Chronic active gastritis in Hp positive cases : peptic ulcer and control group, which has no lesion except atrophic gastritis, was studied.
We used 3 specimen taken with endoscope from greater curvature of the lower antrum ((1)) , greater curvature of the upper body ((2)) and lesser curvature of the lower body ((3)) . Activity score of gastric ulcer was stronger in specimen number (2) than in (1) and (3). It was same in control group. Average of histological activity score decreased with aging in both groups. When we observe activity score with distinction of biopsy position, the score decreased in number (1) and (3) as the age grew older. In specimen number (2), activity score was almost same in every age group. On the other hand, activity score of duodenal ulcer was strong in number (1) and (3). It was different from gastric ulcer and control group. Activity score of duodenal ulcer in number (2) was weaker than gastric ulcer and control group in every age group.

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A relation between Helicobacter pylori (H. pylori) infection and chronic active gastritis were studied with distinction of biopsy position. Gastric ulcer (313cases) , duodenal ulcer (187cases) and control group (160cases) , which has no lesion except atrophic gastritis, were used in this study.
1) There were no difference in activity score in H. pylori positive gastric ulcer and control group among biopsy positions ((1), (2) and (3)) . On the other hand, activity score in cases of H. pylori positive duodenal ulcer was higher in specimen number (1) and (3) than number (2). This tendency was different from gastric ulcer and control group.
2) A frequency of pan-gastritis was high in H. pylori positive cases. It was the highest in H. pylori infected duodenal ulcer.
3) We could analyse the relation between H. pylori infection and chronic active gastritis using biopsy specimen.

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本発表では、人工知能(AI)技術によって不動産分野のユーザーエクスペリエンス(UX)を革新する試みについて述べる．(1) 不動産物件写真にディープラーニングを適用することにより，物件写真への自動アノテーションの実装と、「街頭にスマートフォンのカメラをかざすだけで物件を検索する」という新しいUX創出を実現した．(2) 適正な価格の推定が難しいという不動産売買取引におけるUXの問題に対して、機械学習による参考価格算出アルゴリズムにより、日本全国のマンションの参考価格を地図上に提示するサービスを開発した．

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　本稿では，非定常攪拌混合である上下往復攪拌，及び正逆交互回転攪拌における水と非水溶性物質であるシリコーンオイルの流体挙動を解明することを目的としている．非定常攪拌が，混合挙動，速度場，せん断速度，撹拌動力などに及ぼす影響について，可視化実験および数値シミュレーションを用いて検討を行った．上下往復攪拌の結果，往復距離が短い，もしくは攪拌速度が大きいほど5往復目で水とシリコーンオイルの混合割合が増加することが判明した．正逆交互回転攪拌の結果，回転速度が大きくなるに従い広い範囲で水とシリコーンオイルが混合されることが判明した．さらに数値シミュレーションの結果から攪拌条件と熱挙動との関係が示された．

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子供が認識する養育（養育認知）に着目し，過去の父親／母親の養育態度／行動への認識が現在のレジリエンス要因に及ぼす影響を男女別に検討した。調査参加者の大学生に対し，⑴フェイスシート（年齢，学年，性別），⑵精神回復力尺度（小塩ら，2002），⑶養育態度認知の尺度（宮下ら，1991），⑷養育行動認知の尺度（伊藤ら，2014；小野寺，2009），⑸家族構成からなる質問紙に回答を求めた。次に，⑵～⑷の各尺度について最尤法を用いてプロマックス回転による因子分析を行った。さらに，両親の養育態度／養育行動の各下位尺度の得点を中心化したものを独立変数，レジリエンスの下位尺度得点を従属変数として，強制投入法の重回帰分析を男女別に行った。その結果，養育態度では同性の親の養育態度への認識からの影響を示した一方で，異性の親の養育態度への認識からの影響はみられなかった。養育行動では男性の「肯定的な未来志向」と女性の「感情調整」には両親の養育行動への認識からの影響を示した。男性の「感情調整」と女性の「新奇性追求」には母親の養育行動への認識から影響のみが示された。

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 Lack of fire separation in the attic of old wooden multifamily buildings is an important cause of the rapid spread of a fire from a fire origin room to the whole building, and it is an important factor in recent collective fires in densely built-up wooden areas.

 To protect the flame penetration from the gap in the connecting part of a roof truss, which is sometimes irregular and complicated, and the retrofit attic party wall is necessary to prevent fire progression. In addition, it is expected that the construction work within narrow attic space is full of difficulty. Therefore, it is unrealistic that to apply the wall structure needing the exact construction work such as public notifications to retrofit attic party wall.

 In consideration of need processing work including the dimensions adjustment in the attic space inside, the wall structure adopted Gypsum boards in this study.

 The development was carried out based on following two points.

 (1) A covering material does not penetrate a flame during heating, and do not produce cracks. Because the attic party wall cannot cover with one piece of product, it needs simple and dividable structure so as not to burn from joints.

 (2) The gap in the connecting part of a roof truss and the attic party wall needs to be blocked up with simple technique.

 

 Three series of fire tests were performed on in this study.

 Experiment1: When a flame invades the attic space of the old wooden multifamily or accommodation buildings at the time of city fire, the flame will be already to be the phase of fire peak. This test carried out an experiment by using the roof-shaped test rig which imitated a roof truss partially, and the burner to reproduce the flame which invade the attic space.

 Experiment2, 3: ISO834 wall furnace tests with small-scale specimens and with full scale party-wall specimen.

 

 From these tests, the following conclusions can be drawn.

 (1) About the wall of the retrofit attic party wall

 ・Composed of single layer of reinforced gypsum board (12.5mm) on either side of the stud above the separation wall is desirable. The base materials such as bunches are wood (cedar) of 30×40(mm), and it is necessary to install it every 455mm, and attach the Gypsum boards to it every about 200mm.

 ・There are no need of filling the insulation material to the hollow layer, and no need of the joint plate.

 (2) About the covering method by RWF of the gap in the connecting part of roof truss and the attic party wall

 ・It needs covering the gap by double RWF both sides (Rock Wool Felt: 10mm thickness, 100mm in width, density 0.2 g/cm³).

 ・It is desirable to use a screw with the retentivity such as sheet metal screws around 200mm to install the RWF to the roof surface.

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本研究では、MR脳画像から脳領域の抽出および組織ごとの自動分類手法について検討する。脳領域の抽出方法としては、これまでsnakeを適用して頭皮を検出し、そこから頭皮と頭蓋骨を除去することで脳領域部分を自動的に抽出する手法が提案されていた。しかし従来手法では画像毎に利用者が初期輪郭を手動で配置する必要があった。そこで本研究では、はじめにMR脳画像を等分割した部分画像のヒストグラムの平均と標準偏差をパラメータとしてサポートベクターマシンにより物体の存在しないエリア、脳実質を含むエリア、および複合領域に自動で分類する手法を試み、snakeの初期輪郭を物体の存在しないエリアに自動的に配置し、頭皮の輪郭に沿って収束させることが出来た。つぎに組織ごとの分類であるが、MR画像による脳萎縮の診断では脳脊髄液，灰白質及び白質の判別が必要である。しかしながら白質と灰白質のように境界があいまいな組織をヒストグラムから判別することは困難である。そこで組織を自動で領域分割するため手法として自動組織化マップ（SOM）を適用した。SOMではオペレータによる代表点の設定を必要とせず、自己学習機能を利用して、組織を分類することができる。入力特徴量として輝度値とその平均値、最大値差分、最小値差分を用いたところ、脳組織を分類することが出来た。

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広告配信やレコメンドシステムの選定アルゴリズムは，Web サービスには不可欠な存在となっている．人々の趣味嗜好は流動的であり，アルゴリズムにおいては非定常環境下での追従性が重要になってくる．そこで我々は最適化ではなく目的達成を重視する，人間の意思決定傾向に着目した．このような目的志向型の探索を行うエージェントは，環境の変化ではなく目的の達成度に応じた探索を行うため，環境変化に対して頑健で，柔軟かつ追従性の高い意思決定が期待できる．目的志向型の意思決定を取り入れたメタ方策としてRisk-sensitive Satisficing (RS) が考案されている．先行研究では非定常環境下での追従性に優れていた．しかし文脈付きバンディット問題における非定常環境下でも追従性が保たれているかは未検証であった．本研究では RS を近似関数に拡張した Regional Linear Risk-sensitive Satisficing (RegLinRS) にも忘却という概念を導入することにより，時間経過とともに変化する非定常な報酬環境下での文脈付きバンディット問題への追従性を検証し，その有用性を示す．

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深層強化学習はニューラルネットワークの優れた近似能力によって，ゲーム画面や機械のセンサー情報など，従来扱えなかった複雑な入力情報からの学習が可能になっており，強化学習の実応用に関数近似は不可欠になりつつある．一方で実世界のように広大で複雑な環境において，有限時間内での最適な行動学習は未だに困難である．これは複雑な環境での関数近似に必要なデータ収集だけでなく，強化学習特有の探索回数の重ね合わせによるサンプリング回数の肥大化によるものである．そこで我々は探索回数の節約と関数近似の両立のため，特定の目的達成のための探索を行う人間の意思決定傾向である満足化に着目した．この傾向をレコメンド課題の一種である文脈付きバンディット問題へ応用した Linear Risk-sensitive Satisficing (LinRS) は，過去の試行記憶の近似が特徴量に対して鈍感で本来の満足化の性質を発揮しきれない問題があった．そこで本研究では Episodic memory を用いて時間的近傍領域の記憶を近似に利用した Regional LinRS を新たに提案し，既存手法と比較，その有用性を示した．

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複雑な入力情報から取るべき行動を推論する深層強化学習は，強力な関数近似器での学習(Deep Learning)が発展の核となった．強化学習には教師あり学習とは異なり，自分でデータ収集しなければならない探索の概念を持ち，単純な強化学習の一種であるバンディット問題では最適な探索アルゴリズムが明らかになっている．しかしながら関数近似を用いる文脈付きバンディット問題では最適な探索が保証されなくなる．そこで本研究では従来とは異なる探索アルゴリズムの検証を行った．人間は報酬の目標水準を持ち，それを満たす行動を速やかに探索する性質(満足化)が知られている．この満足化を応用した文脈付きバンディットアルゴリズムに応用した linear Risk-sensitive Satisficing (LinRS) は人工的な分布を用いた課題では既存アルゴリズムと比較しても良い成績が得られている．本研究では実世界から実測データでの文脈付きバンディット問題での検証を行った．人工データより実世界データの成績は悪化すると言われており，その対処法として LinRS における適切な探索のための目標水準の調整について議論する．

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強化学習は実世界のノイズに弱く，人工環境と現実環境のギャップに適応するのが困難である．この問題は運動制御課題で有名であり，レコメンドシステムなどに用いられる文脈付きバンディット問題でも顕著に現れる． 文脈付きバンディット問題では状態の特徴で線形近似する必要があるが，人工データで優れていても，ノイズの多い実世界データには有用とは言い切れないアルゴリズムが多々ある． 人間であれば複雑な現実環境で動的に，かつ限られたデータサンプリング下で適応するため，最適化ではなくある目的水準への到達を重視した試行錯誤を行う． このような人間の認知傾向を取り入れた目的志向型アルゴリズムが Risk-sensitive Satisficing (RS) である． 文脈付きバンディット問題において RS は人工データのみならず実世界データでも高い成績を有することが示唆されていたが，実世界データのフィッティングではある種の事前分布に対する採択荷重率をパラメータとして持つ必要があった． 本研究では採択荷重率を動的に決めるメタアルゴリズムを導入し，より広範のデータに素早く柔軟に対応することが可能か検証を行った．

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ビデオゲームを人間と同等にプレイするなど深層強化学習の発展は目覚ましい．しかし深層強化学習は連続的な状態行動空間の学習を可能とする一方，強化学習特有の探索とパラメータ学習に必要なデータのサンプリング回数が膨大となる問題がある．そこで膨大な探索回数を抑えるため，従来の最適化とは異なる満足化なる適応手法に着目した．満足化はある一定の目標水準を満たす選択肢を速やかに見つけ出す．この満足化に着目し考案された Risk-sensitive Satisficing ( RS )は，強化学習の中でも単純な問題である K 本腕バンディット問題において，少数の探索で最適な行動系列を学習できることが明らかになっている．その RS の線形近似手法として linear RS ( LinRS ) が考案されたが，各選択肢の試行割合の線形近似方法について十分な議論がなされていなかった．そこで本研究では分析を通じて LinRS の試行割合の近似方法を修正した StableLinRS を新たに提案する．また文脈付きバンディット問題において StableLinRS と既存手法を比較しその有用性を示す．

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