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【初音ミク】Mathematics【オリジナル】
本当の気持ちも偽りの裏返し
■イラストはまたまた白熱灯さんからお借りいたしました！ありがとうございます！http://piapro.jp/hakunetsutou
■新しいマイリスはこちら：mylist/14090300
■この曲が入った4曲入りミニアルバム『Past Present』をmp3形式で配布いたします。password[ryuryu]
http://www1.axfc.net/uploader/C/so/88196
■簡単な解説をブログにて：http://pastdayssparkle.blog99.fc2.com/blog-entry-2.html
Mathematics / 初音ミク
どうして僕らはこんなにも不確かな
想いを抱いてしまうの
(2018 retake version)
music＆words:ryuryu (@ryuryuephemera)
mylist/61719264
illust.：もなか (@shirono_e)
http://torigatonda.tumblr.com
off vocal:http://piapro.jp/t/FGFC (piapro)
7/16 (月・祝) ボマス40 (THE VOC＠LOiD M＠STER 40)
久しぶりの新譜持っていきます！！遊びに来てください！
巡音ルカによる「Mathematics」itikura_Remix
市蔵です。りゅーりゅーさん（びにゅp）リスペクト、Mathematicsをリミックス 。関わってくれた全ての人と、ニコニコ動画、そして観てくれた全ての人に感謝。
楽曲／りゅーりゅーさん（びにゅP）
アレンジ／市蔵
本家様[sm8037324]
市蔵マイリスト［mylist/14626932］
MP３［http://piapro.jp/content/bpwfbg9c4oc6zwxa］
＊映像に出てくる名前は敬称略ですみません＊
ニコカラ／ Mathematics ／on vocal
本家様：ryuryu様 sm33399525
Illust：もなか様
ryuryu様 「Mathematics (2018 retake version) 」のニコカラです。
off vocal⇒sm33424683
ニコカラ ／ Mathematics ／off vocal
本家様：ryuryu様 sm33399525
Illust：もなか様
ryuryu様 「Mathematics (2018 retake version) 」のニコカラです。
on vocal ⇒ sm33406145
△▽Mathematics 歌ってみた△▽
どうして僕らはこんなにも不確かな 想いを抱いてしまうの
本家様 sm33399525
マイリスト mylist/45935891
ツイッター https://twitter.com/miguma_2525
前作： 林檎売りの泡沫少女 sm33413091
次作：星屑オーケストラ sm33490722
Mathematics (feat. Wu-Tang Clan) - Shorty / Four Horsemen
Wu-Tang Clan の DJ として知られている Mathematics のアルバム "The Answer" (2013) に収録されている曲です
PVとか → mylist/3716119
ライブとか → mylist/44470524
DJもの → mylist/44470601
その他（自作ものとか） → mylist/44470636
![JeronisLeror-P - Miku Warms Up (Pi to 501 Digits) [Feat. Hatsune Miku]](https://nicovideo.cdn.nimg.jp/thumbnails/37763598/37763598.82446274)
[Tsinghua University, oral] Graph Shortest-path Distance Estimation at IJCNN 2024, Yokohama
![[Tsinghua University, oral] Graph Shortest-path Distance Estimation at IJCNN 2024, Yokohama](https://nicovideo.cdn.nimg.jp/thumbnails/43746835/43746835.68382850)
Abstract:
We propose an effective hybrid approach jointly leveraging local and global features for shortest-path (SP) distance estimation in domain-agnostic large-scale graphs. Previous works struggle to make estimations either from node-wise local embeddings or by compressing a global SP distance matrix, causing insufficient learning at some distance and loss of accuracy. Unlike them, we find a way to better preserve local distance on node embeddings, and then integrate them with a global process for accurate estimation at every distance. First, we propose a distance-consistent embedding method that better preserves the distance between each node and its local neighbors due to resampling node occurrence on random walks. Second, we train a feed-forward network with boosting techniques (FFN-BT) to estimate SP distance from these embeddings plus existing global features. Experimental results show that our approach averagely yields 10% improved accuracy and 20% reduced time when compared to existing methods on a broad class of graphs.