stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
符文工廠5
参考资料

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↑  . 2019-02-14. （原始内容存档于2019-05-06）.
↑  Nintendo 公式チャンネル. . 2020-09-17  [2020-09-17]. （原始内容存档于2021-04-25） （日语）.
↑  巴哈姆特. . 巴哈姆特電玩資訊站.   [2020-09-17]. （原始内容存档于2021-01-26）.
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↑  . Gematsu. 2022-05-12  [2022-07-21]. （原始内容存档于2024-04-24） （美国英语）.
外部連結

官方网站（日語）
官方网站（繁體中文）
|  论 编符文工廠系列 |
| --- | --- |
编号作品:  符文工廠 -新牧場物語-  2（日语：）  3 豪華版  4 豪華版  5 
其他:  未知大地（日语：）  藍海奇緣 
关联:  牧場物語系列
刘启文

刘启文（1898年—1937年11月8日 †），号靖远，河南南阳宋湾镇单岗村人，国军第67军第108师第322旅少将旅长。1937年11月8日在石湖荡与日军激战中殉国，时年39岁。他也是东北军在抗日战争中阵亡的第一位将领。
早前

刘启文1898年出生于河南省一读书人之家，1912年只身赴天津南开中学读书。
1915年中学毕业后投笔从戎，后考入保定军官讲武堂。
1918年毕业后任吴佩孚部排长，1921年考入陆军大学第七期，1925年毕业后被分配到东北军将领董英斌部下任连长。1936年初晋升为东北军115师少将师长。“西安事变”中，刘启文奉命调防西安。
1937年初，东北军从陕西调往河南商丘进行整编，刘启文部被降为国军第67军108师322旅，刘担任旅长。
抗战

淞沪会战发生后，刘部奉命调往前线。行前托人捎给家里一封信，曰：“此次赴前方抗日救亡，是洗雪国耻之良机，我身为一介武夫，是中华儿女，决意率部英勇杀敌，已怀必死之心报效国家，你们回老家去要依靠弟弟把孩子抚养长大，我愿足矣。”
1937年11月，刘启文率部驰援上海右翼松江防线。11月8日，驻防松江县南口阵地，狙击金山卫登陆日军。当晚9时许，刘部猝遇日军并接战，他亲率644团、647团扼守30号铁路桥要冲。次日12时左右，刘部644团团长王熙瑞阵亡。
11月10日凌晨2时许，日军突破松江北关防线向西关大街进行包围，刘启文决定从北大街向佘山口转移突围，突围中被子弹击中殉国。日军击破108师阻击后突入松江城下，从三面包围松江。
殁后

中华人民共和国民政部于1988年6月12日批准刘启文为革命烈士。
吡咯并喹啉醌

| 吡咯并喹啉醌 |
| --- | --- |

识别
CAS号: 72909-34-3  Y
PubChem: 1024
ChemSpider: 997
SMILES:    c1c2c([nH]c1C(=O)O)-c3c(cc(nc3C(=O)C2=O)C(=O)O)C(=O)O 
InChI:    1/C14H6N2O8/c17-10-4-2-6(14(23)24)15-8(4)7-3(12(19)20)1-5(13(21)22)16-9(7)11(10)18/h1-2,15H,(H,19,20)(H,21,22)(H,23,24) 
InChIKey: MMXZSJMASHPLLR-UHFFFAOYAP
ChEBI: 18315
KEGG: C00113
MeSH: PQQ+Cofactor
性质
化学式: C14H6N2O8
: 330.206 g/mol g·mol⁻¹
密度: 1.963g/cm3
沸点: 1018.6°C @ 760mmHg
危险性
闪点: 569.8°C
若非注明，所有数据均出自标准状态（25 ℃，100 kPa）下。
吡咯并喹啉醌（英語：，简称为PQQ）是由J·G·豪格（J.G. Hauge）发现的在细菌中存在的继烟酰胺和黄素以外的第三种氧化还原辅因子（尽管他们事先假设它是萘醌）。安东尼与札特曼亦在醇脱氢酶中发现了这种未知的氧化还原辅因子并将它命名为“methoxatin”。
柴敬忠

柴敬忠（？年—1937年12月），字。湖北省通山縣人。他為抗日戰爭期間陣亡的中國軍方高級將領之一。
《抗戰軍人忠烈錄》（第一輯）中的柴敬忠烈士遺像
生平

中央軍校步兵科畢業。任陸軍第一三九師七二六團上校團長。1938年10月25日，日軍向江西德安縣進犯。他率部進行襲擊，不幸身中數彈，壯烈殉國。
註釋

↑  《抗戰軍人忠烈錄》（第一輯），曾國傑編輯，戰史叢刊第十二種，國防部史政局編，民國37年3月
叶夫根尼·利夫希茨

叶夫根尼·米哈伊洛维奇·利夫希茨（烏克蘭語：；俄语：；1915年2月21日—1985年10月29日；又译栗弗席兹），苏联物理学家。
利夫希茨是朗道的学生，是他的《理论物理学教程》的主要合著者。
在广义相对论领域，利夫希茨是BKL猜想（关于一般曲率奇点的性质）的提出者之一，这被广泛认为是经典引力课题中最重要的开放问题之一。
他的弟弟伊利亚·利夫希茨（英语：）也是苏联物理学家，主要研究固体物理学。
参考资料

↑  約翰·J·奧康納; 埃德蒙·F·羅伯遜, ,  （英语）
↑  V.A. Belinskii, I.M. Khalatnikov, E.M. Lifshitz. . Advances in Physics: 525–573.   [2018-04-02]. doi:10.1080/00018737000101171. （原始内容存档于2022-02-28）.  The paper introducing the BKL conjecture.
|  论 编朗道金质奖章获得者 |
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1970年代:  1971年：弗拉基米尔·格里博夫（英语：）  1974年：叶夫根尼·利夫希茨／弗拉基米尔·别林斯基（英语：）／伊萨克·哈拉特尼科夫  1977年：阿尔卡季·米格达尔 
1980年代:  1980年：亞歷山大·古列維奇（英语：）／列夫·皮塔耶夫斯基（英语：）  1983年：亚历山大·帕塔辛斯基（英语：）／瓦列里·波克罗夫斯基（英语：）  1986年：鲍里斯·什克洛夫斯基（英语：）／阿列克谢·L·叶夫罗斯（英语：）  1989年：阿列克谢·阿布里科索夫 
1990年代:  1992年：格里戈里·E·沃洛维克（英语：）／弗拉迪米尔·米内耶夫（英语：）  1998年：斯巴达克·别利亚耶夫 
2000年代:  2002年：列夫·奥昆  2008年：列夫·皮塔耶夫斯基（英语：） 
2010年代:  2013年：谢苗·格施泰因  2018年：瓦列里·波克罗夫斯基（英语：） 
Category:朗道金质奖章获得者
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国际:  FAST  ISNI  VIAF  WorldCat 
各地:  挪威  西班牙  法国  BnF data  加泰罗尼亚  德国  意大利  以色列  美国  拉脱维亚  日本  捷克  韩国  荷兰  波兰 
学术:  CiNii  MathSciNet  数学谱系计划  zbMATH 
人物:  德意志传记 
其他:  IdRef
听我说 (歌曲)

〈听我说〉是中国男歌手周深为支付宝五福贺岁短片《到哪儿了》演唱的主题曲。于2020年1月7日作为数字单曲发布。此曲获得《中国公告牌》社交音乐榜周榜冠军、社交传播指数周冠军，及网易云音乐飙升榜日榜冠军。
背景和风格

《到哪儿了》是支付宝推出的2020五福贺岁短片，《听我说》是其主题曲，演唱者周深饱含深情的演唱，将影片最后的核心主题“一家人全家福”传递给了上亿观众。
2020年1月7日，《听我说》在音乐平台作为单曲发布。
MusicRadio音乐之声引用歌词：“若没有曲折怎懂快乐，开心和难过总要找个人说说，日子总会变好的”，随后评论到：“年末将至，让周深温暖的歌声陪伴游子一起踏上温暖的回乡路吧”。
光禹在飛碟電台夜光家族的《周周深华之夜》和《宝藏周记》节目中，多次播放这首歌：“这首歌我好爱啊，我播了好多次”，“这首歌很简单，但是共鸣能力太强了”，“太感动了这首歌”。
2024年7月，中国广电总局官方微博号「视听中国」发布话题#视听里的中国#，用周深演唱的《听我说》配合中国乡村夏日美景发布视频。
2024年10月，新华社用周深演唱的《听我说》搭配辽宁本溪的山水及枫叶美景，发布视频#打卡秋天里的美丽中国#。
重要演出

2024年5月18日-19日，周深在上海梅赛德斯-奔驰文化中心举行《2024周深9.29Hz巡回演唱会》上海站的演出，演唱了《听我说》等28首歌曲，是这首歌的首唱。
2024年6月1日，周深在深圳世界大学生运动会体育中心体育场举行《2024周深9.29Hz巡回演唱会》，演唱了《听我说》等歌曲。这是周深首个体育场个人演唱会。此后的《2024周深9.29Hz巡回演唱会》，周深也在所有场次，包括6月15日成都东安湖体育公园主体育场、7月13日貴陽奧林匹克體育中心体育场、7月27日武汉体育中心主体育场、8月10-11日南京奥体中心体育场、8月23-24日杭州奥体中心体育场、9月7日沈阳奥林匹克体育中心体育场、9月21-22日北京中国国家体育场（鸟巢），均演唱了《听我说》。但重庆站替换成了《好好生活就是美好生活》。
创作者

以下内容整理自网易云音乐:
演唱：周深
作词 : 茶茶
作曲 : 茶茶
编曲：茶茶
监制：唐晶晶／谢奇笛
企划：陈莹／林燕玲
宣传：陈尚禔／彭人韦／朱鹏辉／丁柏昕
制作人：茶茶 @NayyaTea Studio
钢琴/贝斯：茶茶
鼓：小当家 @JXL Studio
和声：周深 / 茶茶 / 芝麻
弦乐编写：茶茶
弦乐记谱：雷震
弦乐监制：胡静成
弦乐团：国际首席爱乐乐团
弦乐录音：李昕达 @九紫天诚
贝斯录音：LiPony @JXL Studio
人声录音/监唱：徐威 @V-Studio上海
混音/母带：赵靖BIG.J @SBMS Beijing
封面设计：霄帆
出品：网易云音乐 x 支付宝
排行榜

| 歌曲名称 | 排行榜 （2020年） | 种类 | 最高排名 |
| --- | --- | --- | --- |
| 《听我说》 周深 | 中国公告牌社交音乐榜 | 周榜 | 1） （上榜周数：5） |
| 《听我说》 周深 | 中国公告牌社交传播指数 | 周榜 | 1 |
| 《听我说》 周深 | 网易云音乐飙升榜 | 日榜 | 1 |
| 《听我说》 周深 | 中国公告牌社交互动指数 | 周榜 | 2 |
| 《听我说》 周深 | 亚洲新歌榜 | 日榜 | 2 |
| 《听我说》 周深 | 亚洲新歌榜 | 周榜 | 3 |
| 《听我说》 周深 | 中国公告牌社交播放指数 | 周榜 | 3 |
| 《听我说》 周深 | 网易云星云人气榜 | 日榜 | 3 |
极地雪藻

| 极地雪藻 |
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科学分类 
界：: 植物界 Plantae
门：: 绿藻门 Chlorophyta
纲：: 绿藻纲 Chlorophyceae
目：: 衣藻目 Chlamydomonadales
科：: 衣藻科 Chlamydomonadaceae
属：: 衣藻属 Chlamydomonas
种：: 极地雪藻 C. nivalis
二名法
Chlamydomonas nivalis (Bauer) Wille（英语：）

異名>
 Uredo nivalis  Sphaerella nivalis  Protococcus nivalis  Haematococcus nivalis
极地雪藻（學名：）为衣藻属下的一个單細胞紅色綠藻門物種，具光合作用 能力，常見於世界各地如極地或高山山脈的雪原（英语：）。這些綠藻是西瓜雪形成的其中一個原因，令雪原上呈現一片片或紅或粉紅的色彩。儘管早在亚里士多德時他已對由極地雪藻引起的紅雪現象描述，但其實生物學家對這種生物的研究才不過一百多年。
極地雪藻跟另一個同屬衣藻屬的物種Chlamydomonas reinhardtii（英语：）有着密切的關係，但兩者的棲息地卻有很大差異：極地雪藻只見於山上、雪原及極地，常處於極端環境，例如有限營養素、低溫及強烈日照；相反作為一種中温生物的C. reinhardtii，這種植物欠缺極地雪藻為適應環境而發展出來的特殊機制，例如：使之能耐寒（英语：）的機制，以及能夠在岩石表面、泥土裡、溶雪（英语：）裡及雪地上均能生長。 其次，植物的類胡蘿蔔素形成了一層厚厚的細胞壁，保護了細胞壁內包含的囊腫免受強光、乾旱及輻射的破壞。
類似物種

除了極地雪藻，尚有其他分類的冰藻，會產生與本物種近似的自然現象：
Rhaphidonema nivale：會令雪呈綠色；
Ancylonema nordenskioeldii：車軸藻綱物種，會令雪呈棕色或紅色。
圖庫

Полосы «арбузного снега»
Ямы «арбузного снега»
參考文獻

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↑  Cvetkovska, M. C.; Hüner, N. P. A.; Smith, D. R. (2016). "Chilling out: the evolution and diversification of psychrophilic algae with a focus on Chlamydomonas". Polar Biol. 40 (6): 1169-1184. doi: 10.1007/s00300-016-2045-4
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↑  . ISBN 5-85270-252-8.  已忽略未知参数|место= (帮助); 已忽略未知参数|страницы= (帮助); 已忽略未知参数|ответственный= (帮助); 已忽略未知参数|год= (帮助); 已忽略未知参数|издательство= (帮助); 已忽略未知参数|часть= (帮助); 已忽略未知参数|страниц= (帮助)
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外部連結

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分類單元識別碼:  维基数据: Q2583205  維基物種: Chlamydomonas nivalis  AlgaeBase: 25150  EoL: 926003  GBIF: 5271095  iNaturalist: 118485  IRMNG: 10903952  ITIS: 5480  NBN: NHMSYS0000600618  NCBI: 47906  NZOR: 91ee8335-86fc-4386-86d0-00aed3813098  uBio: 1966971  WoRMS: 577494
司普替林

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臨床資料
商品名（英语：）: Tecipul
其他名稱: Teciptiline; delta(13b,4a),4a-Carba-mianserin; MO-8282; ORG-8282
AHFS/Drugs.com: 国际药品名称
给药途径: Oral
ATC碼: 未分配
法律規範狀態
法律規範:  处方药（℞-only） 
识别
 IUPAC命名法 2-methyl-2,3,4,9-tetrahydro-1H-dibenzo[3,4:6,7]cyclohepta[1,2-c]pyridine  
CAS号: 57262-94-9  Y
PubChem CID: 5205
DrugBank: DB09304 N
ChemSpider: 5016 Y
UNII: 7L38105Z6E
KEGG: D08511 Y
ChEBI: CHEBI:135076
CompTox Dashboard（英语：） (EPA): DTXSID50205886 
ECHA InfoCard: 100.055.123 
化学
化学式: C19H19N
摩尔质量: 261.37 g·mol−1
3D模型（JSmol（英语：））: 交互式图像
 SMILES c42c(\C3=C(/c1ccccc1C2)CN(C)CC3)cccc4 
 InChI InChI=1S/C19H19N/c1-20-11-10-18-16-8-4-2-6-14(16)12-15-7-3-5-9-17(15)19(18)13-20/h2-9H,10-13H2,1H3 Y Key:GVPIXRLYKVFFMK-UHFFFAOYSA-N Y 
司普替林（英語：或Naftin，商品名：Tecipul）是一种含氮有机化合物，分子式C19H19N，属于四环类抗抑郁药（TeCA）中的去甲肾上腺素和特异性5-羟色胺能抗抑郁药（NaSSA），1989年由日本持田制药（日语：）公司为重性抑郁障碍研发。
深度学习

深度学习（英語：）是机器学习的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的算法。 深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。 早期的工作表明，线性感知器不能成为通用分类器，但具有非多项式激活函数和一个无限宽度隐藏层的网络可以成为通用分类器。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式（英语：）的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
表征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表示方法来自神经科学，并松散地建立在類似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉動神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。
至今已有數种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络（英语：）和循环神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。
另外，「深度学习」已成為時髦術語，或者说是人工神经网络的品牌重塑。
简介

深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，扬·勒丘恩（Yann LeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网络的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用。许多因素导致了这一缓慢的训练过程，其中一种是由于尔根·施密德胡伯的学生赛普·霍克赖特（英语：）于1991年提出的梯度消失问题。
最早的进行一般自然杂乱图像中自然物体识别的深度学习网络是翁巨扬（Juyang Weng）等在1991和1992发表的生长网（Cresceptron）。它也是第一个提出了后来很多实验广泛采用的一个方法：现在称为最大汇集（max-pooling）以用于处理大物体的变形等问题。生长网不仅直接从杂乱自然场景中学习老师指定的一般物体，还用网络反向分析的方法把图像内被识别了的物体从背景图像中分割出来。
2007年前后，杰弗里·辛顿和鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫（Ruslan Salakhutdinov）提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法。这一算法将网络中的每一层视为无监督的受限玻尔兹曼机，再使用有监督的反向传播算法进行调优。在此之前的1992年，在更为普遍的情形下，施密德胡伯也曾在循环神经网络上提出一种类似的训练方法，并在实验中证明这一训练方法能够有效提高有监督学习的执行速度。
自深度学习出现以来，它已成为很多领域，尤其是在计算机视觉和语音识别中，成为各种领先系统的一部分。在通用的用于检验的数据集，例如语音识别中的TIMIT和图像识别中的ImageNet、CIFAR-10上的实验证明，深度学习能够提高识别的精度。与此同时，神经网络也受到了其他更加简单归类模型的挑战，支持向量机等模型在20世纪90年代到21世纪初成为过流行的机器学习算法。
硬件的进步也是深度学习重新获得关注的重要因素。高性能图形处理器的出现极大地提高了数值和矩阵运算的速度，使得机器学习算法的运行时间得到了显著的缩短。
由于脑科学方面的大量研究已表明人脑网络不是一个级联的结构，深度学习网络在2001年后正逐渐被更有潜力的基于脑模型的网络所替代。
基本概念

条目：層 (深度學習)
深度学习的基础是机器学习中的分散表示（distributed representation）。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象。
深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪婪算法逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征。
不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据，这一类数据比有标签数据更丰富，也更容易获得。这一点也为深度学习赢得了重要的优势。
人工神经网络下的深度学习

一部分最成功的深度学习方法涉及到对人工神经网络的运用。人工神经网络受到了1959年由诺贝尔奖得主大卫·休伯尔（David H. Hubel）和托斯坦·威泽尔（Torsten Wiesel）提出的理论启发。休伯尔和威泽尔发现，在大脑的初级视觉皮层中存在两种细胞：简单细胞和复杂细胞，这两种细胞承担不同层次的视觉感知功能。受此启发，许多神经网络模型也被设计为不同节点之间的分层模型。
福岛邦彦提出的新认知机引入了使用无监督学习训练的卷积神经网络。扬·勒丘恩将有监督的反向传播算法应用于这一架构。事实上，从反向传播算法自20世纪70年代提出以来，不少研究者都曾试图将其应用于训练有监督的深度神经网络，但最初的尝试大都失败。赛普·霍克赖特（英语：）在其博士论文中将失败的原因归结为梯度消失，这一现象同时在深度前馈神经网络和循环神经网络中出现，后者的训练过程类似深度网络。在分层训练的过程中，本应用于修正模型参数的误差随着层数的增加指数递减，这导致了模型训练的效率低下。
为了解决这一问题，研究者们提出了一些不同的方法。于尔根·施密德胡伯于1992年提出多层级网络，利用无监督学习训练深度神经网络的每一层，再使用反向传播算法进行调优。在这一模型中，神经网络中的每一层都代表观测变量的一种压缩表示，这一表示也被传递到下一层网络。
另一种方法是赛普·霍克赖特和于尔根·施密德胡伯提出的長短期記憶神經網路（LSTM）。2009年，在ICDAR 2009举办的连笔手写识别竞赛中，在没有任何先验知识的情况下，深度多维长短期记忆神经网络取得了其中三场比赛的胜利。
斯文·贝克提出了在训练时只依赖梯度符号的神经抽象金字塔模型，用以解决图像重建和人脸定位的问题。
其他方法同样采用了无监督预训练来构建神经网络，用以发现有效的特征，此后再采用有监督的反向传播以区分有标签数据。杰弗里·辛顿等人于2006年提出的深度模型提出了使用多层隐变量学习高层表示的方法。这一方法使用斯摩棱斯基于1986年提出的受限玻尔兹曼机对每一个包含高层特征的层进行建模。模型保证了数据的对数似然下界随着层数的提升而递增。当足够多的层数被学习完毕，这一深层结构成为一个生成模型，可以通过自上而下的采样重构整个数据集。辛顿声称这一模型在高维结构化数据上能够有效地提取特征。
吴恩达和杰夫·迪恩领导的谷歌大脑团队创建了一个仅通过YouTube视频学习高层概念（例如猫）的神经网络
。
其他方法依赖了现代电子计算机的强大计算能力，尤其是GPU。2010年，在于尔根·施密德胡伯位于瑞士人工智能实验室IDSIA的研究组中，丹·奇雷尚（Dan Ciresan）和他的同事展示了利用GPU直接执行反向传播算法而忽视梯度消失问题的存在。这一方法在扬·勒丘恩等人给出的手写识别MNIST数据集上战胜了已有的其他方法。
截止2011年，前馈神经网络深度学习中最新的方法是交替使用卷积层（convolutional layers）和最大值池化层（max-pooling layers）并加入单纯的分类层作为顶端。训练过程也无需引入无监督的预训练。从2011年起，这一方法的GPU实现多次赢得了各类模式识别竞赛的胜利，包括IJCNN 2011交通标志识别竞赛和其他比赛。
这些深度学习算法也是最先在某些识别任务上达到和人类表现具备同等竞争力的算法。
深度学习结构

通常将具有两层或两层以上隐藏层的神经网络叫做深度神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。深度神经网络通常都是前馈神经网络，但也有语言建模等方面的研究将其拓展到循环神经网络。卷积深度神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在计算机视觉领域得到了成功的应用。此后，卷积神经网络也作为听觉模型被使用在自动语音识别领域，较以往的方法获得了更优的结果。
深度学习结构 > 深度神经网络

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。权重更新可以使用下式进行随机梯度下降法（英语：）求解：
其中， \eta 为学习率， C为代价函数。这一函数的选择与学习的类型（例如监督学习、无监督学习、增强学习）以及激活函数相关。例如，为了在一个多分类问题上进行监督学习，通常的选择是使用ReLU作为激活函数，而使用交叉熵作为代价函数。Softmax函数定义为 p_{j}={\frac {\exp(x_{j})}{\sum _{k}\exp(x_{k})}}，其中 p_{j}代表类别 j的概率，而 x_{j}和 x_{k}分别代表对单元 j和 k的输入。交叉熵定义为 C=-\sum _{j}d_{j}\log(p_{j})，其中 d_{j}代表输出单元 j的目标概率， p_{j}代表应用了激活函数后对单元 j的概率输出。
深度学习结构 > 深度神经网络的问题

与其他神经网络模型类似，如果仅仅是简单地训练，深度神经网络可能会存在很多问题。常见的两类问题是过拟合和过长的运算时间。
深度神经网络很容易产生过拟合现象，因为增加的抽象层使得模型能够对训练数据中较为罕见的依赖关系进行建模。对此，权重递减（ \ell _{2}正规化）或者稀疏（ \ell _{1}-正规化）等方法可以利用在训练过程中以减小过拟合现象。另一种较晚用于深度神经网络训练的正规化方法是丢弃法（"dropout" regularization），即在训练中随机丢弃一部分隐层单元来避免对较为罕见的依赖进行建模。目前比較廣泛使用的是批归一化(Batch Normalization,BN) , 其本質上是在訓練過程加入噪音 , 從而讓模型得到更好的魯棒性 , 其特性令超深神經網路可以更好的訓練。
反向传播算法和梯度下降法由于其实现简单，与其他方法相比能够收敛到更好的局部最优值而成为神经网络训练的通行方法。但是，这些方法的计算代价很高，尤其是在训练深度神经网络时，因为深度神经网络的规模（即层数和每层的节点数）、学习率、初始权重等众多参数都需要考虑。扫描所有参数由于时间代价的原因并不可行，因而小批量训练（mini-batching），即将多个训练样本组合进行训练而不是每次只使用一个样本进行训练，被用于加速模型训练。而最显著地速度提升来自GPU，因为矩阵和向量计算非常适合使用GPU实现。但使用大规模集群进行深度神经网络训练仍然存在困难，因而深度神经网络在训练并行化方面仍有提升的空间。
深度学习结构 > 深度置信网络

深度置信网络（deep belief networks，DBN）是一种包含多层隐单元的概率生成模型，可被视为多层简单学习模型组合而成的複合模型。
深度置信网络可以作为深度神经网络的预训练部分，并为网络提供初始权重，再使用反向传播或者其它判定算法作为调优的手段。这在训练数据较为缺乏时很有价值，因为不恰当的初始化权重会显著影响最终模型的性能，而预训练获得的权重在权值空间中比随机权重更接近最优的权重。这不仅提升了模型的性能，也加快了调优阶段的收敛速度。
深度置信网络中的每一层都是典型的受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine，RBM），可以使用高效的无监督逐层训练方法进行训练。受限玻尔兹曼机是一种无向的基于能量的生成模型，包含一个输入层和一个隐层。图中对的边仅在输入层和隐层之间存在，而输入层节点内部和隐层节点内部则不存在边。单层RBM的训练方法最初由杰弗里·辛顿在训练“专家乘积”中提出，被称为对比分歧（contrast divergence, CD）。对比分歧提供了一种对最大似然的近似，被理想地用于学习受限玻尔兹曼机的权重。当单层RBM被训练完毕后，另一层RBM可被堆叠在已经训练完成的RBM上，形成一个多层模型。每次堆叠时，原有的多层网络输入层被初始化为训练样本，权重为先前训练得到的权重，该网络的输出作为新增RBM的输入，新的RBM重复先前的单层训练过程，整个过程可以持续进行，直到达到某个期望中的终止条件。
尽管对比分歧对最大似然的近似十分粗略（对比分歧并不在任何函数的梯度方向上），但经验结果证实该方法是训练深度结构的一种有效的方法。
深度学习结构 > 卷积神经网络

条目：卷积神经网络
卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要估计的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
深度学习结构 > 卷积深度置信网络

卷积深度置信网络（convolutional deep belief networks，CDBN）是深度学习领域较新的分支。在结构上，卷积深度置信网络与卷积神经网络在结构上相似。因此，与卷积神经网络类似，卷积深度置信网络也具备利用图像二维结构的能力，与此同时，卷积深度信念网络也拥有深度置信网络的预训练优势。卷积深度置信网络提供了一种能被用于信号和图像处理任务的通用结构，也能够使用类似深度置信网络的训练方法进行训练。
深度学习结构 > 结果 > 语音识别

下表中的结果展示了深度学习在通行的TIMIT数据集上的结果。TIMIT包含630人的语音数据，这些人持八种常见的美式英语口音，每人阅读10句话。这一数据在深度学习发展之初常被用于验证深度学习结构。TIMIT数据集较小，使得研究者可以在其上实验不同的模型配置。
| 方法 | 声音误差率 (PER, %) |
| --- | --- |
随机初始化RNN: 26.1
贝叶斯三音子GMM-HMM: 25.6
单音子重复初始化DNN: 23.4
单音子DBN-DNN: 22.4
带BMMI训练的三音子GMM-HMM: 21.7
共享池上的单音子DBN-DNN: 20.7
卷积DNN: 20.0
深度学习结构 > 结果 > 图像分类

图像分类领域中一个公认的评判数据集是MNIST数据集。MNIST由手写阿拉伯数字组成，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。与TIMIT类似，它的数据规模较小，因而能够很容易地在不同的模型配置下测试。Yann LeCun的网站给出了多种方法得到的实验结果。截至2012年，最好的判别结果由Ciresan等人在当年给出，这一结果的错误率达到了0.23%。
深度学习与神经科学

计算机领域中的深度学习与20世纪90年代由认知神经科学研究者提出的大脑发育理论（尤其是皮层发育理论）密切相关。对这一理论最容易理解的是杰弗里·艾尔曼（英语：）于1996年出版的专著《对天赋的再思考》（Rethinking Innateness（英语：））（参见斯拉格和约翰逊以及奎兹和赛杰诺维斯基的表述）。由于这些理论给出了实际的神经计算模型，因而它们是纯计算驱动的深度学习模型的技术先驱。这些理论指出，大脑中的神经元组成了不同的层次，这些层次相互连接，形成一个过滤体系。在这些层次中，每层神经元在其所处的环境中获取一部分信息，经过处理后向更深的层级传递。这与后来的单纯与计算相关的深度神经网络模型相似。这一过程的结果是一个与环境相协调的自组织的堆栈式的转换器。正如1995年在《纽约时报》上刊登的那样，“……婴儿的大脑似乎受到所谓‘营养因素’的影响而进行着自我组织……大脑的不同区域依次相连，不同层次的脑组织依照一定的先后顺序发育成熟，直至整个大脑发育成熟。”
深度结构在人类认知演化和发展中的重要性也在认知神经学家的关注之中。发育时间的改变被认为是人类和其他灵长类动物之间智力发展差异的一个方面。在灵长类中，人类的大脑在出生后的很长时间都具备可塑性，但其他灵长类动物的大脑则在出生时就几乎完全定型。因而，人类在大脑发育最具可塑性的阶段能够接触到更加复杂的外部场景，这可能帮助人类的大脑进行调节以适应快速变化的环境，而不是像其他动物的大脑那样更多地受到遗传结构的限制。这样的发育时间差异也在大脑皮层的发育时间和大脑早期自组织中从刺激环境中获取信息的改变得到体现。当然，伴随着这一可塑性的是更长的儿童期，在此期间人需要依靠抚养者和社会群体的支持和训练。因而这一理论也揭示了人类演化中文化和意识共同进化的现象。
公众视野中的深度学习

深度学习常常被看作是通向真正人工智能的重要一步，因而许多机构对深度学习的实际应用抱有浓厚的兴趣。2013年12月，Facebook宣布雇用楊立昆为其新建的人工智能实验室的主管，这一实验室将在加州、伦敦和纽约设立分支机构，帮助Facebook研究利用深度学习算法进行类似自动标记照片中用户姓名这样的任务。
2013年3月，杰弗里·辛顿和他的两位研究生亚历克斯·克里泽夫斯基和伊尔亚·苏茨克维谷歌公司雇用，以提升现有的机器学习产品并协助处理谷歌日益增长的数据。谷歌同时并购了辛顿创办的公司DNNresearch。
2016年3月，以深度學習開發的圍棋程式AlphaGo首度在比賽中擊敗人類頂尖选手，形成廣泛的討論。
批评

对深度学习的主要批评是许多方法缺乏理论支撑。大多数深度结构仅仅是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降法已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。深度学习方法常常被视为黑盒，大多数的结论确认都由经验而非理论来确定。
也有学者认为，深度学习应当被视为通向真正人工智能的一条途径，而不是一种包罗万象的解决方案。尽管深度学习的能力很强，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏诸多重要的能力。理论心理学家加里·马库斯（英语：）指出：
就现实而言，深度学习只是建造智能机器这一更大挑战中的一部分。这些技术缺乏表达因果关系的手段……缺乏进行逻辑推理的方法，而且远没有具备集成抽象知识，例如物品属性、代表和典型用途的信息。最为强大的人工智能系统，例如IBM的人工智能系统沃森，仅仅把深度学习作为一个包含从贝叶斯推理和演绎推理等技术的复杂技术集合中的组成部分。
深度学习库

PyTorch
Torch（英语：）
TensorFlow
Theano
PaddlePaddle
Deeplearning4j
Caffe
roNNie
Keras
MXNet
深度学习软件比较（英语：）
叠氮化银

| 叠氮化银 |
| --- | --- |

识别
CAS号: 13863-88-2  Y
PubChem: 61698
ChemSpider: 55601
SMILES:    [Ag+].[N-]=[N+]=[N-] 
InChI:    1/Ag.N3/c;1-3-2/q+1;-1 
InChIKey: QBFXQJXHEPIJKW-UHFFFAOYAJ
性质
化学式: AgN3
: 149.888 g·mol⁻¹
外观: 白色固体，见光分解为紫黑色
密度: 4.42 g/cm3 (固体)
熔点: 252 °C
沸点: 297 °C
溶解性（其他溶剂）: 2.0 x 10-8 g/L
若非注明，所有数据均出自标准状态（25 ℃，100 kPa）下。
叠氮化银（化学式：AgN3），白色固体，难溶于水和碱液，可溶于稀硝酸，具爆炸性。
爆炸温度300℃。
制取

它由叠氮化钠和硝酸银溶液混合得到：
叠氮酸与硝酸银在溶液中的反应非常灵敏，可以用来检验溶液中少于百万分之一的叠氮酸。联胺可以从硝酸银溶液中沉淀叠氮化银，也可以将银(Ⅰ)还原为单质银。
性质

该化合物不稳定，温度高于250°C时分解放出氮气，高于300°C时就会爆炸性分解为银和氮气：
叠氮化银可以与溴反应生成溴化银和氮气。
X射线晶体学显示AgN3中的银为平面正方形配位，与四个叠氮配体相连，并且每个叠氮配体以另一端与两个银配位，形成配位聚合物型的层状结构，层间有微弱的Ag－N作用。也可以认为Ag+是以4+2的高度变形八面体型与同一平面的4个叠氮根和上下平面的2个叠氮根配位，而叠氮根则在两端分别以2+1的形式与银离子配位。
| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |

| 俯视叠氮化银晶体结构中的一层 | 层状结构堆积 | Ag+离子的4+2型配位 | N3−离子一端的2+1型配位 |
参考资料

↑  Schmidt, C. L. Dinnebier, R.; Wedig, U.; Jansen, M. . Inorganic Chemistry. 2007, 46: 907–916. doi:10.1021/ic061963n.
211省道 (江西省)

|  江西211省道> 道路 |
| --- | --- |
道路總長: 48公里（30英里）
主要连接道路
起點: 南昌市进贤县三阳集
終點: 南昌市进贤县长山晏
公路系統
江西省道
211省道（S211，简称：三长线）是江西的一条省道，全程均在南昌市进贤县境内，北起三阳集乡与 101省道相接，途径进贤县城且与 320国道相接，南至长山晏乡与 316国道相接；全长48公里。
2011年底开始对新建平面线。根据2014年出台的《江西省省道网规划（2013-2030年）》，S211将调整为康山至云山公路。
路段数据

| 里程 （公里） | 城市 | 起点 | 终点 | 道路等级 | 长度 （公里） | 车道数 | 路面宽度 （米） | 设计时速 （公里/小时） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 48 | 南昌市 | 进贤县 | 进贤县 | 二级 | 48 | 2 | 9 | 80 |
表内数据来自
行经乡镇市区

南昌市
进贤县
三阳集乡－前坊镇－七里乡－民和镇（进贤县城）－白圩乡－长山晏乡
走向参考
相关条目

江西省道
托马斯·弗里亚斯县

托馬斯·弗里亞斯县（西班牙語：），是玻利維亞的县份，位於該國西南部，屬於波托西省的一部分，因托馬斯·弗里亞斯·阿梅特列爾總統得名，县府設於波托西，面積3,420平方公里，2001年人口176,922，人口密度每平方公里134人。
參考資料

Population data (Spanish)
19°23′23″S 65°54′34″W﻿ / ﻿19.38972°S 65.90944°W﻿ / -19.38972; -65.90944
|  论 编玻利维亚县份 |
| --- | --- | --- |
| 贝尼省 | 塞尔卡多县  |  伊特内斯县  |  何塞·巴利维安将军县  |  马莫雷县  |  马尔班县  |  莫克索斯县  |  巴卡迭斯县  |  亚库马县 |  |
| 丘基萨卡省 | 阿苏杜伊县  |  贝利萨里奥·博埃托县  |  埃尔南多·西莱斯县  |  苏达涅斯县  |  路易斯·卡尔沃县  |  北辛蒂县  |  萨穆埃尔·奥罗佩萨县  |  南辛蒂县  |  托米纳县  |  扬帕拉埃斯县 |  |
| 科恰班巴省 | 阿拉尼县  |  阿尔克县  |  阿约帕亚县  |  卡皮诺塔县  |  卡拉斯科县  |  塞尔卡多县  |  查帕雷县  |  埃斯特万·阿尔塞县  |  赫尔曼·霍尔丹县  |  米斯克县  |  坎佩罗县  |  普纳塔县  |  基亚科约县  |  玻利瓦尔县  |  塔帕卡里县  |  蒂拉克县 |  |
| 拉巴斯省 | 阿罗马县  |  包蒂斯塔·萨韦德拉县  |  卡马乔县  |  卡拉纳维县  |  弗兰斯·塔马约县  |  瓜尔韦托·比利亚罗埃尔县  |  因加维县  |  因基西維縣  |  伊图拉尔德县  |  何塞·曼努埃尔·潘多将军县  |  拉雷卡哈县  |  洛艾萨县  |  洛斯县  |  曼科卡帕克县  |  穆涅卡斯县  |  穆里约县  |  北永加斯县  |  奥马苏约斯县  |  帕卡赫斯县  |  南永加斯县 |  |
| 奥鲁罗省 | 阿瓦罗亚县  |  卡兰加斯县  |  塞尔卡多县  |  达伦斯县  |  拉迪斯劳·卡夫雷拉县  |  滨海县  |  北卡兰加斯县  |  波波县  |  梅希约内斯县  |  萨瓦亚县  |  萨哈马县  |  圣佩德罗-德托托拉县  |  绍卡里县  |  塞瓦斯蒂安·帕加多尔县  |  南卡兰加斯县  |  托马斯·巴龙县 |  |
| 潘多省 | 阿布纳县  |  费德里科·罗曼将军县  |  马德雷德迪奥斯县  |  马努里皮县  |  尼古拉斯·苏亚雷斯县 |  |
| 波托西省 |  阿隆索德伊瓦涅斯  安東尼奧基哈羅  貝納迪諾畢爾巴  查爾卡斯  查揚塔  科爾內利奧薩韋德拉  丹尼爾坎波斯  恩里克巴爾迪維索  何塞·马里亚·利纳雷斯  莫德斯托奧米斯特  北奇查斯  北利佩斯  拉斐爾布斯蒂略  南奇查斯  南利佩斯  托馬斯弗里亞斯  |  |
| 聖克魯斯省 |  安德雷斯伊瓦涅斯  安赫爾桑多瓦爾  奇基托斯  科迪勒拉  弗洛里達  赫爾曼布希  瓜拉約斯  伊奇洛  伊格納西奧瓦爾內斯  何塞米格尔德贝拉斯科  馬努埃爾瑪利亞卡瓦列羅  紐弗洛德查韋斯  奧維斯波桑蒂斯特萬  薩拉  巴耶格兰德县  |  |
| 塔里哈省 |  阿尼塞托阿爾塞  伯德特奧康納  塞爾卡多  歐斯塔基奧門德斯  大查科  何塞瑪利亞阿維萊斯  |  |
帕亚松如

| 帕亚松如 Payathonzu  |
| --- | --- |
镇
帕亚松如的雕像

帕亚松如 Payathonzu帕亚松如在缅甸的位置
坐标：15°18′00″N 98°23′00″E﻿ / ﻿15.3°N 98.3833°E﻿ / 15.3; 98.3833
国家:  緬甸
邦:  克倫邦
縣: 贾因色基县
镇区: 贾因色基镇区
海拔: 222 公尺（728 英尺）
人口（2014）
 • 镇: 27,311人
 • 市区: 5,878
 • 乡村: 21,433
 • 宗教: 佛教
时区: 缅甸标准时间（UTC+6:30）
電話區號: 58
帕亚松如（緬甸語：，意为“三佛塔镇”），另译浦亚栋素，是缅甸克倫邦下辖的一个镇，靠近缅甸—泰国边界。三塔山口（英语：）将其与泰国边境小镇农卢（英语：）隔开。帕亚松如也是缅甸克伦邦高加力縣賈因色基镇区帕亚松如分镇区（缅甸第四级行政区划）的治所。
帕亚松如是克伦族和孟族的家乡。叛军一直在该镇活动。自1990年以来，该镇一直处于缅甸国防军的控制之下，然而该地区仍时有发生战斗。
帕亚松如可以通过三塔山口从泰国一侧入境，边境可能不对外国游客开放。
参考资料

↑  .   [2009-04-10]. （原始内容存档于2009-12-01）.
↑  走出去服务港. . 福建省商务厅. 2022-10-24.
↑  . 中华人民共和国驻缅甸联邦共和国大使馆. 2017-11-28  [2023-05-20]. （原始内容存档于2023-05-20） （中文（中国大陆））.
↑   (PDF). Myanmar Information Management Unit (MIMU). 2016-05-03  [2017-11-22]. （原始内容 (PDF)存档于2018-06-12）.
↑  Andrew Selth. . The Interpreter at Lowy Institute.   [2022-02-04]. （原始内容存档于2023-05-19）.
↑  . Bangkok Post. 2021-04-25  [2022-02-04]. （原始内容存档于2021-05-01）.
↑  . Renown Travel.   [2022-02-04]. （原始内容存档于2023-05-19）.
國際教養大學

国际教养大学（日語：，英语：），是日本一所位于秋田县秋田市的公立大学。简称AIU、教养大、国教大。
历史

2004年设立。该校仅设国际教养学部，是一所公立单科大学。目前与46个国家或地区170所大学建立了合作关系。 全校各課程為日本少見的均以英語授課。
相关链接

官方网站 （页面存档备份，存于）
参考资料

↑  .   [2015-01-15]. （原始内容存档于2021-01-16）.
↑  .   [2015-01-15]. （原始内容存档于2016-05-26）.
木村真一郎

| 日語寫法 |
| --- | --- |
日語原文: 
假名: 
平文式罗马字: 
木村真一郎（日语：／ Kimura Shinichirō，10月4日—），日本男性動畫導演、動畫演出家。其他名義包括、、常磐鐘鳴、村木一真。暱稱。出身於廣島縣。
經歷

木村真一郎在小的時候，因為父親是一名油輪船員，經常長時間不在家，所以他常和母親一起看時代劇（日语：）、電視劇（日语：）。對於動畫，他表示《虎面人》給自己留下了深刻的印象，他也很喜歡看原作漫畫和動畫雜誌。
為了獲得教師資格，他進入大阪藝術大學藝術學院美術系油畫課程。在校期間，他加入了CAS漫畫動畫研究會，與漫畫家田中政志（日语：）和動畫導演加戶譽夫是同學。
大學畢業後，他加入JUNGLE GYM（日语：）擔任動畫工作人員，但他的興趣轉向了導演工作，很快他就轉到世界工作室擔任製作進行，在那裡他在師兄小島正幸和櫻井弘明的指導下接受了演出助手的訓練。
約1990年，世界工作室因為破產，作為製作進行他加入了Magic Bus，首次編導OVA《破妖之劍 漆黑的魔性（日语：）》，並以18禁OVA《淫獸教師》首次擔任導演。
之後，他累積了分鏡和演出家的經驗，並以《BURN-UP EXCESS》成為他的第一部電視系列導演作品。作為導演的代表作品有《袖珍女侍小梅》和《小小雪精靈》，後者為木村帶來了巨大的名氣。
風格

作為導演，他很少添加不尋常的演出表現，不會扭曲作品的本質來展現本身的個性，而是專注於將給定的主題組合起來。他喜歡「眼鏡娘（）」的類型，而這種偏好擴大到他導演了一部名為《G-on少女騎士團》的動畫，該動畫僅以「眼鏡娘」為特色。他渴望參與《湯姆貓與傑利鼠》等喜劇動畫的製作。
參加作品 > 執導作品

淫獸教師（1994年，18禁）※常磐鐘鳴（Tokiwa Kanenari）名義
轉學生（日语：）（1996年—1997年，15禁）※村木一真（Muraki Kazuma）名義。
BURN-UP EXCESS（1998年）
白色十字架 Verbrehen～Strafe（1999年）
袖珍女侍小梅（2000年）
小小雪精靈（2001年）
COSPLAY症候群（2002年）
G-on少女騎士團（2002年）
機甲兵團 J-PHOENIX PF LIPS小隊（日语：）（2002年，PS2、Xbox版《機甲兵團J-PHOENIX》系列同捆DVD）
蒲公英之戀（2003年）
愛的魔法（2003年）
我們的仙境 ～Heartful days（2005年）
增血鬼果林（2005年）
嬌蠻之吻 Cool×Sweet（2006年）
Venus Versus Virus（2007年）
光速大冒險PIPOPA（2008年—2009年）
認真和我談戀愛！（OP動畫）（2009年）
魔力充電娘（2009年）
一起來睡覺（日语：）（2010年）
Junod（日语：）（2010年）
一起做訓練026（日语：）（2010年）
巧克力魔法（日语：）（2011年）
霸凌（日语：）（《Ciao》2012年3月號附錄DVD）
參加作品 > 分鏡、演出

銀河英雄傳說 (第2期)（1991年—1992年，分鏡、演出）
破妖之劍（日语：）（1992年，演出）
元氣爆發伏魔金剛（1992年，分鏡、演出）
熱血最強哥修羅（1993年，分鏡、演出）
企鵝掌門人（日语：）（1996年，分鏡）
新·天地無用！（1997年，分鏡）
學級王山崎（1997年—1998年，分鏡）
魔法陣都市（1998年，分鏡）
白色十字架（1998年，ED2演出）
快傑蒸氣偵探團 TV ANIMATION SERIES（1998年，分鏡、演出）
Generator Gawl（日语：）（1998年，演出）
超速搖搖（1999年，分鏡）
平行世界物語（日语：）（1999年，分鏡）
地球防衛企業（1999年—2000年，分鏡、演出）
女神候補生（2000年，分鏡、演出）
純情房東俏房客（2000年，分鏡）
青春草莓蛋（2001年，分鏡）
戰鬥陀螺（2001年，分鏡）
永恆傳奇 THE ANIMATION（2001年，分鏡）
鋼鐵天使零（2001年，演出）
GUILSTEIN（日语：）（2002年，分鏡）
銀河戰警（2002年，分鏡）
MOUSE（2003年，分鏡）
高機動幻想 ～嶄新之行軍歌～（日语：）（2003年，分鏡）
武器種族傳說（2005年，分鏡）
初音島 Second Season（2005年，分鏡）
吉永家的石像怪（2006年，分鏡）
藍蘭島漂流記（2007年，分鏡）
王牌投手 振臂高揮（2007年，演出）
大江戶火箭（2007年，分鏡）
初音島II（2007年，分鏡）
死後文（2008年，分鏡）
機動戰士鋼彈00（2008年，分鏡）
kiss×sis（2010年，分鏡）
百花繚亂 SAMURAI GIRLS（2010年，分鏡）
幻想嘉年華（2011年，分鏡）
蝦掰天文社（2012年，分鏡、演出）
約會大作戰（2013年，分鏡、演出）
槍彈辯駁 希望學園與絕望高中生 The Animation（2013年，分鏡、演出）
妖怪手錶（2014年，分鏡）
精靈使的劍舞（2014年，分鏡）
Re:␣ HAMATORA（2014年，分鏡）
亂步奇譚 拉普拉斯的遊戲（2015年，分鏡）
魔物娘的同居日常（2015年，分鏡）
怪物彈珠（2015年，演出統括、分鏡、演出）
靈劍山 星塵之宴（2016年，分鏡）
槍彈辯駁3 -The End of 希望峰學園- 未來篇（2016年，分鏡）
此花綺譚（2017年，分鏡、演出）
來玩遊戲吧（2018年，演出）
Radiant 虛空魔境（2018年—2019年，分鏡、演出）
GIVEN 被贈與的未來（2019年，分鏡、演出）
拳願阿修羅（2019年，演出）
逆轉世界的電池少女（2021年，分鏡、演出）※名義。
歡迎來到實力至上主義的教室 2nd Season（2022年，分鏡）※名義。
World Dai Star（2023年，分鏡、演出）※名義。