おはようございます 我が家の屋上、家庭菜園&ベランダ菜園へようこそ~ バターナッツカボチャ <ウリ科> バターナッツカボチャをご存知ですか~?
緑黄色野菜の王様! 栄養価・熱量桁違い(^o^)/ カボチャの原産国はアメリカ。カボチャは西洋カボチャ、東洋カボチャ、ペポカボチャなどに分けられます。一般に西洋カボチャはホクホクして甘みがり、東洋カボチャは水分が多く粘り気があると言われています。現在日本で広く栽培されている西洋カボチャは「冬至にカボチャを食べると風邪をひかない」と言い伝えがあるように、栄養満点。カボチャには、ガン予防に効果的なベータカロチンが豊富。ベータカロチン以外にも、ビタミン類、ビタミンB1、B2、C、さらには抗酸化能力が高く、血行をよくし、皮膚のすみずみまで酸素と栄養素をいきわたらせるビタミンEは、緑黄色野菜の中でもトップクラスです。また食物繊維も豊富に含まれます。 バターナッツ南瓜がF1になって、パワーアップして帰ってきた! 従来より固定種で親しまれてきたバターナッツ南瓜がF1になりパワーアップ。草勢が強くなり強健、露地放任栽培で楽々栽培出来ます。収穫の目安は果皮色で判断(果梗部のコルク化では判断不可)します。果実表面のツヤが無くなり、「濃いきなこ色」になってきたら収穫時期です。順次収穫して下さい。 F1にしてみたかったのです。 やってみたかったんです! 【カボチャ】バターナッツの収穫時期. (^_^;) すずなりバタ子さんは放任栽培OK、っと言うか放任でやって! すずなりバタ子さんは系統で言うと「モスカータ」まあ、日本南瓜の仲間ですね(小菊南瓜とか)なので、いわゆる西洋南瓜(特濃こふき5. 6とか)に比べると葉や茎は小ぶり。しかしながら非常に粘る草勢、バテにくく枯れにくい。まさに放任栽培向けのツル植物とはこう言うことですね。 整枝は不要、ただただ広い面積、太陽光線、肥料、水をあげて下さい。 ある程度生育してくると花が咲き始めます。雄雌の見分けは簡単です。 すずなりバタ子さんの雄雌花の見分け方はとっても簡単。雌花は花の根元にちっちゃなすずなりバタ子さんが付いています。 さあ!着果し始めますよ、心の準備はよろしいですか? ゴールデンウィーク頃に露地で植えて梅雨が明け始める6/中旬頃、晴れた日に咲いた花は虫が居れば着果し始めます。 虫の皆さん仕事して~♪どんどこどんどこ着果していきます。 この着果性能はすごい!の一言。圧倒的な収量性!Σ( ̄□ ̄;) F1にすることにより、何よりも特筆すべきはその着果性能!圧倒的とはまさにこの事と言うほどの高収量です。露地で雨ざらしで作っても何とも丈夫!蜂やアブが勝手に交配!気がつけばゴロゴロと・・・♪ これは・・・なりすぎやろっ!
!タネは、この一晩の間に吸収しすぎた水分は培土にはき出します。自然とは良く出来ています。 水分量が適切であれば、あとは「地温」。25℃前後をキープ出来れば4~5日で頭を持ち上げてきます。 何となく人情として、発芽するまではマメに水をやってしまうのよね... F1バターナッツ すずなりバタ子さん - 家庭de菜園～うぇぶたねやさん～. 。でも、ほとんどのケースで潅水過多に陥ってトラブっちゃいますね... 。我慢する胆力が必要です。 播種・催芽・苗作り、悩む水分管理。その弐 気になる方は上記文字↑↑↑か下画像↓↓↓をクリック! 双葉が完全展開すると、今度は晴天日は葉からどんどん水分を蒸散させ光合成をします。過乾燥で萎れさせると大ダメージですので、注意しましょう。 潅水はメリハリが大事です。やる時は鉢底からしたたるまでしっかりと。控えるときは萎れない程度まで我慢します。 一番やってはいけない潅水の仕方が「毎日ちょっとやる」です。なぜダメかというと、ほとんどの場合「ちょっとやる」とポットの上だけが湿って、底が乾いてしまうんです。こうなると、生育初期に伸長した大事な一発目の種子根が大ダメージを食らってしまいます。 ポットの底が乾くと言うのは意外かもしれませんが、実際けっこう結構あるんです。根の大部分がポットの底に集中しているので、やっちゃうと「よわよわの徒長苗」になってしまいます。 画像の苗は、あんまり底が乾くから根が水分を求めて上に上がってきているのがわかりますか?この状態で潅水が遅れて乾かしてしまうと根が大ダメージを食らいます。 南瓜は葉が大きいので、育苗途中スペーシングを行い少し広めて、サンサンと太陽光線が当たるようにしましょう。 良い苗に仕上がりました!さあ、菜園に定植してやりましょう。 色々な野菜の作り方が詰まったノウハウ集 気になる方は上記文字↑↑↑か下画像↓↓↓をクリック!
それではまた。
バターナッツ(かぼちゃ)とは バターナッツかぼちゃは、黄褐色の皮のひょうたん型が特徴的な、バターやナッツのように甘い味がするかぼちゃです。見た目もかわいらしく家庭菜園でも人気で、さまざまな料理に使えるバターナッツかぼちゃ。そんなバターナッツかぼちゃの育て方や、収穫方法をご紹介します。 バターナッツ(かぼちゃ)の基本情報 科名 ウリ科 属名 カボチャ属 種名 ニホンカボチャ 原産地 南アメリカ 分類 冬カボチャ 水やり ほとんど必要ない バターナッツ(かぼちゃ)の栄養素 食物繊維 2g ビタミンC 21mg 鉄 0.
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の医療への応用例 医療への応用の例として、GCNで、急性中毒の高精度診断が可能になっています。 ここでは、ミュンヘン工科大学のHendrik BurwinkelらのArXiv論文 ()の概要を紹介します。 『急性中毒のコンピューター診断支援において、これまでのアプローチでは、正しい診断のための潜在的な価値があるにもかかわらず、報告された症例の年齢や性別などのメタ情報(付加的な情報)は考慮されていませんでした。 Hendrik Burwinkeらは、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用い、患者の症状に加えて、年齢層や居住地などのメタ情報をグラフ構造として、効果的に取り込んだネットワーク(ToxNet)を提案しました。 ToxNetを用いたところ、中毒症例の情報から、医師の正解数を上回る精度で、毒素を識別可能となりました。』 詳しくは下記の記事で紹介していますので、興味のある方はご覧頂ければ幸いです。 4.まとめ グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)についてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事で、GCNについて理解が深まったと感じて頂ければ幸いです。
目で観察してみよう ○と×は何が違うのかを考えましょう!それらを見分けるためには、どんな特徴を把握すればいいですか? 下の図を見てみましょう。 赤い線と緑の線で囲むエリアに注目してください。緑のエリアのように類似している箇所があれば、赤いエリアのように、「独自」のパターンもあるようですね。 でも、誰でもこんな「綺麗な」○と×を書くとは限りません。 崩れている○と×も人生でいっぱい見てきました。笑 例えば、下の図を見てください。 人間であれば、ほとんど、左が○、右が×と分かります。しかし、コンピュータはそういうわけにはいきません。何らかのパータンを把握しないと、単純なピクセルの位置の比較だけでは、同じ「○」でも、上の○とは、完全に別物になります。 ただ、上の分析と同様に、この図でも緑のエリアのように、共通のパターンがあれば、赤いエリアのように、ちょっと「独自」っぽいパターンもありますね。何となく分かりますね。 では、これをどう生かせば、認識に役に立てるのでしょうか? 「畳み込みニューラルネットワークとは何か？」を分かりやすく図解するとこうなる - GIGAZINE | ニュートピ！ - Twitterで話題のニュースをお届け！. 上の図のように、認識できるのではと考えます。 まず左側の入力ですが、まず○か×かは分かりません。 ただ、局所のパターンを分かれば、何となく、特徴で手掛かりを見つけるかもしれません。 上の図のように、対角線になっているパターンは○の一部かもしれません、×の一部かもしれません。これに関しても、どっちの可能性もあります。100%とは判定できません。それに対して、黒い点が集中しているパターンが×の中心にあるクロスするところではないかと考えることができて、かつ、○には、ほぼ確実にそれがないと言えますね。 こうやって、「小分け」したパターンを利用して、大体ですが、認識ができるかもしれません。 ただし、これだけでは、まだ精度が低いですね。 もう一枚を見ていきましょう! 前の処理が一つの「層」で行ったことだとしたら、もう一つの「層」を加えましょう! 上の図のように前の層から、パターンがやってきました。しかし前の層のパターンだけでは、たりません。この層でもう一回パターンを増やしましょう! 前の層から来たパターンに加えて、もう一つパータンが増えて、二つになりました。そうすると、見える部分が増えた気がします。 上から三つのパターンを見てみましょう。一番上が×の右上に見えますね。 真ん中は、○の左下に見えますね。 一番下は、これも何となくですが、バツの右上に見えますね。 こうやって、少し「自信」がつけてきましたね。なぜならば、「特徴」をより多く「見えた」からです。 「自信度」を上げるためには、もっと多くの「特徴」を見えるようにすればいいですね。それでは最後もう一枚図を見ていきましょう。 さらに「層」を増やして、前の層から来たパターンにさらに「特徴」を組み合わせると、上のはほぼ×の上の部分と断定できるぐらいです。同時に、下のパターンはほぼ○の左半分だと断定できるぐらい、「自信」があがりましたね!
再帰的ニューラルネットワークとは?
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実は、畳み込みニューラルネットワークもこれに似たような動きをしています。 下記の引用を見てみましょう。 こちらも顔の認識では、第2のレイヤーで顔の「部品」というパターンを「学習」で覚えるようになったのです。 その次の第3のレイヤーでは、さらに組み合わさった顔のパターンが出来上がりました。 引用先: 詳細は、上記の引用先をご参照ください。 ここで判ったのは 低層から、高次の層へ行くにつれ、各フィルタがより複雑なパターンを捉えていることですね。フィルタなどについてもこれから説明します。 これから、性質が全く同じですが、課題2を見ていきましょう! 課題2を使って、畳み込みニューラルネットワークの学習を詳説してまります! 課題2:仮名(かな)の認識