  |
はてなキーワード: factorとは
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
万物に神が宿り、万物が神になる世界なので、神が人や世界を支配しない
『西洋宗教において神と運は別のオブジェクトだが、日本の古典な宗教観においては神や大いなる力は同一のオブジェクト』、これを生成させるまではうまくいったんだけどね
bingちゃん:
西洋宗教では、神と運は、プログラムでたとえると、別々のオブジェクトとして存在すると考えられます。神は、人間や自然に対して意志や計画を持つ創造者や支配者として表現されます。運は、人間や自然に対して予測や制御ができない偶発的な要因として表現されます。
# 神と運のオブジェクトを定義する class God: def __init__(self, name, power, plan): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") class Luck: def __init__(self, name, factor): self.name = name # 運の名前 self.factor = factor # 運の要因 def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このコードでは、神と運は、それぞれ異なる属性や機能を持つオブジェクトとして定義されています。神は、名前、力、計画という属性と、創造、支配という機能を持ちます。運は、名前、要因という属性と、影響という機能を持ちます。神と運は、それぞれの機能を使って、人間や自然に対して作用することができます。例えば、以下のようなコードが考えられます。
# 神と運のオブジェクトを作成する god = God("Zeus", "lightning", "maintain order") luck = Luck("Tyche", "chance") # 神と運が人間に対して作用する god.create("human") luck.affect("human", "good") god.control("human", "bless") luck.affect("human", "bad") god.control("human", "punish")しかし、日本の古典的宗教観では運と神や大いなる力は同じオブジェクトです。神が運を司っています。
# 神と運は同一のオブジェクトとして定義する class GodLuck: def __init__(self, name, power, plan, factor): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 self.factor = factor # 運の要因 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このように、神と運は同一のオブジェクトとして扱われます。例えば、恵比寿さまは商売繁盛や五穀豊穣の神であり、同時にそのような運をもたらす要因でもあります。以下がその例です。
# 恵比寿さまのオブジェクトを作る ebisu = GodLuck("恵比寿さま", "商売繁盛や五穀豊穣の力", "人々に幸せを与える計画", "商売繁盛や五穀豊穣の要因") # 恵比寿さまが何かを創造する ebisu.create("鯛") # 恵比寿さまが何かに対して支配や介入をする ebisu.control("農作物", "守る") # 恵比寿さまが何かに対して影響を与える ebisu.affect("商人", "成功")恵比寿さま created 鯛. 恵比寿さま 守る 農作物. 恵比寿さま affected 商人 and the outcome was 成功.
日本語で聞いてるのになんでその回答になるんだよ、面倒くせぇ
ぜんぜん中立じゃないじゃんな
具体的にはBingちゃんが神の計画・神の支配の文言含んだ回答を生成しちゃったら
日本は八百万の神がいる世界。万物に神が宿り、万物が神になる世界なので、神が人や世界を支配しない
『西洋宗教において神と運は別のオブジェクトだが、日本の古典な宗教観においては神や大いなる力は同一のオブジェクト』、これをBingちゃんに生成させるまではうまくいったんだけどね
bingちゃん：
西洋宗教では、神と運は、プログラムでたとえると、別々のオブジェクトとして存在すると考えられます。神は、人間や自然に対して意志や計画を持つ創造者や支配者として表現されます。運は、人間や自然に対して予測や制御ができない偶発的な要因として表現されます。
# 神と運のオブジェクトを定義する class God: def __init__(self, name, power, plan): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") class Luck: def __init__(self, name, factor): self.name = name # 運の名前 self.factor = factor # 運の要因 def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このコードでは、神と運は、それぞれ異なる属性や機能を持つオブジェクトとして定義されています。神は、名前、力、計画という属性と、創造、支配という機能を持ちます。運は、名前、要因という属性と、影響という機能を持ちます。神と運は、それぞれの機能を使って、人間や自然に対して作用することができます。例えば、以下のようなコードが考えられます。
# 神と運のオブジェクトを作成する god = God("Zeus", "lightning", "maintain order") luck = Luck("Tyche", "chance") # 神と運が人間に対して作用する god.create("human") luck.affect("human", "good") god.control("human", "bless") luck.affect("human", "bad") god.control("human", "punish")しかし、日本の古典的宗教観では運と神や大いなる力は同じオブジェクトです。神が運を司っています。
# 神と運は同一のオブジェクトとして定義する class GodLuck: def __init__(self, name, power, plan, factor): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 self.factor = factor # 運の要因 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このように、神と運は同一のオブジェクトとして扱われます。例えば、恵比寿さまは商売繁盛や五穀豊穣の神であり、同時にそのような運をもたらす要因でもあります。以下がその例です。
# 恵比寿さまのオブジェクトを作る ebisu = GodLuck("恵比寿さま", "商売繁盛や五穀豊穣の力", "人々に幸せを与える計画", "商売繁盛や五穀豊穣の要因") # 恵比寿さまが何かを創造する ebisu.create("鯛") # 恵比寿さまが何かに対して支配や介入をする ebisu.control("農作物", "守る") # 恵比寿さまが何かに対して影響を与える ebisu.affect("商人", "成功")恵比寿さま created 鯛. 恵比寿さま 守る 農作物. 恵比寿さま affected 商人 and the outcome was 成功.
3. 2の口調で1を語る
4. 無能がしゃしゃり出てくる
https://anond.hatelabo.jp/20221225173449 を書いた増田だが、これが実際にどう釣れるか書いておく。
進次郎構文を参考。自称賢い人はこういうのに性的に敏感に反応してしまう。内容自体は甘利氏の文献などを参考にしたもの。https://twitter.com/shunk031/status/1283991379517956096 のようなツイートもあるので根拠はある。
アルゴリズムってさ、
「○○っしょ」など馬鹿っぽさを感じさせる工夫を凝らしている。「プログラミングは学んだけど、ORなどを知らない」といった無教養なのに自称賢い層がターゲット。一応説明するとこれは線型計画法のこと。glpkを使ったことがあるなら一発で意味がわかる問題。
内容的にはほぼWill Kurtという人が言ってることと合致するようにしている。https://nostarch.com/learnbayes 「爬虫類人」といった見るからに陰謀論と思える用語を使っており、一見するととても知性が低いように見えるが、実際はBayes Factorの説明になっている。こいつしか釣れなかった → https://anond.hatelabo.jp/20221226024142
まだまだ釣りスキルが低いので反応が少ないが、必ず1匹ぐらいは釣れてるので、自称賢いけど実は分野について素人の気取った理系にムカついている人は試してみると良いかも (ワイは飽きたのでもうやらんけど)。
コロナは大したことない派（漂白剤を飲めば治る派含む）を指す用法と、マスク警察系コロナ過剰警戒派を指す用法があるのがおもしろい
英辞郎 on the WEB 〈俗〉コビディオット◆コロナウイルス感染症の予防対策や警告を無視したり、食料品や日用品を大量に買いだめて品薄状態を引き起こし、人々の不安をあおったりするばかな人(idiot)
Cambridge Dictionary someone who behaves in a stupid way that risks spreading the infectious disease Covid-19:
https://en.wiktionary.org/wiki/covidiot (derogatory, humorous, neologism) A person who is foolishly reckless with respect to avoiding contracting or spreading COVID-19.
Relating to the 2020 Covid-19 virus:
Someone who ignores the warnings regarding public health or safety.
A person who hoards goods, denying them from their neighbors.
Did you see that covidiot with 300 rolls of toilet paper in his basket?
That covidiot is hugging everyone she sees.
A person who makes themselves look like an idiot, during or after a pandemic.
1. A stupid person who stubbornly ignores 'social distancing' protocol, thus helping to further spread COVID-19.
A person that flies into a pandemic zone for holiday with their children, barely is able to return and shares their harrowing experience on social media for hero points.
1. A perfect term for those spreading, creating or publishing unverified and false information about the novel coronavirus.
2. An idiot who doubts the existence of COVID-19, therefore ignoring the need for social distancing and proper hand washing.
Covidiot: an individual who in the face of dire circumstances for all, acts selfishly toward others instead of in solidarity and with generosity.
Idiots who think Covid is a real threat and idiotically cover their face with a mask fearfully.
A person who "isn't worried" about Covid-19 because they "aren't old enough." (This does not discount the Covidiot having asthma, obesity, or another major risk factor).
Someone who goes on numerous pointless excursions during the aforementioned pandemic, often against local ruling, because they are hollow inside, utterly selfish, and, most probably, lick hand railings.
On the extreme, either denies Covid-19 is an issue at all (or real) and/or completely loses their shit and buys no more soap than usual BUT every last disenfectant product & T.P. roll.**
A person who has no medical background and makes statements about the Coronavirus pandemic founded on dubious sources, i.e. social media, an acquaintance, etc
A person who ignores the governments and health organization's recommendations in regards to the COVID-19 pandemic.
People that have no brain cells and can’t understand what social distancing means. People that make others life miserable in lockdown by continually mixing with others, therefore making the lockdown last longer because it fails .
A person who does not follow guidlines, listen to advice or think about their actions during the COVID-19 pandemic
A person who deliberately coughs on other people and thinks it is funny
An idiot who can’t respect common sense and basic science enough to to help stop the spread of disease.
Someone who is freaking out too much about covid and revolves everything they do around it. Also they treat anyone who doesn’t strictly follow guidelines like a murderer
Person in ICU for weeks blocking people from getting surgery
1. A covidiot is someone who rejects overwhelming evidence, provided by scientists, while promoting his opinions as facts.
2. Someone who, during a pandemic refuses to wear a mask in Walmart.
3. Anyone who thinks drinking bleach will cure anything.
Synonyms include: anti-vaccer, flat-earther, alien conspiracy theorist, climate change denier
A person who advocates for lockdowns, mandatory masks, school shutdowns, and other infringements on liberty based on unsettled science. This kind of person has nothing going on in their life except the sweet dopamine rush they get from self-righteously judging everyone else and tattling on people who don't trust the "experts." Usually talks about "science" a lot but has no background in math or science.
Someone who believes everything they hear on TV and other mainstream media, yet chooses to ignore official CDC numbers, such as how Covid has a 99.9997% recovery rate for those under 30, and 99.92% recovery rate for those 70+. They also ignore the fact that health "experts" on TV have told us that hospitals mark just about any death as a Covid death, no matter how they died, simply because they tested positive for Covid or were merely suspected of such.
Thus, these people wear their masks everywhere they go like it's a status symbol, while believing it actually does any good.
まだ、例がそこまで集まっていないが、二つ手に入れたので記入
ゲームブックは昔隆盛したが衰退している。
オープンワールドは現在盛り上がっているが、将来下火になるだろうという自分の予測。
・オープンワールド(https://dic.nicovideo.jp/a/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%89)
いわゆるステージ制のような一方通行あるいは限定的な経路や、ゲームプレイが中断されるロード画面を繰り返し挟んだ構成などから成るのではなく、シームレスで自由な移動や行動が可能な単一の広い空間が中心のレベルデザインや、それを採用しているゲームのことをオープンワールドと呼ぶ。有名な例を挙げると、GTAシリーズやTESシリーズなどをイメージすると分かりやすいだろう。
つまるところ、オープンワールドという概念と呼び方はGTA3以降に定着したもの（先のシェンムーは「FREE」というジャンルを称していた）ではあるが、それと同様のレベルデザインは古くから様々なゲームタイトルで用いられており、概念が定着した現在では過去のゲーム作品のレベルデザインを指して呼ぶことも一般的である。ただし、過去のゲーム作品は当時オープンワールドと名乗っていた（意識して製作された）わけではなく、あくまでプレイヤー側の解釈なので若干曖昧な部分も含まれている。
こうした理由からオープンワールドという概念は厳密には2D/3Dを問わないものであり、3Dで構築されたワールドに限定されているわけではないが、3Dのオープンワールドの普及とともに広まった概念であり、その定義において3Dに限定して考える者も少なからずおり、2Dも含める者との間で解釈に違いが生じていることもある。（後述）
・ゲームブック(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B2%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF)
本文は数十から数百個のパラグラフ（段落）に分けられており、各パラグラフには順に番号が付いている。読者はそれらのパラグラフを頭から順番に読むのではなく、パラグラフの末尾で指定された番号のパラグラフを次に読む。パラグラフ番号の代わりにページ数をそのまま利用し、1ページを1パラグラフとして扱うゲームブックもある。いずれも次に読むべきパラグラフは1つに限らず、多くは複数の行き先が存在する。それらはプレイヤーによる任意選択ができたり、後述するランダム要素によって決められたり、以前に行った選択や判定の結果が影響して決まる。このような方法によって、多様に変化するストーリーを実現している。
と、あるが
一方、当時の日本は任天堂のファミリーコンピュータ（ファミコン）をはじめとする家庭用ゲーム機が爆発的に普及していった時期であり、そのため日本ではコンピューターゲームをベースとしたゲームブックが多数発行された。特に双葉社の「ファミコン冒険ゲームブック」はコンピューターゲームを主体とした低年齢向けのゲームブックを多数だしており、最終的に130以上のタイトルが刊行された[1]。他にはケイブンシャから「アドベンチャーヒーローブックス」シリーズが刊行されるなど、数多くのゲームブックが発売されている。中には全て漫画で描かれた作品も存在した。ゲームメーカー自らが制作する例もありコナミからは双葉社を意識した装丁で、自社ブランドの『コナミワイワイワールド』、『メタルギア』や『魂斗羅』、『ドラゴンスクロール』などが発売されている。エニックス（現スクウェア・エニックス）からも「エニックスオリジナルゲームブック」として、同社が発売したコンピュータRPGの人気作ドラゴンクエストシリーズ（ゲームブックドラゴンクエストの項参照）などのゲームブック化作品が発行されている。 「所さんのまもるもせめるも」は所ジョージ自身が書いた。
さらに
本の形式ではないためゲームブックとは異なるが電話を使用したテレホンアドベンチャーと呼ばれる作品も存在する。これは決められた電話番号にかけると音声ドラマが流れ、選択肢番号の代わりに電話番号が示される形式であった。正しい選択肢を選ぶと少ない電話代で最後にまで辿り着くことができ、そこでのメッセージを送ると抽籤で賞品が当たるようになっていた。『地層階級王国』や『次元からくり漂流記』『魔界横断ドラゴンラリー』など双葉社の作品があった。
後にCDが普及すると各トラックが選択肢番号になっている作品も存在する。選択肢の代わりに指示されたトラックを選択すると音声ドラマが流れるという形式である。ゲームブック原作からは『地層階級王国』と『次元からくり漂流記』の二作品がCDゲーム化されている。
コンピュータゲームの一ジャンルであるサウンドノベル（またはビジュアルノベル）は、ゲームブックの影響を受けたものであり、画像や音楽による演出やゲームブックでは難しいマルチストーリーやエンディングを盛り込んだものとなっている。[2]
ここで、私がよいと思う定義の発展性をみよう
・ローグライト(新しい方)
・ローグライク(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%82%B2%E3%83%BC%E3%83%A0)
「International Roguelike Development Conference 2008」において議論された、ローグライクの持つ要素[2]。 厳密な定義ではなく、いくつかの要素を無視しても構わない。
ランダムな環境生成 ― マップ構造やアイテム配置がランダムで、リプレイ性が高い。
恒久的な死 ― 一度死んでしまえば最初からやり直しになる。ランダムな環境生成と合わさることでゲームが面白くなる。
ターン制 ― 一つのコマンドが一つの動作に対応する。じっくりと考えながらプレイできる。
グリッドベース ― ゲーム世界がタイル（マス目）で構成されている。
ノンモーダル ― 移動も戦闘も一つの画面で完結しており、画面変遷を伴わない。AngbandやCrawlの「店」等、しばしば無視される。
複雑さ ― 豊富なアイテムやモンスターが用意されており、ゲームの解法が一つではない
リソース管理 ― 限られたリソース（食料やポーション）を管理し、その用途を考える。
ハックアンドスラッシュ ― 多くのモンスターを次々に倒していく。
探索と発見 ― マップを慎重に調査し、未知のアイテムの使用法を発見する。
1人のプレイヤーキャラクター ― プレイヤーは1人のキャラクターのみを操作し、そのキャラクターの死をもってゲームオーバーとなる。
プレイヤーに似たモンスター ― プレイヤーとモンスターに同じルールを適用する。モンスターもアイテムや装備を持ち、魔法を使う。
戦術的な挑戦 ― ゲームの難易度が高く、何度もプレイすることで戦術を学び、プレイヤー自身が成長していく。
数値 ― ヒットポイント等の数値が明示されている。
・ローグライト(https://minorgame.syowp.com/archives/roguelike-roguelite.html)
有名なSFゲーム『FTL： Faster Than Light』。ランダム生成された星系マップを進んでいき、そのさきざきでランダムイベントが起こります。
つまり厳密にはローグライクではないけど、「死んだら終わり」「ランダムマップ」という『ローグ』の要素があるものです。
ゲーム評論家のTotalBiscuit（John Peter Bain）氏は、それらを「ローグライト（Rogue-lite）」という概念で位置付けました。
幼いころ、何かのイベントでフェイスペインティングをやる機会があったのだけれども、当時の僕は顔に何かが付着するのが不快に思われて、断った記憶がある。
それ以来、身体に何かを塗ったことはない。皮膚科の薬くらいか。女性の場合、ファウンデーションを使うので、フェイスペインティングは男性よりも抵抗が少ないと思われるのだがどうだろう？
それはともかく、同様の理屈でボディペインティングはやったことがない。とはいえ、ドラえもんの学習漫画で、水着を忘れたのび太が絵の具を塗ってごまかそうとするが、前だけを塗って尻を塗り忘れて恥をかく場面があり、それが自分の野外露出・CFNM願望とマッチしていたのを思い出す。気づいたしずちゃんが顔を覆って赤面しているのも高ポイント。
実際に水着やショートパンツを描いて野外を全裸で徘徊する女性の動画は、各種動画サイトで閲覧可能だ。
人々が顔や身体を様々な色彩で飾ってきた歴史は長く、世界中で見られる。ブラックベリーやサフラン、粘土や木炭などで様々な色合いが用いられてきた。つまり、赤、黄色、青、黒、茶色などが利用できたわけである。
欧米では、顔や腕を塗ることが多かったし、今でも大道芸人やピエロなどもそうだ。全身をカンバスとして用いるのがメインストリームの芸術やファッションに導入されたのは、1933年のシカゴの万国博覧会でだった。Max Factorがバーレスクの大女優Sally Randを映画のためのモデルにしたが、裸を公衆の面前に出すのは同時としては当然挑発的に過ぎたし、社会的通念からは外れていた。そして、全裸のアートは人気にならなかった。
これが60年代から70年代のヒッピー文化の時代になってくるともう少し人気が出てくる。花やピースサイン、その他サイケデリックな模様を、大義を信奉していることを表現するために描いた。今でも海外のヌーディストたちがワークショップか何かで全身にそうした絵を塗っているのを確認できる。くすぐったそうである。この時代もまだ、カウンターカルチャー的なもので、主流ではない。
革新的であったのが1992年、Vanity Fair誌をDemi Mooreが飾った時だ。彼女は全くの裸であり、芸術的でかつタイトなスーツを着ているようにみえるペイントをしていたのである。今までこうしたものがメインストリームの前面に現れたことはなかった。
一応、乳首が見えているので、直接のリンクは張らない。Demi’s Birthday Suitで検索してほしい。
身体に名画を直接描いたり、人体の形を活かして生き物の姿を描いたりする。全裸も多いのでリンクが晴れなくて申し訳ない。中には会田誠の作品のように、セクシーさというよりはシュールさで有名なものがある。漫画のすごい顔の絵を描いていて、おっぱいに目がある。たぶん現代美術好きな人だったら見たことあると思うのだけれど、ものによっては普通に割れ目までも見ているのでリンクしない。女性器は猥褻だとは思わないが、残念ながら規約違反になってしまうおそれがあり、ブルマーの記事まで削除されてはたまらない。
例えば「アバター」なんかの映画で用いられるメイクアップで用いられる。他にも、Playboy誌が時折ボディペイントを使うことがある。2005 年のカレンダーでは皆がビキニを着る中で、Karen McDougalやHiromi Oshimaはボディペイントだった。そのほか様々な広告でも用いられる。
フットボールの試合、レイヴパーティー、その他の祭りなのでボディペインティングが行われる。また、国際的なボディペインティングのフェスティバルもあるようだ。World Bodypainting Festival（1997年より開催、50か国以上より3万人が参加）など。
Fantasy Festなるフロリダのストリートパーティでも用いられるようだ。おそらく、全裸・半裸になりたいけれどもファッションは楽しみたい、という需要にボディペインティングは応えている。
PETA（動物の倫理的扱いを求める人々の会）が動物の模様を身にまとって抗議することがある。また、全身を様々な色で塗っている写真も英語版のウィキペディアで確認できた。
いい機会なのでPETAについての記事を斜め読みしたのだが、増田ではよく叩かれているとはいえ、捨てられたペットの保護や、ヒツジの臀部から皮を剥ぎ取るミュールシングの代替手段の模索に向けての活動については知らなかった。もっとも、セクシーな抗議がフェミニストの怒りを買っていたり、殺人・虐殺の犠牲者と屠畜された動物を同列に並べて猛反発を受けていたりしてもいるようだ。
一番安全。すぐに落ちてしまう恐れがあるが毒性がなく、アレルギーもほとんど引き起こさない。加えて、石鹸と水ですぐに落とすことができる。手入れが必要で長続きしないが、皮膚の敏感なひとや妊娠中の女性に適している。
汗や水に強いのが特徴なので、夏の音楽フェスやパフォーマンスに適している。落とすときには専用のリムーバーを使うか、アルコールで拭く必要がある。ただし、少し時間がかかる。
ラテックスや油性の画材は全身を塗るのに適しており、目を引く視覚的効果を上げられるし、芸術的な目的にも使われる。取扱説明書を事前にしっかり読む必要があり、塗る前に全身の毛をとり除くひつようがある。毛が残っていると脱毛ワックス的になって痛いためだ。
多くの化粧品に含まれているのと同じもので、前衛的な外観を作りやすく、長続きするが、割れたり摩耗したりしやすい。利点としてはアルコール系と同じように汗や水に強いことが挙げられる。しかし、完全に乾燥することがないので、仕上げのスプレーやパウダーで駄目になるのを防がないといけない。
アジアやアフリカの熱帯地域の植物から採れる色素で染める。髪を染めたり、ボディペインティングの材料にしたりするだけでなく、繊維を染めるのにも用いられる。落とせるタトゥーとしても使われる。
Brown hennaは基本的には天然素材で毒性はないが、black hennaは金属が含まれており、長期にわたって使われると皮膚を害する恐れがある。
多くの人がボディペインティングのときに実際に何を着ていくか迷うらしい。特に野外で行うときには最低限、皮膚の色に近い紐パンや、ペイスティース（乳首の前貼り）だけを身にまとうことがある。トイレに行くときにはローブが必要であり、加えてペインティングスタジオは寒いことがあるとのこと。
WNBR（ワールド・ネイキッド・バイク・ライド）なんかだと普通に全裸に人もいるし、そういうイベントでだったら全裸も普通にOKだろう。
今回は、野外露出目的ではないボディペインティングについて調査した。今後は、ヘナタトゥーなどについてももう少し情報を得たい。
また、ヌーディズムそのものの歴史、ストリーキング、ムーニング（尻を見せる行為）などについて調査予定である。すなわち、身体が自然と触れ合う喜び、抗議・無防備さの象徴としての全裸、宗教的な全裸、それから、祝祭としての全裸についても調査したい。
Significance and Origin of Body Painting - Lynn Schockmel Body Art
History of Body Painting - Facts and Types of Body Painting
History of Body Painting - Ancient Body Paint Art
私の立場はゲームに限らず、特にスマホに関係する人を依存させるプロダクト全般が問題だと思う。
香川の人は子供にゲームに依存してほしくなかったのだろうし、私は子供にはスマホに依存してほしくない。
実際に今のスマホはやりすぎだ。
はてなのアプリを例にどのように人に依存させているかを解説する。
主に以下の3つの仕組みで人に依存させようとしかけているだろう。
1. 新着記事にたまに面白い記事、炎上する記事、本当に役に立つ記事が出てくるから、ついつい確認しに見てしまう。
2. 他人のコメントを見て、自分のもやもや考えていたことを言語化してもらえてないかついつい探してしまう。
そして、上記で目的が達成されたときに脳内物質（ドーパミン）が出て報酬を感じる、という原理が働いている。
その有るか無いか分からない報酬を求めてだらだらとやり続けさせられてしまう。
1. 単純に時間を浪費する。
2. 受動的になり、頭が悪くなる。
ではどうするか、
1. 断片的な知識ではまとまった知識や深い思考は手に入らない。もっと良書にじっくり取り組む。
大前研一は1970年代著の名著「企業参謀」の中で、新聞ではなく、まとまった情報である週刊誌を読むべきと言っている。
新聞でさえいらないのだ。
わざわざ中毒になる危険を冒してはてなのトップニュースなど見る必要があるだろうか。
2. ブログを書く。アウトプットをして頭を使う。他の記事はだらだら読まない。
3. 15分から1時間の脂肪燃焼程度のゆっくりしたジョギングをする。
ジョギングにより、BDNF(Brain Derived Neutron Factor, 脳由来神経因子)が生産される。これが脳の働きをよくする。
また、運動によってドーパミンも生成されるのでポジティブになる。
血流がよくなる。生活習慣病も予防される。
朝に軽く走れば、セロトニンも活発になるので鬱病対策にもなる。
ジョブズはデバイスに子供が依存する危険性をよく知っていたのだ。
では、ギャンブル依存症になるとどうなるか、以下の日本薬学会の記事では、
「脳内に報酬を求める回路ができてしまうと、元の状態に戻すのは難しいと言われます」と書かれている。
またその直後に「が、ギャンブルを断つことで、時間はかかってもゆっくりと元の状態に戻っていくことを報告する研究もあります。」
https://www.pharm.or.jp/mame/20190101.shtml
これは「2歳未満の子供にはテレビを見せないで」という米国小児科学会の指針に基づいているそうだ。
逆に外で遊ぶ経験が重視されている。
賢い選手を作るには、電子デバイスに触れるよりも他の体験が重要なのではないか。
スロット原理と上手く付き合う、中毒にならないように生活する、というのが賢い人の生き方だろう。
----------------------------------------------------------
上記ではスロット原理によりドーパミンを得ていくことはやめるべきだと述べ、
以下では、どのようにドーパミンを得ていくべきか述べる。
2. ドーパミンは
に得られる。
この二つを合わせて考えると、
人はドーパミンが得られず、
無気力になるか、
スマホなど手軽にドーパミンを得られるものに依存するかのどちらかになるのだ。
価値観は人それぞれだが、自分は楽しく生きたいからどちらの状況にもなりたくない。
まずは軽い運動習慣によってドーパミンを得るのが一つお手軽な方法である。
（ただし、運動はし過ぎるべきではない。体を壊す）
また、もう一つの方面は、何かしらの目標を立てて、それを達成することだ。
その目標は、毎日の習慣でも、お金でも、恋愛でも、勉強でも、自由でも良い。
ただ、より低次元の欲求から満たしていく方が生活は安定すると思う。
資本主義社会ではお金を得ることは必要であり、まず初めの方にお金は稼ぐことになる。
ただ、ある程度生活のメドがついたら、より上位の目標に向かって進んでいった方が良い。
もしベーシックインカム社会であれば、お金を目的としなくてよく、最初から恋愛や自己実現に注力できる。
大きな目標を立ててドーパミンを得つつ、小さな中間目標を達成し続けてドーパミンを得続けるのが良いだろう。
最初のハテブの例で言うと、
なのだ。
こんなところでお手軽なドーパミン獲得に依存している場合じゃない
軽く運動し、健全な目標に向かっていくことでドーパミンを獲得する生活の方が自分は好きである
There will be no 'back to normal'
New modes of collaboration between the public and private sectors will emerge for future surge capacity - e.g. hotels designed, and part-funded, to act as hospital overspill.
病室に収容されることが上級国民の証になるかも 一般国民？ アパホテルが収容してくれるってよ
The crisis may exacerbate income inequality, since higher-income workers are, on average, more able to work remotely.
Possibly millions of people may suffer permanent health issues (e.g. lung scarring), causing further economic impact.
コロナに感染して今回死ななくても、一生デバフ効果に苛まれることになる＝コロナに感染して肺炎になった時点でポンコツB品扱いに
This also means that many jobs that disappear during the pandemic will not return.
We anticipate lasting interest in remote working models (which may lead to a further fall in commercial rent).
There may be possible acceleration of labour-replacing automation by firms, especially if the cost of borrowing decreases and the minimum wage increases
低賃金では働きたくないでござるなんて甘えている労働者は排除されかねないね
The crisis is accelerating major changes in how we live online, many of which will be permanent - e.g. some firms which can function effectively with a remote workforce will close offices to save costs, whilst many commuters will be reluctant to resume that lifestyle.
Civil rights and property rights are being suspended as governments declare states of emergency; some fear that these rights may never be restored, leading to a permanent erosion of civil liberties.
Uneven enforcement, heavy-handed legal sanctions or officiousness by police and authorities may lead to decreased trust and confidence of the public, and diminished notion of ‘policing by consent’.
上級国民ｗｗ
The crisis has created a dramatic short-term reduction in air pollution and greenhouse gases, as travel and industry have dropped precipitously.
やべぇ コロナのおかげで空気がキレイになり温室効果ガス(?も減りまくり これにはグレタちゃんも大喜び
Although investment in electric vehicles has fallen, if air pollution is shown to be a contributory factor in coronavirus deaths (currently unclear but postulated), this may lead to renewed efforts to remove polluting vehicles and other sources of air pollution.
Restrictions on the trade of exotic animals will increase, possibly also with greater protections for wildlife. (Epidemiologists were warning for decades that "the presence of a large reservoir of SARS-CoV-like viruses in horseshoe bats, together with the culture of eating exotic mammals in southern China, is a time bomb".)
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360041954234-26-03-2020-Жизнь-после-жизни-9-серия-последние-серии-смотреть-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360042145393--Холостяк-10-сезон-4-серия-на-канале-СТБ-26-03-2020-онлайн-сериал-смотреть-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360042133293-26-03-2020-В-шаге-от-рая-13-серия-Россия-1-все-серии-сезона-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360041953694--Холостяк-7-сезон-5-серия-тнт-26-03-2020-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360041972074--Отречение-23-серия-украина-26-03-2020-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360042153313-26-03-2020-Отражение-радуги-13-серия-все-серии-сезона-от-26-марта
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360042145813-26-03-2020-Ничто-не-случается-дважды-2-сезон-17-серия-смотреть-бесплатно-в-хорошем-качестве-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360042154293--Женский-Стендап-11-серия-Женский-Stand-Up-26-03-2020-смотреть-бесплатно-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tut/community/posts/360042133293-26-03-2020-В-шаге-от-рая-13-серия-Россия-1-все-серии-сезона-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360042144493--Доктор-Вера-15-серия-26-03-2020-качество-HD-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tut/community/posts/360041953554--Заступники-4-серия-26-03-2020-качество-HD-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tut/community/posts/360041963654-26-03-2020-Доктор-Вера-15-серия-смотреть-бесплатно-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360041949334-26-03-2020-Доктор-Вера-15-серия-смотреть-бесплатно-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tut/community/posts/360042146493--Отречение-25-серия-украина-ТРК-26-03-2020-хорошее-качество-смотреть-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360041971054--Последний-герой-Зрители-против-звезд-2-сезон-8-серия-26-03-2020-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360041971014-26-03-2020-Доктор-Вера-13-серия-в-хорошем-качестве-от-26-марта
https://oomnitza.zendesk.com/hc/tam/community/posts/360042133353--Доктор-Вера-15-серия-26-03-2020-качество-HD-
https://oomnitza.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/360042144333-26-03-2020-Место-под-солнцем-29-серия-смотреть-бесплатно-в-хорошем-качестве-от-26-марта-
その別の増田だけど、ほとんどの人にとって必要性がないからじゃないの？あとはSSOが使えないサイトを使うことが多いから？
まず、SSOを受け入れるところでtwitterとかGoogleとかFacebookとか出てきても、知識がないならナニコレ怖いと思いそう。
あと、現状IDやパスワードの管理に困ってなかったらわざわざSSOを有効にする面倒くさい手順を踏まないのではないかと思ったりもする。
今時のブラウザはIDとパスワードを覚えてくれたりするから、わざわざSSOにするというモチベーションは生まれないと思う。
個人的にはtwo factorを使っていないような銀行とか証券会社とかはSSOを受け入れるようにして、FIDO U2Fを使えるところで認証して、SSOで使えたほうが安全なんじゃないの？と思うけれど、現行法でそれって許されるの？
一応年2000ドルコストの根拠っぽい英文を見つけた。（情報としては古め）
多分この数字から見るに、動画月額サービスみたいな料金は入っていなくて
単純にスマホの維持費が年1700ドルオーバーになるって試算なんやろう。
https://www.investopedia.com/financial-edge/0512/the-real-cost-of-owning-a-smartphone.aspx
According to the Wall Street Journal, the average data, texting and minute plan for a smartphone costs about $2,100 for a
two-year contract. However, that's not the real cost. The average tax on smartphones is about 15% and some can be as high as
20%. On top of the taxes, you need to factor in costs like overage charges and other fees. When all of these are added together,
the average cost for owning a smartphone is $3,400 over two years.
There are a lot of comparisons out there between iPhone and Android phones, so if you're trying to decide which one is cheaper
overall, keep in mind that according to appleinsider.com, paid Android apps cost an average of 2.5 times more than paid iPhone
apps. Techcrunch.com reports that 57% of Android apps are free, versus only 28% of iPhone apps. This does not mean that if you
go with an Android phone your bill will definitely be more expensive, but you may want to keep it in mind when you decide which
日本も二年間契約で$2,100位のコストはまあ変わらないから、これに8%-10%足した年13万円位がこの文章で言う所のリアルコストに相当するだろうな。
流れ：
1. 国立研究開発法人国立がん研究センター：受動喫煙による日本人の肺がんリスク約1.3倍あり，肺がんリスク評価を「ほぼ確実」から「確実」へと評価．日本人の非喫煙者を対象とした受動喫煙と肺がんとの関連について、科学的根拠に基づく評価を示し、受動喫煙の防止を努力目標から明確な目標として提示．
2. JT: それを認めず，「迷惑」や「気配り、思いやり」の問題で解決しようとする．
上記とは別に，元々の公式見解（喫煙と健康に関するJTの考え方）も酷すぎる．
https://www.jti.co.jp/tobacco/responsibilities/guidelines/responsibility/health/index.html :喫煙と健康（喫煙と健康に関するJTの考え方）]
https://www.jti.co.jp/tobacco/responsibilities/index.html: JTが目指す社会]
吸う人も吸わない人もここちよい世の中へ。
たばこの吸われる方、吸われない方が
吸わない人で，ニコチン・タールの混ざった煙を吸わされて心地よく思う人は全くいません．
煙を完全にシャットアウトするような分煙か禁止することを強く望みます．
https://www.jti.co.jp/tobacco/responsibilities/vision/index.html: JTのビジョン]
世の中には、さまざまな暮らしがある。さまざまな人がいる。
そのひとりひとりに、それぞれの思いや感情がある。
たばこについても同じように、いろいろな考えがあると思います。
それを認識したうえで、たばこを吸う大人には、それぞれにたばこを愛用する理由があります。
一方、たばこを吸わない人にとっては、たばこの煙が迷惑になることがあります。たばこを吸う大人は、つねにマナーを守ることに心がけるべきです。
だから、私たちJTは、吸う人、吸わない人が共存できる世の中をめざし、さまざまな活動にいま取り組んでいます。
私たちは「分煙環境の整備」を進めています。それぞれの場所に合うさまざまなやり方で、吸う人も吸わない人も心地よく過ごせる環境を増やしたいと考えているからです。
私たちは「マナーの啓発活動」も進めています。たばこを愛用する人は、周りを思いやることが、何より大切であると考えているからです。
さまざまである、ということ。
それを認め合い、尊重しあえる未来の社会を想像しながら、私たちJTはこれからも、いろいろな活動を真摯につづけていきたいと思います。
マナーの問題で片付けようとするのは，もともとの企業体質のようでこの文章からひしひしと伝わってきます．
健康上のリスクを認識したうえで，迷惑・マナー・心がけの問題にするのはやはり間違っているのではないでしょうか？
他人の健康上のリスクより愛用する理由が勝る場合などあるのでしょうか？
「大人」云々よりも社会で生活する人間として間違ってませんか？
また，今回のがんセンターの報告で，あなた方のいう未来へひとつ進んだわけですが，なぜ認めようとしないのでしょうか．
あなた方のいうビジョンや尊重・共存に背く行為ではないでしょうか＞
引用：https://www.jti.co.jp/tobacco/responsibilities/guidelines/responsibility/health/index.html : 喫煙と健康]
厚生労働省は、「21世紀における国民健康づくり運動」において、たばこは、肺がん、心筋梗塞等の虚血性心疾患、肺気腫等の慢性閉塞性肺疾患など多くの疾病や、低出生体重児、流・早産など妊娠に関連した異常の危険因子 ※1であるとしています。
※1：
危険因子（リスクファクター）という用語は様々に使われていますが、定義としては以下のようなものがあります。
「”リスクファクター（risk factor）”という言葉は、病気の発生リスクを高めるが、単独では、病気を引き起こすのには不十分な要因を意味する言葉として一般的に用いられています。」（木原雅子・木原正博訳『WHOの基礎疫学』、三煌社 ）
「科学的知見に基づいて、意味のある健康関連状況との関連が知られている個人の行動や生活様式の特徴、環境曝露、先天性や遺伝的特性などである。」 （日本疫学会訳『疫学辞典 第5版』、財団法人日本公衆衛生協会）
「病気の発生あるいは他の特定結果の蓋然性を増加させる属性ないしは曝露」（日本疫学会編集『疫学 基礎から学ぶために』、南江堂）
私たちも、喫煙は特定の疾病（妊娠に関連した異常を含む）のリスクを高めると認識しています。また、喫煙とそれらの疾病との関連を具体的に解明するため、今後の更なる研究が必要と考えています。※2
※2:
わが国における男女別の肺がん死亡率と喫煙者率の推移をみると、最近50年間で男性喫煙者率は明らかに低下し、女性喫煙者率はほぼ横ばいであるのに対し、死亡率は男女ともに1950年から1995年ごろにかけて顕著に増加し、以降減少傾向に転じているという事実がみられます。喫煙の影響が現れるには20-30年のタイムラグをみる必要があるとの意見がありますが、タイムラグを考慮しても肺がん死亡率の動向を喫煙者率のみで説明することは困難です。
困難であることの理由の一つとして、男女間における喫煙者率と死亡率の関係に違いがあります。喫煙者率は男性では顕著に低下、女性ではほぼ横ばいであるのに対し、死亡率は男女で同じ傾向を示しているという事実がみられます。
男女別の喫煙者率と肺がん死亡率推移（グラフ2 軸間隔をいじっているので比較不可能）
また、罹患でみた場合、肺がん罹患率は男女ともに増加しており、タイムラグを考慮しても罹患率の動向は喫煙者率の推移と一致しません。
日本における喫煙者率と肺がん罹患率の推移(グラフ3 データ数が少なくて役に立たない)
さらに、世界各国を男女別に比較すると、喫煙者率と肺がんによる死亡率との間には必ずしも相関関係がありません。
各国の喫煙者率と肺がん死亡率の関係（グラフ4 2009年の喫煙者率と1年前の肺がん死亡率での散布図，過去を見ても意味がない）
喫煙が多くの疾病の危険因子であるとの厚生労働省の見解は、主として喫煙者の集団と非喫煙者の集団の間での疾病発生率等を比較する統計に基づいた研究（疫学研究）によるものです。疫学研究は、喫煙者集団において特定の疾病のリスクが非喫煙者集団より高いことをほぼ一貫して示しています。※3
※3:
喫煙が健康に及ぼす影響に関する厚生労働省の見解および関係情報については、厚生労働省ホームページ中の「たばこと健康に関する情報ページ」別窓で開くをご参照下さい。
疫学研究は、疾病とその要因との関連性を探るにあたり有用な学問です。しかしながら、がん等、喫煙と関連があるとされる諸疾病の発生には、住環境（大気汚染等）、食生活、運動量、ストレス、遺伝的要因等様々な要因が影響しており、喫煙以外の全ての要因を同じにした集団を比較することは困難です。また、疫学研究は喫煙者と非喫煙者の集団同士を比較するものであり、個々の喫煙者について疾病のリスクを明らかにするものではありません。
喫煙の人体への影響を解明するために、疫学研究のほか、動物実験等が行われています。動物実験において、たばこのタールをマウスの皮膚に塗布する実験では、皮膚腫瘍の発生が確認されていますが、たばこ煙のみを吸入させる方法により、腫瘍を発生させることは困難です。※4
※4:
喫煙の健康への影響については今後更なる研究が必要であるものの、私たちは、喫煙が特定の疾病のリスクファクターであると考えています。喫煙するかしないかは、喫煙の健康への影響・リスクに関する情報に基づいて、個々の成人の方が決めるべきものです。
まるで，警察の麻薬撲滅ビデオに出てくる麻薬を勧めてくる悪い大人そのものである．
疫学研究において，特定の疾病のリスクが非喫煙者集団より高いことを示されているのに対し，
全ての要因を同じにした集団を比較することは困難という反論はナンセンスであり，
様々な条件で喫煙が疾病のリスクになっていると結論付けるのが妥当だろう．
肺腫瘍が発生したとの報告もあるのに，ほとんど起きないから大丈夫のような文言も謎．
せめて，リスクは最大で見積もれよ．そんなに人を殺したいのか．
原文：https://community.spiceworks.com/how_to/125475-teslacrypt-2-2-0-removal-and-decryption
原題：TeslaCrypt 2.2.0 Removal and Decryption
原著者：Isaac Rush's (hewhowearsascarf) Portfolio of IT Projects - Spiceworks 氏 (Thank you for your contribution! This article is a translation of your post.)
私たちのワークステーションのうちの一つがTeslacryptランサムウェアに感染しました。すべての文書が暗号化され、拡張子はvvvに変えられました。マルウェア感染のにおいて最も安全な回復方法はコンピューターをワイプしてバックアップから復元させることです。しかし、それは場合によっては選択肢にならないことがあります。私たちの場合、ユーザはローカルコンピュータに何のバックアップもとっていませんでした。それで、私たちはランサムウェアを取り除く方法とファイルを復号する方法を確認する必要がありました。復号を達成させてくれたPythonスクリプトの作者であるGoogulatorに大きな感謝を送ります。https://github.com/Googulator/TeslaCrack
そこに書いてある説明に従うといいです。引用していくつか説明を付けたものを以下に用意しました。元の記事にはたくさんの指示が書いてありますが、私たちが行った手順は以下の通りです。
セーフモードで再起動し、Malwarebytes scanを走らせて、見つかったすべてのマルウェアを削除します。私は複数の信頼できるマルウェアクリーナーを使ってこれが消えたか確認することをお勧めします。必要だと言われたら再起動します。これでウィルスはきれいになったはずです。次はドキュメントを復号します。
私たちはPythonスクリプトを使って、AES公開鍵を特定して、その数値を因数分解して、それから秘密鍵を特定して、そしてファイルを一つ復号します。一度復号に成功したら、コンピュータすべてを対象に実行できます。できるなら、多く速く処理するために他のコンピューターを使ってください。
インストールは管理者権限で行ってください。また、インストール中の操作で、Pythonをパスに追加するオプションを必ず選択すること。
python -c "import urllib2; print urllib2.urlopen('https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py').read()"; | python easy_install pip
pip install http://www.voidspace.org.uk/python/pycrypto-2.6.1/pycrypto-2.6.1-cp27-none-win_amd64.whl
pip install ecdsa
私の実行結果は以下の通りです:
Cannot decrypt ./VENDOR LISTING BY CATAGORY.xlsx.vvv, unknown key
Software has encountered the following unknown AES keys, please crack them first using msieve: A1373BCF4EDB39BCFEDD44FA86A82498410A7E83456D8E80E52966F6717CB8B8E5846BBC7A540647AE770FEDEAA0E7F8A0466082156DB332A757407A12C9FB0 found in ./VENDOR LISTING BY CATAGORY.xlsx.vvv
Alternatively, you can crack the following Bitcoin key(s) using msieve, and use them with TeslaDecoder: 5ECA19D475A313AC3DEF915CE6FA37BE012CD1676590C8F253135A3AD92345B78C32C46DB3246ED84A7B9A8C62F1A13D2AF08F09FFB3551701E7B75CCC79457C found in ./VENDOR LISTING BY CATAGORY.xlsx.vvv
私の場合は以下の値をコピーしました。 A1373BCF4EDB39BCFEDD484FA86A82498410A7E83456D8E80E52966F6717CB8B8E5846BBC7A540647AE770FEDEAA0E7F8A0466082156DB332A757407A12C9FB0
さっきの数値はこのようになります: 8443554284208758706290725803426642738777516291375882082881197977752270634322152168104703798454983966849000112082164921264407639940139993317228747401502640
私の場合だと、8443554284208758706290725803426642738777516291375882082881197977752270634322152168104703798454983966849000112082164921264407639940139993317228747401502640 を入力して「Factorize!」を押してみました。もしあなたがラッキーなら、画面の左端には「FF」と表示されるでしょう。これは完全に因数分解されていて、すべての因数がリストされていることを意味します。この場合、あなたは以下のyafuを使う手順を行う必要はありません。unfactor.pyのところ(訳者注：手順19)までスキップできます。
もし「CF」や「C」と表示された場合、私たちはまず因数分解をするためにyafuを実行する必要があります。因数分解ができたら、 factordb.com に戻ってその整数を下のほうにあるレポートフィールドからレポートしましょう。そうすることで、その数値が「FF」で表示されるようになります。因数分解は数値の複雑さによって数時間・数日間・数週間かかります。因数分解が終わったら、私たちは秘密鍵を得るのに使用するたくさんの数値(因数)を得ていることでしょう。私はmsieve, yafuとこれらのバリエーションを試しました。これを動かすのは結構大変でした。いくつかの問題は説明が不完全で、すべての構文を与えられていませんでした。しかし、ついに私はyafuを動かしました。私が何をしたか、以下に書きます。
例: yafu-x64.exe "factor(8443554284208758706290725803426642738777516291375882082881197977752270634322152168104703798454983966849000112082164921264407639940139993317228747401502640)" –v –threads 4
因数分解を始めると、小さな因数は素早く見つかり、このようにリストされるでしょう : 「div: found prime factor = x」。ログファイルの中から「found prime factor」を検索します。
さらに「prp」も検索します。このような行が見つかるでしょう。: prp32 = 25647545727466257054833379561743
これが私の実行結果です:
unfactor-ecdsa.py VENDOR.xlsx.vvv 2 2 2 2 3 5 367 12757 25647545727466257054833379561743 75938537910569673895890812481364802067167 3858259146292441335085163995598583072203543699186432807503634945432314399
Found AES private key: b'\xbd\xa2\x54\x3a\x21\x75\xb9\xf3\x0d\xf6\xf3\x09\x60\xec\x08\x2f\x3e\xc5\xef\x61\xd4\x03\xa3\x5b\xc1\x47\x7e\x10\x47\x0a\x7c\x88' (BDA2543A2175B9F30DF6F30960EC082F3EC5EF61D403A35BC1477E10470A7C88)
'A1373BCF4EDB39BCFEDD484FA86A82498410A7E83456D8E80E52966F6717CB8B8E5846BBC7A540647AE770FEDEAA0E7F8A0466082156DB332A757407A12C9FB0': b'\xbd\xa2\x54\x3a\x21\x75\xb9\xf3\x0d\xf6\xf3\x09\x60\xec\x08\x2f\x3e\xc5\xef\x61\xd4\x03\xa3\x5b\xc1\x47\x7e\x10\x47\x0a\x7c\x88',
ファイルが復号されるはずです。
あなたの重要なファイルをバックアップしましょう！できればすべてのシステムで。同じようなことが起こった場合でも、回復するために無数の時間を使うかわりに、バックアップから復元できるようになるから。
きっとこれらの追加の手順は皆さんを助けます。自分がこの手順を行ったときはたくさんの問題がありました。それでもしあなたがこれを不完全だと思うなら、手順を更新するのでお知らせください。たぶん私たちはいっしょにこの手順をより完璧にすることができます。ありがとう！
https://community.norton.com/en/forums/how-decrypt-teslacrypt-vvv-files
http://www.mobilefish.com/services/big_number/big_number.php
http://gilchrist.ca/jeff/factoring/nfs_beginners_guide.html
http://www.mersenneforum.org/showthread.php?t=20779
