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サンセット (@Sunset_Yuhi)

投稿一覧（最新100件）

1 0 0 0 OA VARモデルとLassoによる需要予測

VARモデルとLassoによる需要予測 https://t.co/hB6xhP8ndS VARモデルで描く時系列グラフィカルモデリング（Python版） – セールスアナリティクス https://t.co/OyMGRRYtFx VARモデルをLasso回帰で変数選択して有向グラフ作るまでやってみたい。長短金利差（10年2年、10年3か月）や失業率とかで。

1 0 0 0 OA 二種類の計算力学リテラシー

@ryoueharaS2 東大の吉村さんという方が、「専門家にとってのシミュレーション・リテラシー」と、「社会が備えるべきシミュレーション・リテラシー」を論じる文章を書いていて、社会実装の話と多少通じるのかなと思って読んでいました J-STAGE Articles - 二種類の計算力学リテラシー https://t.co/S4K6gLnO95

1 0 0 0 OA 二種類の計算力学リテラシー

J-STAGE Articles - 二種類の計算力学リテラシー https://t.co/S4K6gLnO95 > 自律的・自発的に研究開発と多方面へ展開が進む計算力学だが、2011年に発生した東日本大震災とそれに続いて起こった福島第一原子力発電所の事故を経験して、改めて「社会のための計算力学」という視座を再確認したい。

3 0 0 0 OA 連成型人工市場によるオプション取引戦略が原資産市場に与える影響の分析

J-STAGE Articles - 連成型人工市場によるオプション取引戦略が原資産市場に与える影響の分析 https://t.co/3ba96F0dhY エージェントシミュレーションによるボラティリティとかの理論的分析みたいな感じ？

32 0 0 0 OA 日本発の概念工学は実行に移せるか?

J-STAGE Articles - 日本発の概念工学は実行に移せるか？ https://t.co/qMXEpBVcAc 概念工学とは，概念を人工物の一種と捉えた上で，人類の幸福な生存をはじめとする目標の実現に関わる有用な概念の創造や改定を行うエンジニアリングのこと

1 0 0 0 OA 2種類のシミュレーション・リテラシー

2種類のシミュレーション・リテラシー　https://t.co/ozEoyOxcy6 似たテーマで文章を書いてる人がいた。やっぱ原発事故がきっかけか。流石に冗長になると思って自分は触れなかったけど。

7 0 0 0 OA シミュレーションのV&Vの現状と課題

J-STAGE Articles - シミュレーションのV&Vの現状と課題 https://t.co/fotcnc7edX シミュレーションの品質保証に関わる技術標準は，シミュレーションモデル構築における予測性能評価を主眼とした「モデル V＆V」と解析プロセスの品質保証を目的とした「品質 V&V」に分類できる。

1 0 0 0 OA 東証超高速取引の主成分分析による解析

J-STAGE Articles - 東証超高速取引の主成分分析による解析 https://t.co/N2jpMgZRzK 東証データクラウドでは有料ではあるものの，超高速取引データを誰でも利用できる． 約4000社の歩み値データから0.1秒足データを作成し，この足データに関する分散共分散行列を作成．

3 0 0 0 OA J-REITの投資口価格を構成する要因に関する研究

RT @tokyoequity: 詳細が書かれておらずよくわからん部分がいくつかあるけど、参考になった。REITの特性から考えて価格のモデルによる説明がある程度機能することはわかるのだけど、主成分分析的な感じで銘柄の分類を行うのは面白い。「J-REIT の投資口価格を構成する要…

6 0 0 0 OA 変分問題の数値解法(計算経済学の研究その9)

変分問題の数値解法(計算経済学の研究その９) https://t.co/1P9aQoDwib 有限要素法で経済学の問題を解いてる人がいた。変分問題の解法の説明とかがめっちゃ分かりやすい気がする。

1 0 0 0 OA 射出成形時のヒケ防止のための立体モデルの厚み評価アルゴリズム

J-STAGE Articles - 射出成形時のヒケ防止のための立体モデルの厚み評価アルゴリズム https://t.co/EPPQ9GD3Wl モデルに内接する球の直径で厚みを測ってる。なるほど。

1 0 0 0 OA 地域別およびグローバル株式市場における深層学習を用いたマルチファクター運用とその解釈

J-STAGE Articles - 地域別およびグローバル株式市場における深層学習を用いたマルチファクター運用とその解釈 https://t.co/86PV6ha75d 株式リターンの予測手法には時系列解析と横断面分析（クロスセクション分析）がある。前者は長期的には難しいが、後者は中長期的な傾向がある程度知られている。

1 0 0 0 OA クロスセクション型多変量モデルによる株式リターンの予測と評価

J-STAGE Articles - クロスセクション型多変量モデルによる株式リターンの予測と評価 https://t.co/6cB6dGDd18 重回帰に使う変数は、予測したリターンと実際のリターンの相関係数（情報係数IC）を出して、時間が経っても安定的に1に近い指標を選ぶ。

2 0 0 0 OA グローバル株式市場における深層学習を用いたマルチファクター運用の実証分析

J-STAGE Articles - グローバル株式市場における深層学習を用いたマルチファクター運用の実証分析 https://t.co/qurkmXNvPu ランダムフォレストやリッジ回帰でも一応利益は出るらしい。やっぱヘッジした方がリターン/リスク比は上がるのね。

3 0 0 0 OA 株価モメンタムと出来高の関係 —投資家の株価トレンド追随行為からの解明

J-STAGE Articles - 株価モメンタムと出来高の関係 https://t.co/P1z0fV17kH データ分析とモデルシミュレーションにより、ファンダメンタル情報を伴わない状況下でも、出来高上昇→株価変動の持続性上昇の関係が成立する可能性が高いことを検証

1 0 0 0 OA インターネット株式掲示板の投稿内容分析に基づくファクターモデルの構築

J-STAGE Articles - インターネット株式掲示板の投稿内容分析に基づくファクターモデルの構築 https://t.co/eHARnT9Usm 株式掲示板の投稿について形態素解析と主成分分析を行い、月次リターンと相関ある主成分によるポートフォリオを作成することで、CAPMにアブノーマルリターンが出現する。

1 0 0 0 OA 最小分散ポートフォリオのリスクとリターン

J-STAGE Articles - 最小分散ポートフォリオのリスクとリターン https://t.co/Ax9tKgK85z TOPIXやMSCI-KOKUSAIなどの時価加重ポートフォリオ（CWP）よりも、最小分散ポートフォリオ（MVP）の方が高リターンなので、MVPを株式運用のベンチマークに使う方がいいのではという主張

1 0 0 0 IR 共和分性に基づく最適ペアトレード

CiNii 論文 - 共和分性に基づく最適ペアトレード https://t.co/xjAVBXsHbu 株式価格が一定の差(スプレッド)を維持しながら推移するような現象は，共和分性として特徴付けられる． 共和分ペアが複数存在すれば，これらを利用したポートフォリオ最適化問題を考えることができる．

11 0 0 0 OA テクニカル分析に基づくペアトレードの有効性と日本の株式市場の効率性

J-STAGE Articles - テクニカル分析に基づくペアトレードの有効性と日本の株式市場の効率性 https://t.co/w0aeopxLAb 25日移動平均乖離率の差をARモデルに当てはめ、TOPIX Core30構成銘柄を対象に平均回帰スピードの速い株価の組み合わせを抽出してペアトレードを組む

1 0 0 0 OA テクニカル指標による株式投資の戦略木構築

J-STAGE Articles - テクニカル指標による株式投資の戦略木構築 https://t.co/h46TscE3U8 戦略木を個体の遺伝子として、遺伝的アルゴリズムの操作でより高い利益を生む個体を作る

1 0 0 0 OA 複数のテクニカル指標を用いた市場動向の予測

J-STAGE Articles - 複数のテクニカル指標を用いた市場動向の予測 https://t.co/5edozlfPRJ 提案する手法は各々のテクニカル指標を画像化し、CNNを使用し強化学習を行う

2 0 0 0 日本の公営競馬における「競馬必勝法」の具体例

CiNii 論文 - 日本の公営競馬における「競馬必勝法」の具体例 https://t.co/ozF4ccWlLa 本稿では, 2010年9月2日の荒尾競馬第10競争において適切な種類の馬券を総額37,900円分購入すれば, 各馬の着順がどうなったとしても41,300円以上の払戻金を得られたことを示す。

1 0 0 0 IR ネガポジ解析によるWebデータと株価変動の相関関係評価

CiNii 論文 -  ネガポジ解析によるWebデータと株価変動の相関関係評価 https://t.co/BEAC3DRQln 全ニュースをネガポジ判定するのはダメっぽいけど、特定の企業で判定する分には便利だと思うんだけどなあ。頻出語を抽出するだけでも目安にはなりそう。

2 0 0 0 OA 二重過程理論に基づく不確実性を伴う値の推定に関する検討

J-STAGE Articles - 二重過程理論に基づく不確実性を伴う値の推定に関する検討 https://t.co/OQDKm3TToZ 二重プロセス理論の論文が出たのは2003年くらいかな。

234 0 0 0 OA 多元的無知の先行因とその帰結:個人の認知・行動的側面の実験的検討1)

J-STAGE Articles - 多元的無知の先行因とその帰結：個人の認知・行動的側面の実験的検討 https://t.co/4GX5Uhg9gU 「予言の自己成就」に少し似てるけど、自分が信じてるかそうでないか、他者への予想を含むかどうかが違うのかな

2 0 0 0 OA 106 有限要素法を用いたヒト聴覚器官のモデル化と臨床応用(OS6-2:生体モデリングとシミュレーション(2),OS6:生体モデリングとシミュレーション)

J-STAGE Articles - 106 有限要素法を用いたヒト聴覚器官のモデル化と臨床応用(OS6-2:生体モデリングとシミュレーション(2),OS6:生体モデリングとシミュレーション) https://t.co/IXmA81d40F このくらいの振動解析なら頑張ればできそうなんだけどなあ（できない）

2 0 0 0 OA 有限要素法の流体力学への応用

J-STAGE Articles - 有限要素法の流体力学への応用 https://t.co/CVayc1bsUD 速度ポテンシャルをもつ理想流体に対する定式化を初めてしたらしい論文。 Finite Element Analysis of Fluid Flows https://t.co/c0XFnfSoAb

3 0 0 0 OA 数値解析と実験解析の相互活用

J-STAGE Articles - 数値解析と実験解析の相互活用 https://t.co/IEQsaSujaC CAE(Computer Aided Engineering)の言葉を米国SDRC社が提唱してから、およそ30年の時間が経過している。本稿では、数値解析と実験解析をバランス良く利用し合うCAEについて紹介する。

7 0 0 0 OA データを計量する社会を推論する

J-STAGE Articles - データを計量する社会を推論する https://t.co/eNB1in7GTW > 社会科学の手法の多くは，自然科学から輸入されてきた．そのため，自然科学の方法を社会に応用した科学，という性格を社会科学はもちつづけてきた．ところが，こうした布置が最近変わりつつある．

3 0 0 0 OA プロットと背景知識を用いた短編小説の自動生成

プロットと背景知識を用いた短編小説の自動生成 https://t.co/5u7UoCsbna 作成したシステムは、プロット情報(プロット名とパラメータ)とドメイン知識(登場人物、時間、場所)を入力にとる。システムは、プロット選択、プロットの実体化、プロットの表層化の3ステップで、短編小説を生成する。

1 0 0 0 OA コーパスとシソーラスを用いた比喩生成

@monAI7777 J-STAGE Articles - コーパスとシソーラスを用いた比喩生成 https://t.co/kcfPKE6mY0 この研究結果を再現したいんだけど、青空文庫のデータも膨大でコーパスを作るのが面倒なので、Wikiの学習済みモデルで実行。名詞+形容詞のベクトルから、比喩になる名詞を探す試みなんだけど、意外といい結果かも!? https://t.co/OiJCTIGLiX

1 0 0 0 OA コーパスとシソーラスを用いた比喩生成

J-STAGE Articles - コーパスとシソーラスを用いた比喩生成 https://t.co/kcfPKE6mY0 被修飾語（少女など）と特徴語（美しいなど）の入力から、修飾語（蝶など）を出力して、「少女は蝶のように美しい」という文を作れたってことかな？　東ロボくんに使ってたコサイン類似度がここでも出てくるとは。

1 0 0 0 IR 簡易自動計測の導入事例

簡易自動計測の導入事例 https://t.co/SKVATxWbCk 測定器をプログラムから自動計測するのは難しい？ https://t.co/1lLPiaheZ8 自動計測ってやっぱVBとかを使うことが多そう。あと回路系の話が多いなあ。寸法測定とかは3Dスキャナとか使うのが早いか。めっちゃコスト高いけど。

4 0 0 0 チェッカー解明秘話

Checkers Is Solved https://t.co/fpQvHTNP36 CiNii 論文 -  チェッカー解明秘話 https://t.co/JuZQLdFoyv #CiNii チェッカーでは2007年に、カッコいい論文がScienceから出て、最善手を指し続けると、双方引き分けになることが分かった。意外だけどこの研究には、日本人も絡んでいる。

1 0 0 0 IR 巨大公共事業における受益・受苦図式の変容 : 八ッ場ダム建設問題を事例に

巨大公共事業における受益・受苦図式の変容 : 八ッ場ダム建設問題を事例に https://t.co/rHx5fw8tck #CiNii > 「受益圏・受苦圏」理論は元来、舩橋晴俊氏らによる『新幹線公害』に関する研究から導出され、梶田孝道氏の『テクノクラシーと社会運動』において精緻化された 日本が発祥だったの！？

3 0 0 0 OA Deep Learningを用いた株価予測の分析

深層学習を用いた株価予測䛾分析　https://t.co/JG7qMJO107 「深層学習を用いた株価予測の分析」宮崎・松尾（2017）を読了して - かえるのプログラミングブログ https://t.co/YLZ0YkY5AO やっぱCNNよりLSTMの方が精度良さそう。てか単純なCNNだとランダムプレーヤーより性能低いの草。

23 0 0 0 OA 強制水泳の神経科学

FST自体は抗うつ療法の評価試験としてそこそこ有効らしく、長年に渡って世界中で使われてきたらしい。医学系の研究者による検討例もあった。主に学習性無力感を見るイメージか。 J-STAGE Articles - 強制水泳の神経科学 https://t.co/GeEyhlPEZS

61 0 0 0 OA 自由意志信念に関する実証研究のこれまでとこれから

J-STAGE Articles - 自由意志信念に関する実証研究のこれまでとこれから https://t.co/BE29WyREMS こちらは2015年の研究。自由意志や決定論の仮説を概観しながら、道徳的責任の位置づけについて考えている。実験哲学とか聞きなれないワードが出てくるけど、割と読みやすいと思う。

1 0 0 0 OA 刑事責任と自由意思

「哲学なんて役に立たねえ」という意見もまあ分かるけど、「刑事責任を問える条件」というのは刑法学とかでよく論点になるらしい。調べたら1949年の論考が出てきた。 J-STAGE Articles - 刑事責任と自由意思 https://t.co/1UdknkIyLo

34 0 0 0 Twitter におけるデマツイートの拡散モデルの構築と デマ拡散防止モデルの推定 (人工知能学会全国大会(第26回)文化,科学技術と未来) -- (オーガナイズドセッション「OS-12ネットワークが創発する知能」)

震災時におけるコスモ石油のデマ研究ではこんなのあるけど、 「マスメディア報道はTwitter上の災害時流言を抑制できたか?」 https://t.co/VbQ0plTs85 感染症モデルによる定量的分析もあった。 「Twitterにおけるデマツイートの拡散モデルの構築とデマ拡散防止モデルの推定」 https://t.co/8sdaC0HsJL

1 0 0 0 IR マスメディア報道はTwitter上の災害時流言を抑制できたか? : 2011年東日本大震災におけるコスモ石油流言の定性的分析

震災時におけるコスモ石油のデマ研究ではこんなのあるけど、 「マスメディア報道はTwitter上の災害時流言を抑制できたか?」 https://t.co/VbQ0plTs85 感染症モデルによる定量的分析もあった。 「Twitterにおけるデマツイートの拡散モデルの構築とデマ拡散防止モデルの推定」 https://t.co/8sdaC0HsJL

5 0 0 0 IR インターネット上の災害時「外国人犯罪」の流言に関する研究 : 熊本地震発生直後のTwitterの計量テキスト分析 (間々田孝夫先生・阿部珠理先生退職記念号)

Twitterだと面白いデータが取れて、例えば熊本地震での外国人へのデマツイートを調べたら、全体の3.8%にすぎない1834のアカウントが、全体の25.0％のツイートを投稿してたらしい。 インターネット上の災害時「外国人犯罪」の流言に関する研究 https://t.co/fWVwxFC15A #CiNii

5 0 0 0 OA マルチエージェントシミュレーション:1.マルチエージェントシミュレーションの基本設計

@Fumisme そんなのエージェントに与えるルール次第で再現できるやろ。自発行動をさせられるのが利点だから、近くにどういう集団がいるかとかに応じて各個体の振る舞いは変えられる。実験事実と合うようにパラメータを機械的に調整することもできるだろう。プログラミングを勉強して。 https://t.co/i1GAoIL6Ql

12 0 0 0 OA マルチエージェントシミュレーション:3.ビッグデータとエージェントシミュレーション

RT @hayashiyus: 出だしから「なぜビッグデータを利用した社会予測の精度が上がらないのか」というタイトルで始まり、パンチ力があり、目を惹きつけられる。｜ビッグデータとエージェントシミュレーション 和泉潔 https://t.co/TU4lFEq30Y https:/…

71 0 0 0 人はいかに数字を丸めるか : 経済データの扱いにおける一問題(<特集>経済・社会物理学の展開-経済・社会システムのネットワーク構造と機能)

RT @hayashiyus: @h_okumura 青山先生の「人はいかに数字を丸めるか」https://t.co/6XAKCoiSeq … … https://t.co/JtS8YkWkSZ でも同様の現象があると指摘されています。前職（日銀）で売上高や経常利益など、サ…

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

RT @ogawa_tter: "深層ニューラルネットの積分表現理論"、園田 翔、博士論文、2017年2月、早稲田大学 https://t.co/MCIyuOs36X 「深層ニューラルネットの中で何が起きているのか，なぜ深層にした方が良いのかという問題に対して」 https:/…

2544 0 0 0 ブラジャー着用時と非着用時の運動中の乳房振動特性

CiNii 論文 -  ブラジャー着用時と非着用時の運動中の乳房振動特性 http://t.co/9pBvuQFzpp #CiNii おっぱい星人の先輩に教えてあげよう

19 0 0 0 IR 折鶴の行方 : 溝口健二と「深さ」の変容(2)

こういうのがきちんと読めるようになりたい　RT @editions_azert:「折鶴はなぜ落ちたのか？——溝口健二と「深さ」の変容（一）」http://t.co/b54wELxPxR　「折鶴の行方——溝口健二と「深さ」の変容（二）」http://t.co/U3FYYgJX0z

20 0 0 0 OA 折鶴はなぜ落ちたのか? : 溝口健二と「深さ」の変容(一)

こういうのがきちんと読めるようになりたい　RT @editions_azert:「折鶴はなぜ落ちたのか？——溝口健二と「深さ」の変容（一）」http://t.co/b54wELxPxR　「折鶴の行方——溝口健二と「深さ」の変容（二）」http://t.co/U3FYYgJX0z

1 0 0 0 OA 「物理現象→生命現象→心理現象」の一連のプロセスの統一的説明 : シュレーディンガー方程式をみたす波動関数の確率性の純化(2)

CiNii 論文 -  「物理現象→生命現象→心理現象」の一連のプロセスの統一的説明 : シュレーディンガー方程式をみたす波動関数の確率性の純化(2) http://t.co/Us6idQnXpZ #CiNii 枠組みが下手にデカいと理論が変になる。まず生命の定義が謎。

お気に入り一覧（最新100件）

26 0 0 0 OA 教育と研究

日本物理学会誌は宝の山。言わずと知れた『理科系の作文技術』の木下是雄先生。https://t.co/Opj7lE1uPr 講義にはどうわかりやすく伝えるか苦心する「後向き」と、ワクからはみだそうと苦悩する「前向き」がある。「単なる受け売りはテープレコーダーの仕事で、講義ではない」。 達意の文章はさすが。

39 0 0 0 OA LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準

LASSOの正則化パラメータの選択には SURE（Stein's Unbiased Risk Estimate）から導出されるAICを使いましょう，という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.co/HlRa27ZSgR

1 0 0 0 OA VARモデルとLassoによる需要予測

VARモデルとLassoによる需要予測 https://t.co/hB6xhP8ndS VARモデルで描く時系列グラフィカルモデリング（Python版） – セールスアナリティクス https://t.co/OyMGRRYtFx VARモデルをLasso回帰で変数選択して有向グラフ作るまでやってみたい。長短金利差（10年2年、10年3か月）や失業率とかで。

13 0 0 0 OA 確率制御を用いた暗号資産販売所における最適流動化戦略

日本語verはこちらから読めます！ https://t.co/jXK1PZMFld https://t.co/2Izx7vJeQo

17 0 0 0 OA 対人的好奇心尺度の開発 ──人の感情・秘密・属性に関する好奇心探索──

何かに使えそう　→　J-STAGE Articles - 対人的好奇心尺度の開発 https://t.co/GAklmbgxzX

15 0 0 0 OA 火星地表面大気環境を模擬した音響伝搬特性の計測

@Science_Release とりあえずこんな論文を見つけました。 「火星地表面大気環境を模擬した音響伝搬特性の計測 」 藤津 裕亮1, 山本 真行2 1 高知工科大学 大学院工学研究科, 2 高知工科大学 システム工学群 https://t.co/8aXaKDivVT

122 0 0 0 OA 物理学者は女性がお嫌い?

物理学者は女性がお嫌い? https://t.co/01T2S3fIAX

1 0 0 0 OA クロスセクション型多変量モデルによる株式リターンの予測と評価

J-STAGE Articles - クロスセクション型多変量モデルによる株式リターンの予測と評価 https://t.co/6cB6dGDd18 重回帰に使う変数は、予測したリターンと実際のリターンの相関係数（情報係数IC）を出して、時間が経っても安定的に1に近い指標を選ぶ。

7 0 0 0 OA 株価変動パターンの類似性を用いた株価予測

@tamakun_fx_data @pokerlogs 中川さん（@keeeeei0315）の論文で、「株価変動パターンの類似性を用いた株価予測」というものがあります。過去の値動きのパターンマッチングによって方向性予測の精度を向上できた というもの。 https://t.co/GH049nQWbv

9 0 0 0 OA 標準重力加速度はどのようにして決まったか

@kuina_ch 北緯45°の海面での値の計算値らしいです https://t.co/JrbxqE3maP https://t.co/b4MjiOcewY

70 0 0 0 OA 量子論と代数 : 思考と表現の進化論

谷村先生の「量子論と代数:思考と表現の進化」、数学が進化の産物であるのはいいとして(誰も否定しない)、それだけでは私たちが数学について知りたいことの多く(ある数学理論が別の理論より「良い」理論であるとはどういうことか」とか)について教えてくれないんですよね。 https://t.co/2z2sxOzg9E

11 0 0 0 言説を動かす情動とファシズムの変貌:テキストマイニングによる独伊仏日の資料分析

ファシズムがどのように起こったか、第二次世界大戦時の日独伊仏の資料からテキストマイニングで分析。人に同調を迫る演説の特徴 とはhttps://t.co/ZijkFx8TlA

7 0 0 0 OA データを計量する社会を推論する

J-STAGE Articles - データを計量する社会を推論する https://t.co/eNB1in7GTW > 社会科学の手法の多くは，自然科学から輸入されてきた．そのため，自然科学の方法を社会に応用した科学，という性格を社会科学はもちつづけてきた．ところが，こうした布置が最近変わりつつある．

45 0 0 0 OA 散逸系の変分原理

この論文、ものすごくわかりやすいと思う。 散逸系の変分原理 https://t.co/JVmsxjIHnI

10 0 0 0 IR 精神障害を有するが精神科を利用しない人の心理的特徴 : 1事例研究法を用いた検討

CiNii 論文 - 精神障害を有するが精神科を利用しない人の心理的特徴 : 1事例研究法を用いた検討 https://t.co/WlNT29amff

10 0 0 0 IR 我が国の女子殺人受刑者に関する研究 : 家族機能・パーソナリティ・発達障害の傾向を他罪種と比較して

CiNii 論文 - 我が国の女子殺人受刑者に関する研究-家族機能・パーソナリティ・発達障害の傾向を他罪種と比較して- https://t.co/NOXmmvWDRT

32 0 0 0 OA 地震による崩壊発生箇所と震度分布との関係

震度5強超えると、土砂災害の発生件数がギュンと増えるんだよね。 https://t.co/2UxqOq9nYv

19 0 0 0 IR 折鶴の行方 : 溝口健二と「深さ」の変容(2)

メモ。城殿智行氏による溝口論。PDFあり。「折鶴はなぜ落ちたのか？——溝口健二と「深さ」の変容（一）」（2013年）：http://t.co/FytJSGhnVf　「折鶴の行方——溝口健二と「深さ」の変容（二）」（2014年）：http://t.co/Tdb0obzZuv

20 0 0 0 OA 折鶴はなぜ落ちたのか? : 溝口健二と「深さ」の変容(一)

メモ。城殿智行氏による溝口論。PDFあり。「折鶴はなぜ落ちたのか？——溝口健二と「深さ」の変容（一）」（2013年）：http://t.co/FytJSGhnVf　「折鶴の行方——溝口健二と「深さ」の変容（二）」（2014年）：http://t.co/Tdb0obzZuv

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