ድ U+12F5 Unicode文字
Unicode
U+12F5
ድ
数値文字参照
ድ ድ
URLエンコード(UTF-8)
%E1%8B%B5
ユニコード名
ETHIOPIC SYLLABLE DE
一般カテゴリ－
Letter, Other（文字，その他）
Base64エンコード : 4Yu1
「ድ」に似ている意味の文字
「ድ」の文字を含む単語
- ድመት
- ወንድምዬ
- ድዳ
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- መዲድ
- ድነ
- ምውሳድ
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ድの説明
エチオピア文字
音/de/を表す音節文字。
文字情報
文字コード
Unicode
16進: 12F5 ድ
10進: 4853 ድ[出典:Wiktionary]
Geʽez (Ge'ez: ግዕዝ, romanized: Gəʿəz, IPA: [ˈɡɨʕɨz] (listen)) is a script used as an abugida (alphasyllabary) for several Afro-Asiatic and Nilo-Saharan languages of Ethiopia and Eritrea. It originated as an abjad (consonant-only alphabet) and was first used to write the Geʽez language, now the liturgical language of the Ethiopian Orthodox Tewahedo Church, the Eritrean Orthodox Tewahedo Church, the Eritrean Catholic Church, the Ethiopian Catholic Church, and Haymanot Judaism of the Beta Israel Jewish community in Ethiopia. In the languages Amharic and Tigrinya, the script is often called fidäl (ፊደል), meaning “script” or “letter”. Under the Unicode Standard and ISO 15924, it is defined as Ethiopic text.
The Geʽez script has been adapted to write other languages, mostly Ethiosemitic, particularly Amharic in Ethiopia, and Tigrinya in both Eritrea and Ethiopia. It has also been used to write Sebat Bet and other Gurage languages and at least 20 other languages of Ethiopia. In Eritrea it has traditionally been used for Tigre and just recently for Bilen. The Ge'ez script has also recently been used to write Anuak, and used in limited extent to write some other Nilo-Saharan Nilotic languages, including Majang languages. It was also used in the past to write some Omotic languages, including Wolaytta, Bench, Hamer, Kafa.
For the representation of sounds, this article uses a system that is common (though not universal) among linguists who work on Ethiopian Semitic languages. This differs somewhat from the conventions of the International Phonetic Alphabet. See the articles on the individual languages for information on the pronunciation.[出典:Wikipedia]
ድの文字を使った例文
ディープラーニングの時代に、機械学習に欠かせない「データ」も縮小化されることが求められる。そのためには「データ圧縮」が有効である。データ圧縮とは、データをより少ないストレージのスペースで保存することである。そして、「LZ」や「LZW」と呼ばれるデータ圧縮アルゴリズムが使われる。これらのアルゴリズムは、元のデータよりも小さなデータを生成し、元のデータの再現性を高めることができる。つまり、データ圧縮はデータの使用効率を高めることができる。 また、「ディープラーニング」も、「データ」が鍵を握る。これまでの機械学習では、あらかじめ人が決めた規則性をもとに機械が学習していた。しかし、ディープラーニングでは、人間がデータを与えるだけで機械が自己判断を行うことができる。「ディープ」という言葉が表すように、ディープラーニングは多層のニューラルネットワークによって構成される。これによって、機械は人間が見逃している規則性やパターンを見つけ出し、学習している。 そして、「データ」も自体が「ディープラーニング」に利用されることがある。例えば、「ディープ・ジェネラティブ・モデル」という手法がある。これは、ある種のデータを学習し、それと似たような新しいデータを生成する手法である。例えば、映像による花火のデータを学習しておけば、それと似たような花火の映像を自動で生成することができる。これによって、データの増加やデータ分析に応用ができる。 私たちが生活する現代社会では、「データ」や「ディープラーニング」が重要な役割を担っている。そして、「データ圧縮」と「ディープラーニング」が互いに補完して、より効率的かつ精度の高い機械学習が実現されることを期待する。(この例文はAIにより作成されています。特定の文字を含む文章を出力していますが内容が正確でない場合があります。)