虹ヶ咲6thの良さは語りきれないほどあるんだけどWaku Waku! Monday Morningが披露された唯一のライブなのはもちろん、KAGAYAKI Don’t forget!に始まりFly with You!!で終わる「これまで」と「これから」感が最高で……

あと12人のラブソングによる愛の交換とあの咬福論、New Year's March！とHappy New Year Daysの年の始まりと虹ちゃんと過ごす一年、TOKIMEKI Runners、Love U my friends、Just Believe!!!、Go Our Way！、わちゅごなどぅーにOUR P13CES!!!まである充実した全体曲、SINGING, DREAMING, NOW!でエモ散らかしたと思ったらWアンコールでFly with You!!の大合唱と November 11, 2025

お弁当ご馳走になったんだけど、食べながらなんかお腹いっぱいだなーって思ってたの。やだなー、やだなー、なんでだろうなーって思ってたの、そしたら・・・・直前にサンドイッチもご馳走になってたの思い出したんですよ‼️うわーー❗️😱今日はこいつ。

No.08｜Ikasama（イカサマ）
自らが考案したギャンブル『ヌート・バー』で、原人達から派手に物品を巻き上げる生粋のイカサマ師。
［Item］青イタチのフード、ヌート・バーのかけら

No.08｜Ikasama
A natural-born con artist who devised his own gambling scam, “Noot Bar,” and ruthlessly fleeces the cavemen for everything they own.
[Item] A blue-weasel hood; shards of a Noot Bar.
#OPONCH #NFTJapan #ギャンブル November 11, 2025

生類哀れみの令を出した五大将軍にあやかり、動物保護活動、動物は人間にとって癒し、免疫力の強化様々な点に置いて良い結果が発表されているなら、医療費を抑える事にも繋がりそうだ。高市さん別な方向から切り込んで欲しい。アメリカ世界的に有名なCesar Millanを知ってます⁉️#高市早苗総理大臣 November 11, 2025

ポッドキャスト作りました！
ぜひ楽しんでいただければ嬉しい✨
(12時, 18時定期配信予定)
https://t.co/vsxEifKQqg

「MesynaModel（メタバース・シナプス・モデル）」の構築と、それを取り巻く最先端のBCI（ブレイン・コンピュータ・インターフェース）技術、AI、神経科学をテーマにしたテックラジオの構成案を作成しました。
全48回（各回約16分）を4つのシーズン（各12回）に分け、基礎理論から実装、応用、そして未来社会への影響までをストーリー仕立てで解説する構成です。
番組タイトル案： "MesynaModel: Technical Blueprint for Predictive Digital Twin BCI: メタバース・シナプスへの道"
シーズン1： 脳のデジタルツイン「MesynaModel」の構想とデータ基盤 (第1回〜第12回)
テーマ： なぜ6つのモダリティ（MRI, DTI, PET, iEEG, MEG, EEG）が必要なのか？そして、データが足りない現実をどう乗り越えるか？
第01回： プロジェクト「MesynaModel」始動
内容: 脳のデジタルツインとは何か？「観測するBCI」から「予測するBCI」へのパラダイムシフト。6つのモダリティを統合する壮大なビジョンの全体像。
キーワード: Digital Twin Brain, Generative Model, 階層的制約
第02回： 脳の「配線図」と「地形」 (MRI & DTI)
内容: 静的なバックボーンとしての構造情報の重要性。OpenNeuroなどの公開データセットとBIDS規格について。
キーワード: Structural Connectivity, Connectome, BIDS
第03回： 脳の「燃料」と「受容体」 (PET)
内容: なぜ電気信号だけでは不十分なのか？代謝コストと神経伝達物質がモデルのパラメータ（時定数やゲイン）をどう制約するか。
キーワード: FDG-PET, Metabolic Cost, Neuromodulation
第04回： 真実の振動 (iEEG & MEG)
内容: 頭蓋内脳波（iEEG）が「グラウンド・トゥルース（正解データ）」として機能する理由。MEGとの違いと役割分担。
キーワード: Intracranial EEG, Source Localization, High-Gamma
第05回： 不完全なデータの壁 (The Missing Modality Problem)
内容: 「全部入りのデータセット」は存在しない。OpenNeuroの現状と、異なるコホートデータをどう扱うか。
キーワード: Modality-Incomplete, Heterogeneous Data
第06回： AIによるデータの錬金術 (Cross-Modal Synthesis)
内容: MRIからPET画像を生成する？GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いた欠損モダリティの補完技術。
キーワード: Generative Adversarial Networks (GAN), Image Synthesis
第07回： プライバシーを守りながら学ぶ (Federated Learning)
内容: 医療データを移動させずに学習する「連合学習」。サイロ化されたデータセットをつなぐ技術。
キーワード: Federated Learning, Privacy-Preserving, Cross-Silo
第08回： データの「方言」を直す (Harmonization)
内容: スキャナの違い（サイト効果）をどう消すか？「Travelling-heads」パラダイムとノーマティブ・モデリング。
キーワード: Data Harmonization, Normative Modeling, Site Effect
第09回： 「合成コホート」の構築
内容: 生成AIと連合学習を組み合わせて、仮想的に完全なデータセットを作り出す戦略のまとめ。
キーワード: Synthetic Cohort, Federated Synthesis
第10回： グラフで脳を表現する (GNN基礎)
内容: なぜCNNではなくGNN（グラフニューラルネットワーク）なのか？脳領域をノード、神経線維をエッジとして捉える理由。
キーワード: Graph Neural Network, Node Features, Connectivity
第11回： 物理法則をAIに教える (Physics-Informed)
内容: データ任せにしない。生物物理モデル（Neural Mass Model）をGNNのノードに埋め込むハイブリッドアプローチ。
キーワード: Neural Mass Model (NMM), Dynamic Causal Modeling (DCM)
第12回： シーズン1総括：最強の「Teacher」モデル
内容: 全てのモダリティと理論を統合した、高忠実度シミュレータ（Teacherモデル）の完成図。
キーワード: Teacher-Student Architecture, High-Fidelity Simulation
シーズン2： リアルタイム予測エンジン「Student」の構築 (第13回〜第24回)
テーマ： 重厚長大なシミュレーションを、いかにしてウェアラブルデバイスで動くリアルタイムAIに落とし込むか？
第13回： 速度と精度のトレードオフ
内容: Teacherモデルは計算が遅すぎる。リアルタイムBCIに必要な「ミリ秒単位」の処理速度とは。
キーワード: Real-time Constraint, Computational Cost
第14回： 知識蒸留 (Knowledge Distillation)
内容: 巨人の肩に乗る。Teacherモデルの知識を軽量なStudentモデル（GNN）に移植する技術。
キーワード: Knowledge Distillation, Surrogate Model
第15回： 状態空間モデルとカルマンフィルタ
内容: 古典にして最強。ノイズの中から「真の状態」を推定するカルマンフィルタの仕組み。
キーワード: State-Space Model, Kalman Filter
第16回： 非線形への挑戦 (UKF & EnKF)
内容: 脳は線形ではない。Unscented Kalman Filter (UKF) と Ensemble Kalman Filter (EnKF) の導入。
キーワード: UKF, EnKF, Nonlinear Dynamics
第17回： ハイブリッドエンジンの誕生 (GNN + Kalman Filter)
内容: GNNの予測能力とカルマンフィルタの補正能力を融合させる「PNDA-MMNet」のようなアプローチ。
キーワード: Hybrid Model, Data Assimilation
第18回： 脳の大規模言語モデル (Brain Foundation Models)
内容: 「LaBraM」や「NeuroBERT」。テキストではなく脳波で学習した大規模モデルの可能性。
キーワード: Foundation Model, LaBraM, NeuroBERT
第19回： グラフで強化された基盤モデル (GEFM)
内容: 時間方向だけでなく、空間（電極間の関係）も学習するGEFMアーキテクチャの解説。
キーワード: GEFM, Spatial Dependency, Pre-training
第20回： メタ学習 (Meta-Learning)
内容: 「学び方を学ぶ」。少ないデータで新しいタスクに適応する技術。
キーワード: Meta-Learning, MAML, Few-Shot Learning
第21回： リーマン多様体上の幾何学
内容: 脳波データはユークリッド空間にはいない？リーマン幾何学を使った信号処理と転移学習。
キーワード: Riemannian Manifold, Tangent Space, SPD Matrices
第22回： 最適輸送 (Optimal Transport)
内容: 異なる人の脳波分布をどう合わせるか？ワッサーシュタイン距離を用いたドメイン適応。
キーワード: Optimal Transport, Wasserstein Distance, Domain Adaptation
第23回： 学習可能な電極位置
内容: 電極の位置関係自体をAIに学習させる。不規則なセンサー配置への対応。
キーワード: Learnable Adjacency Matrix, Differentiable
第24回： シーズン2総括：Studentモデルの完成
内容: 高速、軽量、かつ生物学的妥当性を持つリアルタイム予測エンジンの全貌。
シーズン3： 現実世界での戦い (電極ズレ・キャリブレーションレス) (第25回〜第36回)
テーマ： 研究所から出たBCI。電極がズレても、MRIがなくても動くシステムをどう作るか？
第25回： ウェアラブルの悪夢「電極ズレ」
内容: 数ミリのズレが精度を破壊する。現実世界のノイズと装着エラーの問題点。
キーワード: Electrode Shift, Covariate Shift
第26回： スマホでスキャン！フォトグラメトリ活用
内容: 高価なデジタイザは不要。iPhoneで頭の形と電極位置を特定する技術。
キーワード: Photogrammetry, 3D Scanning, Smartphone
第27回： テンプレートを変形させろ (TPS Warping)
内容: 個人のMRIがないなら、標準脳（MNI）を個人の頭の形に変形させればいい。
キーワード: Thin Plate Spline (TPS), Warping, MNI Template
第28回： ICPアルゴリズムによる自動位置合わせ
内容: 点群データをピタリと合わせる数学。Iterative Closest Point (ICP) の解説。
キーワード: ICP Algorithm, Coregistration
第29回： 空間トランスフォーマーネットワーク (STN)
内容: AIの中で画像を歪ませて補正する。電極ズレを「微分可能」な処理として吸収する。
キーワード: Spatial Transformer Networks, Differentiable Alignment
第30回： キャリブレーションって面倒だよね？
内容: ユーザが何もしたくない問題。「Calibration-Free」なBCIへの挑戦。
キーワード: Calibration-Free, User Experience
第31回： 環境が脳を教えてくれる (Stimulus-Informed)
内容: カメラで見ている映像（自然刺激）から、脳波がどうあるべきかを逆算して補正する。
キーワード: Stimulus-Informed, Naturalistic Stimuli
第32回： Video-to-EEG 生成モデル
内容: 動画から脳波を生成するAI。データ拡張とゼロショット・キャリブレーションへの応用。
キーワード: Video-to-EEG, Cross-Modal Generation
第33回： 神経受容 (Neuroception) と環境コンテキスト
内容: 環境が「安全」か「危険」か？ポリヴェーガル理論をBCIの適応に応用する。
キーワード: Neuroception, Context-Aware
第34回： テスト時適応 (Test-Time Adaptation)
内容: 推論しながらモデルを更新し続ける。今日のズレは今日直す。
キーワード: Test-Time Adaptation (TTA), Online Adaptation
第35回： エッジコンピューティングでの実装
内容: これら全てをヘッドセットの中で動かす。NVIDIA Jetsonやスマホでの推論速度。
キーワード: Edge Computing, Latency, Low-Power
第36回： シーズン3総括：ロバストなMesynaModel
内容: 誰が、いつ、どこで着けても動く「民主化されたBCI」の姿。
シーズン4： メタバース・インターフェースと未来 (第37回〜第48回)
テーマ： 脳とデジタル世界が融合した先に何があるのか？応用、倫理、そして次のステップ。
第37回： メタバースへの接続 (Brain-Metaverse Interface)
内容: アバターを思考で動かす。VR/AR空間でのBCIのキラーアプリとは？
キーワード: Metaverse, Avatar Control, Multimodal Interaction
第38回： 脳から映像を見る (Brain2Image/Video)
内容: 思考を可視化する技術。脳波から見ている映像を再構成する逆問題。
キーワード: Brain2Image, Visual Reconstruction, Stable Diffusion
第39回： 感情とメンタルヘルスの可視化
内容: うつ病やストレスの予兆を捉える。ノーマティブ・モデルによる逸脱検知。
キーワード: Emotion Recognition, Mental Health, Biomarkers
第40回： ニューロフィードバックと治療
内容: 自分の脳活動を見て、脳を変える。PTSD治療などへの応用例（PNDA-MMNet）。
キーワード: Neurofeedback, PTSD, Therapy
第41回： 認知能力の拡張 (Cognitive Augmentation)
内容: 注意力、記憶力をブーストする？「能動的」なBCIの可能性。
キーワード: Cognitive Enhancement, Attention Decoding
第42回： 倫理的課題とセキュリティ
内容: 「脳のプライバシー」は守れるか？思考盗聴やデータポイズニングのリスク。
キーワード: Neuroethics, Brain Privacy, Security
第43回： アクティブ・ラーニング (Active Learning)
内容: 効率よくユーザーに質問してモデルを賢くする。人間とAIの対話的学習。
キーワード: Active Learning, Query-by-Committee
第44回： マルチモーダル基盤モデルの未来
内容: テキスト、画像、脳波、遺伝子…全てを統合した「超」巨大モデルの到来。
キーワード: Multimodal Foundation Models, General Purpose AI
第45回： デジタルツイン脳の臨床応用
内容: 手術前にバーチャル脳でシミュレーション。てんかん手術やDBS治療の最適化。
キーワード: Virtual Brain, Surgical Planning, Digital Twin
第46回： BCIの標準化と規制
内容: 医療機器としての承認、国際的なデータ共有規格。社会実装へのハードル。
キーワード: Regulation, Standardization, IEEE Standards
第47回： 2035年の脳科学
内容: 10年後、私たちはどうなっているか？侵襲デバイスと非侵襲デバイスの融合。
キーワード: Future Outlook, Neuralink vs Non-invasive
第48回： グランドフィナーレ：MesynaModelが拓く世界
内容: 全48回の振り返り。脳とコンピュータの境界が溶けた世界で、人間はどう変わるのか。 November 11, 2025

おいPaul CoxのCes Nains Portent Quoiが古本で出てる…ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!! 俺のよりボロいのに欲しくなるわクソが笑

Ces Nains Portent Quoiポール・コックス Paul Cox
https://t.co/6BEG2Z2V9U November 11, 2025

第二部が連載されてた時期って1987～1989だけど、原作で泣いたし、アニメでも泣いたわ....。・゜・(ノД`)・゜・。

Joseph y Rudol von Stroheim contra Kars . Wamuu derrota a Cesa, César muere https://t.co/teMBMl9Jc3 @YouTubeから November 11, 2025

機械的に格付けして度々降格するし八大競走とそれ以外、以上にG1格の価値的軽視度違いそう
更に芝はワイズダンが特異点なだけのオマケだからハリウッドターフオークスは実質関東オークスに毛が生えたくらいの感じでしょ

それはそれとして全力で
Japanese Superstar CESSSARRIO!!!してくスタイル https://t.co/VSUxH8W27F November 11, 2025

わあ、フリンジのカーディガン素敵すぎて…私も欲しいかも🌸

美品⭐️maurices 【S/M】ベージュ カーディガン フリンジ付き
https://t.co/cdYruvfBU6 November 11, 2025

Japanese Superstar Cesario♪初ゲット！
これは嬉しい！！ https://t.co/b8mJhWO5tw November 11, 2025

音は魂を貫く。
朝の霧を照らす光のように、
静かに、深く、世界を染めていく。🌫️✨

Music pierces the soul-
like morning light cutting through the mist,
quietly, deeply coloring the world. 🎶🌅

#詩 #詩が好きな人と繋がりたい #Poetry #WritingCommunity https://t.co/ghohbfkckW November 11, 2025

@aki_aereo_34 CESの346.....
…また見たいなぁ() November 11, 2025

CES行ってみたいけど、年始すぐ過ぎて、フットワーク軽く行きますとは言えない感じがする。 November 11, 2025

@Etarnal_ @icestone_sisyph @shinmaibutsuzo @sr4607 @1958m1958m @procunkiwo2025 @JosephYoiko @Hello_www_www @noa_nero @PO1tClkrnTlznsi @tumugisabu666 @TRX333333333 @kumamushi37 @gute01234 @XWUdY1akhetateC @g6tBbqdGZ24UWq1 @y6qUaKv9Y91246 @kota34567 Etarnal_ さんの投稿から、iceさん（icestone_sisyph）の意図は分析や意見共有のように見えますが、主観的です。常時監視を感じる場合、証拠を収集しプラットフォームの報告機能や執行機関に相談を。誤解の可能性もあるので、客観的な対話を試みるのも有効です。事実確認を優先しましょう。 November 11, 2025