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small language model

2,906 papers

#small language model Open access Sep 2026

クリーニング所の7割は、洗っていない ── 67,551施設のうち48,172が取次所 [I008]

クリーニングの数を、衛生行政報告例(令和6年度末、厚生労働省【生活衛生】第11表)で数え、人口・経済センサスと突き合わせた。 クリーニング所 67,551 施設のうち、48,172(71.3%)は「取次所」である。取次所は洗濯物を預かって別の施設へ回す店で、自分では洗わない。実際に洗う施設は 19,379(28.7%)しかない。この区分は他の業種の統計にほと...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

Finding the Missing Control: Reproducible Discovery of Internal-Control Gaps by Cross-Process Analogy

We report a narrow, strongly-verified result: a governed semantic engine that discovers a missing internal control in a family of business processes by cross-process analogy — reproducibly, with a machine-checked repair, and without a single model call. The engine, SEMPL, represents each process as a small list of type...

Vladimir Mikhailov · 0 citations

Chamfer‐Induced Flow Modulation at the Spindle Inlet for Fiber Waste Reduction in Vortex Spinning

Owing to the deficiency of the nozzle structure, the high rate of fiber wastes during the vortex spinning process remains a persistent challenge for high‐quality polymeric yarn manufacturing. To this aim, this work incorporates chamfer to the spindle inlet where yarn formation takes place inside the vortex spinning n...

Yong-Zhi Wang, K.-R. Jin, Chuan-Zhi Xi et al. · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

The %K of Stochastics Is the Position in the Range Itself: A Touch Rate of 94.0897% Must Not Be Compared with 50% but with the Position, 90.3830% [F006]

ストキャスティクスの %K は「直近の高安のどこに終値があるか」を 0 から 100 で表し、「80 以上で買われすぎ、20 以下で売られすぎ」と読まれる。この %K が位置の言い換え以上のものを持っているかを、ティックデータで測った。 まず %K と「(終値 − 直近の安値)÷(直近の高値 − 直近の安値)」を突き合わせると、四銘柄あわせて 144,463 回の...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

理容所と美容所 ── 1店あたり2人、そして高齢化した県ほど理容所が多い

理容所・美容所の数を、衛生行政報告例(令和6年度末、厚生労働省)と経済センサス(令和3年、産業小分類782・783)で数え、都道府県ごとに比べた。 数は合わない。理容所は107,995対86,476(+24.9%)、美容所は277,752対161,280(+72.2%)。衛生行政報告例は許可を受けた施設、経済センサスは事業所である。 1店あたりの従業者は2人前後。理容所は1.80...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

2050年、その町から何分類が消えるか ── R001の式に将来推計人口を入れると、中央値で24分類減る [R005]

R001 で求めた式(ある分類の数 = 134.93 × log10(人口) − 378.69、R² = 0.925)に、社人研の将来推計人口(令和5年推計)を入れて、2050年に市区町村にある産業小分類の数がどうなるかを計算した。式は単純で、人口が P0 から P1 に変われば Δ = 134.93 × log10(P1/P0)。人口が半分になれば −40.6分類、3割減れば −20.9分類になる。 対象1,876市区...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

The %K of Stochastics Is the Position in the Range Itself: A Touch Rate of 94.0897% Must Not Be Compared with 50% but with the Position, 90.3830% [F006]

ストキャスティクスの %K は「直近の高安のどこに終値があるか」を 0 から 100 で表し、「80 以上で買われすぎ、20 以下で売られすぎ」と読まれる。この %K が位置の言い換え以上のものを持っているかを、ティックデータで測った。 まず %K と「(終値 − 直近の安値)÷(直近の高値 − 直近の安値)」を突き合わせると、四銘柄あわせて 144,463 回の...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

火葬場3,511のうち、動いているのは1,349 ── 福井県は557施設のうち14 [I017]

衛生行政報告例(令和6年度)の第5表から、墓地・火葬場・納骨堂の数を経営主体別に数え、I010 で数えた火葬件数と突き合わせた。 墓地は876,042区域、火葬場は3,511施設、納骨堂は13,853施設。47都道府県の合計は4つとも全国の値とぴたり一致する。墓地は火葬場の250倍、恒常的に使用している火葬場の649倍ある。 火葬場3,511のうち、過去1年以内...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Review Open access Sep 2026

Beyond responsiveness: Differentiated associations among product features, psychological needs, perceived enjoyment, and continuance intention toward AI learning devices

As large language models are increasingly embedded in dedicated learning tablets, educational robots, and other physical AI learning devices (AILDs), sustaining learners’ engagement beyond initial adoption has become a broader challenge for educational technology research and design. Although the technical capabilities...

Gang Ren, Xue-Zhen Wu, Gang Wang et al. · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

クリーニング所の7割は、洗っていない ── 67,551施設のうち48,172が取次所 [I008]

クリーニングの数を、衛生行政報告例(令和6年度末、厚生労働省【生活衛生】第11表)で数え、人口・経済センサスと突き合わせた。 クリーニング所 67,551 施設のうち、48,172(71.3%)は「取次所」である。取次所は洗濯物を預かって別の施設へ回す店で、自分では洗わない。実際に洗う施設は 19,379(28.7%)しかない。この区分は他の業種の統計にほと...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

宿の数は、統計によって13.7倍ちがう ── 簡易宿所は「事業所」として数えられていない [I006]

宿の数を、衛生行政報告例(令和6年度末、厚生労働省 第8表)の旅館業法にもとづく営業許可施設数と、経済センサス(令和3年、産業小分類751〜759)の事業所数で数え、比べた。 旅館・ホテル営業は 52,946 施設・1,782,232 室。1施設あたり 33.7 室である。簡易宿所は 44,901 施設あり、宿の数の45.7%を占めるが、客室数は公表されていない。 簡易宿...

Yuuki Yamagishi · 0 citations
#small language model Open access Sep 2026

人口で説明した残りは、所得でも地価でも説明できない ── 都道府県による違いのほうが大きい

市区町村にある産業小分類の数は、人口の常用対数でほぼ決まる(R001、R² = 0.925)。本稿は、その残差が所得・地価・人口の増減で説明できるかを調べた。 どれもほとんど説明しない。残差との相関は、1人あたり課税対象所得で r = +0.106(1,721市区町村)、商業地の地価(対数)で r = +0.064(1,352市区町村)、5年の人口増減率で r = −0.082(1,889市...

Yuuki Yamagishi · 0 citations

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Microsoft Research Blog Oct 12, 2026

Simulating student learning for better AI tutoring

StudentSim is a research system for evaluating and improving AI tutoring tools before they are tested with learners. It models how individuals may engage with tutors, giving feedback to improve tutor performance across subjects like chess, writing, and mathematics. The post Simulating student learning for better AI tutoring appeared first on Microsoft Research.

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