22147 research outputs found
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2022ネンド トショカン ゲンバ エンシュウ ホウコク ウジシ チュウオウ トショカン オウジ チョウリツ トショカン オオサカ サンギョウ ロウドウ シリョウカン エル ライブラリー オオサカ シリツ チュウオウ トショカン オオサカ フリツ チュウオウ トショカン オオサカ フリツ トショカン ダンジョ キョウドウ サンカク セイショウネン センター ジョウホウ ライブラリー オオサカ フリツ ナカノシマ トショカン キョウタナベ シリツ チュウオウ トショカン キョウトシ ウキョウ チュウオウ トショカン キョウトシ ダイゴ チュウオウ トショカン キョウトシ チュウオウ トショカン キョウトシ フシミ チュウオウ トショカン キョウト フリツ トショカン コクリツ コッカイ トショカン カンサイカン コクリツ コッカイ トショカン コクサイ コドモ トショカン シガ ケンリツ トショカン ジョウヨウ シリツ トショカン タケオシ トショカン ドウシシャ ジョシ ダイガク トショ ジョウホウ センター ドウシシャ ジョシ チュウガッコウ コウトウ ガッコウ トショ ジョウホウ センター ドウシシャ ダイガク トショカン ナゴヤシ ツルマイ チュウオウ トショカン ナラ ケンリツ トショ ジョウホウカン ヒラカタ シリツ チュウオウ トショカン
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On the proposal for the Doshisha future vision (FV) and challenge
Get PDF論叢(Article)一日研究会「同志社創立150周年記念事業について」(Symposium:the project for the 150th anniversary of Doshisha)departmental bulletin pape
The diary by representative of Kamiueno Village in Otokuni, Kyoto (5)
Get PDF資料(Material)departmental bulletin pape
A study on the meaning and function of conjunctive expressions in oral Japanese
Get PDF本稿では、話し言葉の中から接続表現「しかも」、「でも」、「だって」、「だから」を取り上げ、フィラー化しにくいものと、フィラー化することがあるものを明らかにした。
「だって」には、呼応する特定の文末表現が相当数あり、特定の文末表現と呼応していないものの中に、「だって」の後件が理由や反論ではなく、フィラー化しているように思われるものが確認できた。「だから」についても、元来の意味・機能の他に、話題を元に戻そうとしたり、説明の途中にまだ説明が続くことを聞き手に知らせるなどの発話権の維持や、間つなぎや発話の切り出しのような話し手の心的態度を表すものも見られた。「でも」に関しては、元来の意味・機能から逸脱し、発話の切り出しや発話権の維持として使われている例や、相槌以外にどのような心的態度かが聞き手に理解できないような例など、フィラー化している用法も認められた。「しかも」は、本研究では元来の意味・機能を有するものしか抽出されず、その他の例は見出せなかった。
さらに、本研究では、「でもやっぱり」のように、「でも」が同じ文の中で、「やっぱり」と連続して使用される際に、「やっぱり」との間に「間」が置かれず、およそ一語化し、「でも」が「やっぱり」に順応していると思われる例を見出した。これについては､｢でも」と｢やっぱり」の親和性の高さがあることを指摘した。加えて、その要因として、もともと「でも」が前件を受けて後件へつないでいくという関係性に優れているということ、また、副詞としての「やはり」が他の様態副詞、陳述副詞とは異なり、「承前性」を併せ持つものであるということに言及した。研究論文(Article)departmental bulletin pape
On minimum essentials in graduate education : from the case of "basics of research methods"
Get PDF同志社大学商学研究科において2018年度いらい開講されてきた「研究基礎」の概要について、これまでの授業実践の内容を中心にして解説するとともに、同授業科目の今後の方向性について検討していく際に参考になると思われる幾つかの論点を、講義担当教員としての体験を踏まえて提出した。研究(Article)departmental bulletin pape
Model compression optimization in neural network using adaptive differential evolution
Get PDF様々なNeural Networkモデルが提案されているが，ビッグデータの出現によりモデルの学習や利用には高い計算能力が要求される．十分な計算機が利用できない場合は，小規模で高性能なモデルを構築することは困難である．そこで，我々は差分進化に基づくモデル圧縮手法を提案する．実験の結果，提案手法は重みパラメータを適切に削減し，圧縮率を調整することで圧縮しない元のモデルと同程度の精度を持つことが確認された．Various Deep Neural Network models have been proposed; however, with the emergence of Big Data, high computing power is required to train and use such models. A small adequate model should be modeled if a rich computing environment is unavailable, but it is challenging to clarify how to build a relatively small, highperformance model. Therefore, we propose a model compression method based on differential evolution. Specifically, the proposed method optimizes not only network structures and also weights simultaneously by differential evolution. Experiment results showed that the proposed method appropriately reduced weight parameters during optimization and had similar accuracy as the original model without compression by adjusting the compression rate.原著論文departmental bulletin pape