVBではこれをモンテカルロ法 ( z\sim q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )) を用いた勾配の不偏推定量  {\hat {\nabla }}_{\theta ,\phi }{\mathcal {L}}_{\theta ,\phi }(\mathbf {x} ) で置き換え、確率的勾配降下法によりパラメータを最適化する。このとき  q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} ) の勾配推定・伝播に関する問題を reparameterization trick で解決する。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの概要 > セッティング

標本  X=\{\mathbf {x} ^{(1)},\ldots ,\mathbf {x} ^{(N)}\} が各i=1,...,Nに対し、以下で生成されると仮定する#原論文：
まず潜在変数z(i)が何らかの確率密度関数 p_{\theta }(\mathbf {z} )に従って選ばれ、
x(i)がz(i)に依存した何らかの確率密度関数 p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )に従って選ばれる。
ここでθは何らかのパラメーターであり、θの真の値θ*は未知である。また p_{\theta }(\mathbf {z} )、 p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )に従って値を選ぶのは計算量的に容易であるものとする。
一方、潜在変数の事後分布  p_{\theta }(\mathbf {z} |\mathbf {x} ) は容易には計算できず、（容易に計算できる）確率密度関数  q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} ) により、近似する事を考える（近似事後分布）#原論文。ここで \phi はパラメーターである。
近似事後分布を用いると周辺対数尤度  \log p_{\theta }(\mathbf {x} ) は次のように変形できる：
右辺の第1項は変分下界  {\mathcal {L}}_{\theta ,\phi }(\mathbf {x} ) あるいはELBOと呼ばれ、第2項は事後分布-近似事後分布間のカルバック・ライブラー情報量に相当する。すなわち次の式が成立している：
ここで  \mathrm {KL} \geq 0 （ギブスの不等式）より、変分下界最大化は次の2つの意味を持つ：
近似事後分布の近似精度最大化（ \mathrm {KL} \approx 0）
生成モデルの尤度最大化（ {\underset {\theta }{\operatorname {argmax} }}\log p_{\theta }(\mathbf {x} )）
ゆえに変分下界最大化は最尤推定の代替として利用できる。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの概要 > 目標

標本  X に対する変分下界を最大化する  (\theta ,\phi ) を目標とする。すなわち次の式で表される：
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの概要 > アルゴリズム

変分下界は一般には計算が簡単ではない。そこで  q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} ) が適切な仮定を満たすという条件下で変分下界の推定量を導入する#原論文。標本  X に対し確率勾配法を用いてSGVB推定量を極大化しモデルの最適化をおこなう#原論文。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの概要 > 他の推論アルゴリズムとの比較

本章で想定しているセッティングにおいて、既知の手法の有用性は限定的である#原論文：
最尤法は本章のセッティングでは p_{\theta }(\mathbf {x} )=\int p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )p_{\theta }(\mathbf {z} )\mathrm {d} \mathbf {z} が容易に計算できるケースでないと使えない。
EMアルゴリズムは p_{\theta }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )の計算が容易であるケースでないと使えない。
変分ベイズ法は p_{\theta }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )が平均場近似できる場合にしか使えない。
モンテカルロEMアルゴリズムは実行速度が遅い為大きなデータ集合に対しては使えない。
例えば p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )がニューラルネットワークにより定義されているケースでは、上述した既知の手法は使えないが、本手法であれば適用できる。後述する変分オートエンコーダーはまさにこのケースであり、 p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )をニューラルネットワークにより定義している。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの概要 > 意義

この最適化により以下の事ができるようになる：
見つけたθを使う事で p_{\theta }(\mathbf {z} )、 p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )に従う確率変数z、xを生成する生成モデルを作成
q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )により p_{\theta }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )を推定
変分オートエンコーダーの概要

変分オートエンコーダーとは、オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムを使って学習するニューラルネットワーク（原論文では1層もしくは2層のパーセプトロン#原論文）ベースの生成モデルである。
変分オートエンコーダーの概要 > セッティング

変分オートエンコーダーでは、潜在変数zが従う確率密度関数 p_{\theta }(\mathbf {z} )が標準正規分布
に従っており#原論文、xの従う条件つき確率密度関数 p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )が
という形であるものとする#原論文。上で D_{\theta }(\cdot )はパラメーターθを持つニューラルネットワークである。
さらに事後分布 p_{\theta }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )を近似する条件つき確率密度関数 q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )として
という形のものを考える#原論文。上で E_{\phi }(\cdot )はパラメーター \phi を持つニューラルネットワークである。
zの次元はxの次元より短く取る。これは E_{\phi }(\cdot )を用いる事で、データxをもっと短いデータzに「圧縮」し、 D_{\theta }(\cdot )を用いる事でzからxを「復元」できる事を意味する（ただし実際には E_{\phi }(\cdot )や D_{\theta }(\cdot )の後に正規乱数を取る操作があるので、「圧縮」したデータを「復元」しても元に戻らない）。このため
符号理論との類推から、 E_{\phi }(\cdot )をエンコーダー、 D_{\theta }(\cdot )をデコーダーと呼ぶ。
変分オートエンコーダーの概要 > アルゴリズム

変分オートエンコーダーの学習アルゴリズムは与えられたデータ集合 X=\{\mathbf {x} ^{(1)},\ldots ,\mathbf {x} ^{(N)}\}に対し、以上のような状況下でオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムを用いる事で、２つのニューラルネットワーク D_{\theta }(\cdot )、 E_{\phi }(\cdot )のパラメーターθ、 \phi を決定するものである。
一方、変分オートエンコーダーの生成アルゴリズムでは、まずは(D1)式のように標準正規分布に従いzを生成し、生成したzと学習済みのθを使って(D2)式のようにxを生成する。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの詳細 > SGVB推定量

変分下界は一般には計算が簡単ではない。ゆえに変分下界の推定量であるSGVB推定量（Stochastic Gradient Variational Bayes estimator、確率的勾配変分ベイズ推定量）を導入する#原論文。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの詳細 > SGVB推定量 > 仮定

SGVB推定量を導入する為、何らかの（容易に計算可能な）可微分関数と（容易にサンプルを抽出できる）確率分布  {\mathcal {E}} を用いて
とする事で確率密度関数 q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )に従ったサンプルを抽出できる事を仮定する#原論文。
例えばVAEの場合は(E1)より
としてこの仮定を満たしている。ここで「 \odot 」は成分毎の積である。
後でSGVB推定量を定義する際に仮定(P1)を使う事で、本来は確率分布 q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )で定義する部分を可微分で確定的な関数gに置き換える事でSGVB推定量の可微分性を保証する。これによりSGVB推定量を微分して勾配法により (\theta ,\phi )の最適解を求める事ができるようになる。原論文ではこのように確率分布を可微分な確定的関数に置き換えるテクニックをreparameterization trickと呼んでいる#原論文。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの詳細 > SGVB推定量 > 推論量

簡単な計算により変分下界は
と書き換えられる事が示せる（ここで \mathbb {E} [\cdot ]は期待値である）ので、仮定(P1)を用いる事で変分下界を推定するSGVB推定量を
により定義する#原論文。ここで {\boldsymbol {\varepsilon }}^{(\ell )}（ \ell =1,\ldots ,L）は  {\mathcal {E}}から独立に抽出した乱数であり、Lはハイパーパラメーターである。
SGVB推定量を計算するにはカルバック・ライブラー情報量 \mathrm {KL} (q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )\|p(\mathbf {z} ))を計算できる必要がある。原論文ではこの値が計算できないときの為の推定量も提案しているが#原論文、本項では割愛する。
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムの詳細 > アルゴリズム

オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムは確率的勾配降下法によりSGVB推定量を極大化するθ、 \phi を求めるものである#原論文。以下でL、Mはハイパーパラメーターである。
標本  X を入力として受け取る。
θ、 \phi を初期化する。
θ 、 \phi が事前に定められた収束条件を満たすまで以下を繰り返す
XのサイズMの部分集合X'をランダムに選ぶ
各 \mathbf {x} \in X'に対し {\boldsymbol {\varepsilon }}_{\mathbf {x} }^{(1)},\ldots ,{\boldsymbol {\varepsilon }}_{\mathbf {x} }^{(L)}を {\mathcal {E}}に従って選ぶ。
\sum _{\mathbf {x} \in X'}\nabla _{\theta ,\phi }{\tilde {\mathcal {L}}}(\theta ,\phi ,\mathbf {x} ,({\boldsymbol {\varepsilon }}_{\mathbf {x} }^{(\ell )})_{\ell =1,\ldots ,L})を使ってθ、 \phi を更新
θ、 \phi を出力
変分オートエンコーダーの詳細

すでに述べたように、変分オートエンコーダーの学習アルゴリズムは、 p_{\theta }(\mathbf {z} )、 p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )、 q_{\phi }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )からのサンプリングが(D1)、(D2)、(E1)に従ってできるケースにおいてオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムを実行するというものである。
従って変分オートエンコーダーの学習アルゴリズムを書きくだす上で必要となる作業は、(D1)、(D2)、(E1)に従っているケースにおいてオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムにおけるSGVB推定量が具体的にどのような形になるのかを調べるだけである。
変分オートエンコーダーの詳細 > SGVB推定量の具体的な形

本節では変分オートエンコーダーのケースにおいてSGVB推定量
の具体的な形を求める。
(P2)、(E1)、(D2)より、
とすると、  p_{\theta }(\mathbf {x} |g_{\phi }(\mathbf {x} ,{\boldsymbol {\varepsilon }}^{(\ell )}))が正規分布 {\mathcal {N}}({\boldsymbol {\mu }}_{D}^{(\ell )},({\boldsymbol {\sigma }}_{D}^{(\ell )})^{2}I)の確率密度関数であることから、
である。ここでKはxのデータ長であり、xk、μ(l)D,k、σ(l)D,kはそれぞれx、μ(l)D、σ(l)Dの第k成分である。
一方、(L1)の第2項を具体的に計算すると以下のようになる#原論文：
ここでJはzのデータ長であり、μE,j、σE,jはそれぞれμE、σEの第j成分である。
まとめると、
ここで、
変分オートエンコーダーの詳細 > アルゴリズム

以上の結果から、変分オートエンコーダーは以下のようになる：
学習：
オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムを実行。ただし {\mathcal {E}}={\mathcal {N}}(\mathbf {0} ,I)とし、 {\tilde {\mathcal {L}}}は(L2)のものを使う。
生成：
学習済みの \phi を入力として受けとる
{\mathcal {N}}(\mathbf {0} ,I)に従ってzを選ぶ
({\boldsymbol {\mu }}_{D},{\boldsymbol {\sigma }}_{D}^{2})=D_{\phi }(\mathbf {z} )を計算する。
{\mathcal {N}}({\boldsymbol {\mu }}_{D},{\boldsymbol {\sigma }}_{D}^{2}I)に従ってxを選び、xを出力する。
ニコレット・モール

土曜日の朝のNicollet Mall（2016-2017年の改装前の状態）
上空からのNicollet Mall（1991年から2016年までの様子）  Banner Creations、Inc.製のストリートバナー。
ニコレット・モール (Nicollet Mall) は、アメリカ合衆国ミネソタ州 ミネアポリス ダウンタウンを走るNicollet Avenueの 12ブロックの部分でこの通りは街のショッピング街と飲食街にあたり、また歩行者と自動車交通が共存するトランジットモール。西へ向かうHennepin Avenueと共に、ミネアポリスの文化と商業の中心地を形成している。
注目すべきミネアポリスの建物、特にIDSセンター 、元デイトンの旗艦店、 オーケストラホール 、そしてヘネピン郡立図書館などがモールの内側に立ち並び、ミネアポリスCBSステーションWCCO-TVは、モール南端にあるスタジオやオフィスから放送している。Target CorporationやUS Bankなど、いくつかの大企業がモール沿いに本社を構えている。夏の間木曜日には、Nicollet Mallが農民市場の会場と化し、冬には現在Holidazzle Villageと題されたHolidazzle Paradeがこのモールで開催されている。
長年にわたり、Nicollet Mallは、Polo Ralph LaurenやCole Haanを含むいくつかの全国的な衣料品ブランドショップの閉鎖を見てきたが、Cole HaanがGalleria Edinaで再開。  ギャップ 、 バナナリパブリック 、 メンズウェアハウス 、メイシーズのスカイウェイレベルに店舗を構えるトーマスピンク 、そしてブルックスブラザーズなど、こうした種の店舗がもう10店舗未満にはなるがまだ残っている。  他の店は地元のブティックか専門店のどちらかで、デパートメイシーズとサックスフィフスアベニューアウトレットはショッピングモールに構える。 ニーマン・マーカスは2013年に閉鎖されるまで、モールに店舗を持っていた  メイシーズのダウンタウンは、ニューヨークにあるメイシーズイーストに統合される前は、2006年から2008年までメイシーズノースの事業本部であった。  2000年以来、世紀に渡る地元紳士服店ユベール・ホワイトはIDSセンターのテナントに入り 主なテナントは高級紳士服を販売するエルメネジルドゼニアである。
ガーディアン (曖昧さ回避)

ガーディアン (guardian) は、守護者、保護者、後見人の意味を持つ英語。
企業・団体

ガーディアン - イギリスの新聞。
ガーディアン・エンジェルス - ニューヨークで発足した防犯NPO団体。
乗り物

ガーディアン (USV) - イスラエルの無人安全車両 (USV)。
AF ガーディアン - アメリカ海軍の対潜機。
ガーディアン (掃海艦) - 佐世保港を母港とするアメリカ海軍の掃海艇。
映画

ガーディアン (映画)（英語版）（独：Schutzengel、英：Guardians） - ティル・シュヴァイガー監督のドイツ映画。
ガーディアン 陰・獣・教・室 - ケネス・J・ホール監督のアメリカ映画。
ガーディアン/森は泣いている - ウィリアム・フリードキン監督のアメリカ映画。
ザ・ガーディアン 狂暴の美学（英：The Gardener） - スコット・ジェフリー、レベッカ・マシューズ監督のイギリス映画。
守護神 (映画)（英: The Guardian） - アンドリュー・デイヴィス監督のアメリカ映画。
ドラマ

堕ちた弁護士 -ニック・フォーリン-（英：The Guardian） - アメリカのテレビドラマ。
鎮魂 (配信ドラマ)（中国語版）（英：Guardian） - 中国の配信ドラマ。
トッケビ〜君がくれた愛しい日々〜（英：Guardian: The Lonely and Great God） - 韓国のテレビドラマ。
フィクションに登場するキャラクター及び設定

映画『ターミネーター:新起動/ジェニシス』に登場する架空のサイボーグ。日本語表記では「守護者」。T-800#『ターミネーター: 新起動/ジェニシス』を参照。
テレビドラマ『仮面ライダービルド』に登場する架空の機械。
ガーディアン (しゅごキャラ!) - 漫画『しゅごキャラ!』に登場する架空の団体。
漫画『MOONLIGHT MILE』に登場する架空のロボット。MOONLIGHT MILE#メカニック#ロボットを参照。
アニメ『トランスフォーマー』シリーズに登場する架空のロボット（の合体後の姿）。プロテクトボットを参照。
ゲームソフト『真・女神転生if...』に登場するシステム。真・女神転生if...#ガーディアンを参照。
ガーディアン (ゲームキャラクター) - ゲームソフト『ゼルダの伝説 ブレス オブ ザ ワイルド』に登場する敵キャラクター。
ゲームソフト『ファンタシースターオンライン2』に登場する主人公とNPCの役職。
ゲームソフト『Minecraft』において、海底神殿に登場する敵キャラクター。
ゲームソフト『ワイルドアームズ』シリーズに登場する架空の精神生命体。ワイルドアームズ#ガーディアン（守護獣）を参照。
その他

Guardian - オペレーティングシステムの1つ。
ガーディアン賞 - 児童文学作品の賞。
遥かなる異郷ガーディアン - 市川みなみの漫画。
ゲットスター（英：Guardian） - タイトーのアーケードゲーム。
キイチゴ属

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: 「木苺」はこの項目へ転送されています。絵画については「木苺 (絵画)」をご覧ください。
キイチゴ属（きいちごぞく、学名：Rubus L.は、バラ科の属の1つ。キイチゴ（木苺・黄苺・懸鉤子、英語: Bramble）と総称される。ラズベリー (Raspberry)、ブラックベリー (Blackberry) などの栽培種群に代表される、数十〜数百種（研究者により大きく違う）が属する。木苺とよばれるのは草苺に対して名付けられたもので、木本であり、特に果実が食用になるものを指す。果実は多くの粒が集まってつくのが特徴である。
分布

主に北半球の寒帯から温帯に多く見られる。
特徴

キイチゴ属は種の数がとても多く、ほとんどは小柄ながら木質化した茎を持つ落葉性低木で、一部に常緑や匍匐性のもの、草本がある。茎や葉に棘を持つものも多い。
雌蘂は多数の心皮からなり、それぞれが独立した果汁を含んだ粒の形になる。したがって、果実はそのような粒の塊に見える。果実は味はいろいろであるが食べられるものが多く、いわゆる野いちごは大部分がこの属のものである。
栽培と利用

ラズベリー (Raspberry)、ブラックベリー (Blackberry) の2つが主な栽培系統である。
ラズベリーの原生種はヨーロッパと北米に分布し、ヨーロッパの種が栽培化され、のちに北米の種も栽培化された。寒冷地に適す。
ブラックベリーの原生種は西アジア、ヨーロッパ、アフリカ、南北アメリカと広い範囲に自生し、北米の数種が栽培化された。寒さに弱く、温暖な地に適す。
日本では古代から室町時代ごろまでは栽培されていたが、その系統は途絶えている。現在の日本では欧米のラズベリーやブラックベリーが小規模に栽培されているのみである。
キイチゴ類の果実は生食でき、ケーキの飾り、シロップ漬け、ジャムやジュース、果実酒・リキュールなどの原料として利用されることが多い。
ゴショイチゴやクマイチゴ、トックリイチゴの未熟果を乾燥したものは覆盆子と呼ばれ生薬として使われる。
ラズベリーの葉はハーブティ（ラズベリーリーフティ）として、ゴショイチゴの変種Rubus chingii var. suavissimusの葉は甜茶（甜葉懸鈎子）として利用される。
キイチゴ類の果実の抽出物や種子油は、収斂作用や保湿などの効果を期待して化粧品原料としても利用される。
分類

キイチゴ属は分化が激しく雑種も多いため、種の認定には諸説ある。大きく数十種にわけそれぞれに多数の亜種や変種を認める説や、細かく数百種にわけそれらをいくつかの亜属や節に分類する説などがある。
たとえば、細かく分けるとヨーロッパ産の Rubus idaeus （ヨーロッパキイチゴ）とアメリカ産の Rubus strigosus （アメリカイチゴ）は別種だが、大きく分けるなら Rubus idaeus 1種となる。
次に示す分類は、細かく分けたものである。属を13亜属に分け、そのうち最大のRubus亜属（ブラックベリーとデューベリーの仲間）はさらに12節に分けている。
ギャラリー

オオナワシロイチゴ
Rubus caesius
R. caesius
チシマイチゴ
R. arcticus
ハナイチゴ
R. odoratus
R. saxatilis
キミノヒマラヤキイチゴ
R. ellipticus var. obcordatus
R. ulmifolius
ホロムイイチゴ
R. chamaemorus
エビガライチゴ
R. phoenicolasius
クサイチゴ
R. hirsutus
シンブルベリー
R. parviflorus
ヨーロッパキイチゴ
R. idaeus
セイヨウヤブイチゴ
R. fruticosus
キレハブラックベリー
R. laciniatus
R. hawaiensis
サーモンベリー
R. spectabilis var. spectabilis
アメリカイチゴ
商業的に生産されたR. strigosusラズベリー
トキンイバラ
R. rosifolius
変身OLアラシ

| 変身OLアラシ |
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ジャンル: ヤング・レディース
漫画
作者: 目白花子
出版社: 祥伝社
掲載誌: FEEL YOUNG
レーベル: フィールコミックス
発表期間: 1997年
巻数: 全2巻
テンプレート - ノート
プロジェクト: 漫画
ポータル: 漫画
『変身OLアラシ』（へんしんオーエルアラシ）は、目白花子による日本の漫画作品。
概要

『FEEL YOUNG』（祥伝社）において、1997年から1997年まで連載された。
あらすじ

嵐千春は3頭身の冴えない容姿のOL。実は彼女は元は7頭身美女の「里美」という女性だったが、複数の男性と交際し金品を騙し取る悪女だった。その里美は1990年12月24日にかつて交際していた男性に殺害されてしまい、死後の世界において「こんな性根の腐った女をこのまま霊界に受け入れるわけにいかない」と言われてしまい、「嵐千春」として現世で修行を積むように命じられる。
書誌情報

目白花子 『変身OLアラシ』 祥伝社〈FEELコミックス〉、全2巻
1巻、1997年8月27日発行、ISBN 4-39-676169-4
2巻、1998年5月15日発行、ISBN 4-39-676181-3
ニーセーシ

ニーセーシ（「ニーセイシ」「二十四歩」とも表記される）は空手の型の一つ。
首里手系の松濤館流、和道流、糸東流などに伝わる。また劉衛流などの一部の那覇手系などにも伝わるが、同じ那覇手系の剛柔流には伝承が無い。
全日本空手道連盟においては和道流のニーセーシが第二指定形となっている。
以下には和道流のニーセーシを例として特徴的な動作を記す。
右手の指先を背刀廻し打ちの要領で相手の目を切った後、足を掬い、相手の膝関節を逆に極めながら両手で金的突き
相手の腕を掴み、引き寄せながら膝への足刀による下段関節蹴り
後ろからの相手に対しての振り返り様の両手突き
LOVIBE

『LOVIBE』（ラヴァイブ）は、日本のロックバンドであるTHE BOOMが発表した9枚目のスタジオ・アルバム。2000年10月4日発売。
解説

タイトルのLOVIBEとは"LOVE"（愛）と"VIBE"（様子、感じ）を掛けた、宮沢和史の造語。前作『No Control』のレパートリーの広さや激しさとは対照的に、比較的ゆったりとしたメロディの曲が多い、THE BOOMとしては珍しい一枚。
「肩の力を全部抜いて、ズボンのベルトをゆるめて、歌いたい歌を気負わず、しかし丁寧に一曲一曲歌った。THE BOOMの中で最もハッピーなアルバムに仕上がった」と宮沢は語った。
このアルバムをフィーチャーしたツアーはアルバム発売前（9月15日）より開始（通常はアルバム発売後）。
デジタルリマスター盤が2005年8月3日に発売され、ボーナス・トラックが追加された。
収録曲

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
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| 全作詞・作曲: 宮沢和史。 | 全作詞・作曲: 宮沢和史。 | 全作詞・作曲: 宮沢和史。 |  |  |
| # | タイトル | 作詞 | 作曲・編曲 | 時間 |
| 1. | 「I'm in love with you」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:05 |
| 2. | 「子供のように」(シングル「口笛が吹けない」カップリング曲。) | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:26 |
| 3. | 「いつもと違う場所で」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:04 |
| 4. | 「BOSSA NOVA SWING」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 3:53 |
| 5. | 「夏がとまる」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 2:14 |
| 6. | 「この広い世界で」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:15 |
| 7. | 「I don't wanna say No」(シングル「いつもと違う場所で」カップリング曲。) | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:01 |
| 8. | 「そこが僕のふるさと」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:31 |
| 9. | 「口笛が吹けない」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:01 |
| 10. | 「天に昇るような気持ち」 | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 4:25 |
| 11. | 「天に昇るような気持ち (Bossa Version)」(※ボーナス・トラック／2005年再発のみ収録。) | 宮沢和史 | 宮沢和史 | 2:06 |
| 合計時間: | 合計時間: | 42:01 |  |  |
概要

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エンリコ・ベッチ

| エンリコ・ベッチ |
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 エンリコ・ベッチ
生誕:   (1823-10-21) 1823年10月21日 トスカーナ州ピストイア
死没:  1892年8月11日(1892-08-11)（68歳没） テッリッチョーラ
国籍:  イタリア
研究分野:  数学
出身校:  ピサ大学
博士課程 指導教員:  オッタヴィアーノ＝ファブリツィオ・モソッティ
博士課程 指導学生:  チェーザレ・アルツェラ ルイジ・ビアンキ ウリッセ・ディーニ フェデリーゴ・エンリケス グレゴリオ・リッチ＝クルバストロ ヴィト・ヴォルテラ
主な業績:  ベッチ数 ベッチ理論
プロジェクト:人物伝
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エンリコ・ベッチ（Enrico Betti、1823年10月21日 - 1892年8月11日）は、イタリアの数学者である。
1871年に書かれ、後にベッチの名前を取ってベッチ数と呼ばれることになる概念を導いた、位相幾何学に関する論文で有名である他、方程式論の研究も行いガロア理論に初期の説明を与えた。
物理学（構造力学）の研究もあり、弾性体理論の定理である相反作用の定理を発見した。
人物

トスカーナ州ピストイアで生まれ、1846年にピサ大学を卒業した。
非常勤講師を務めた後、1857年から常勤となった。1858年、フランチェスコ・ブリオスキやフェリーチェ・カゾラーティ（英語版）とともにヨーロッパを旅し、ベルンハルト・リーマンと面会した。
後年ベッチは、リーマンにより創始された理論物理学の分野でも研究を行った。
研究

Opere matematiche di Enrico Betti, pubblicate per cura della R. Accademia de' lincei (2vols.) (U. Hoepli, Milano, 1903-1913)
E. Betti, Sopra gli spazi di un numero qualunque di dimensioni, Ann. Mat. pura appl. 2/4 (1871), 140-158.  ISSN  0373-3114 (Betti's most well known paper)
関連文献

Carruccio, Ettore (1970–1980). "Betti, Enrico". Dictionary of Scientific Biography. Vol. 2. New York: Charles Scribner's Sons. pp. 104–106. ISBN 978-0-684-10114-9。
コロノサウルス

コロノサウルスはカナダ王国アルバータ州の白亜紀後期の地層から発見されたケラトプス類に属する恐竜。セントロサウルスと近縁であり、フリルには奇妙な形状の独特の装飾が備わっていたことで知られる。角竜下目の下位分類でケラトプス科とプロトケラトプス科、グラキリケラトプスを内包するとされるコロノサウルス類 coronosauria を代表する恐竜でもある。
解説

コロノサウルスは中型のケラトプス類である。2010年にグレゴリー・ポールによって、全長5m、体重2tと推定された。
成体は上眼窩角をもっているが、ズニケラトプスやカスモサウルス亜科やアルベルタケラトプスやディアブロケラトプスに代表されるような原始的なセントロサウルス亜科のものほど長くはない。その角は眼窩を越えて横に伸びる。一方、亜成体の上眼窩角はピラミッド型で、遠位上方半側にわずかな側方屈曲を伴う。コロノサウルスはフリルの縁を装飾する縁頭頂骨の形状から、ケラトプス類の中でも一際個性的であるとされる。それらは個体発生、すなわち成長に伴い、短いスパイク状に発達する。そのスパイクは隣接する装飾に沿って大きく不規則な形状の骨塊になる。その形状はイソギンチャクに例えられる。この構造はフリル中央に近い第一の縁頭頂骨（P1）の基底部に密集し、フリルのそれぞれの側に左右に大きく広がり、末端は下に向かって伸びる。それらはP1を素材とし、融合することによって複合された縁頭頂骨を成す。より外側に形成される第二対の縁頭頂骨（P2）についても同様である。 P1の基底部はP2の位置にまで達する。コロノサウルスは第三対の縁頭頂骨P3 においても独特である。それはフリルのカーブに沿って短い舌のようなフック、あるいは先細りのスパイク状に、個体によって多様な発達をする。この特徴がなければ、コロノサウルスは形態的にセントロサウルスかスティラコサウルスとして認知されただろう。例えば、鼻骨はセントロサウルス・アペルトゥスの幼若個体や亜成体および準成体のそれによく似ており、同様の個体発生を示したものと思われる。それは全てのセントロサウルス類がそうであるように、外部鼻孔後部に位置する。幼若個体にしろ成体にしろ、全ての標本は前方または後方に向かって伸びる鼻骨を備えており、ほとんどの標本では先端がわずかに尾側（後方）に曲がっている。
発見と命名

コロノサウルスはベリーリバー層群のオールドマン累層上部で見つかった二つのボーンベッドから知られている。北米のほとんどのケラトプス類の標本は、アルバータ州の州立恐竜公園の BB138 そして同じくワーナー近郊の MRR BB を除き、オールドマン累層とそこから 14.6km離れたダイナソーパーク累層から発見される。コロノサウルスのボーンベッドは1996年から2000年にかけてフィリップ・カリーによって発掘された。
双方の標本はアルバータ州ドラムヘラーのロイヤル・ティレル古生物学博物館に運ばれた。ホロタイプは TMP 2002.68.1で、左のP1からP3までと部分的な右のP1とP2が揃ったフリルを備えた、ほぼ完全な大型の成体サイズの頭頂骨である。ただしフリルの正中線上の縁を構成する後端の装飾を欠き、 上眼窩角は紙のように薄くなっている。ライアンとラッセルが記載した他の標本には TMP 2002.68.3 (頭頂骨)、 TMP 2002.68.10 (上眼窩)、そして TMP 2002.68.5 (上眼窩角)がある。
コロノサウルスの模式種は最初にライアンらが記載した時点で、セントロサウルス・ブリンクマニという名前だった（2005）。彼らはいくつかの解剖学的な分析の結果から本種がセントロサウルス属ではなく独自の属であるとし、2012年に新属コロノサウルスを設立した。属名はラテン語で｢冠｣を意味する corona （特徴的なフリルの装飾からの連想）と｢トカゲ｣を意味する古代ギリシャ語 saurosの組み合わせで、｢冠トカゲ｣の意である。種小名はアルバータ州の古環境学者ドナルド・ブリンクマンへの献名である。
分類

ライアンらによる原記載ではコロノサウルスは、系統発生の分析に基づいてセントロサウルス属の新種であると考えられた。
当時、セントロサウルス亜科には9属のタクサと17項目の形質が含まれていた。2011年、コロノサウルス（セントロサウルス・ブリンクマニ）とC. アペルトゥス（セントロサウルスの模式種）はセントロサウルス族に分類され、同時にスティラコサウルスや他のセントロサルス亜科のメンバーがより派生的であり、よりパキリノサウルスに系統的に近いことがわかった。
アンソニー・フィオリッロとロナルド・ティコスキはカリーの2008年の分析を改定し、C.ブリンクマニのようなタクサを含めるためにセントロサウルス亜科に共通の形質を54項目に増やした。彼らはC.ブリンクマニがスティラコサウルスとC.アペルトゥスの姉妹群であると考え、同時にパキリノサウルスや他の派生的なセントロサウルス亜科はそれらから系統的に分けられた。この分析はセントロサウルス亜科の単母性を否定するものである。
後の2011年、ファルケらは97の形質的特性を用い、スピノプスという新たな属を設けた。スピノプスはセントロサウルス・アペルトゥス、C.ブリンクマニ、そしてスティラコサウルスとは別系統であり、それぞれ単系統でないことが指摘された。同時にC.ブリンクマニは分析の精密性を上げるために除外された。
結局ライアンらは2012年に分析を改め、ファルケらによる2011年のデータマトリクスと同じものを用い、ゼノケラトプスの系統的位置づけについて言及した。恐らくいくつかのタクサで標本の直接観察で見落としていた形質があったため、この際に追加された。例えば、5つの追加の形質がC.ブリンクマニの為に加えられている。系統樹では、スピノプスとC.アペルトゥスはより進化した位置づけとなっており、スティラコサウルスの姉妹群とされている。この際に新属｢コロノサウルス｣が記載された。以下のライアンらによる2016年のクラドグラムはセントロサウルス亜科内のコロノサウルスの位置付けを示す。
ナポリ美術アカデミー

Accademia di Belle Arti di Napoli
ギャラリー
ナポリ美術アカデミー（Accademia di Belle Arti di Napoli）はナポリにある美術学校（美術大学）である。1752年に、ナポリ・シチリア王、カルロ7世によって設立された。王立美術研究所(Reale Istituto di Belle Arti)、王立美術アカデミー(Reale Accademia di Belle Arti)と称した時代もあった。
歴史

1752年にカルロ7世によって設立された時は2つの学校、「絵画学校」(Accademia del Disegno)と「裸体画学校」(Accademia del Nudo)からなり、サン・カルロ・アッレ・モルテッレ教会の建物の中に設けられ、長年、王立貴石試験場(Reale Laboratorio delle Pietre Dure)や王立タペストリー製造所(Reale Fabbrica degli Arazzi)によって運営されていた。1806年から1808年の間ナポリ王となったジョゼフ・ボナパルトによって王立美術アカデミーの名前が与えられた。1822年に改組され王立美術研究所に改名され、ファシスト政府の文相ジョヴァンニ・ジェンティーレによって教育改革が行われた1923年に王立美術アカデミー(Reale Accademia di Belle Arti)に名称が戻された。
1861年にイタリアが統一された後、イタリア王国の公共教育省が管理した。1673年から1681年の期間をかけて修道院の跡地に現在の建物が建設された。建築科は19世紀に盛んに活動していたが1935年にナポリ大学に移管された。第二次世界大戦中に閉鎖され、1943年から建物は連合軍に占拠され、1946年のイタリア共和国の成立により、「Reale」の名称は廃止された。
1999年のイタリアの教育改革で、イタリアの他の、美術アカデミーや音楽アカデミーとともに学位認定のできる教育機関とされた。
関連する教授や学生

ヨハン・ハインリヒ・ヴィルヘルム・ティシュバイン (1751-1829)
コスタンツォ・アンジェリーニ (1760-1853)
ジュゼッペ・カンマラーノ (1766-1850)
ジョゼフ＝ボニファス・フランク (1774-1833)
Antonie Sminck Pitloo (1790-1837)
ガブリエーレ・スマルジアッシ (1798-1882)
Giuseppe Bonolis (1800-1851)
ヴィンチェンツォ・アッバーティ (1803-1866)
ジュゼッペ・パリッチ (1812-1888)
ジュゼッペ・マンチネッリ (1813-1875)
フィリッポ・パリッチ (1818-1899)
テオドロ・デュクレール (1816-1867)
フランチェスコ・サヴェリオ・アルタムーラ (1822-1897)
ドメニコ・モレリ (1823-1901)
マルコ・デ・グレゴリオ (1829-1876)
ジョアッキーノ・トーマ (1836-1891)
ジャコモ・ディ・キリコ (1844-1883)
アントニーノ・レトー (1844-1913)
Natale Attanasio (1845-1923)
ジュゼッペ・デ・ニッティス (1846-1884)
アルチェステ・カンプリアーニ (1848-1933)
フランチェスコ・パオロ・ミケッティ (1851-1929)
アントニオ・マンチーニ (1852-1930)
ヴィンチェンツォ・ジェミート(1852-1929)
Francesco Jerace (1853-1937)
ジョゼップ・マリア・タンブリーニ(1856-1932)
ジュゼッペ・デ・サンクティス (1858-1924)
Gaetano Esposito (1858-1911)
Vincenzo Migliaro (1858-1938)
フェレンツィ・カーロイ (1862-1917)
Giovanni De Martino (1870-1935)
ウリッセ・カプート (1872-1948)
二田原英二 (1931- )
Mimmo Jodice (1936- )
Fathi Hassan (1957- )
ネバダ (曖昧さ回避)

ネバダ（Nevada）はスペイン語の「nevada」（一般名詞の「降雪」または形容詞の「雪に覆われた」）に由来する固有名詞である。
ネバダ州 - アメリカ合衆国西部の州
ネバダ郡 - 曖昧さ回避
ネバダ郡 (アーカンソー州)
ネバダ郡 (カリフォルニア州)
ネバダシティ (カリフォルニア州) - アメリカ合衆国カリフォルニア州サクラメントの北東に位置する小都市
ネバダ (戦艦) - アメリカ海軍の戦艦
ネバダ (原子力潜水艦) - アメリカ海軍の原子力潜水艦
ネバダ (モニター) - アメリカ海軍のモニター艦
ネバダ・アメリカンブレンド - ウルグアイのMONTEPAZの製造する煙草の銘柄。アーク・ロイヤルの製造元の本国での主力商品。両切りとフィルター・ゴールドとフィルター・ホワイト（ライト）の2種類がある。
ネバダ - ポーランドでスカンジナビアンタバコが製造する煙草の銘柄
ネバダ - ブルガリアでBULGARTABACが製造する煙草の銘柄
パリ・カトリック大学

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 ラテン語: Universitas Catholica Parisiensis
種別:  私立
設立年:  1875年
宗教的提携関係:  ローマ・カトリック
学術的提携関係:  ローマ教皇庁
総長:  André Vingt-Trois
教員数:  900
学生総数:  10,000
所在地:   フランス パリ 北緯48度50分53秒 東経2度19分47秒﻿ / ﻿北緯48.84806度 東経2.32972度﻿ / 48.84806; 2.32972座標: 北緯48度50分53秒 東経2度19分47秒﻿ / ﻿北緯48.84806度 東経2.32972度﻿ / 48.84806; 2.32972
公式サイト:  en.icp.fr/english-version
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パリ・カトリック大学 (L'Institut catholique de Paris) は、フランス共和国のパリ6区にある私立大学。1875年に設立された。多数の学部から構成されており、この大学で修士号や博士号を取得できる。
歴史

パリ・カトリック大学は1875年にパリ・カトリック大学としてモーリス・ル・サージュ・ドートロシュ・ダルスト（英語版）によって創立された。
学部

宗教科学学部
教会法学部
哲学部
文学部
近代文学学科
歴史学科
英文学科
スペイン文学科
ドイツ文学科
美術史学科
フランス文化語学院（ILCF）
社会経済学部（FASSE）
教育学部
上級教育学校
図書文書学校(EBD)
臨床心理学校(EFPP)
上級スポーツ専門学校(ILEPS)
パリ電子上級学院（ISEP）
出身者

エドゥアール・ブランリー（英語版） 、物理学者
ピエール・フリムラン 、政治家
シモーヌ・ド・ボーヴォワール 、哲学
シスター・プリンセス 〜12人の天使たち〜

『シスター・プリンセス 〜12人の天使たち〜』は、『電撃G's magazine』で連載されていた読者参加型企画『シスター・プリンセス』のキャラクターソングが収録されたアルバムである。2001年2月7日、キングレコードより発売された。
収録内容

ゲーム版やアニメ版ではなく、オリジナル版でのイメージアルバムということになっている。
主要キャラクターである12人の妹たちのキャラクターソングと、ボーナストラックに、ラジオで放送した12人からのメッセージ「妹からの手紙 〜拝啓お兄ちゃんへ〜」を収録している（メッセージのBGMは、サティ作曲のピアノ曲『ジムノペディ第1番』か、ヴォルフ＝フェラーリ作曲のオペラ『マドンナの宝石』の間奏曲のいずれかが使用されている）。
『シスター・プリンセス』シリーズから出た、初めてのアルバム。可憐と花穂以外のキャラクターのソロの曲は、これに収録されているものが唯一。ジャケットは、キャラクターデザイン天広直人描き下ろし。
収録曲

デイジーブーケ [4:41]
歌：可憐（桑谷夏子）
作詞：根津洋子、作曲：三留研介、編曲：高山一也
小さなパンジー [4:34]
歌：花穂（望月久代）
作詞：有森聡美、作曲：池田浩雄、編曲：本澤尚之
SPEED [4:31]
歌：衛（小林由美子）
作詞：有森聡美、作曲：GORO、編曲：芳野藤丸
girlish [4:52]
歌：咲耶（堀江由衣）
作詞：椎名可憐、作曲：出雲麻紀子、編曲：近藤昭雄
天使のシアワセ [4:01]
歌：雛子（千葉千恵巳）
作詞：公野櫻子、作曲・編曲：五島翔
いのり [4:58]
歌：鞠絵（柚木涼香）
作詞：公野櫻子、作曲：櫻井真一、編曲：SADACHIYO
闇のくちづけ [5:56]
歌：千影（川澄綾子）
作詞：公野櫻子、作曲・編曲：五島翔
あさきゆめみし [5:11]
歌：春歌（かかずゆみ）
作詞：根津洋子、作曲：池田浩雄、編曲：芳野藤丸
ラブの秘密 [4:03]
歌：鈴凛（神崎ちろ）
作詞：公野櫻子、作曲：伊藤千夏、編曲：戸田誠司
ハートをチェキ！ [3:50]
歌：四葉（半場友恵）
作詞：有森聡美、作曲：小熊ゆかり、編曲：戸田誠司
Sweet sour cherry pie [4:25]
歌：白雪（横手久美子）
作詞：椎名可憐、作曲：小熊ゆかり、編曲：野崎美波
王子様とあまいほし [2:53]
歌：亞里亞（水樹奈々）
作詞：公野櫻子、作曲・編曲：添田啓二
可憐からのお手紙
朗読：可憐（桑谷夏子）
作曲：SATIE ERI
花穂からのお手紙
朗読：花穂（望月久代）
作曲：ERMANNO
衛からのお手紙
朗読：衛（小林由美子）
作曲：ERMANNO
咲耶からのお手紙
朗読：咲耶（堀江由衣）
作曲：SATIE ERI
雛子からのお手紙
朗読：雛子（千葉千恵巳）
作曲：SATIE ERI
鞠絵からのお手紙
朗読：鞠絵（柚木涼香）
作曲：SATIE ERI
千影からのお手紙
朗読：千影（川澄綾子）
作曲：SATIE ERI
春歌からのお手紙
朗読：春歌（かかずゆみ）
作曲：SATIE ERI
鈴凛からのお手紙
朗読：鈴凛（神崎ちろ）
作曲：ERMANNO
四葉からのお手紙
朗読：四葉（半場友恵）
作曲：ERMANNO
白雪からのお手紙
朗読：白雪（横手久美子）
作曲：ERMANNO
亞里亞からのお手紙
朗読：亞里亞（水樹奈々）
作曲：ERMANNO
ガビチョウ

ガビチョウ（画眉鳥、学名 Garrulax canorus）はスズメ目チメドリ科に分類される鳥。同属のカオグロガビチョウ、カオジロガビチョウと共に外来生物法で特定外来生物に指定されており、日本の侵略的外来種ワースト100定種にもなっている。
分布

中国南部から東南アジア北部にかけて広く生息する。
日本では、ペットとして輸入された個体がかご脱けにより定着した。日本国内では留鳥として生息し、南東北、関東、中部、九州北部で見られる。本種が特に繁殖している地域として、東京都内では多摩丘陵の多摩市・町田市・八王子市の市境付近、高尾山が有名である。
南東北への侵入が確認されたのはごく最近であり、関東地方から分布を広げてきたようだが、地上採食性なので積雪による影響を考えるとこれ以上の北上はないとされている。
なお日本以外にハワイ諸島にも侵入している。その侵入の経緯はソウシチョウと同じくホノルルの中華街の火事である。
特徴

体長約 22-25cmで、嘴と尾が長い。体色は全体的に茶褐色～黄褐色で、腹の中央は灰色、喉と上胸に細いすじが入る。尾羽はやや黒い。眼の周り及びその後方に眉状に伸びた特徴的な白い紋様を持つ。嘴の色は黄色。
かなり大きな音色で美しく囀る。ウグイスやキビタキ、オオルリ、サンコウチョウといった他種の囀りをまねることがある。
よく地上を走り、あまり高く飛ばない。
生態

日本では里山など、人家に近い低山の雑木林が主な住みかで、営巣場所もそうした藪の中であるが、河原でも生息しており、民家の庭の木をソングポストにして囀っていることもある。
地上採食性で、地上を走り回って昆虫や果実を食べる。繁殖期はつがい又は単独で行動し、非繁殖期は小群をなして行動する。
近縁種

本種と同属の下記二種が日本国内で確認されている。
名の由来

和名は中国名の漢語表記（ただし中国正式名は画眉のみで「鳥」は付かない）を日本語読みにしたもの。中国語: 画眉 (huà-méi) は、「塗った眉（painted eyebrow）」の意味で、眼の周りにある眉状の模様から。英名も中国名そのままのHwameiであるが、Melodious Laughingthrush, Chinese Laughingthrush という別名もある。
日本に定着した経緯

ソウシチョウ同様、香港および華僑が進出した東南アジア各地で愛玩鳥として広く一般的に飼われていた本種は価格が非常に安価であり、ゆえに1970年代の飼い鳥ブームに乗って大量に輸入された。しかし後述する理由もあって人気がなくなり、大量の在庫を抱えたペット販売業者が始末に困って遺棄（放鳥）に及んだ個体が少なからずあると見られる。
生態系に与える影響

生息地である里山の生態系においてツグミやシロハラ、アカハラといった地上採食性のヒタキ科鳥類のニッチに相当する本種は、それらを駆逐する。行動範囲が樹木の下とウグイスとその近縁種と重なることから、本種の増加はウグイスの減少をもたらし、結果としてカッコウ科の托卵が妨げられ、カッコウ、ホトトギス、ジュウイチ、ツツドリの飛来の激減といった連鎖的な生態系崩壊の影響も出ている。