Variational Methods for Computer Vision – Lecture 2 (Prof. Daniel Cremers)

okay welcome to the next class on multi LM not multiple view geometry this is variational methods taken class and this is still the introduction and I’m finishing the introduction today the introduction was mainly designed to motivate a little bit the topic of the class to show you some of the recent developments in that field to show you what kinds of things you can do with variational methods one of the things that has become extremely popular in the field of computer vision is novel sensors and very often once a new sensor comes out that sparks a lot of research initiatives people looking into what can you do with that sensor and it often turns out you can do things that were often not possible without the sensors before this sensor that came out a few years ago is so called RGB D camera it was made popular by Microsoft it was actually the consumer electronics that sold the fastest ever I think they sold millions of these cameras in just a few weeks the technology is not entirely novel the the way it works who has seen this camera before okay almost everyone yeah so that comes with their Microsoft Xbox in fact in addition to the camera there’s multiple microphones and all sorts of things in there but what is important for us is actually mostly the camera you see there’s three holes here one is a standard color camera an RGB camera one is a projector that projects an infrared pattern onto the world you don’t see it with your eyes but if you have an infrared camera you can actually visualize that pattern and the third one is a sensor that actually looks at that it that acts in the infrared and sees the pattern and based on the distortion of the pattern it can infer dips and so you can imagine there is a raster of infrared patterns on the world and based on the distortion you can estimate the depths of things in a way that is actually fairly accurate and as a result you not only get color images but you also get depth images so a little bit like what a laser scanner gives you depth information the difference being that this is a dense 2-dimensional depth map and it comes at around 30 frames a second so it actually has the same speed as the color camera and so you get simultaneous steps and color images which is more than the usual laser scanner gives you because it doesn’t scan the image point by point line by line but it generates a 30 frames a second dip spot and so one of the things you can do is you can try to recover the geometry of the world around you from that camera here’s an example of how that could work approaches that were propagated by Steinberg or Carol and coworkers the idea is that let’s say you have your camera located here and at the next time instance you moved it to a new location the issue is that what you need most critically in that context of reconstruction is you need to know where is my camera at any given moment here the way you can determine it is by a variational approach so you want to find six parameters that model that so-called rigid body motion of the camera translation three translational degrees and three rotational degrees for your camera and these six parameters you can determine by minimizing a cost function and if you minimize it locally this is typically what the group the variational technique is about you set up a cost function and then you try to find the parameter that minimizes that cost function and what is this cost function look like in this example there are many cost functions that people proposed in the last year’s and and what they do is they basically evaluate the accuracy of their method and compare to other cost functions to other algorithms and which one is the best one is still up to

debate today and then with every year we get new and improved algorithms to track the camera because once you have tracked the camera what you can do is with these dips estimates you confuse them to get a coherent 3d map of the world a dense surface of your environment and so the camera parameters and one thing you can imagine is critical for the accuracy of the overall reconstruction a critical thing is to get the camera motion accurately you know you have one depth estimate from one location you move the camera get a new depth estimate if there is an error in your camera tracking then the scans don’t align and if you try to merge them you will get offsets and you will get weird artifacts and so in order to project all these depth maps into one world coordinate system you have to know exactly where each camera was and so it’s critical to get an accurate estimate of these six parameters in this setting in contrast to a lot of stuff we talked about in the last lecture this is not an infinite dimensional problem it’s a six dimensional problem in that sense it is simpler and in fact one the strategies you could think of in six dimensions is you could still do a complete search you could still discretize your translation and rotation space and just try all configurations to see which one gives the best cost you can do it it’s tedious it takes time but in principle it’s possible and if you implement it efficiently there are more sophisticated so-called branch-and-bound techniques to more quickly prune the space of feasible configurations and they are actually more or less practical in fact there is one algorithm for this type of problems coming out later this year where people use branch-and-bound techniques to efficiently find the six parameters here the cost function looks as follows this is a cost function that actually uses both the depth image and the color image the way it works is quite simply you say that the color at any given pixel let’s call it X should be the same color at the corresponding pixel once I move the camera because I’m looking at the same 3d point and so I say the color let’s call this a zero is the color at that point X the color here III is the color at the next image let’s call it I the image a little I and then what do we have here the point X is transferred into 3d if you have a depth value u it essentially means that you scale the point by u that is assuming that the point is in what’s called homogeneous coordinates for those who attended my lecture last semester Oh well I don’t have a pin on me so the homogeneous coordinates essentially means that there is an X a Y and the third component that is one so it means that you encode this point with with its Zed coordinate being one the distance from the origin so all points on the image plane have the third coordinate one so X is actually three component vector XY and one and once you multiply it with the depths you have u times X u times y and u and that is this point here and since we have a Kinect camera we have a depth estimate to function U we have it so we can actually prop project that point from the image plane into the 3d world and then we can say once we rotate the world and translate with that rigid body motion G we get the same point but in coordinates of the new camera mind you we don’t know the rigid body motion but let’s assume we have it then we can transform that pi is just a generic back projection which divides by the Z coordinate to get back the 2d coordinates and so then the color at that point and now we can say these two colors should be the same and that should hold for all points X in this image plane Omega yes oh wow perfect thank you yes so how much in these are called

homogeneous teenie teenies coordinates and what it means is that every point X has XY 1 so this is just the third component being one you might wonder why would you represent 2d points with this representation well as you can see in these equations it makes the world a little simpler because then you times X is UX uy u and that is exactly the point that we see up there in the 3d world it has the Z coordinate U and x and y are scaled with you as well and so this would be a cost function and then we have to minimize this cost function there are many ways to do that I will not go into detail one idea would be to do a gradient descent to start with some initial guess of Zhai and then gradient descent another alternative that is commonly used is to linearize this inc sigh I think we’ll see a little more later in class on that and then you get the cost function that is convex and that can be minimized globally in but the assumption about in the linearization is that you are already close in some sense to the right estimate then the assumption is that the camera motion was small in practice whether that is a good assumption or not depends on the application for example if you do real-time camera tracking and you get a new camera motion every 30 times a second then typically the motions are fairly small because U and n in fact a lot of these approaches in computer vision make small motion assumptions to solve the problems because see the difficulty with this cost function is it’s convex inks I so if I try to solve this for the best sign are six and I don’t want to do a complete search I there’s is very hard to actually find optimal solutions in general it’s not possible and so you typically make additional assumptions if you assume psy is small you can do tailor approximations and then you can get a convex approximation and that can be solved and so under the assumption that the motion is small you get good results and fortunately for us the faster the cameras get from 30 frames a to 60 frames to 120 frames the more the small motion assumption is fulfilled even if you move the camera with a constant motion if you have a higher frame rate from one frame to the next the motion is more likely to be small and so the algorithms will tend to work better with the higher speed of the camera here’s examples of what these data look like I think many of you have seen the Xbox many of you may not have seen that the data it actually generates so this is the color image and this is the corresponding depth image and you see the dips is represented as brightness values here dark means closer by and bright means further away and so you can determine the depths in that way and from that once you track the camera you can try to fuse these dips maps in order to get a coherent 3d representation of the scene and you cannot only fuse the dips the information in a world coordinate frame but you can also do that with the color and so you get a colored 3d model of the world you see it’s okay you can recognize things but you might not be able to recognize the person anymore how to improve the accuracy of these 3d models is a huge effort that people are working on these days of course the difficulty in this setting is that there are many factors that limit the accuracy one factor is how accurately can estimate the camera motion the better the camera motion estimate the more accurate or the more consistent is diffusion the second challenge is that the sensor itself has limited resolution both in the depth if there is a limited resolution has in the X&Y coordinates so the solution there would be to wait

for the developer of the camera to bring out the second generation and keep your fingers crossed that that second generation actually is more accurate Kinect Xbox Kinect camera there is a second generation coming out this fall or this winter whether it really has more accuracy more resolution in X Y and in the depth I don’t know yet there’s debates on that the texture mapping yeah so there are different ways to do that here the way it’s done is that we store the color in the 3d volume as well and we do an averaging of the colors in the same line as we do an averaging of the depth values from the different cameras but an alternative would be to first estimate the dips and then project the colors from the images and for example you could use the super resolution approach that I mentioned last time to get a very accurate coloring and that might improve not the geometry but at least the visual appearance of what we see we haven’t done it here because I should be honest that super-resolution approaches a bit computationally intense the super resolution texturing of the rabbit would nowadays take about 20 minutes to compute whereas what we’re aiming for here is the system that really is real-time capable where you scan and you interactively get a 3d model right away to look at and so at least for now the super resolution approach is not applicable in a real-time scenario but there are many alternatives and some of them might give you a better compromise in terms of accuracy and speed and so in computer vision we’re always working in that regime of what is the optimal solution to a problem and what is the fastest solution to the problem and depending on the requirements of your customer you will have to devise different strategies my experience is typically it’s a good idea to at least think about what the optimal solution would be think about how computationally intense with that optimal solution be what are ways to make it more efficient but it’s often a better strategy to first find the optimal solution to a problem and then think about speed if you start with speed as the primary concern then you will never actually get to the best possible solution typically so here is a system that actually works in real time for those who were at the open day on Saturday you could actually try it yourself we demoed it there and we scan tons of people all day long the way it works is there is a rotating chair or rotating platform that you stand on and as you can see here is the camera and here is the 3d model emerging on the fly so to speak so while you rotate around there is a 3d model of that person being generated in real time and so as soon as you finish rotating you rotate around one loop you have a 3d model that you can turn in the computer here again you see the process how it works it essentially carves out that 3d geometry using the different depth estimates and there is many challenges many open issues to make it more accurate you see the resolution is okay you can recognize the person if you know the person but I constantly feel that it should be higher resolved and there should be ways to improve the accuracy but as I said there are many factors that play a role the system actually makes the models Hollow which is useful because you can nowadays print out 3d in color and the cost of printing depends on how much material and so what what you can do is you can just print and have it printed there services where you send it and for 10 or 15 euro you get 3d models of various sizes and so one of the crucial features of this system is it’s very fast and it’s very robust so we scanned as I said on Saturday we scan hundreds of people and it works pretty much every time the only challenges you have to hold still while

you’re rotating so it does not work on my daughter for example she’s three years old and if I tell her to hold still she says yes daddy and then she goes like that and and the reconstructions do not look so good you end up with multiple noses and things like that you can imagine a little bit what the reconstructions look like but if people do hold still and typically we find it works as I said you know we scan lots of people we found even P children from the age of five or six years on you can scan them because they understand what we mean when we say hold still and so these are a lot of the models that we scan in and you can see you can get fairly high resolution both in the coloring and in the geometry so a lot of these folds that you see here they’re actually in the 3d model once you have it in your hands you can verify and so it’s a system that allows to generate little toy figures of family and friends in fact if you if you like this the software can be downloaded you can test it at home if you have an Xbox camera Kinect camera and if you have a PC with a more modern graphics card you should run no problem and then I don’t know that we haven’t really figured out what you do with the system like that but you know you can put things on the shelf or whatever one of the the same system more or less same approach can be used in different scenarios and this is the last part I wanted to show you about recent developments in in our research lab this is next door the kitchen and this is where we do a lot of experiments what you see here is a quadrocopter of flying a helicopter with four rotors they have in they exists in different sizes all the way down to so-called nano copters of this size and as you see on top there is a Kinect like camera on top it’s not this exact same camera but pretty the same sensor and this quadrocopter flies autonomously using that sensor so it can localize its own location using that camera with essentially the algorithm I showed you and then you can use that location and rotation estimate to autonomously navigate a flying system so there is no user steering the system it actually flies autonomously acquires data and this is what the data looks like if you map the data into a world coordinate system so it’s exactly the depths and color sensor data that we get from that sensor but we remove this the ego motion of the quadrocopter because we can estimate that motion and so we can turn and translate all the measurements back into one coherent world coordinate system and this is what you see here and we can map the estimated camera location into that system so here you see the predefined trajectory and the actually flown trajectory and then at some point it lands again and will end and then you confuse these depths Maps exactly like you saw it with the person scanner and you can scan rooms and so once the quadrocopter lands you have a dense colored model of your room and if you’ve seen how people nowadays measure rooms to install things if you ever had you know workmen in in your room to install whatever system they measure the size of the of the of the room it’s very tedious you I mean you don’t have to have a manual measurement there are lasers nowadays that you can position to determine the distance between two walls but they would never give you a dense 3d model and these models are fairly accurate and they are determined on the fly literally what we’re working on right now is actually to extend systems like that so that they can map the entire building ideally with an autonomous quadrocopter the challenge there would be that you have to do obstacle avoidance etc and one challenge that we don’t know how to resolve is if the door is closed and you know the quadrocopter will not open the door so it can fly from one room to the next but the assumption is that the

doors are open so there are certain limitations here so to summarize this first part I showed you a little bit about applications of variational methods what what is being done these days dents reconstructions from images coloring texturing 3d models super resolution texturing as in this example reconstruction of actions over time where you reconstruct not just one geometry at one given time but from a calibrated multi-view video stream you can generate actions over time towards what is nowadays often referred to as 3d television then I talked about it I talked about it I think real-time reconstruction of dense geometry from a handheld camera I may have skipped that I don’t remember RGB D modeling where we use variational techniques to estimate the motion of a so called RGB D camera D stands for dips so cameras that have color and dips and in the end I showed applications of these ITP D cameras on autonomous quadrocopters to actually reconstruct the world around us from an autonomous system okay that concludes the overview or introductory part now I’m moving to the first part of the class and as I said these slides will also be online the first part is taking one step back and going more into an introduction of basics of image analysis because we’re learning about variational methods for image analysis and computer vision so I want to start by making sure that everyone knows a little bit the basic ideas about about images how to represent images how to process images so that we have a little bit of the basics as a foundation for then the variational techniques some literature I will bring some books next time I couldn’t bring them today because the the stack is so so large there on my desk but tomorrow I’ll bring the books at least some of these books there is much literature in the field the class the way I designed it is not covered by one single book this is a big problem in the field of computer vision the field is developing so fast that a lot of things you will not find in one single book but there is a collection of books that have at least some aspects of interest in them and so these are four books on variational methods and partial differential equations for example the corn probes or Bayer book I think it already exists in the second edition now mathematical problems and image processing partial differential equations and the calculus of variations then tonnage in image processing and analysis variational PDE wavelet and stochastic methods morale so limini is slightly older but also quite interesting book variational methods in image segmentation so this is more focused on segmentation and this book is revolves a lot around the so-called Mumford Shah variational model that was very influential in image segmentation and this is a the most recent among these books a book by Brady’s and Lawrence that the at least this version is in a German Edition but I was recently contacted by Springer or told no I don’t remember about they were interested in translating that book to English why brady’s and Lawrence developed wrote a book in German I don’t know exactly but I’m pretty sure there is an English version following up if it’s not out yet it should come out someday the books are slightly different a lot of these techniques and similarly a lot of these books are on the interface between computer science and applied mathematics and similarly the authors are typically on the interface these are often matters from from math from the field of math but so there is a little and there is actually more books I will

bring next time that are more on the mathematical side but that are a little more advanced on specific aspects of variational methods okay one of the key features in variational methods is often that they take a continuous viewpoint so they make the assumption that the world we live in is a continuous world and similarly images are often treated as continuous mappings and this is an appoint of I should say endless debate because as you know the images we get from a digital camera are discrete and not just discrete in space as you see here but also discrete in color the color values the brightness values they have a clear discrete spectrum the discretization in space is often called sampling the discretization in the color space in the value space is called quantization and so you typically have both of these aspects in in in discrete images the way you acquire them nevertheless you will see throughout the class that there is an advantage in actually modeling images as continues mappings so there are different levels of discretization as I said you have discretization in color and brightness called quantization you have discretization in physical space called sampling and then you have in addition if you are talking about videos for example you have discretization in time the images only come one step at a time nevertheless you can model videos as continuous in time as well of course the measurements are discretized but whatever you see in these images the action behind it is in continuous time this as I said is an endless debate at some point it becomes very philosophical and whether the world we live in is really continuous or discrete is you know if you go deep down into quantum physics people will tell you there is a discretization as well in the world but at least for example for our eyes in the physical world you can approximate it as a continuum when I say images what I mean is a mappings from some subset of RN to Rd Rd and to give you some examples so in general images are a mapping from subsets of RN to R D so this is taking the continuous viewpoint and just to give you examples n is typically the dimension of your input domain and so for regular images n would be too if you have volumetric images for example if you get some 3d scan done in hospital then you have 3d data and so then your input domain Omega is a subset of r3 or if you have 2d images but video so over time then you can model that as a mapping from some subset of r3 where the third component is your time component and similarly if you have volume images over time there are nowadays ultrasound scanners that scan 3d in in time so it’s actually quite amazing what can be done today and that would be N equals 4 then the drawback or the difficulty in that setting is that the data they generate is so huge that you can typically not store it so there is quite a need in that domain for online algorithms that process the data as it comes because it’s too much to store it D is the dimension of the output space if we talk about gray value or brightness images D is typically 1 if we talk about color images typically D is 3 once D is larger than 1 people talk about multispectral images and recently when it’s really large people talked about hyperspectral images I’ve never met anyone who can specify at what D it becomes hyper from multi to hyper and you might wonder if you already have the term multi why do

you need to introduce a new term well usually new terminology is a sales point if you want to sell your technology to for example funding agencies and you want to tell the world I’m doing something radically new here and one way of doing that is to introduce new terminology and so this is how hyperspectral comes about yes so we have that continuous mapping say for images in r2 we have coordinates x and y denoting the point in space and once we discretize them we get values at discreet pixels 1 1 1 2 and we get an array of values and typically the function values are also discrete as I said for example in the range from 0 to 255 or in in more a more detailed color quantization so that very much depends on the image format that you have there’s tons of different formats for images and and so depending on whether their brightness or color and how they’re resolved debt cetera some comments before I go into the continuous world about drawbacks and advantages of discrete and continuous methods so to start with the advantages of discrete representations because there is a large part of the community working in the discrete setting they argue that digital images are discrete and so when you process them you also require ultimately a discretization in the computer you have to process a finite number you cannot process a continuum directly and so once you discretize you don’t need to numerically approximate things because you can represent them directly in the discrete setting so you don’t need to do a transition from a discrete measurement to a continuous world and then a discrete up implementation in the computer again in addition for discrete we formalized formalized problems there exist for some problems efficient algorithms from discrete optimization graph theoretic algorithms typically that you can apply to that problem so when you we saw a couple of variational approaches they often have integrals over the image plane in the discrete setting you would have sums instead of integral sums over the discrete pixels and then you would have to minimize some cost on that discrete grid and depending on what the cost looks like what the form of the cost function is there are polynomial time algorithms around to solve the problems and and if you have a polynomial time algorithm chances are it may be very efficient and very fast to do in turn the advantages of the continuous representation are firstly that the world that we see through the camera is as I said a continuous world at least that is a fairly good approximation and since ultimately computer vision doesn’t want to make statements about the discrete image but statements about the world that is seen in these images it is often of advantage to have a continuous representation and the mathematics of continuous worlds has a much longer tradition it is very old partially because we didn’t have computers for centuries and so mathematicians developed theories in continuous space and so there is functional analysis there’s differential geometry how to model surfaces in a continuous setting there is partial differential equations and group theory to model motion in a continuous space etc in addition there are some properties for example rotational invariance that are easier modelled in a continuous setting if I write down a continuous formulation there is no underlying grid and so typically by default I will have rotational invariance whereas if I formalize something in the discrete setting this is often more difficult because if you rotate a regular grid the rotated grid is no longer regular etcetera so things are are a little bit more tricky in the discrete setting in some sense the continuous models correspond to the limit of infinitely fine discretization

and with more advanced sensors we are actually getting into that limit you know the digital cameras have more and more megapixels the frame rate of video cameras gets higher and higher and so the discretization is approximating more and more continues world so here’s an image and it’s discretization in fact I was a little bit puzzled when I started image processing and I wanted to see the pixelization so I down scaled the image to a level where it only has 32 by 32 pixels and then I wanted to see the pixelization that’s not actually easy to do surprisingly because if you down scale it and then you want to see it looks like that you don’t really see much then if you take your standard viewing program and enlarge it you don’t see the pixelization either why because typical programs will interpolate so they see immediately the resolution is too low to see it on a thousand by thousand pixels on the screen so they interpolate the values meaning you don’t actually see the original data your image image display program will typically fool you and show you something else but nevertheless of course you can do it and if you do that for example by by imposing that you don’t want any interpolation or what’s called a nearest neighbor interpolation and then you get this pixelization and there you see the discretization artifacts in that closer here is quantization so that is the discretization of of images not in the spatial domain but in the brightness domain so here you have a brightness image with 256 levels of gray 16 levels four levels and two levels meaning just black and white and here one should say the two levels were chosen appropriately in the sense that much of the relevant structure is still there in the two level setting if you choose a bad quantization then you don’t actually see the head anymore you might just see the nose area or something like that why is quantization helpful it is sometimes helpful to quantize image to get to boil them down to a black and white world because sometimes you want to process the data later on with some algorithm that for examples determines the area where is the head where is no head and and in this image is difficult for a computer to say where’s the head here once you’ve quantized that it essentially amounts to taking a decision which parts are still part of the head which are not so it’s it’s a kind of a post-processing that facilitates subsequent you know robotic tasks for example so for example in an industrial application of computer vision this kind of binarization is important to see where our parts on a conveyor belt where’s the part if you want to grab it with the robot arm you need some hard decision where is the object where is the boundaries of the object and this is then called the segmentation and as you can see with just quantization you get some kind of foreground background separation not the best one of course but at least it’s an algorithm that is very fast and and works as I said usually when you enlarge images you don’t see this discretization in space but what you typically will see is this so you will get a blurred version of of the high-resolution image and what what is being done here is called an interpolation and there are many strategies to interpolate and this is an important problem you can imagine because often images are low resolution but the user wants to see it some are in more detail and the difficulty is how to interpolate it in a way that you really do get better details there is only so much you can do of course if you have no information it’s hard to hallucinate that information but one strategy a popular one is called bilinear interpolation the way it works is that you approximate the brightness at pixels

x and r at points x and y as as a function of x and y that is bilinear in x and y so ax b y c XY plus d which essentially means that you have your four pixels in a neighborhood and you want to find the value in between and so what you do is you interpolate that by linearly fit sum by linear function to it and then read out the value in at any point in between and so you have four coefficients here ABCD to represent the brightness function in a certain area in in-between four pixels and then you can determine these parameters simply by fitting that function to the brightness values at these four pixels so if you have four pixels here one two three four you have four brightness values and you can fit this function to the four values read out the parameters ABCD and with that you can determine the brightness value according to this fitted function in between pixels this is the most standard interpolation there’s also by cubic interpolation where you take more parameters and need a larger environment to fit the parameters or there is a simpler so-called nearest neighbor interpolation the nearest neighbor interpolation essentially gives you this function this image what it does is it just for any pixel checks what is the nearest pixel pixel in some distance and takes that value and so if you have a regular grid say here are your four pixels and you want to determine the value here then you have colors at these four pixels this one is the nearest one and so all the points here get one color the points there get the color of that pixel etc so this is a is a is a very simple naive interpolation that gives you a larger image so although we only have the values at discrete points we can of course fill the continuous space by interpolation once you have images you can filter images and this is an important aspect because it leads the way to so-called a more advanced so called diffusion filtering techniques and also to then the variational approaches the idea of filtering is that you get some input image you process it with some operator T and you get an output image that I call G here typically G the func that this operator T acts on a certain spatial neighborhood so the value of the new image the filtered image Z at X and y will typically depend on the values of F in the vicinity of x and y sometimes it only depends on the value at the same pixel x and y this is the simplest form of operators and this is then called a local brightness transform and that can be simplified by saying depending on what the brightness F is there is some output brightness and and so if R is the input brightness s is the output brightness and then you apply that transform to every pixel that is a very simple and naive transformation nevertheless you can do a lot of interesting things with these simple brightness transformation so I want to look into that a little bit this may not be novel to people who have already worked on image processing but for those who haven’t it maybe gives you a little bit of an idea of what you can do with brightness functions in most cases when you do brightness transforms you assume that the transformation is monotonically non-decreasing so it’s monotonous in the sense that if the brightness r1 is smaller or equal than r2 then after transformation that ordering of brightness values is preserved so typically you don’t want to impose transform the brightnesses in a way that something that this bright gets darker than something that is less bright so you want to preserve this ordering of brightness values if you have less than here then the transformation is called strictly

monotonous there is a difference if a transformation is strictly monotonous then you can invert it you can get back from the transformed image back to the original image in any kind of image processing and transformations it’s useful to at least keep in mind whether the transformation you apply is invertible or not because invertible essentially implies that you’re not losing information it means that you can always get back from the transformed image to the original data and so the original data can be reproduced any transformation that is not invertible invariably lose this information you cannot get back to the original data so some information about the original data is lost in the transformation and so if you want to preserve information then invertible transformations are helpful here are some invertible transformations at least this one is invertible this is called a contrast stretching what it does here you have the input brightness dark being low values on the left and bright being high values on the right sim and here is the output brightness T of our and so as you can see what this transformation does I said it’s invertible that’s actually more or less true what it does is that all the brightness values in this part of the spectrum are stretched right and so of value input brightness here gets mapped to a very dark value increase brightness there gets mapped to a very bright value you would apply such a transformation if the structures you are interested in say in a medical image the doctor wants to see where is the bone where is the cartilage etc and in that setting you want to check what is the range of brightness values associated with the bone and then you may want to stretch that so that you use the brightness information that is available to represent the area of brightnesses that you are most interested but in turn these areas are collapsed right so so all of these brightness values are essentially mapped to dark and if it is perfectly flat it’s actually no longer invertible because then I have 0 here as an output and the input could have been any value in that range so invertible means the slope should never be exactly 0 should always be positive the extreme case of a contrast stretching if I stretch more and more and more I get this mapping and this is called a threshold in threshold is a transformation that essentially buying arises the image from some gray value input to a black and white image where all values below some value M are set to black all values above are set to white like the head image I showed you earlier that was binarized in that fashion and so thresholding as I said is a limiting case of the contrast stretching provides a binary image and as I mentioned earlier this can be useful for further post-processing because there is in some sense a decision taken for every pixel are you in that domain or in that to me there are other important brightness transformations so-called power law or logarithmic transformations and here you see some of them there’s different ways to represent them the logarithmic transformation would look like that log of 1 plus R and the the power law would be C of R to the power of C times R to the power of gamma and for different gamma values for the power law you get these curves here and so you can imagine what effect they have the curves down here tend to darken the image so the range before before was this range so very bright values here and they’re all mapped to essentially dark and these transformations tend to brighten the image in fact the inverse to the power law transformation is

called the gamma correction and the gamma Corrections they look the same essentially the inverse means you flip them at the at the axis the gamma correction is frequently done in monitors and if you’ve ever given a talk and shown photographs or images you may have found this issue that on your screen you see the picture really well right and then you project it with the projector on onto the onto the wall and all of a sudden the image is completely overexposed or completely dark and you can no longer see the faces anymore often when people give talks you have that issue they see oh here’s a picture with my friend in the sunset and you don’t see anything because the interfaces are too dark and then you wonder why is that so why do I see the image differently on that screen and on this screen and the reason is that between the two screens there is some gamma correction being done and you can actually invert that by applying the inverse and so you can correct this brightness by doing a gamma this is why it’s called gamma correction it’s done very frequently for this place to make sure that the image actually is is in a presentable brightness range so if you ever have issues with overexposure or under exposure in your slides you know gamma correction is the way to fix it and it’s not surprising you just take the values and you you know increase the brightness or decrease the right brightness as desired here’s examples of so-called contrast enhancement the power-law transformation can be used to enhance contrast in certain domains this is the input image and these are different power law transformations with different values of gamma gamma the smaller gamma gets the the more it moves away from 1:1 means a uniform an identity transform so nothing happens and the more different you are from one the more the stronger the transformation and what you see here all of a sudden there are structures emerging that you didn’t actually see in the input image and this may be important if for example in a medical domain if the doctor is particularly interested in that structure then the input image is not going to help him but then the power law transformation does the trick so with very simple brightness transformations contrast enhancement contrast stretching gamma Corrections you can actually change change the the the brightness values to bring them into a domain where the human eye can see structures better here is more extreme transformations these two so-called gray level slicing approaches what do they do anyone can tell me let’s look at this one for example what does this transformation do anyone have an idea yes yes so it only it masks out certain gray values but what does it do with these gray values to some to some constant brightness yeah so this is also a kind of a binary zation a mapping to two values of brightness and basically you you say for example if you want to highlight the structure some component in the medical image and you know that component has brightness values in the range from A to B then with this transformation you can make it light up and the rest will be completely black and so this is a very interesting processing that simplifies the task for the user and basically shows them here is the structure you are interested what does this do in turn yes exactly so it also makes the structure you are interested in constant but it cranks up its brightness so it lights up but the rest of the image stays the same so these are interesting transformations mind you these transformations are not invertible so if you have exactly that gray value it may well be that it was the same gray value in the input but it may be that it was much darker so

obviously these are not strictly monotonous so you cannot invert them but sometimes you don’t want to invert them you want to light up structures and to display them to the human filtering when I started image analysis my background is actually physics and filtering was a strange term to me if you’re doing electrical engineering you’re more familiar with filtering for me the only filter I knew was the coffee filter and and so it took me a little bit to get used to the term but it’s used frequently in signal processing and it comes actually it’s derived from the frequency space where you transform an image to its frequency representation using the Fourier transform and then you can filter out certain frequencies and say I only want to preserve this frequency and put all the other frequencies to zero and so it’s much like a filter that lets some frequencies through and PI and filters out other frequencies and so this is where the term filtering comes from and so these are often called filters and we’ll see some filters in in the following one notation or one terminology I want to mention is from from mathematics you may be familiar with that term linear transformation and operate at ease called linear if it fulfills these two properties so T applied to two images F and G should be T of F plus T of G for any pair of images F and G and similarly for image F and scalar alpha any image F and n is alpha T of alpha F is alpha times T of F and an operator is linear if and only if it fulfills these two constraints why is that useful it’s useful because it basically tells you that it doesn’t matter whether I first add two images and then transform them or whether I first transform them and then add them comes out to the same and this is often a useful thing property to have to know there are various linear transformations and among them a very popular one is the so called convolution in German you see I sometimes put the German terms for those interesting convolution in German called fail to the convolution looks like that G the output image at x and y is a linear combination of input brightnesses and with some weighting function w so the way you can see that maybe I’ll draw a picture here is your image if you want the output brightness at that point you do a weighted combination of the input brightnesses typically in a certain environment doesn’t have to be but frequently this is this is the case and so if this is the point X will have here the point X minus X prime so X prime being the offset vector between the two and and then we have a weighting depending on on the offset W X Y and this is a weighting in the discrete setting this is what it would look like you would have a summation of the pixels in typically the neighborhood and then you have an an offset i minus MJ minus n and some weight that depends on m and n and depending on how you set the weights heat the convolution will do all sorts of interesting things to an image so these are brightness type transformations that are not local anymore where the brightness at any pixel depends on the brightnesses of the input image ideally in some neighborhood but possibly in the whole image if you want some examples I’ll show you in a second so but before I do that some terminology so this weight matrix is is often called a mask the convolution mask and one mask to act in a very local vicinity of 3×3 pixels would be this one so that’s the weighting matrix W zero zero one one minus one minus one so where the

argument is always this offset vector in the continue setting that weight matrix the mask is called the convolution kernel and this is called the convolution it’s often written as W star if is a convolution of W with if and then if in this case is the input image and W is the weight matrix or the convolution kernel what are useful convolution kernels here is the most commonly used convolution kernel the Gaussian kernel and you can see actually the the coordinates are not the right ones at least in this representation the center is typically zero zero so the central pixel it gets most weight and the more you move away from the center the less weight you get this Gaussian convolution creates a blurring of the input image because you say the brightness at the output is a weighted sum of my neighbor brightnesses where the weight decreases the further I go away in practice the Gaussian is always positive it’s never zero exactly but once you implement it typically you go to maybe one to three Sigma’s and then the rest you save doesn’t matter you can ignore so this is called low-pass filtering smoothing or low-pass filtering these kinds of filters the Gaussian and various other filters there are particular types of neighborhood filters because the brightness of the output depends on the brightness is in some neighborhood input brightnesses in some neighborhood here is the gaussian smoothing kernel as you can see it has some Sigma some widths that depends on how much blurring do you want to create the larger Sigma the more averaging of over a larger and larger neighborhood happens and so the more blurring you get in fact if you let Sigma go to infinity you get a constant output image there are alternative solutions often simpler solutions sometimes faster to implement as well for example so-called box filters can be implemented very efficiently and they are much like a Gaussian filter except that the weights are constant in that mask and typically you would want the averaging or the this weighted average to be such that the overall brightness is preserved and you can assure that by normalizing these masks so for example if you have these three by three masks with lots of ones there is nine ones and so you divide one over nine so you normalize the mask and that assures that you preserve the average brightness it means that once you filter the image then it gets blurred but it doesn’t get brighter with every filtering the average brightness is preserved this is true but inside the image once you get to the boundary its you have to adapt this weighting because once you do a weighted sum of pixels in the vicinity and this is the end of the image so to speak then you have no more brightness values there and so then you’re only averaging four pixels namely the in the corner and then you should do one over four in this case so you have to adapt the mask appropriately at the boundary this is actually a critical issue I should say in a lot of image processing techniques and papers people detail the algorithm but they often neglect what they actually do at the boundaries these are often technical details that are not in the papers one solution to this issue and that is often simple before changing the masks what you can do is you can just expand the image a tiny little bit by copying the boundary values to one over if your 3 by 3 mask it means you still have enough neighbors in that expanded image so this is often the simplest solution the Gaussian blur ring is interesting but it’s often not what people want in practice they want to remove noise and oscillations to due to noise in the images but they don’t want

to blur structures and so one alternative is the so-called median filter it’s one particular type of an order statistics filter and these filters are typically not linear anymore so I showed you what linearity means and as I mentioned it’s a nice feature to have nevertheless in a lot of image processing nonlinear approaches are more powerful because with linear techniques you can only get so far and there’s a lot of nonlinear techniques that give you much better results and a lot of the variational techniques we will discuss the more interesting ones are actually nonlinear approaches all the statistics filters are filters where the brightness I showed I mention it here of the filtered image depends on the order of brightness values in a certain neighborhood so what I do for example if I am at a certain pixel here let’s say you have your pixel grid and you want to process say this pixel here then you look at the brightness values in a certain neighborhood and you order them in increasing fashion and then what you can do is you can take the central value the so-called median of these numbers and put that as the new brightness value here that you can imagine also creates a certain denoising for example if this pixel was white and all the neighbors were black then the median would be black as well and so the white pixel would completely disappear in the median filtering so you know fine scale noise so-called salt-and-pepper noise is ideally removed with the median filter yeah so I showed it here this noise is called salt and pepper sometimes is called impulse noise and this noise if you have that kind of noise on images then Gaussian smoothing is not good but median filtering will typically give very nice results and so in in general the median filter will induce less blurring so it will although also smooth the image D noise the image but they will not blur the image as much here’s an example I don’t know how well you can see it this is the noisy input image this is the Gaussian smooth image it looks almost the same it is a little bit but as I said the reason why it looks the same is that I think the human that the human eye does a certain kind of denoising so if you look at the numbers they’re definitely not the same but to the human eye there is very little difference here and and still you see that edges are getting blurred here here that there is a sharp edge and it’s getting slightly more blurry in the Gaussian filtered image and then if you want to remove more of the noise you have to increase Sigma in the Gauss filter and that blurs structures even more and this was a huge issue in the 70s and to some extent 80s in the image processing community that you want to have denoising but you want to preserve structure as I mentioned last time there is an endless debate what is structure and what is noise if we have both superpose we don’t know beforehand but typically noise happens on a high frequency domain on a high because it’s typically independent from one point to the next and so you want to have some smoothing but you want to preserve edges and as you can see the median filter does quite a good job on that and this shows you one example of where nonlinear methods are often more general and more powerful than linear ones the next thing our derivative filters so these are filters that do not create smoothing but they try to find for example discontinuities in images edges and and highlight edges and the edge the idea being that an edge is a transition from a dark if I have space here and I have an edge it goes from dark to bright

and so this location where I have the transition from foreground to background from from dark to bright is a transition is where the the derivative is very high here’s again the different the definition of derivative you should be familiar with that in images of course we have two coordinates and so invariably we will have partial derivatives so DF by DX is defined of f of X plus epsilon and y minus f of x and y divided by epsilon and then you let epsilon go to zero in a discreet world you cannot let epsilon go to zero because you don’t have continuous values but you can easily approximate these derivatives what I show here is some notations that I will use throughout class to denote derivatives this is the common one DF by DX sometimes I’ll just write it as DX f with the round D denoting the partial derivative or sometimes I will just write FX and this is one possibility of how to discreetly approximate this derivative at any point x and y at any pixel for example x and y you take the pixel to the right you take the pixel to the left the difference between these brightness values you divide by the distance you walked to if you are exact you should say 2 times the width of a pixel because that is the step size epsilon that we talked and so this is a discrete approximation of this once you have this discrete approximation the next thing you might ask is why do we do it this way why not differently indeed you can do it differently and the short message is there is not one solution that works best for every application and so in practice this is called the symmetric difference because you do it symmetrically forward backward and this is called a forward difference where you just take the pixel on the right and subtract the central pixel and similarly this is called a backward difference and so you in discretizing variational methods and partial differential equations people use all sorts of discretization they use metric differences in some settings forward and backward differences and I think I’ll show you a little bit in the coming lectures what the advantages and drawbacks are of these discretization but ultimately the full picture only emerges you know it’s it’s an endless story one could say there’s you know you could take five or six classes on numerix of of the perennial equations and and then you can get into all the details of different kinds of discretization so it’s a very long story and at some point it even becomes somewhat of an art to find the best discretization for a given problem in practice so if you take any discretization you will typically get good solutions and often the discretization is not critical there are some phenomena in in the sciences where having a good discretization is of crew is crucially important to get meaningful simulation results for example if you want to simulate the evolution of shockwaves then having the right discretization is crucial so there are certain physical phenomena where it’s important to discretize properly so here is an example of brightness functions and what they look like in the computer this is an input image it’s almost black and white you would say at least for the human eye as I said it is this is white this is black but if you look into the brightness values if you take this ray here and and and then basically show the brightness values along this line then you see they’re not really constant they’re really fluctuating a lot and some of the dark values in this area are almost as dark as dark as some of the bright values in that area and so if you add a little bit of noise that gets substantially worse very quickly here are some examples of noise this is a pure black and white image if I take the X derivative I can

actually localize the transition from white to black and so people thought well we can use derivatives to localize objects and determine their boundaries and this is how image processing was done in the 70s he would try to identify parts on a conveyor belt by computing the derivative and checking where is it maximal and then you would say that you would mark the points of maximum derivative and that would be the boundary of your object and once you actually ran it in real-world conditions you found it didn’t work and the reason why it doesn’t work as you can see it here if you add some noise you can as a human still nicely see this transition from black to white if you then draw the points of it goes compute the X derivative this is what it looks like so you can still see a darker line but if you then want to localize mark mark those points with strong X derivative you will get tons of points everywhere you will not no longer get the boundary of of your object and so what we find and this was a finding that people realize in the 70s and 80s is that derivatives are very sensitive to noise so if you have a certain amount of noise this is the derivative along the x axis and for for a certain y coordinate and then if I ask you where is that derivative maximal and that is the transition so everywhere you know it looks like an almost random function but in principle what we see in that way is that vertical edges like we saw them brightness edges can in principle be determined as Maxima of the X derivative and similarly of course I can localize horizontal lines as the Maxima of the Y derivative with that simple approach we can only lower determine horizontal and vertical edges but there’s ways to generalize that to arbitrary edges but what we see is that there is a sensitivity to noise maybe I’ll ask around to see how creative you are how do you think we could resolve that noise sensitivity how could we use derivatives to determine edges in a way that is more robust to noise what could you do maybe pre process the image in some way to reduce the noise any blur exactly we can blur it and as we saw earlier maybe even apply a medium filter to blur it mean a way that the edges are preserved and then compute the derivative on the blurred image and in fact anyone who does image processing knows that and uses that so if in any paper you see we compute the derivative of the image typically what the author means is of the blurred image because derivatives of the input image are so noise sensitive that you may not want to do them so typically whenever a paper computes the derivative of the input image you have to be careful either typically what it means is you have to at first blur it may be Gaussian smooth a little bit then then apply the derivative once you have edges in arbitrary direction that you want to capture with derivatives you can compute the gradient the gradient for those who haven’t seen it is that triangle with it pointing down mind you this is very important and it so I put it on the board for some people it’s obvious but for if you’re not from a more mathematical background this is called this is the derivative operator it stands for derivative in X and in y direction this here the triangle down is called the Laplace operator and it’s the X derivative squared plus the Y derivative squared in two dimensions so these are two very different symbols and you should not confuse them if you apply this operator it’s called nabla actually in the literature this is called the nabla operator I don’t know where the term comes from actually and this is called the Laplace operator the nabla operator is the derivative operator so a

derivative in X and the derivative in y direction if you apply it to a scalar function if then it’s called the gradient of F and so it’s a vector containing the x and the y derivative of your function if you can then determine the norm the Euclidean norm of that vector this is this expression here so the X derivative squared so the partial derivative squared sum of partial derivatives squared and the square root this is the gradient norm sometimes in the literature this here itself is called the gradient so there is a little bit of a ambiguous terminology if you read gradient strictly speaking it should be the vector of the partial derivatives but sometimes what the authors mean is the norm of that vector and they just call it the gradient as well so for example when you say an edge is a location of strong image gradient of course you mean the norm of the you know for a vector to be strong doesn’t really have a meaning so these terms are used exchanged ibly the gradient norm is a very useful operator but you should keep in mind it’s a nonlinear operator which means if you take two images and sum them and then compute the gradient norm or first compute the gradient norms of the two images and sum them afterwards of course you don’t get the same thing but it is an operator that allows to detect edges in arbitrary orientation the reason being that if you have an edge in an arbitrary orientation then the brightness changes both in X and in y direction sometimes a little more in X direction if it’s a more vertical X sometimes more in y direction if it’s more horizontal edge but you basically measure the changes in X and in y direction and you sum these changes in in this manner and so it measures changes in any direction the gradient norm you can check it for yourself is what’s called rotationally covariant that means that if I first rotate an image and then compute the gradient or if I first compute the gradient and then rotate comes out to the same in the literature this is often called rotationally invariant strictly speaking that is not correct invariant means that if I apply it the structure doesn’t change at all rotationally invariant means if I rotate the image and then apply the gradient I get the same as if I just apply the gradient but but of course that’s not true I mean of course you get the rotated gradients and so yeah so this is called rotational e covariant you can actually write it down if you want you can say I think that’s getting a little bit too far but but so this is called rotationally covariant it means you it’s exchangeable you can either apply the gradient then rotate or first rotate and then apply the gradient this is very useful because it means the gradient operator or this gradient norm is an operator sorry that can be used that can be used and it’s independent of how I hold my camera I will get the same performance even if I rotate the cam so this covariance is vital for image analysis here’s an example of the image gradient so this is the input image and these are the is a visualization of the gradient where black means the gradient is zero and white means the gradient is large and so you can see at the boundaries of objects you typically get large values of the gradient but what you also see if even you know coins are essentially uniformly colored and this might be an application that would be useful in a you know let’s say you are at the cashiers this and you throw a lot of coins on the table and you want a computer to figure out quickly how much money is on the table you know if you that it would be terribly useful for example if you’re standing in line at

Aldi or so and then then you have an older lady in front of you and she can’t count the money and she throws it all on there takes forever sometimes right and you wish there was some algorithm that did it quickly and said how much money was there but it turns out it’s not you know you could use these gradient filters to determine the boundaries of coins and then from then on you can determine the size of the coins and using the color information you can determine which coin am I looking at etc but you already see here although the coin is uniform material since it’s metallic it reflects the light and so you get strong brightness value transitions also in this and as a consequence it’s a much harder to localize coins just using grading although this image has no noise in it right and in real-world conditions if your background is not really white either it may get more and more difficult but at least you can see you can do some things with this operator here’s the flipped version of the nabla operator the Laplace operator here it is the Laplace operator is sometimes written as nabla squared what it basically means is if you take the derivative operator and square it it means DX dy transpose times DX dy you get DX squared plus dy squared and that is indeed not tell applies operator so it’s an operator of second derivatives knobloch applied by the way to a vector is called the divergence so the nabla this is why I wrote nabla here sometimes this is called gradient if you apply it to a scaler and sometimes it’s called divergence if you apply it to a vector and I know researchers who don’t like the symbol knob lab for that reason and so in their papers they will either write gradient as grad often short grad for gradient and div for divergence and they do that to really tell the reader what I mean which structure they’re applying this operator to whether it is a scalar or a victory they apply it and so this is the Laplace operator is just the sum of second derivatives in each component so the derivative in X square the second derivative in X plus the second derivative in Y by the way the same operators of course apply to 3d as well and then you would have plus the second derivative in Z coordinate or if you want you can even do it in time if that makes sense the Laplace operator in contrast to the gradient norm is a linear operator which means here I wrote it again that if I apply Laplace to alpha if alpha 1 F plus alpha 2 times G then I get alpha 1 Laplace of F plus alpha 2 Laplace of G for any alpha 1 alpha 2 for any F in G so that is linear and as I said linearity has some advantages because I can for some images and then apply the operator or first apply the operator and then sum the result comes out to the same here’s what the Laplace operator does maybe a little intuition behind it why the Laplace does what it does as you see the assumption here is always that the brightness jumps from black to white say background foreground so we live in a simplified black-and-white world I’m already over time am I not yes he should remind me of that let’s stop here and continue tomorrow

ResearchMentoringTabulationOfBibliographyAndResearchRelevanceDiagrams

this video is part of the research mentoring initiative the mentoring initiative will try and give you insight into research exploration dissemination and how to structure the way you might do research how you might align reading relevant articles and structure that into diagrammatic depiction so the first thing we’re going to think about is this idea of a research relevance item throughout this video we’re going to look at research relevant tables research relevant diagrams research relevance trees any site type of depiction mechanism is very important for understanding and disseminating your research let’s start with this page then this page depicts a research relevance table why at that terminology of that triple important well research could be delineated could be written up in paragraphs in chapters but really a faster way to visualize for the first time reader compare and contrast different types of research is via a diagram so this video puts forward the premise that research relevance and research relevance diagrams are part of the issues that one should cover if one is looking at research so let’s start with this diagram this diagram breaks down some of the areas of reuse of information and the reuse research into a number of subcategories the first one is combining information the other is knowledge reuse and each one under their categories has subcategories that break down this major headings these two here into sub headings and they align to a number of papers that cover these areas as you can see some of the areas that sub classification areas only have a few papers whereas others which maybe have a larger amount of research or the the preparation of this table and the reader of this background material found more information in this area so let’s move on then we’ve looked at one research relevance table let’s look at of another this one’s slightly different this was done by a very good PhD student and he compared and contrasted certain columns now this is to do with the idea of symmetries in weights in evolutionary neural networks so in fact it’s concentrating to me more persist specific on permutations of of weight now when the student looked at this he found that there was actually no explicit terminology to explain this conundrum of well what’s it called well in some papers it’s called explicit permutations in others it’s called equivalent rolls and some are they don’t even specify it so what does this research relevance table tell us well the good news about this is it’s a very detailed research relevance table first thing is it has a caption which is explicit now this should be your norm a very explicit caption that enables you to understand the table any table in fact not just a research relevance table and not read the surrounding paragraphs of text also it’s got sub notes to help the reader understand the sub issues in here so how has he used this research relevance table well he’s put the references here on the left hand side and then he’s mentioned the issues here so let’s go and look at this in another diagram so here’s another diagram and here Stefan’s actually got more columns so it’s become a bit more of a issue we’ve got permutation problem competing convention structure stroke functional mapping and now he’s done something quite good in the sense that he’s highlighted a very important issue which is the severity of this issue so here we see that this issue that they’re all talking about which they can’t agree on the naming convention a compared in different papers and the severity of it in the papers is also mentioned and again it’s a good diagram because it’s

got a fully annotated and described caption and sub notes as well excellent research relevance table let’s look at another research relevant this is a research relevant diagram so in this case in this case what we’re looking at here is a research relevance tree so again shows you the interactions between items in the research now we look at another diagram again it’s structured slightly different now don’t think that this wasn’t put together especially to get these type of alignments and in fact these entities here may have been placed here specifically to get these type of diagrams of rows of histograms if you like normally put in the Y planar actually put in the x-plane here now the nice thing about this research relevance diagram table in fact is that they have the references here maybe the types of networks here and the different types of behavior from the realistic neurons to the structure that they’re talking about in these papers along the white x-axis so that’s another research relevance table very good let’s move on to another now this one does something slightly different this puts the references inside the diagram so it’s an XY plot single two-dimensional plot it has the size of neural network and their biological plausibility so a very good diagram not very large caps and so you might have to read a little bit more about that but a good research relevance and graph now this was done by my PhD student a SAN and he’s done a very good job of depicting let’s minimize it a bit to try and get the whole diagram on one page this is a research relevance tree now the nice thing about research relevance trees is you can break down a sub issue in this case hybrids into a set of subdivisions and stratify them into if you like sub areas in those areas so you can see here that that you might think hybrids well it’s just one issue isn’t it but no there’s lots of sub issues in it in it anything from controlling the hybrids because a hybrid is a number of items working together or the order of execution of the hybrids are they sequential one off the other or are they parallel or the level of hybridization and then an explanation of what they are so this diagram is a research relevance tree now this diagram that i’m going to show you chose to depictions of the diagrammatic and behind that the databases which is really relevant for research let’s go and see these two diagrams there now this diagram really utilizes a methodology for building up your research in a database it’s actually called his site this initial idea and the concept was undertaken and developed by a PhD student and is now under publishers rights and they control it but what does it do let’s have a look at what his side does well his site will let you build up a database of information of your research and then the real thing that I want to show you is what you can draw once you’ve built up these and this is it this is a research relevance temporal diagram so what have I just said I’ve said with this his site you can develop a methodology of depicting the references you’ve read and correlated and if you like map in your background research and see which ones that are most relevant so here we’ve got a temporal timeline from nineteen sixty seven to two thousand and we can see one of the most relevant papers here is this one in 1998 and maybe a founding paper is this one so this depiction enables us through the research relevance temporal diagram to understand how the references are associated

now let’s look at this you is so maybe important to one company that they’ve even put it on their website so they’ve got his site the trademark and they develop this diagram to show you how their research as linked and even the timeline so that’s very relevant to show you a diagram that’s a research relevant temple diagram now these are a bit of a diversification this is just a very simple table to show you about the work you’re undertaking and maybe the influence so I’m not going to say too much about that there’s also a framework where you can highlight what this is so it expands the table if you like and again here’s another table again looking at the work and again looking at the questions that you might ask now this research relevant table was again done by hassan and I think it’s a very good research relevance table so I explain why it’s a good research relevance table well first you can index into this table using these numbers here to the left the first column 1 to 12 so that means you don’t have to reference anything except in the table you can reference 7 to talk about this reference so what has he done to elicit a compare and contrast of all these different research papers well a research relevance table uses columns that differentiate different issues that we’re going to associate and compare the second column as you can see is chronological and it tabulates the papers in date order the second one tells you if there a global algorithm on what type genetic algorithm or bass or other types and then it says if they use a local algorithm as well and these are looking at remember hybrid algorithm so they can use one too well actually always at least two or more and then it looks at the categories of these and the optimization and the validation and application so a very good research relevance diagram a way of depicting the information you’ve extracted from your past research now this is one that one of my students in his degree put together this is a presentation and he was very kind and reference me for giving him the theory behind it but I think the way he’s depicted this is very good so let’s again explain the relevance of a research relevance table again you can index through these numbers in the first column then he’s got the references and then he has a number of sub areas and there’s four sub areas which they cover and then he’s got importantly coloration of the relevance of the topics so this 13 is the highest relevance in this and so is this one in this area here and out of these this one as the highest relevance so we can see that one of the important things we will actually see in another video which I’ll show you on a an Excel spreadsheet that builds these tables and XL is used because it can build the data structures and then you can depict them in a visualization tool like ms word vizio or any tool you like to draw up these tables so again what’s he explaining here well first he says the project involves algorithmics of shortest path and he explains that he’s looked at some papers and related these to the relevance for this issue then he looks at mobile devices and design of those because he’s going to put his project onto a mobile device and he says which one of these is most relevant then he also looks at software patents because these realize if you’re going to get a higher honours degree you have to show that you know a lot about software engineering you know about computer

science and one of the sub issues in that is patterns and design pens then he talks about Dykstra algorithm and a paper relating to it and a comparison of the code for that so this is a very good research relevance table now I’m going to cover the issue of parameters it’s not quite in line with this talk but it’s a very big issue if you’re developing mathematical models now not enough papers and you and I will I definitely have read thousands of papers that have not delineated have not depicted have not stated the parameters used in the model and not differentiated the different types of models in the overall if you like set of mathematical models so why is this a good tabulation of parameters well first it tells you what the algorithms are used so it’s a cluster of research models and mathematical model parameters the first set is for new Volusia recomputing mathematical model and these are the names the parameters of the parameters one thing that hasn’t got I have to say should be more prevalent prevalent maybe is more symbolic so maybe there should be a table an extra column with just the symbolic notation of these and maybe the units as well so it’s a very good table but we could enlarge on it and clean it up and make it more exact explicit so again we’ve got one column with the type of algorithm it’s one column with the parameter name we should have another another column with the symbols another column with the interval that they cover and maybe a description and this does it all here but it is a very good parameters table now let’s look at these diagrams I first came across these diagrams some time ago and one of my students did um use this methodology to explain the research so this diagram still not quite sure to call it maybe it’s a research relevant sequel sequential diagram or research relevant domain algorithmics and data structures diagram but as you can see the important thing about this diagram is that it categorizes the type of information that you’re using here data the technology the biology maybe and maybe the algorithmics maybe the algorithmic could be depicted a bit better because it’s just got one really the data is as you can see categorized into four different types technologies are also categorized so that research relevance flow or well we’ll have to think of a good name for that now here’s one of these put to good use it was my PhD student Don who put this into practice so here he’s got the domains of artificial neural networks case based reasoning and data structures all linked to a well it shows here one algorithm they’ll probably be a set of algorithms and then you can see the flow of the data which is nice so this interactive model i think is something like a sequence diagram in UML something like but maybe it needs an exact naming now I’m going to go off the subject again I’m going to do that by talking about algorithmics this is because not enough papers depict algorithms because the important thing about a mathematical model which you might be building in your research is how did you process the data and the structure of the data and the parameters that you use with those two in this case we’re looking at the algorithmics two different diagrams the second one’s the more competent one the more easily explained because we can index into the algorithm with numbers line numbers and if you’re not used to this type of diagram one of the most important things to realize about these diagrams is the symbolic notation here p open brackets t close bracket is a data structure so let’s just quickly explain how these algorithmics not pseudocode and i must state this if you’re developing in the research community or developing software artifacts in your final degree project do not talk about pseudocode we talk about algorithmics this is high-level algorithmics that can be mapped to any program language coming map to F sharp C sharp Python or it can be mapped the EE or LabVIEW the important thing is that this type of algorithmics is something we could put in a patent or a journal or a paper or a thesis so why is it important then well let’s go back to the basics this arrow says we’re doing a transform this word here select or

recombination of mutate is the function we’re performing on this data structure so remember an algorithm processes data structures how does it mutate them how does it change them well it undertakes this process select on the data structure p open brackets t closed brackets and then once the function has been performed the new data structure Q subscript s open brackets the closed brackets is the process data that has been if you like output from this function or pipe through it and this is the translated data type now we take this Q subscript s over to here we then perform the function recombine on it and we get a new data type so now you’re suddenly seeing if you weren’t used to algorithmics oh so all you do is first you initialize the initial data structure and then you might’ve value it to find out in this case its fitness functions across the pool and then you go through a set of transforms each time re-evaluating the data structure and renaming it and that’s what these algorithms show you here as well in a bit more complexity so that’s enough of that and a bit more about algorithmics there again if you’re not used to publishing papers or journals may be a good idea for you to get used to the come the naming convention of nomenclature to say what exactly all your functional mathematics and symbols mean that’s an example from one of my papers now we’re going to get down to the basics of why we’ve looked at all those diagrams well if you haven’t understood this that those diagrams are a way of depicting delineating and describing the different types of research sub domains that the area you’re investigating is involved in so the important thing here then is that how would you build a bibliography now I must explain make it expresar a bibliography in our genre is different to a reference list why we could have in a document both we could have a reference list and then after it a bibliography how can we do that aren’t be the same well I’ll explain in this case why you could do that the first thing you will do and these tables in front of all will show you how to do it in a minute you will build a bibliographic list none of those items in that list are referenced as soon as you cite put a reference in a paper or a journal or your thesis they become citations or references and they move from the bibliographic list to the reference list so we’re talking here about building bibliographies all the things you’ve read all the things you’ve looked at scanned maybe not cited yet now why is this an important thing to do well what you don’t want to do is pick up a paper again so that was an important paper I’ll remember that when I write up where was it what was the important bit where was that bit of information was it what type of information was it well this is developed over the years hopefully many of my students have with me and through their great enthusiasms to develop process slight develop this this is quite well developed now one of the issues that was added to it some time ago with this issue of colorizing so these are positive things that can be said about the paper or journal or book and these are negative things oops-a-daisy so what are we looking at here well we’re looking at a way to read a document and then start saying oh I had an important thing about notation I should note down it had some very good citations or some quotations that I should note or its abstract I thought oh well like the way they talked about that and the keywords they’ve started to use are starting to be a norm so i should note them down and also there was some useful knowledge when i read it definitions were also good maybe some facts or mathematics or algorithmics are important for my research and maybe the insight gained from the conclusion should be noted and they’re all in a positive context now if anything wasn’t explained well enough or notation wasn’t clear or some citations were missing or any of these issues which may be gave you a positive or actually an inverse positive a negative view of the paper you should write them down as well now let’s put this to practice so this is two examples the same table to write down information when you’re reading information from

books papers and journals so let’s look at some examples here’s an example when I read this I thought this is quite important and it talked about Monte Carlo simulation and here’s some information I compiled about it from this paper so that’s relatively important in the issue of useful information let’s look at another paper this one had some notation that I thought was important so I also made a note of that ah this one’s got a citation quote and again the important thing here is when you’re going to reference this this quote it’s nearly correct if you place in document except here you need to put a reference and then it’s not plagiarism let’s move on and look at some other paper this one is def this as weather sir this has got primary and secondary sources so the primary source is this source the secondary sources of this you don’t normally quote the second resources unless you’ve read them but in this the overview of information was obviously something that was thought to be important so it’s been added with the citations to the secondary sources as well again some useful information here now we’re going to start seeing some important things that you can see with these tables the first thing you can see is if the paper is important because is that one important that one’s relatively important that one’s moderately so moderate that one is now what have I just been saying what I’ve just been saying is the amount of information you store in these tables tell you how relevant they are if you think they’re very relevant you’ll probably make a large amount of notes in the different sub categories now let’s look at another issue that these tabulation methods for the bibliography help you undertake so that is if you’re writing a journal or a paper for the I trebly they use numeric references therefore unless you yourself put in the date somewhere which you might remove later in the journal you might lose that information so here we’re starting to see well I might use this information here which I’ve written up here and compare prepare a paragraph or two on these issues but the important thing is let’s have a look at some of these we can see all there’s a different date let’s follow on that’s an earlier date but I’ve seen that there’s a number of papers in this year they’re important so I’ve started putting the month as well now you can start seeing the whole idea of this blue date the idea is that with this bibliographic tabulation method in ms word you could actually start typing up your own hopefully your own notes on the paper and then when you come to prepare prepare an introduction or a state of the art you can cut and paste these in Chronicle order into them to start a rough draft but only a rough draft remember and the important thing here is now you can put them in chronic lauder because you’ve got the blue dates that you might in the end remove but you’ve got them embodied in the text so here we are now ready to see that this methodology of tabulating facts from relevant information is very important the important thing to understand is that you can tabulate this one wasn’t even important at all so maybe tabulate information sorry let’s finish this so one of the important things is the amount of information in each of these tables tell you how important this paper was the research and ongoing in this domain this one wasn’t because there’s nothing put down at all so I think we’ve now got the idea of how these tables work the tables work by not just reading the paper you read the paper or book and you extract information you extract information in certain areas those areas will help you in later time build up research work or research information that will help you write out that research so thank you for listening to this one of the first research relevance mentoring videos this one as I’ve said really highlights the issue of research relevance diagrams research relevance tables trees hierarchies thank you for listening

Image Processing and Applications in Biomedical Problems

okay so so this is going to be in world any other questions okay so let’s start 50 each must see sorry box project number okay so maybe a lot of you are not which bosses but probably more signal processing and one way to think about an image as a which is a two-dimensional digital signal so same time domain we have x and y coordinates where so we have a lattice of equal pixels patrols right each one typically is either like a pro or 16-bit value right so so this is a this year we use a lot of interesting to test out the progress okay so this is the simplest image it’s a great leveler single channel we can have the convergence can have a color image where the mapping multiple X Y to a color space blue Spanish three-dimensional all medicines sometimes we actually have XYZ coordinates in which is like it’s going to write their xyc to you have a single MRI technologist single rescue llanelli would be a multiple without so there’s never out of dead some micro satellite images for robots gathering their medicine for instance microscopy is mine radio waves or basis for MRI images I guess so you a few examples of other use in medicine okay so x rays you from you all right so we have a source of x-rays and you have a paper to put something in the middle of yourself right and some of the tissues lots x rays and some other so you get it’s called x-ray image now this is a little basis is all you would get from just a 2d image by somebody the sensors and reflectors nowadays we can do much better than that using on your blog raphy get much more complicated images so for instance CT what happens is you have this chamber where you put the patient k and you have opposing detector array a source rate okay and that makes fits around giving your different projections so you take many different to the images at different as detector score spare and each of them you can think of as a 2d image we saw previously but now because you have me you can actually use computation to so is your love so this is a problem for construction worker in four steps we constructed an image from what you meant okay so I kind of resonance imaging it’s ever one that we use a lot medicine so compared to CT magnetic resonance imaging is good for imaging software CT usually read contrast say between born an airborne assault issue but sources say that CT is not going to be much in a row magnetic resonance calendar ok and a CPC to spin property or if the SS hydrogen and I should mention here at wawa for posting

like I converse on the acquisition he’s got more on what the deuce that they know us collaborators so visible light satellite imaging in this case okay we’re some examples of that the wavelengths look at the same area washington d.c in this case all right i’ll get you to focus so you have a nasal tip at your end if you think of that high dimensional space by it was like plus food that signal you can probably split the area in two different mediums like okay early to start early forest so what is image processing so some of the simplest operations hold a lot point operations so this is just taking a single pixel level that to the array of numbers so take the time to something to it and a little number okay so that’s what I the operation so you can add to the tractor right or you can take the intensities of Matt an image or whatever as for me like so different image so these are the simplest ones you can go through some examples obviously they have literally some more complicated ones are you know actually looking at when you do an operation area are interested to know what I call special operations whispers of our lotions or nominee a filtering or we can work with that reality which I transformation so I’ll give an example each of these already we’re actually talking about the application okay so what is adding before why would I want to add to it was just it’s one of the simple things you can do so imagine you somehow had many many images on the same seat okay and what would you do with a virgin well in this case I strong like a little passive jealousy impossible right and you take the single image you see it’s actually very noisy by noise I mean so like that quite clever uses your team of all days so there’s a lot of into that image ok so if i take that same image at 55 points an average i get this one it’s a little cleaner and 50 50 which is in everything is a lot cleaner and a hundred times but so what what’s going on your wisely image getting three races for one even asked questions any idea why i might get a better image by averaging everything civil process okay so that’s correct so you’re assuming that the chaos yeah so another way to look at it is each image is composed of two parts the signal which is the actual what’s out there and then there’s noise thermal lawyers were any type of noise as a kind of where it’s coming from so you can figure out that plus noise that was the signal and the noise now the noise we can typically she is going to be zero mean and independent from one image to the rest okay so say no is not that of your place every time an airy pixel voice is kind of independence so when the average n tends to both of its beam is your main voice or the lowest part will decrease the single part will not change so we’ll get strengthened in comparison to north so DSLR now this is obviously can’t be done honey an application what provision has to be very still so you can’t just take pictures of your camera tracks okay subtraction subtraction and use to enhance contrast vs all right so this is CT image where there’s a contrast agent injectors with Wayne so the bucs create this contrast agent Rose up the two images are the actual images and you can’t really tell too much about what’s going on okay but if I so this is before dressing this after the contrast by subscribing to death row that you can actually see the change subtraction is a good way to see what’s changing and some detail especially things that change in time that’s also very simple operation

division also very simple so sometimes that I from across the village and in this microscope it happens that the formula say the bells of what you see in the middle writer and as we move out from the center things get darker okay so that might be problematic I mean when you look at it just visually spin a problem but if I one of the days or automated processing and say I wanna pull out demand it of our structures all I can’t use a single elimination is changing Craig so if I have some way of knowing like that elimination feel it then I could wonder it when you buy that and get something which is a corrective which is on the right now why I say okay give me all the pixels which happiness in less than 100 that will blow my cover okay so these are like the simplest operations so a little more complicated presenter spatial operations so we can take both languages so more letters are good for reducing always what we don’t have that luxury of taking the positive images of the same way about the single marching so if you have a single image and you want to reduce noise you can make an assumption that and my image is a smooth function so if I average been totally using that convolutional body mask right and you can do that but typically results of glory image so there’s many different versions of this which tries to do noise about actually learning image from a professional actually pure flavor so here’s something very different so this is a image which is brought a white very periodic comets okay so outlet on the top right we’re looking at the clear spectra that same page okay i want i don’t know if you’re able to actually see this is the law breakers here which information and what you can see a couple of dots at the frequency which are prompting the sewage ok just by applying this mask for that prospectus of multiplier so this is 0 here and 10.1 don’t find that this image we expect I so free transform helps image processing in st transformations ok this is Womack to base of operations so having basic umbrellas enjoyable to phone in your pocket so we can use this to enhance contrast in here derivatives from overexposure to price ok by designing a map from the version set of the besties it basically created a much more and similarly here under exposed to a lot of dark here right and again you can adjust contrast histograms are something we use a lot of image processing so through basically loop things like Midas missions you have a images expose like this okay we’ll see a lot of details histograms basically account of how many times he intensity of users so we have eight that image in testis go from zero to 255 and this is the larger on yes actually come the 55 my activities how many times each one happens church okay you can see the situation quite large so there’s a lot of law agencies this image here is very bright so you have a lot of high intensity but not so much for witnesses right so this had a lot more detail it has what looks like a very good for mr as well pretty much all indices that you almost lovely back so you’re using all the range of dis 11-2 so histogram equalization or package can take any of these for instance and create a histogram which is this one so

create this information mr. basically is input pesky awkward okay hey it’s just operating on histogram to create ok so next thing I wanna talk about the movies mr. Grossman still is image segmentation this is important because I’m going to lead into the application okay so image segmentation is actually very fundamental problem but every month analyze it in dramatically it pretty much comes up so you have an MRI image or somebody’s head and you want to end less something about the brain the first probably will want to segment about pushing at which the brain and you don’t want somebody sitting there and going this man introduces a Porsche that’s just going too whoa so automatic segmentation of images is problem and it’s a very hard so this is a very simple example okay so how do we we have one object in 49 we have backgrounds how do we separate just choose a value this case and say how do we choose that so how do we choose a special okay you can do tribal heritage you’ll get person’s histogram of that image ok so I have this image here this is the intensity Instagram ok so this P Q C corresponds to the background vocals entities this here you see responsible program I and it’s obviously the small that people to distribution person you can’t do a perfect job separating the backpack program just but I put in a frightful but you can he’s a job so have you asked for this so if you have a situation like this and better job so you see all these psycho like boys here that’s all the pixels in the program or to darken special and these white pants are background of pressure anything you can think of I just too it’s this problem begin printing some sort of special operating if I took this image enough right some sort of local averaging first using miss maybe take a small finger or three by pretty much all wanted all that this image I’m going to get a very loyal when applying the pressure of my so here’s a combination of several wooden texture so let me so I think about one example we worked on several years ago and this was using categories of course known as a partnership tomography to I was automatically so what this modality images is basically how much is your brain using Google’s ok so you inject and radioactive isotope hash to sugar molecules basically ok so active areas of your brain eat sugar energy so they take up more of the scruples and therefore okay so then these I suppose decayed in with positive then so these generate gamma rays and you have get a ring of the Templars you see they’re basically they’re counting how many of these waves are coming yet ok by having no again a writable practice but not just including but freezing you can actually use fun and it’s like this which is showing what areas with a brain erected ok so you can see that the court i distribute cortex which is that right

so much okay and so how do we use this for neurological diagnosis so first of all that be comfortable with this is so we have a 3d image one way to have a section with sliced I / make up somebody’s head if your finger on the very top and you start cutting sections like this and virtually and we’ve met the different sections this is what you would see in this type of imaging okay so from top to bottom of the brain and the blue colors are the least active and read others are the most activities so the most glucose uptake sampling red areas at least this happening so images themselves are ok so now I’m going to talk a little bit about image processing plus pattern recognition so in this application we were interested in automatically classifying two types of one is Alzheimer’s disease the temporal dimension now these are very hard to diagnose so typically way Alzheimer’s patient idea diagnosed in the clinic is they were when they take muscle the mini-mental state an example to basically their lesson for your questions and based on their answers they got scoring 30 and here for the confirmation republic 0 score but can’t doctors can do it operations based on that number it means to diseases ok so questions is there away to the district Commission ok how that impossible well that would be possible if you know certain posture radar factor than one disease in the other ok so this actually indeed turns out to be the case so using crossing in conjunction we can actually find the areas which are best discovered for it it between two diseases how do we do this so I’m basically summarizing with a semester so imagine you have to the groups of patients one arnon case of Alzheimer’s disease there are no kids information you can put them in your scanner and take images for each one of them so now you have images for workgroups and basically an erection for what’s common between the roots but what distinguished so there are made little progress through this decision to request a she is one of the simplest ones okay and lower this we were able to identify these regions here these are great show in which we use our best to this diseases and okay so i said in all cases the way to know to diseases actually wants somebody eyes why do an autopsy I wish which is how will you switch and I had previously had rice s so automatic classification using instead mapping we were actually actress now why are you video events Erica depending on the application where the present one might be that radiologists are rare find Spencer they’re not available in every hospital imagine you’re somewhere else okay also even though there are trained or subject so probably other power so as time permits let me talk about a very different but still a medication this biological application so one problem we will work it on more recently yes possible networks and so I promise is basically the mapping of the complete young circuitry off and have a presence this murder is called the cialis and

apostolic 302 neurons yours but it’s a good one because this happens to the very heart so what can I promise means in the context of example is insane ok so these patterns the arms are connected is what basically is a tripadvisor ok now it was that there is not 300 plus your that’s because there’s different types of neurons at same time only wrong and you should have sent back by doing these prototypes but it’s basically they have a blueprint of this handle it turns over how is here on the planet now why doesn’t matter what so their way to be helpful articles one is the better normal range so if you have us if you can predict outside information ok obviously that’s not very voice over but if you could do the same thing forever analysis as well another one is on the stand sort of diseases diseases that are caused you to generation okay so changes the wiring circuits and once that can have one and which is affected by this disease so the way to approach this problem is to look at the brain in a very different resolution than previous occasions previous application all images all systems and 3d images where each pixel is a lot Camilla universal dimensions and that gives you a very compelling for this application we actually want to look at individual neurons and see how their wives so we’re actually talking about animals orders manuals of an exploded obviously you’ll get small things just one thing that I think be more than what we have a birthday for less ok now for our collaborator serum retina and actually had a section of some weights to have your FREE special menu section with sessions microscope take you ages ok so that amongst a lot 20 terabytes for and what we are interested in is ultimately two segments we talked about segmentation segmentation Iran use data set and also to figure out how attractive feature that means finding ice blue algae your own text message with each other and in these images which I’ll show you also find synapses to you are basically be really awkward why are there why we’re making connections and handle segmentation August is very slow in this case with 20 terabytes of data that’s a lot just to give you an idea the previous one the CL in this room must nowhere near that so this is my and one person my setting and learning manual took about 10 years so these outbursts imaging so we have especially here elector these thin sections for the night birthday and which one is microscope so we get images like this very supportive and he is just right so we had a neurons and Russians about 15 years a fly brain has a normal man two or more than that of the human brain essentially love so the first thing about a couple

problems here we have sold first one is action aligning villages and the several problems here because they’re reviewing at such a high resolution each truly section that previous image so we’re kinda got to recessional you only have my personal life because the resolution is so high up in airports electron microscope estimates pages and take made of revisions which that have to be stitched together and that sounds simple but it actually has some complications such as this object operations so planes each other there’s some stretching on on include a basket but that sounded easy the harder part is a certain to these actually back together because you’re kind of a night and you’re distorting it no matter how to pass you can stir so to be able to pre-diwali you can’t just put these original publisher have alignment business registration okay so a bit of us I will do that so we used in Korea transfer property to the customer actually and that is basically the fruition if you shift a signal in space you multiply it by a complex information so by taking two images which have someone to all that we’re sort of adjacent tiles as the microscope you’ll have to have class okay you can use this property to figure out like that ship this sort of take the car home to take complex i’m here on the second book top-flight up long rice okay and diversity advise women if they were perfectly the same single just ship the clean em you’ve seen a single black belt honestly but they’re not only some portion of information that’s comment below but what you see is a peek at the correct location at least as you get one so we figured out that you know our tempers a whole left as you can interop have displacements it’s a technique and we actually build a whole system to sammobile three sections and find a foodie sections to each other about segmentation so i’m going to show you we were second the day i said i mentioned so this is from that monmouth university right here okay surat of Etna and 341 sections each secondary or spit there’s a lot of thousand paths in colleges for section each image is 4096 x 4000 a six pixels and makeup 60.5 i go to this image this is one section these little squares you see here are pies which is a 4000mah 2000 finish the diameter of this image is about 130,000 business this young one so you can see all the different processes at this level detail so much about three coats of like spaghetti bowl as many men who fires there Los Angeles be through somehow so which is all the easier parking problems together now somebody has to all of us here are some old wires on manually okay so by sitting down now lot about the data center one section by section just for a few wires and building this foundation what we want to do is all ok so

so here’s a zoomed in version now of them small small small portion 11 ish okay this is probably only a few hundred six of my clutter fixes the whole big bag of 100,000 pieces so if this will be done now we see what we see are basically all the south entrance but also membranes of the draw several structures so here’s one side and then there’s a mitochondrion silence and there’s another cell these are probably vesicle synaptic vesicles in here so and then this is probably snap to sell mr and here’s another cell so all of these little chef’s but the size of our mind the Congress and small dots refugees so now we have to somehow build a huge crossing Haggadah which is able to say okay go find a boundary of us that they’re confused by hang of this you obviously can’t just choose a threshold and say well that is this is what Veronica run the program have it by you so these are the memories you want ice crackles southern is so we can si ok now everybody said it oneself so it’s a very challenging problem us and some other groups are working on again using how different commissions and the idea is basically to start all aerial images like this so the input image reg1 and hand-drawn annotations what the modify and basically what you’re going to learn as a function basically looking at a small area right there and having that either 2010 su umbrella so that can be not management techniques just like in that all sounds like officers decision trees analysis artificial neural networks they’re all different ways to approximate that decision function but and in this problem particularly interested in is Halloween others people do so long because basically if I show the few of these ridges to you do Australia clean almost against a job as an example you straining a really good job just develop human see human brain is very well deputies a special tasks our video video system of trying to do this for computer it’s tough because the main difference probably yes you know to make the decision here to say is this a membrane or not the human brain actually use a lot of context doesn’t just go there we’ll get lots of the fish was being given in this image what is the general properties of images all that somehow all those very good product somehow some cameras and used it on the other hand for variety of a typical we just forget a small area are to try to make that decision and i just gave you up my town all this image up it just shows your little portion here tell me that cemented so our big challenge in might have is how do i use nominal informations main qualities ok so that’s actually sort of Michael proton so one idea we have been working on is basically using what we call contents so i’m going to i find this easier to the straight with these images rather than my boss youjizz so suppose now we have images of horses and ball is somehow separate the ball back so and then you pay so that I have to say Superior part of hours from not partners

so at this pixel which is at the central that red square and say I have access to the information of the Red Square I have to make a decision so I used was for my pattern recognition techniques that decision for you to learn that that because again unless you might have except for this image and somebody ok so i love this function and it gives me the so you can see it’s not perfect gets confused certain locations it does so much piece of job so recently a very good job is because normally put that information only in Red Square is around meters so our idea is basically have learned a second decision function bats second half again using recognition at this time we face it not only on this red square and also on information that’s the best beverages for the alcohol there okay and we find that malware ables a much more reliable disease will get the booze is my thing but effectively what’s going on years we’re using on what we call context which is God for Christmas so you can’t make of it like this okay stop next to me is part of this object and stop next to me is mostly not for the subject that I probably not myself so it’s kind of totally based on that but but it doesn’t sorry interrupted i might cause the end it doesn t human brain do this two different ways even brain is one side if it takes general shapes and mass for the details to the shapes on the other side so complex and i don’t think anybody really knows how to arrange it doesn’t all we know what we do braids that first little is your personal record us and once maybe then we wanted me to sort of private visual cortex okay us wings like minds edges which is mind images and then next up problematic perception group them together thomas is actually got lots with finding a horse any money anybody’s guess at this point okay so it probably is possible to place it has no power has knowledge of a shame but assume for normally natural doesn’t just use visual so I would argue that human right all of us must accomplish with Arsenal as the judging we are still using very simple mechanisms to try to effect religious contest but you will do this to just wow yeah so that the human brain I don’t think anybody really long yes sir does the high levels low level guess we have some ideas finds pages and images if we fail together I got by itself as I so someone we are sitting here just developing a party based on okay so let’s across very well my ball is not to vinaigrette my boss offers there a study in right but the matters i develop that doesn’t necessarily need to be inspired so I there’s no arguing by making here that say that this weight loss in his life wants to do a story I’m just saying that it I think that human brain is successful because it uses and I’m saying why I’m just saying okay here’s one way we can fire ok and then yes I lost or Filipino we can take these methods and apply it to my cross-country to upgrade and made altomonte hungry but the goal here is not some people there’s other researchers bolus to build systems that do for so many bread I will just say I’m used in what way I’m not your scientists and this for size okay so just to wrap

up here what made the thing about this is this pixel let’s say this is dressed wears a 3 by 3 square so the decision at this point is based only on this 3 by 3 information right now if you think of oddity if I use so my next class fiery it’s going to use a to make a decision tree like a specialist routine use of provide great information from this image but each of the pixels in this provide the area cells were determined by a 3 by 3 area around each other so effectively now i’m using ovation from five by five area will make as long as the complicity so you might say well why not just use is 555 video there’s several reasons actually that this is much better than that first is disposable anybody if you have too many empirical dimensional is too large and get into all sorts of problems by destination and function over 50 you need many many examples and so this is a this always ipod okay and you can use effectively information from far away so why did it is a few times you can actually a pretty decent segmentation walk back to my cross so we have to sum up quantitative evaluate our methods to see for the river job and the way we do this is okay so we have annotations don’t just use that for learning that function imagine but also evaluated so perfectly if you want that’s up to one survey which is separate testing 12 17 is 51 see how does how I was mashed and by so the only point I want to make this is that this x-axis here is second graph there is the classifier as you progress use context the first one second one form of each using context for previous one this is just a lattice method ok so we catch results and some visual examples so two different images okay and all the same is tissue sections and the goal is identified memory source of the humanization green squares basically shorts of problem areas so our lab is a very traditional processing method involves some features of a special learning and then these are all the different methods that we’ve had been working on but basically you look at this one’s ladies results using this methodology are just poverty about using one classified after number one decision you can see that compared to this is able to kind of distinguish it means they might have fun in a member and imagine i’m looking at a very small areas that were possible or producers idea to discriminate between so perfect so I’ll just like this

panels oh the valley that come depends on the application this application guys that’s a number of these are one is possessive unlike ministry the other one is one says how likely is a special memory thank you

X-Y Chart on a Mac – Step 2: Chart Construction

last time we downloaded a spreadsheet from schooldigger calm that was the the website i was using to get data on schools for the entire United States I could go to other sources but I found that one to be consistently robust and has a very similar format for all states so what I have here and what you would have and what state you’re looking at would be very similar i’m looking at oregon i have moved feels over into column a and column B that I want to plot in a chart Colome being free and reduced meal percentage of kids in schools and be the y axis is going to be average scores that those kids or those schools generated it’s important to know that column a is always thought by Excel to be the default x value so and the why is column be you could put data into column C as well if you’re going to make a three-dimensional chart which I’m not not going to do here in either minute the first thing I like to do is make sure that after I’ve selected these two feels make sure the data is numerical and I do that by doing a right click format cells I click numerical right here sometimes it’s highlighted as general its a mix of text and other things when i click numerical i make sure it has the right number of characters after the decimal zero to one or two and say okay so now it if I sort it if I plot it Excel does not have trouble because it’s all numbers I sometimes sorted by school district to so that I know if I’m going to plot are going to look at a particular school streak I select I can i can find that districts schools very quickly so i select the whole data sheet i go up the data sort and i have highlighted my list has headers so i can pick one of those headers and in this case i’ll sort by district and bingo it all comes out by district and you can see right here is the district starting with a’s going down to you know beaverton salem all those it goes through the complete set of oregon schools but let’s go back to plotting i’m going to make this chart now from columns a and B and i just select those two columns a lot of data here like 1300 different schools in the state some states have even more than that i’m going to just select some of them and then go down to the bottom drag my elevator down here to the bottom and i go over to the B column the bottom right corner that I’m trying to select hold down the shift key and click it and it selects that whole double column A&B now that I’ve selected the fields x-axis and y-axis I can go up to chart and use the Excel 2011 for a Mac chart feature might click it it gives me options I want this one without lines between my various data points you could pick others but that’s what I found most valuable and I get this dummy chart all of a sudden I in its embedded inside of your data spreadsheet and that doesn’t be much good you could print print it you can manipulate it it’s easiest to right click on it and to say move chart and i’ll call it to dimension to the oregon schools and when i click ok it creates a new tab down here called 2d oregon schools and it’s got its own its own page there’s a few things that i don’t light so i’m going to have to fix them first off it doesn’t have a least squares line through it they haven’t averaged all these data points and to do that it used to be really tough to do this is simple you just click this

little box as a line through it and it changes the whole layout of the the chart and it puts in a lease or best fit line through it and you can see there are there’s a legend over here i don’t really need that it’s kind of occupying real estate so i’ll click one of the fields and i delete it then i click the other field and delete it it opens up the chart spreads it across the page so i can read it a little bit better the axes right now are okay this is 200 and that’s the maximum score that you could get and one hundred percent is the maximum if you need to change those you do that on the next tab over it says chart layout and under chart layout first i can add a title it has no title on this chart right now i add one it puts in a dummy title and i’ll put in all organ schools i always like to add more detail because there are educators that want to know where you got your data you know what is it you’re plotting and i would say that this is to begin with combined reading i’ll just put our and math they call it an Oaks test I don’t know what Oaks stands for but the educators would Oaks combined reading math oaks for the fourth the eighth and tenth grades and these are average scores so I’ve got combined average reading and math oaks for the fourth age and that’s just my y-axis on the x-axis I’m going to have percent eligible for and you can you can clean this up free and reduced meal there are folks that absolutely will want to know what this data is and so I try to find a way to maybe reduce the size and fit it all in there sometimes it’s a little messy to read but it solves a lot of quick questions if you will and then I identify the two different axes here this is combined test scores and you can you can add more to that or less it’s up to you correct spelling all that stuff I’ll do that later and this is a percent free and reduced meal if i want to change these light like I’ve got 200.0 well it’s only 200 so again you go up here and you’ll find something called axis and you can look at the vertical axis the one I was just messing with go to the bottom that says you know other options and I can change all kinds of things with that how big it is the we’ll all kinds of different now let me go back and do that again here’s the horizontal axis axis title options I’m in axis titles what I need to do is go over here to the axis itself they look just the same and I’m going to go down here to access options and that’s what i was looking for right here it says number and i can first uncheck the link to the source data and then i can manipulate this down to zero where there’s nothing after the decimal place and down here on the percents it now looks like a percent there’s no decimal point after say 100 or after 90 i can

then do the same thing under axis under the vertical axis axis options unlink the data make it 0 and i get rid of the point 200.0 point 1 whatever i’m going to save it right here just to be careful I may lose it on the next couple steps the next one is to change the data point color what you see here is a blue little diamonds the diamonds are okay but I don’t like the the blue is a little heavy and I want to be able to see more of that center section that is kind of has a lot of schools with the same data points so I just click any one of the items and this is you got to be careful at first I click out here outside so I select the chart then I just go inside and click one data point item and it ends up selecting a whole bunch of them actually all of them and when I’ve selected one I can then do a right click and it says select data or it says format data in this case I’m going to format the data series and one of the choices is marker fill and it’s an automatic that is Excel will use this blue diamond as a default I can change that to a different color I can say no Phil and in fact no field looks pretty good because as you can see I can start seeing the heavy data points in the middle there so I’m going to leave it at that I can also change the size or what they actually are they they’re diamonds and there at nine size of nine and I think I’ll leave that for right now so that looks much better again I’m going to save it because next week I’m thinking of visiting one of the schools hypothetically and one of the school districts and it would be nice to be able to show that particular district so again I’ll click outside the spreadsheet out in this gray area and I’ll go in and I’ll select one piece of data and it highlights all of them in that data series and I’ll then do a right-click on the surface and I’ll do select data now it has in this dialog box it is brought up series one this is the one you have clicked all the data points so far are called series 1 i’m going to add a new data point which includes some of the data that I’ve already plotted but I want to highlight specific pieces of data so I’ll add a new series and this series I’ll call beaverton because that’s the school district I’m going to visit so I add the title beaverton so I’ll know what it is now this gets a little tricky I on the x-axis I click here and I have to go back then once this little select data source comes up I have to go back to the original spreadsheet that I’ve been working from and I have to find the school district within this data that I want to identify or have it stand out and here the beaverton school district is located right here on row 37 that’s where it starts so I’ll highlight the X values only that’s Colome for the beaverton school district and i’ll drag this down until I no longer in column G see the word beaverton and there it is and Beaverton ends in 94 so I will select all the way down to 94 you can’t see how it is selected because it’s just kind of a blinking line there I can see it that you probably can on your computer monitor then I go up here and click the icon that says that’s the X values now I want to select the Y values

so I click this and I repeat the process and only this time I think I’ll do reverse I’m already sitting at 94 so I’ll select 94 beaverton y value in the in the B column and go up to where beaverton starts and that was at 37 so I’ve highlighted that and I click it and now I’m done when I click OK you will now see the beaverton school district schools that are identified with an X and a why marker let me click one of them because if i select just one of them and then do a right-click and do format I can actually change the fill I can change them to a different color in this case i’ll make them black and i can also change the marker style i go down here quick style it’s automatic i’m going to change it to this little X in the middle and you can start to see how these data points are changing down here as I do this and I’m going to make a little smaller too so there they don’t stand out quite so much and now you can see the district you’re going to visit you can see exactly where all of their schools like compared to the whole state of Oregon and I’m going to change the title now so that I know this is the school district that I’m dealing with and and they could actually hang this chart on the wall they could frame it and say these are our schools and how we’re doing and which ones we need to work on and in in terms of performance you can already see that these are doing quite well compared to others that are having that degree of poverty these obviously need some work and so you know specifically what schools you can talk to them about which ones that are below or perhaps they should be I’m going to save it again because the next step sometimes you got to be very careful because it will blow up your Excel spreadsheet you have to restart it what I’m going to try and do is add labels and I’m using a product from application professionals on the web you can do a search for chart labeler and this XY chart labeler is a add-in usually a free app that goes into Excel and there’s explanation how to add it into your excel on the web they provide that for you when you download it I’m again going to identify one of the beaverton school data points then I’m going to go up here to tools and i’ve added in XY chart labeler down here at the bottom it shows it under tools and i’m going to add chart labels and this will be the beaverton school district and i need to select where the data is and it again brings up a similar little icon on dialog box I when I click this thing I can then go over to the original data and I need to select the name of the schools and they are right in this area names of the schools here is beaverton school district here is the the column with schools in it and I’ll start again with 37 and if I miss that if I get out of alignment see I get 36 row 36 instead of 37 the thing will report an air and then it will not start again for me i’ll have to go back and restart everything I’ve done and again the bottom and last school is number 94 it’s row number 94 so I click that it also says where do you want to put the label to the right to laugh up down I’m going to say to the right just make a guess I can move them around little bit that’s a lot of work it’s better to try to get it right and I

click OK and bingo the names all start to appear and they’re messy because there are big names I can shorten the names make it a little bit easier to read I can blow this chart up make it larger I can click on one of them and move the label around a bit so you can read it but i’ll let you decide that if you’re visiting a district with just five or six schools you know it’s no problem they’ll come up almost perfect for the first time but a larger district like this you get a clump and it’ll take you a little while to figure out how to move them how to eliminate them how to change the names i could actually go into the original data source and do a mass change and let’s say eliminate the word school with a search and replace eliminate the word elementary and just put it in the L so I could make these names shorter and they would then be easier to read on the chart and the graph so those are just some suggestions I can then once i get my chart i can do a let’s assume i’ve cleaned it up i can go up here and i can do a print and I could send it somewhere by PDF down here in the bottom I can make a PDF file give it a name this is all Oregon schools and it’s be written so I save that on the desktop I can put this away and you can see it on the desktop here that I have just made a chart very messy cuz I haven’t cleaned up the titles but you get the general idea I hope that saves you some time and helps you in in your work and your process of studying school rules

2.5 linear vs non-linear

okay so here’s the lesson for section 2.5 linear versus nonlinear relationships so in the last section we looked at how to make a scatter plot and we made a bunch of scatter plots for pairs of variables that all made linear relationships and we learned how to describe those linear relationships and we also learn how to draw a line of best fit that helped us describe the relationship and also helped us make estimations called interpolations and extrapolations in this section I just want to show you that all pairs of variables don’t form linear relationships okay they could form a nonlinear relationship so let’s take a look at what that looks like right here in this first example so I have a scatter plot of this table of values here okay so I’ve got my table of values and all ten of these points have been plotted on the grid below here just to remind you about the graph of a scatter plot the horizontal axis is the x axis which is the independent variable and the vertical axis is the y axis okay which is the dependent variable so vertical is the Y which is the dependent variable horizontal is X which is the independent variable okay so let’s just look at what it says down here it says the Gandolf predicts that when x is 11 y will be 11 so this guy again know if he predicts that when X is 11 he thinks that Y will be 11 he thinks that here it is y would be 11 if X is 11 that’s his prediction right there okay this other guy Merlin he predicts that when X is 11 Y will be 15 always a different color for him and so he thinks the next point on the graph would be right there so our job is to try and decide which one of these guys is correct in their production okay so if we remember from last section um on a scatter plot we can draw a line of best fit and if you remember how to draw a line of best best fit the properties of line best fit say that it should go through as many of the points as possible okay and it should have an even number of points on either side of the line that’s paw well let’s try and draw let’s try and draw a line that fits those properties we’ll try and draw a line that goes there as many of these points as possible it has an even number on either side so you know that’s that’s pretty close okay and you’ll notice that it goes through that prediction that Gandalf made saying that when X is 11 y is 11 so if I use this line of best fit J Gandalf’s prediction is correct but using logic when you look at the trend of this data the data isn’t isn’t increasing at a constant rate okay it doesn’t seem like it so veneer relationship you’ll notice as X is increasing the Y values start increasing by a little bit a little bit a little bit and then they continue to increase by by more each time so it’s actually increasing exponentially so this is a nonlinear relationship so even though Gandalf’s prediction is on line of best fit I don’t think the line of best fit represents this data at all so in this case what we can actually do is we can draw a curve of best fit so what I’m going to do is I’m gonna draw a smooth curve that will go through as many of these points as possible and it will hopefully evenly distribute the points on either side of the line as well so if I draw a curve instead of a straight line so it’s the curve of best bet it should be a smooth curve it shouldn’t zigzag back and forth like I did a bit there by oxidation smooth and should go through as many points as possible so if I have a a curve of best fit look it goes right through merlyn’s prediction and and this seems to represent the data better because it’s increasing exponentially so when X is 11 y is 11 if I use this curve of best fit to make an extrapolation yes so so who is correct and why let’s just write an answer below here okay so I think the Merlin is correct so Merlin is correct why because the data does not follow a linear trend linear trend okay so because this data does not follow any or trend a line of best fit is not an accurate representation of the deaths we can’t use it to make estimations what is more accurate in this case is a curve of best fit because

the data is not the relationship between the variables is nonlinear okay so here we go many nonlinear relations can be modeled with what we just used a curve of best fit and a curve F it has similar rules to it a line of best fit has okay so accrue best fit should pass through or close to as many points as possible just like a line of best fit should and any points they’re not on the curve should be distribute evenly above and below it just like a line of that step okay so let’s practice describing scatter plots as either linear or nonlinear and having a strong or weak correlation and whether it’s a positive or negative relationship and also we’ll practice drawing our lines or curves the best fit so we’re going to do that for each of the following here so I’ll click on the first one the first one it seems to follow a linear relationship okay as X is increasing Y is decreasing so I’m gonna draw a line of best fit for this it’s gonna go through or as close to many of these points as possible and they should be evenly distributed above and below the curve or above and below the line sorry so there’s my line of best fit for that and how I would describe this relationship I would use a few words for this first of all it’s falling down to the right so it’s a negative relationship anything flying down to the right is negative all the points are very close to that line okay so it’s a it’s a pretty strong correlation so I’ll say it’s strong and we’ve already established that I used to wind a best-fit because it is a linear relationship okay so it’s a strong negative linear relationship next one II so this one it seems as X is increasing the Y the Y values are also increasing so it does seem like there is a trend here it is going up to the right so I draw a line of best fit here and how I would describe this relationship oh I used to line the best fit because I think it so many relationship the points are pretty spread out though they’re not very close to line so let me see it’s got a weak correlation and the line is going up to the right so that’s a positive relationship next one so in this one it seems like the points are kind of just scattered everywhere you know with the low value of X I have a low value of Y but also with a high value of X I have a low value y the car just scattered everywhere I’m gonna say this one has no relationship okay it’s not a linear relationship it’s not a nonlinear relationship it’s just I don’t you think there’s any relationship between our x and y variables here keep in mind Neil X is the horizontal axis Y is the variable axis okay so do the next one this one here this is the first one we have here that it doesn’t seem to follow a linear trend it does it seems to be nonlinear it seems like a curve best fit would be more appropriate for this data it seems like as X is increasing Y starts to increase a bit and then it starts to decrease so I’m gonna try and draw a smooth curve through or as close to as many of these points as possible and evenly distributing the points on either side of it okay so I’ve drawn a nice smooth curve here keep in mind this this isn’t a connecting the dots exercise so I can’t draw a line that goes like that you can’t just go you can’t do that okay that’s what people tend to want to do you can’t do it has to be a smooth curve like the one I drew the first time smooth curve okay so how I would describe this one describe this might have been on when your relationship okay and it’s kind of pretty strong correlation so I can add that if I wanted you as a strong nonlinear relation this one here once again these are kind of just scattered everywhere that doesn’t seem to be any trend trend so I’m gonna say no relationship the next one well this one looks like a very strong positive relationship and it seems to seem to be a linear relationship as X is increasing Y is increasing at a constant rate I’m gonna draw a line of best fit for this one you’ll be able to see it easier and draw my line of best fit fit there is many of the points as possible and this is all the points are really close to that line of best fit so it’s a strong

positive it’s positive because it’s going up to the right linear relationship next one I can see you making an argument for this to have no relationship but it does seem like as X is increasing the Y values are decreasing okay so it does seem like there is a little bit of a relationship between these two variables looks like it’s a weak relationship but there it does seem to your relationship okay so I’m gonna say this has a weak negative negative because it’s falling down to the right weak negative linear relationship next one this one definitely seems to be a nonlinear relationship as X is increasing Y goes up then down then up then down again so let’s try and draw a curve through these points as well okay this curve is gonna also made backing up and down see if I can get one there’s many of these points as possible smooth occur if that curve but if this trend would continue my career would keep going in the same pattern if I had a big graph okay so this is definitely a nonlinear relationship okay next one this one here once again as X is increasing Y decreases for a while and then but the midway point it done starts to increase again so this is a nonlinear relationship don’t draw my curve a best bet you always draw a curve when it’s a nonlinear relation I could probably do better but that’s pretty close so that’s a nonlinear relation as well all right let’s move on now let’s actually make some graphs ourselves so let’s test the hypothesis the older you are the more money you earn so I’ve got my table of values what I want to do is graph this table of values so what I’m gonna do I’ve got my graph ready here I’ve got remember in the table of values column on the left is your independent variable you use X for that and gave in the column on the right is your dependent variable we use Y for that earnings depends on age earnings is the dependent variable so we’ll plot earnings a very dumbness Forest earnings is on the y axis vertical axis age is on the horizontal axis the x axis and I’ve already made my scale I should put my brief in here I’ve already made my scale two to fit all of the data so what we can do is actually plot these points and what’s test hypothesis that as age increases you earn more money okay so what’s the plot that so we can visually see if this trend is true so we plot the point at age 25 you’re in 22,000 let’s plot that so at age 25 you’re in 22,000 so here’s that point there next one would be at age 30 you are in twenty six point five 26500 so age thirty twenty six thousand five hundred twenty-six thousand five hundred there and if I plot all of the points you know keep going back whipping dot applying the point this is what my plane should look like okay so these are all the data points plotted remember the hypothesis said older you are the one when you learn well let’s look at this graph that does seem to be true for a while it’s as we get older you start you earn more and more money until a certain point and then it seems like the data starts to go down again okay so with this data it doesn’t it doesn’t seem to be a linear relationship because as x increases Y increases but then it decreases so I don’t want to draw a line of best fit for this because it’s it’s not a linear relation it seems to be a nonlinear relation because it curves like this so I’m going to draw a curve above it and if I draw a curve in best fit through as many of these points as possible John nice smooth curve evenly distributing points above and below the curve it should look something like this okay no answer some questions about this okay so we already drew the curve of best bet okay we already drew that because it’s a nonlinear relation you draw a curve when it’s nonlinear if it was a linear relation I would have drawn a line of that set okay so we’ve drawn record with best fit already let’s describe the relationship so we know it’s gonna be we’re gonna describe doesn’t non linear because we’d you’re a curve a best bet what else we can say it seems as though

the earnings increase up until age let’s take a look at our graph seems like the increase up until about age you know up until about age 65 around that area and then they start to tail back down so up until about age between somewhere between 60 and 65 I’ll just say 65 okay then burnings then them earrings start to decrease so then they decrease so just the data support the hypothesis no in fact it doesn’t that bothers you all the hypotheses said was that let’s go back and look at it older you are the one one you earn and if we look at the graph at a certain point the older you are the less money you start to earn so no it doesn’t support the hypothesis no um I’ll be more specific no after the age of 65 you are in less money okay now let’s try and explain why the data for ages or 69 do not correspond with hypothesis well probably the simplest explanation would be around 65 that some people tend to retire right and so if they’re not working anymore you’re not going to be making as much money just by collecting your pension so let’s write a little one-word answer down here just retire Minh that would be my explanation for why the dad doesn’t support the hypothesis for ages over 65 okay let’s do another example so a skydiver jumps from an airplane the distance fallen and time taken are reported in the table so I’ve got my table of values I’ve got my column on the Left which I know it’s my independent variable and it’s X column on the right is my dependent variable I use Y so it shows the data so this is the time after he’s jumped from the airplane in seconds and this is the distance the person that’s fall so first thing we would want to do is we want to graph that data on our table here and I already have the scale down here I know on the x-axis he’s my independent variable so time time is always independent so I would label that time in seconds on the right that’s distance fallen so distant and it’s in meters okay so I’ve lived my graph the next thing I wanna do I want to start plotting these points so obviously when he like before he’s even jumped he hasn’t fallen any so first point is just at the origin there zero zero after he’s been falling for one second he’s falling five meters so you know roughly about here after two seconds he’s falling 19 meters and then if I continue applying these points my graph should look something like this okay next thing I’m gonna want to do I’m gonna well look at this data I wonder side does this look like a linear relation is it increasing at a constant rate or is it increasing exponentially okay and in this case it looks like a nonlinear relation to me I think it’s increasing exponentially okay as x increases Y is increasing but an accelerated rate okay so what I would do for a nonlinear relationship I would draw a curve a best fit if I draw my curve of best fit for this it should look something like this okay that’ll be my curve in best fit and that seems to represent the data pretty well it represents the data better than if I drew a line investment if I thought this was a linear relation I have to draw a line of best fit and a line of best fit would look something like this and that does not seem to represent the data nearly as well as the curve the best fit does so this is clearly a nonlinear relation so let’s classify the relation is layer nonlinear so we’ve already established that we’re going to classify this as a nonlinear relationship so let’s write that nonlinear and then let’s explain it so as time increases the rate of distance fallen is increasing so he’s

not falling at a constant rate as time is increasing his great of falling is increasing and that and that’s due to the acceleration of gravity okay so this causes the data to form a curve how far will the will be died with the skydiver have fallen after in 3.5 seconds well let’s quickly look at our graph here at 3.5 seconds he’s fallen about 60 meters so that’s an interpolate interp interpolation sorry um because it’s data within its enough nation within our data set between two values does interpolation if I ask you how far he’ll fall and after six seconds I would go all the way up here and okay I’d be you know somewhere up there so now be an extrapolation because of the Ellen would be beyond our set of data so if you have any questions um make sure to ask and you can get the work heat for this section from Jenson math dots yeah

KX250 swingarm removal & bearing regrease

hey it’s Matt from how to motorcycle repair calm in front of me I have a no.1 kx250 and as you can see it’s partially disassembled I’m doing a video on how to rebuild the KYB shock the rear shock and then I found out that the shock bearings were shot so while that was obvious before I even started it but the shock was leaking and the shock bearings were shot furthermore the linkage bearings are shot so probably the the swingarm bearings are shot as well I went ahead and ordered the kit I got to pull a swing arm off anyway to do some of the linkage bearings so might as well do a video on removing the swing arm man and hopefully I’ll be able to take the bearings out here if not I’ll have to do it at a at work and I won’t have a video camera there but in any case we can pull it off and we’ll see just how bad it is so let’s get started all right so let’s remove the Phillips screws that hold on the brake line and I already soaked them with penetrating oil so hopefully it’ll come loose and these are packed with mud so make sure you get your bit in there real nice and this one was up nice and loose that’s cool so you can see it’s packed with dirt so make sure you are next let’s remove the chain find the master link and clip and just give it a little tap to loosen it up and you should have kept your finger over it so it doesn’t fly across the garage like mine let’s remove the cotter pin here from the rear wheel 27000 eventually these pads and wrote or need to be replaced there they’re wearing kind of funny but I’m just going to stick the screwdriver in there spread pads away from the rotor and just let the swingarm came down and I’m going to axle-back in size everything under the washer and the nut set this aside for now alright so the calpro just slides right off and just let it let it hang down and I’ll get a bungee for that just attach it so leaves a little the

pressure off the line let’s remove this bolt here that holds the brake lug around so we can get this bolt out of the way eventually just unhook the spring from the lever or from the swingarm or frame rather that’s good right there you can just leave it like that all right that’s a 22 mil right there as expected that bolt is pretty rusty lack of grease now for the wire wheel at least these rotate all the others were bad see what it looks like in here yeah don’t look too bad and they just regress them all right so I’m ready to grease up the swingarm bearings I ordered the kit however the bearings are okay so I’m just gonna run them as is I’m just going to clean them up I take a rag and just try to wipe out any of the old grease these were pretty dry so there’s nothing really in here I took the sleeves cleaned them up with a wire wheel those little dirt and debris on there used in valray waterproof grease so I’m just going to try to force as much in into the needle bearings as possible and also on the very end here there’s a thrust bearing so we try to cram some in there too Greece these up as well they get

inserted from the backside here these washers just pop in here wipe up any excess grease so you don’t track dirt and then I wire wield this pivot bolt just to get all the rust off and I’m just going to coat this with grease so it’s easier to remove next time just think I’ll do all right to pop this back in you there we can put this down here and torque it to 72 foot pounds I have to torque it just make sure it moves freely there’s no play anywhere nice and smooth let’s put the rear wheel back on axle always if you forget the axle always enters from the left and the nut is always on the right they do that for a safety reason if this were ever to back out the last thing you want to do is lose rather lose the rear brake then lose the chain ring and have the chain

get loose or jump off and it’ll snap your case so it’s just definitely a little rule of thumb and I put a thin coat of grease on the axle we’ve got fan grease at me come on all right for now I’m just going to put the washer and Castleman on I’m not going to tighten it down and torque it cause I have to adjust the change so just just keep that mind put these brake Clips back on all right sorry grease my bolt here for the break pin it feels good let’s hook the spring back up and I rerouted the chain here’s my master link and when you’re putting the clip on always make sure to have the closed end facing in the direction of

the chain travel and I’m wearing my safety glasses put on a flat blade tip screwdriver here and just give it a nice whack or two snaptun kind of like cricket

INTRODUCTION to GRAPH THEORY – DISCRETE MATHEMATICS

welcome back to discrete mathematics today we’re going to start graph theory so it’s going to be a bunch of definitions in terms and it’s going to be like that for a few videos now so get used to it because graph theory at least when you’re starting out is really just learning the lingo and the jargon because graph theory is very different from other mathematics you’ve been doing so what is a graph well the graph is just simply a collection of vertices and edges so we say that a graph G is an ordered pair ve where its vertices and edges so what I mean by vertices and edges is we represent vertices by dots so there are some dots we can label them if we want so we’ll call this a B and X and we have edges so we can put them between the dots so this is an edge E and this goes from a to X we have another edge call this edge F this goes from A to B we can have an edge D that goes from B to B we might have an edge called Y that goes from B to X you might have another edge called Y prime that also goes from B to X so these are how edges work so here’s some more terminology for graph we have a nice graph there ABCDE and we have some edges between a B BC B E and E C so what is incident mean well if you take an edge E shouldn’t call it e take an edge X we say X is incident to a and B so X incident to a and E so any edge is incident to two vertices so it’s basically what are the points connecting the edge now we have another term here called adjacency so for as an example B is adjacent to a C and E so what do you think this means well if we have a vertex it is adjacent to other vertexes or vertices if it has an edge connecting it so here we have an edge connecting B to C we have an edge connecting B to E and we have an edge connecting B to a so what about a what is a adjacent to a is adjacent to only be because it’s only connected to B it is not adjacent to e because there is no edge connecting a and E okay what about isolated well D is isolated and an isolated vertex is any vertex without any edges coming in or out of it so that’s why we say it’s isolated because it’s just on its own so these terminologies or this terminology is fairly important for understanding some concepts that we’re going to talk about so first of all we should talk about the types of graphs there are there are undirected graphs and there are directed graphs in an undirected graph we list every edge as a set of vertices so an edge a B is going to be the set a B so it connects a to me so it’s the set containing a and B this is the same thing as the set B and a they are exactly the same because there is no direction order does not matter but in the directed graph order does matter so we label these as ordered pairs so we can also do the pointy brackets if you prefer those four ordered pairs but in this case when we say the pair a B what we stay is say we have a tail coming from a and we have a head going to be so it’s an arrow from A to B like I shouldn’t do that because that’s the vector but A to B so in a directed graph each one has a tail on a head so for instance what is this X right here how we write that ok X goes from C to a so we write X is C an a what

about this Y here ok well why would be a to C so these two are different in this first graph up here with this x and y x and y would both be written just a C and we just have something called a multiplicity of 2 for this so this is multiplicity 2 for a see o should be in sense so sometimes what we’ll do is we’ll just shorten edges so we’ll say that E is just equal to a B and in an undirected graph this is the same thing as BA but in a directed graph order matters so this is not the same thing as ba so sometimes we shorten them so what we’ll do is when we give an example we’ll say it’s an undirected graph or a directed graph or we’ll show a picture with the arrows so those are two types of graphs you need to know proofs for them are always separate so they might have the same proof structure for its properties but they’re always done as separate proofs because they are different objects one has direction one does not okay so here’s another big topic I know we’re going kind of quick but we need to talk about walks and specifically XY walks and a walk in a graph is a sequence of at vertices and edges so it goes vertex edge vertex edge vertex edge and it just follows a path or sorry it follows a walk and it goes from some vertex to another one so here we want to go from X to Y so we take we start at X then we take some edge e1 we go to another vertex v1 we take an edge e 2 we go to some vertex V 2 so on and so forth until we get to Y and of course each edge just consists of the previous vertex and the next vertex so e1 would just be equal to X V 1 e 2 would just be V 1 V 2 so on and so forth so let’s take a look let’s find a walk from A to D so this is how I write the walks and paths so just a arrow D walk so how can we do that well we should probably label these a little bit we’ll call that II 1 we’ll call this e 2 e 3 E 4 E 5 so we start at a and then we take P 1 to be and then ok we could take ‘if I’ve to D and be done or we could take V for to D or we could take e 2 to C and E 3 to D so those are all possible circumstances now what we could do to is take a 2 e 1 or a a and e 1 to B and we could take ye 1 again back to a and then we could take a 1 to B and then e 4 to D because you can go back and forth in your walks that is totally acceptable to go back and forth so walks have no restrictions as long as you follow a vertex and edge a vertex and edge it’s ok in fact when I write out these walks what I’ll do is I won’t give edges names I’ll just say that on a 2d walk is a BD which means you go from A to B to D and the edges are usually obvious if it’s not obvious or I need to specify which edges I’m taking I will give them a label but because it’s not necessary I won’t so a perfectly fine walk would be a b c e f ec b d that is an A to D walk okay so what is a closed walk a closed walk is when you start at a at a vertex X and you get back to the vertex X so it’s the same definition except this Y is actually just X that’s the only difference so if we say I want to walk from E to E as a closed walk so here’s a walk e C D F E that’s a walk or you could have ECE or you could just write E and this is called the trivial walk because it doesn’t take any edges so that is a closed walk so those are walks and a

closed walk doesn’t have any fancy name which is called a closed walk now you need to keep this idea separate from the idea of a trail and we’re going to introduce a few different terms here so it’s going to get a little bit confusing because you’re just individually the very simple ideas but the hardest part is separating them in your mind and learning the terminology so a trail is a walk without any repeated edges so for instance let’s label a 1 e 2 e 3 E 4 E but this word there u v e6 and e7 so let’s do a trail from A to F ok so what we can do is we can go from A to D using e to and we can go to be with III C with E 4 and F with E 754 and that is a trail because we didn’t use any edges twice okay what if mm-hmm what can we do here to make this a little bit more interesting not quite sure okay so say we have the path II or the trail or sorry the walk so a lot of terminologies I need to stop myself from saying the wrong words here so we have a trail well a wanting to be trail ECE can we do it back let’s do ECE D okay so we take a six but then we take a six again so because we have e C and C E and these are both taking the same edge this is not a trail so we cannot repeat edges now a closed trail is called a circuit so for instance let’s go from a to a we want to trail from a to a this is called a circuit so we can do a D be a and that’s acceptable but what we can’t do is we can’t do a da that’s not allowed because then we take e to twice so once we use this edge e to we cross it off and then we have to find a new way so let’s say we took E 5 ok well we can’t go back so that means we have to take East 6 ok so we should probably take efore and we could take III but then we’re stuck so we have to take a 1 so that is a circuit does not repeat any edges and starts and ends at the same place so whenever I stay closed what I mean is that X is equal to Y so the start is equal to the end that’s all I’m saying so no repeated edges not bad what do you think’s next a path a path is a walk with no repeated vertices this is why when I use these words like trail path walk I need to be careful with what I say because well they mean different things and colloquially colloquially in English they pretty much mean the same thing when we talk about movement so I need to be careful with this so a path is a walk with no repeated vertices so for instance if we say I want to go from A to E well we can start at a and we can go to B and we can go to D we can go to C and then we can go to E so we could call this a b d c e ok what we can’t do is we can’t say AC b d c e because in this case we have a C here and a C here and that’s not acceptable so we can’t do that path or that walk it’s not a path it’s a lock a closed path is called a cycle so a cycle from A to A could look like a b c a and what you’re saying is hold on a second a is being repeated twice but we don’t count the start in the end to be a repeated vertex if we’re saying i want a path that goes from a to a we say ok the first and the last one

can be repeated that’s it so that would be a cycle from a to a so we have a goes to B B goes to C and C goes to a so what we do here when we want to find out our paths or cycles we instead take a look at the vertex and once we get to another vertex for instance let’s say we go to D ok so we circle that and then we say ok now I’m only allowed to go to be C or E so am I going well I can go to e okay cool so we do e and now I can only go to C so we go there and now we take a look at our colored in vertices and we say okay what’s available I can’t I could go to a and end the cycle but I definitely could not go to D because I’ve already used it so ideally actually I’m not getting the color I want okay do this we’ll do this in green because we started here okay so I can’t go to e because we’ve already used E you can repeat edges by the way but that would probably end up with you being at the same vertex so I can’t go to E I can’t go to D my only option left is either A or B so let’s go to B okay so I’m at B now I can’t go to D because we’ve already used it I can’t go back to C but I can finish the cycle and end up at a so then we color an a again and that is a cycle okay so a lot of terminology I know but there’s still one more piece we need to talk about and this is the most intuitive and simple so I left it for last and this is connected graphs the graph is connected if there is an XY path for all XY in the set of vertices so what this means is that if every vertex is connected to every other vertex then the graph is connected if it’s not connected then we take a look at the number of components it has so a component which we call Kappa of G is really just the number of connected graphs or connected sub graphs but we’ll talk about sub graphs next time but this is just the number of connected sub graphs so for instance VA and F are all connected so this whole part is one component this CDE here is just one component and this isolated vertex G is just one component so CDE cannot branch out to anything PAF cannot branch out to anything else and G cannot branch out to anything else so it’s a three component graph so kg is equal to three and here’s the question why does a graph have to be an XY path okay so let’s take a look at the formal definition here so suppose we have three points here and a path has no repeated vertex so you can have something like this something like this something like this something like this and something like this this is a B and C so we can get from B to a and get from B to C you can get from C to a and get from C to B get from A to B and A to C so we’re good here it’s connected what about this case and B okay well we can’t get from A to B so it’s definitely not connected and in fact we can see it’s not connected visually so that’s kind of obvious and here’s another nice example here here’s a and well let’s do this let’s give a one edge it’s clear this cool it’s clearly connected it has one component and there’s a walk from a – a – a – a – a but the reason why we don’t say a walk is because it’s really just unnecessary and I know it’s hard to say like what he just showed us three examples to say is unnecessary well yeah that’s unnecessary

because if there is a walk from A to C then clearly there’s a shortest way to get there and why would I go ay-ay-ay see when I could just go a see it’s totally unnecessary or let’s say I want to go from B to C so there’s me to see the quickest way to go is to just put a there so BAC that’s a path no repeated vertex but instead I can go B we can go from B to B and go from a we can go back to B go to a a one more time and then we’ll go to C and that’s just it’s pointless if we told a computer to do this to check to see if a graph is connected it would be useless it wastes so much so much computation in a huge graph to say yeah check all possible ways now we just want to find a path so that’s a theorem maybe we’ll look at is do all connected graphs have a path from A to B fact do all walks from A to E have a path from A to B so for instance here here’s what I want you to do well we’ll visit this later but I want you to prove it now if you can that if there is an XY walk and say for all XY walks for all X I walks there exists an XY path so try to prove that in fact I’m going to give you a hint you’re going to start with a proof by contradiction so you have a proof by contradiction and they’re going to say let W be a minimal we call this a minimal half I’m sorry a minimal path from X to Y okay and then what you’re going to say is actually no let’s just call this a minimal walk from X to Y okay so you have a W it’s going to be a minimal walk from X to Y and this means that this is the shortest the shortest walk from X to Y and there’s going to be two cases case 1 there’s no repeated vertex so what happens in that case tell me what happens in that case and then in case two tell me there’s a repeated vertex V I and in that case what should you do if you get a repeated vertex VI what are you going to do about that well for an example if I have let’s say I have this thing here so this is just on my path some way I’m going to leave or on my walk I’m going to leave this way so what happens is I go from here and then let’s take one down here and I go to here I go to here and then I walk back up top and I continue along my way so should probably do this in different color student this color so when I get to some repeated vertex VI which is this one what should I do about that and if I do something with that what’s the problem so I just underlined a little problem if we have to do anything to that walk and I’m sure you’ll get a nice proof there so honestly if you can prove it leave it in the comments and I will tell you if you’re right because this is a very good exercise and something you would probably see on a midterm ok so that was an impromptu minor tangent let’s do some practice questions on graphs with walks trails and paths so we need to find a walk from B to D that is not a trail so what does a trail a trail has repeated edges so it’s not a trail so we need to have one edge repeat okay so if we want from B to D so we should go from B to E – B to C to D so we went

in this manner so we use this edge be e twice therefore it is not a trail because in a trail you cannot reuse edges now let’s go from B to D and with a trail so we can’t repeat edges but it can’t be a path so we so a path repeats no vertices but because it’s not a path we need to repeat a vertex so we start a B let’s go to a so it has to be a trail remember so we go to C and what we need to go to D but we have to repeat a vertex so let’s go back up to be okay so we did be a AC C B then let’s go to E and then let’s go down D so we have B AC B e D so we didn’t use the same edge twice but we used B twice so it’s not a path okay and now let’s find a path from B to D well this is pretty straightforward we go from B to C and then we go from C to D so BCD usually the shortest way is always a path in fact I’m pretty sure if you did my exercise it just gave you you just proved that so let’s go from B to B with a circuit but it can’t be a cycle so what does that mean it means – closed it’s a closed trail that is not a closed path so we we have to only use each edge once but we also have to repeat a vertex somewhere so let’s go from B to a and then a to C now we can’t go back to B because then it would be a cycle so we have to repeat a vertex somewhere so we can’t go back to B so let’s go to D that means we can only go to e I can’t go back to B now because I still haven’t reused a vertex so let’s go from E to G G to F and now we went from F back to G so now we’ve used eat Weiss so it is no longer a path and now we can go back to B we never used the same edge twice so it is a circuit but we hit eat Weiss therefore it is not a cycle so your answer here it’s going to be b a c d e g f e v where e has been used twice and if you take a look at the pair of edges that we use we never use the same one twice so that’s another way of looking at things okay that was one practice problem and the next one is tricky so if G the graph G is a pair of vertices and edges where the cardinality of V is equal to V so this just means the number of vertices and the cardinality of E is equal to little e so this is just the number of edges and we say that G is simple what a simple mean simple is loop free so there’s no loops it is undirected generally it’s undirected and there are no multiple edges so that means that if we have this this is not simple instead this is simple so this is a multi graph and this would be the simple graph so we want to prove that two times the number of edges is going to be less than or equal to the number of vertices squared minus the number of vertices so this is a little bit tricky to think about so here let’s let’s take a look at this graph there’s three vertices so how many possible ways are there to choose edges okay well what is an edge when you take an edge well you take two vertices so they take a and B and you put a line between them okay so how many possible ways can we do that well that’s just V choose to just choose

two vertices okay so the number of edges has to be less than or equal to V choose two because well for instance 3 choose 2 how much is 3 choose 2 that’s just 3 but for instance what if this was our graph well it’s less than 3 okay but can we get more well no because it’s simple so this is the most yet so E has to be less than or equal to V choose 2 which means that E is less than or equal to V times V minus 1 over 2 factorial which is just 2 so 2 times E is less than or equal to V times V minus 1 which is the same thing as saying that 2e is less than or equal to V squared minus V so if you look to this question and you said I have no idea where to start you need to start thinking outside the box because this stuff is difficult so I just presented you with a ton of terms today like let’s go through all the different terms I went by so you need to add all these words to your vocabulary need to add graph incident that jacent isolated meaning edges are incident to vertices vertices are adjacent to other vertices and a vertex can be isolated if it has no edges in or out of it an undirected graph does not have direction a directed graph has directions on each edge so the edge a B is not the same as the edge ba because direction matters it has a tail and a head detail points to the head a walk is a sequence of vertices and edges a closed walk occurs when your start point and end point is the same vertex a trail is a walk that has no repeated edges and a circuit is a trail with no repeated edges where the start and end point are the same a path has no repeated vertices a cycle occurs when you take a path that starts and ends at the same point a graph is connected if we have an XY path for all of our vertices so from any vertex you can get to another vertex via some sequence of edges and of course we did some problems with that and our last definition was simple so I graph is simple it could just look free and it has no multiple edges so that was your introduction to graph theory it is it’s it’s very dense so it was long but hopefully you have a nice grasp of these concepts and as always if you have any questions leave them in the comments below if not feel free to share this with your friends because they might benefit from this so you can check out trem tutor com for more information or you can check out reddit.com slash are slash Trev tutor and you can leave a question there see you guys next time

Sword Swallower Dan Meyer TED Talk: Doing the Impossible, Cutting Through Fear | TEDxMaastricht

Danke schön Es war einmal ein indischer König, ein Maharaja An seinem Geburtstag gab es den Befehl, dass alle Häuptlinge dem König Geschenke bringen sollten Manche brachten feine Seide, manche schöne Schwerter, manchen brachten Gold Am Ende der Schlange ging ein sehr gebückter, alter Mann, der hatte einen tagelangen Fußmarsch aus seinem Dorf am Meer hinter sich Als er an der Reihe war, fragte der Königssohn: “Welches Geschenk bringst du für den König?” Der alte Mann öffnete langsam seine Hand und zeigte eine wunderschöne Muschel mit Windungen in Lila, Gelb, Rot und Blau Der Sohn des Königs sagte: “Das ist kein Geschenk für einen König! Was soll das für ein Geschenk sein?” Der alte Mann sah langsam zu ihm auf und sagte: “Langer Weg … Teil von Geschenk.” (Gelächter) Ich möchte Ihnen später auch ein Geschenk machen — ein Geschenk, das, glaube ich, Verbreitungswert hat Doch vorher möchte ich Sie auf meinen langen Weg mitnehmen Wie die meisten von Ihnen begann ich mein Leben als kleines Kind Wie viele von Ihnen begannen ihr Leben als kleines Kind? Jung geboren? Ungefähr die Hälfte … Okay (Gelächter) Und der Rest wurde ausgewachsen geboren? Ihre Mütter möchte ich mal sehen! Das nenne ich mal “unmöglich”! (Gelächter) Schon als kleines Kind war ich davon fasziniert, das Unmögliche zu versuchen Heute ist der Tag, auf den ich mich seit vielen Jahren freue, denn heute werde ich versuchen, das Unmögliche hier vor Ihren Augen zu tun, hier bei TEDxMaastricht Ich beginne damit, Ihnen zu sagen, wie es enden wird: Ich werde Ihnen beweisen, dass das Unmögliche nicht unmöglich ist Und ich werde es damit beenden, Ihnen ein Geschenk zu machen, das Verbreitungswert hat: Ich werde Ihnen zeigen, dass Sie in Ihrem Leben das Unmögliche erreichen können Auf meinem Weg das Unmögliche zu tun, habe ich festgestellt, dass alle Menschen dieser Welt zwei Dinge gemeinsam haben: Jeder hat Ängste und jeder hat Träume Auf meinem Weg, das Unmögliche zu tun, habe ich festgestellt, dass es drei Dinge gab, die ich über Jahre hinweg getan habe, die mich dazu gebracht haben, das Unmögliche zu versuchen: Völkerball, auf Niederländisch “Trefbal”, Superman und Moskitos Das sind meine Schlüsselwörter Nun wissen Sie, warum ich in meinem Leben das Unmögliche versuche Ich nehme Sie mit auf meine Reise, meinen langen Weg, von Ängsten zu Träumen, von Wörtern zu Schwertern, von Völkerball zu Superman zu Moskitos Ich hoffe, ich kann Ihnen zeigen, wie Sie in Ihrem Leben das Unmögliche schaffen können 4. Oktober 2007 — mein Herz raste, meine Knie zitterten, als ich auf die Bühne des “Sanders Theater” der Universität Harvard ging, um 2007 den Anti-Nobelpreis in Medizin zu erhalten, für einen medizinischen Forschungsbericht, den ich mitverfasst habe, genannt “Schwertschlucken und seine Nebenwirkungen” (Gelächter) Er wurde in einem kleinen Journal veröffentlicht, das ich zuvor nie gelesen hatte: das “British Medical Journal” Für mich ging damit ein Traum in Erfüllung, eine unerwartete Überraschung für jemanden wie mich Es war eine unvergessliche Ehre Aber es war nicht der denkwürdigste Tag meines Lebens Am 4. Oktober 1967 litt ein ängstlicher, schüchterner, dürrer, mutloser Junge an großen Ängsten Als er die Bühne betrat, raste sein Herz, seine Knie zitterten Er öffnete den Mund (versucht zu sprechen) doch er brachte kein Wort heraus Er stand da, zitterte vor Tränen, gelähmt vor Panik, erstarrt vor Angst Dieser ängstliche, schüchterne, dürre, mutlose Junge litt an großen Ängsten: Er hatte Angst vor der Dunkelheit, Höhenangst, Angst vor Spinnen und Schlangen Wer hat Angst vor Spinnen und Schlangen? Okay, einige von Ihnen Er hatte Angst vor Wasser und Haien, Angst vor Ärztzen, Krankenschwestern und Zahnärzten, vor Nadeln, Bohrern und scharfen Gegenständen Doch vor mehr als allem anderen, hatte er Angst vor Menschen Dieser ängstliche, schüchterne, dürre, mutlose Junge war ich Ich hatte Angst vor Versagen und Ablehnung, ein schwaches Selbstbewusstsein, Minderwertigkeitskomplexe, und etwas, was damals noch nicht bekannt war: eine soziale Angststörung Weil ich Ängste hatte, wurde ich von Rüpeln geärgert und verprügelt Sie lachten und gaben mir Schimpfnamen; sie ließen mich nicht bei ihren Spielen mitmachen Oh, es gab ein Spiel, bei dem ich mitmachen durfte Völkerball — ich war kein guter Spieler

Die Schläger riefen meinen Namen und als ich aufsah, sah ich diese roten Bälle mit großer Geschwindigkeit in mein Gesicht fliegen — bum, bum, bum! Ich erinnere mich, wie ich an vielen Tagen von der Schule nach Hause ging: Mein Gesicht war rot und brannte, meine Ohren waren rot und klingelten, meine Augen brannten vor Tränen, und ihre Worte brannten in meinen Ohren Und wer auch immer sagte: “Stock und Stein bricht mein Gebein, aber Worte können mich nicht verletzen”, der hat gelogen! Worte können schneiden wie ein Messer Worte können stechen wie ein Schwert Worte können tiefe Wunden hinterlassen, die man von außen nicht sehen kann Ich hatte also Ängste, und Worte waren meine größten Feinde — sie sind es immer noch Aber ich hatte auch Träume Ich ging heim und flüchtete mich in Superman-Comics Ich las diese Comics und träumte davon, ein Superheld wie Superman zu sein Ich wollte für Wahrheit und Gerechtigkeit kämpfen Ich wollte gegen Schurken und Kryptonit kämpfen Ich wollte Übermenschliches leisten und Leben retten Mich faszinierten auch Dinge, die real waren Ich las das Guinness-Buch der Rekorde und Ripleys “Einfach Unglaublich” Wer hat das Guinness-Buch oder Ripleys Buch gelesen? Ich liebe solche Bücher! Echte Menschen vollbringen echte Leistungen Ich sagte: “Das will ich machen.” Wenn mich die Schläger nicht bei ihren Spielen mitmachen lassen, dann will ich echte Magie, echte Heldentaten vollbringen Ich möchte Außergewöhnliches leisten, etwas, was diese Schläger nicht können Ich wollte meine Berufung finden; ich wollte wissen, wofür ich lebe Ich wollte Unglaubliches leisten, um die Welt zu verändern Ich wollte beweisen, dass Unmögliches nicht unmöglich ist 10 Jahre später Es war die Woche vor meinem 21. Geburtstag Zwei Dinge passierten an diesem Tag, die mein Leben für immer verändern würden Ich lebte gerade in Tamil Nadu, Indien Ich war dort Missionar und mein Mentor und Freund fragte mich: “Hast Du Triele, Daniel?” Und ich fragte: “Triele? Was sind Triele?” Er sagte: “Triele sind Ziele, die man in Leben erreichen will — eine Kombination von Träumen und Zielen Wenn du alles tun, alles und überall sein könntest, wo immer und was du willst, wohin würdest du gehen? Was würdest du tun? Wer würdest du sein?” Ich sagte: “Nein, das kann ich nicht! Ich trau mich nicht, ich habe zu viel Angst!” In dieser Nacht nahm ich meine Strohmatte mit auf das Dach des Bungalows, legte mich unter die Sterne und beobachtete wie die Fledermäuse Moskitos jagten Und alles, an was ich denken konnte, waren Triele: Träume und Ziele, und an die Schläger mit den Bällen Ein paar Stunden später wachte ich auf Mein Herz raste, meine Knie zitterten Doch diesmal war es nicht Angst Mein ganzer Körper hatte Schüttelkrämpfe In den nächsten fünf Tagen wurde ich immer wieder bewusstlos, und auf meinem Totenbett kämpfte ich um mein Leben Mein Kopf brannte mit 41°C Malariafieber Doch immer wenn ich bei Bewusstsein war, konnte ich nur an Triele denken Ich dachte: “Was fange ich mit meinem Leben an?” In der Nacht vor meinem 21. Geburtstag, in einem klaren Moment, kam ich schließlich zu dem Schluss: Ich erkannte, diesen kleinen Moskito, Anopheles Stephensi — dieser kleine Moskito, der weniger als 5 Mikrogramm wiegt, weniger als ein Salzkorn Wenn dieser Moskito einen 80 Kilo schweren Mann umhauen kann, dann ist das ist mein Kryptonit! Doch dann erkannte ich: Nein, es ist nicht der Moskito Es ist ein kleiner Parasit im Moskito, Plasmodium Falciparum, der jedes Jahr über eine Million Menschen tötet Ich erkannte: Nein, es ist noch kleiner als das, doch mir kam es viel größer vor Ich erkannte: Angst war mein Kryptonit, mein Parasit, der mich und mein Leben verkrüppelt und gelähmt hat Es gibt einen Unterschied zwischen Gefahr und Angst Gefahr ist echt Angst ist eine Wahl Und ich erkannte, ich hatte eine Wahl: Ich könnte entweder in Angst leben und als Verlierer sterben, oder ich könnte meine Ängste überwinden und nach meinen Träumen greifen Ich könnte es wagen, das Leben zu leben Wenn man auf dem Totenbett liegt und den Tod vor Augen hat, möchte man nichts anderes, als wieder lebendig sein Ich erkannte, dass jeder stirbt, aber nicht jeder wirklich lebt Mit dem Sterben kommt das Leben Wenn man lernt zu sterben, lernt man wirklich zu leben Also habe ich beschlossen, meine Geschichte in dieser Nacht neu zu schreiben Ich wollte nicht sterben Also sprach ich ein kleines Gebet: “Gott, wenn du mich bis zu meinem 21. Geburtstag leben lässt, werde ich die Angst nicht länger mein Leben bestimmen lassen Ich werde meine Ängste besiegen und nach meinen Träumen greifen Ich werde mein Leben ändern; ich möchte etwas Unglaubliches aus meinem Leben machen; ich möchte meine Berufung finden Ich möchte wissen, dass das Unmögliche nicht unmöglich ist.” Ich verrate Ihnen nicht, ob ich diese Nacht überlebt habe, ich lasse es Sie selbst herausfinden Noch in dieser Nacht machte ich eine Liste mit meinen ersten 10 Trielen: Ich beschloss, ich würde alle Kontinente besuchen; alle 7 Weltwunder besuchen; eine Menge Fremdsprachen lernen; auf einer einsamen Insel leben; auf einem Schiff im Ozean leben; mit einem Indianerstamm am Amazonas leben; den Gipfel des höchsten Berges in Schweden besteigen

Ich wollte Mount Everest bei Sonnenaufgang sehen; ich wollte im Musikgeschäft in Nashville arbeiten Ich wollte in einem Zirkus arbeiten und aus einem Flugzeug springen In den nächsten 20 Jahren erreichte ich die meisten meiner Triele Und immer, wenn ich eines meiner Triele erreichte, fügte ich 5 oder 10 neue zu meiner Liste hinzu und meine Liste wächst weiter 7 Jahre lang lebte ich auf einer kleinen Insel in den Bahamas — ungefähr 7 Jahre lang, in einer Strohhütte, fing mit einem Speer Haie und Rochen als Mahlzeit, als einziger auf dieser Insel, in einem Lendenschurz, und ich lernte, mit den Haien zu schwimmen Von dort bin ich nach Mexiko gezogen, und anschließend zum Amazonas in Ecuador, Pujo Pongo Ecuador, und lebte dort mit einem Eingeborenenstamm Stück für Stück begann ich Vertrauen zu gewinnen, nur durch meine Triele Ich wechselte ins Musikgeschäft nach Nashville und dann nach Schweden, zog nach Stockholm und arbeitete dort im Musikgeschäft; dort bestieg ich auch den Gipfel des Mount Kebnekaise, hoch über dem Polarkreis Ich lernte, ein Clown zu sein, zu jonglieren, auf Stelzen zu gehen, Einrad zu fahren, Feuer zu schlucken, Glas zu essen Und 1997 hörte ich, dass es nur noch ein Dutzend Schwertschlucker auf der Welt gibt Ich sagte: “Das muss ich tun!” Ich traf einen Schwertschlucker und bat ihn um Tipps Er sagte: “Ich gebe dir zwei Tipps: Nr. 1: Es ist extrem gefährlich; Leute sind dabei gestorben Nr. 2: Mach es nicht!” (Gelächter) Also fügte ich es meiner Triele-Liste hinzu Ich übte 10-12-mal am Tag, jeden Tag, über vier Jahre hinweg Ich rechne das jetzt hoch: 4 x 365 [x 12] — es waren ca. 13 000 erfolglose Versuche, bevor ich 2001 mein erstes Schwert schlucken konnte Während dieser Zeit setzte ich mir als Triel, der weltweit führende Experte im Schwertschlucken zu werden Also durchsuchte ich jedes Buch, Magazin, Zeitungsartikel, jeden medizinischen Bericht Ich las alles über Physiologie und Anatomie; ich sprach mit Ärzten und Krankenschwestern; vernetzte alle Schwertschlucker im Internationalen Schwertschluckerverband und führte zwei Jahre medizinische Forschungen über das “Schwertschlucken und seine Nebenwirkungen” durch Der Bericht darüber wurde im British Medical Journal veröffentlicht Danke (Applaus) Ich lernte einige faszinierende Dinge über Schwertschlucken — einige Dinge, an die Sie sicher niemals gedacht hätten, aber nach heute Abend denken werden Nächstes Mal, wenn Sie zu Hause ein Steak durchschneiden, mit Ihrem Messer, einem Schwert oder Ihrem “bestek”, werden Sie daran denken Ich lernte, dass Schwertschlucken aus Indien kommt — dort wo ich es als 20-Jähriger erstmals sah, ungefähr vor 4000 Jahren, also 2000 Jahre vor Chr In den letzten 150 Jahren, nutzte man Schwertschlucker in den Bereichen Wissenschaft und Medizin, um 1868 das erste starre Endoskop zu entwickeln, was Dr. Adolf Kussmaul in Freiburg, Deutschland, tat 1906 wurde das Elektrokardiogramm in Wales erfunden, um Schluckstörungen und Verdauung zu untersuchen, Bronchoskopie, so was in der Art Doch in den letzten 150 Jahren wissen wir von Hunderten von Verletzungen und Dutzenden von Toten Hier ist das starre Endoskop, das von Dr. Adolf Kussmaul entwickelt wurde Aber wir haben herausgefunden, dass es 29 Todesfälle in den letzten 150 Jahren gab, inklusive dem Schwertschlucker aus London, der sich mit seinem Schwert das Herz durchbohrte Außerdem fanden wir heraus, dass es jährlich 3 bis 8 schwere Verletzungen durch Schwertschlucken gibt Ich erhalte dann immer diese Anrufe, zwei in den letzten Wochen, einen aus Schweden und einen aus Orlando, von Schwertschluckern, die mit Verletzungen im Krankenhaus liegen Es ist also extrem gefährlich Ich habe auch gelernt, dass es 2 bis 10 Jahre dauern kann, um zu lernen, wie man ein Schwert schluckt, für die meisten Menschen Aber die faszinierendste Entdeckung war, wie Schwertschlucker lernen, das Unmögliche zu tun Ich verrate Ihnen ein kleines Geheimnis: Fixieren Sie sich nicht auf die 99,9 %, die unmöglich sind, sondern auf die 0,1 %, die möglich sind, und finden Sie heraus, wie sie möglich sind Ich nehme Sie auf eine kleine Reise in die Gedanken eines Schwertschluckers mit Um ein Schwert zu schlucken, braucht es Geist-über-Materie-Meditation, messerscharfe Konzentration, um punktgenau innere Organe zu isolieren und automatische Körperreflexe zu überwinden, durch verstärkte Gehirnsynopsen, durch wiederholtes Muskeltraining, durch gezielte Übungen und das über 10 000-mal Ich nehme Sie auf eine kleine Reise in den Körper eines Schwertschluckers mit Um ein Schwert zu schlucken, lasse ich die Klinge über meine Zunge gleiten, unterdrücke den Würgereiz im Halsbereich der Speiseröhre, navigiere einen 90-Grad-Winkel hinunter zum Kehldeckel, gehe durch den krikopharyngealen oberen Schließmuskel, unterdrücke den Peristalik-Reflex, schiebe die Klinge in die Brusthöhle, zwischen die Lungenflügel An diesem Punkt muss ich mein Herz beiseite drücken Wenn man genau hinsieht, sieht man, wie sich das Schwert mit dem Herzschlag bewegt, da es genau am Herz anliegt, nur etwa einen Millimeter davon getrennt durch die Speiseröhrenwand Das kann man nicht fälschen

Dann schiebe ich es am Brustbein vorbei, passiere den unteren Speiseröhrenschließmuskel, weiter nach unten in den Magen, unterdrücke den Würgereiz im Magen bis unten zum Zwölffingerdarm Ein Kinderspiel (Gelächter) Ginge ich weiter hinunter, wäre ich bei den Eileitern, auf Niederländisch Eileiders, Eierstokken Die Männer können ihre Frauen später danach fragen Die Leute sagen: “Es muss eine Menge Mut kosten, sein Leben zu riskieren, sein Herz beiseite zu schieben und ein Schwert zu schlucken.“ Nein. Was wirklich Mut erfordert, ist es für den ängstlichen, schüchternen, dürren, mutlosen Jungen Fehler und Ablehnung zu riskieren, sein Herz zu tragen, seinen Stolz zu schlucken, hier oben vor einer Menge von Fremden zu stehen und ihnen seine Geschichte über Ängste und Träume zu erzählen, sich die Eingeweide zu zerreißen, wörtlich und im übertragenen Sinn Danke (Applaus) Das wirklich Erstaunliche daran ist, dass ich immer etwas Außergewöhnliches in meinem Leben tun wollte und das tue ich gerade Aber das wirklich Außergewöhnliche ist nicht, dass ich 21 Schwerter auf einmal schlucken kann, oder 6 Meter unter Wasser in einem Becken mit Haien und Rochen für Ripleys “Einfach unglaublich”, oder ein auf 800°C erhitztes Schwert für Stan Lees “Superhumans” als “Ein Mann aus Stahl”, und es war verdammt heiß! Oder mit dem Schwert ein Auto zu ziehen für Ripleys, oder Guinness, oder es ins Finale bei “America got Talent” zu schaffen, oder 2007 den Anti-Nobelpreis für Medizin zu gewinnen Nein, das ist nicht das wirklich Außergewöhnliche Das denken die Leute Nein, nein, das ist es nicht Das wirklich Außergewöhnliche ist: Gott nimmt diesen ängstlichen, schüchternen, dürren, mutlosen Jungen der Höhenangst hatte, Angst vor Wasser und Haien, Angst vor Ärzten und Krankenschwestern, und Nadeln und scharfen Gegenständen, davor, vor Leuten zu sprechen, und lässt mich jetzt um die Welt fliegen, in Höhen von 10 000 Metern, scharfe Gegenstände unter Wasser schlucken, in einem Becken mit Haien, mit Ärzten und Krankenschwestern sprechen und einem Publikum wie Sie weltweit Das ist das wirklich Tolle für mich Ich wollte immer das Unmögliche machen (Applaus) Danke (Applaus) Ich wollte immer das Unmögliche machen und nun tue ich es Ich wollte etwas Außergewöhnliches in meinem Leben machen und die Welt verändern, und nun tue ich es Ich wollte immer um die Welt fliegen und Übermenschliches leisten und Leben retten, und nun tue ich es Und wissen Sie was? Es ist immer noch einen kleiner Teil des großen Traumes des kleinen Jungen in mir (Gelächter) (Applaus) Ich wollte immer meine Berufung finden und jetzt habe ich sie gefunden Aber wissen Sie was? Es geht nicht um die Schwerter, nicht um meine Stärken Es geht um meine Schwächen, meine Worte Meine Berufung ist es, die Welt zu verändern, indem ich Ängste besiege: ein Schwert und ein Wort nach dem anderen, ein Messer und ein Leben nach dem anderen, um Menschen zu inspirieren, Superhelden zu sein, und in ihrem Leben das Unmögliche zu tun Mein Ziel ist es, anderen zu helfen, ihr Ziel zu finden Was ist Ihres? Was ist Ihr Ziel? Warum sind Sie hier? Ich glaube, wir alle sind berufen, Superhelden zu sein Was ist Ihre Superkraft? Bei einer Weltbevölkerung mit über 7 Milliarden Menschen gibt es nur ein paar Dutzend Schwertschlucker weltweit, aber nur einmal Sie, Sie sind einzigartig Was ist Ihre Geschichte? Was macht Sie anders? Erzählen Sie Ihre Geschichte, auch wenn Ihre Stimme dünn und zittrig ist Was sind Ihre Triele? Wenn Sie alles tun, jeder und überall sein könnten, was würden Sie tun, wohin würden Sie gehen? Was würden Sie tun? Was würden Sie mit Ihrem Leben anfangen? Was ist Ihr größter Traum? Was war Ihr größter Traum als kleines Kind? Denken Sie zurück Ich wette, es war das, oder ? Was waren Ihre kühnsten Träume, von denen Sie dachten, sie seien so seltsam und obskur? Ich wette, das hier lässt Ihre Träume nicht so seltsam wirken, oder? Was ist Ihr Schwert? Jeder von Ihnen hat ein Schwert, ein zweischneidiges Schwert aus Ängsten und Träumen Schlucken Sie Ihr Schwert, was immer es auch ist Verfolgen Sie Ihre Träume, mein Damen und Herren, es ist nie zu spät, um das zu sein, was man sein will An alle Schläger mit den Bällen — diese Kinder, die dachten, ich würde das Unmögliche niemals schaffen, ich möchte ihnen nur eines sagen: Danke! Denn gäbe es keine Schurken, hätten wir auch keine Superhelden Ich bin hier, um zu beweisen: Das Unmögliche ist nicht unmöglich! Das hier ist extrem gefährlich, es könnte mich umbringen Ich hoffe, Sie genießen es (Gelächter) Ich brauche Ihre Hilfe dafür Nein, nein, nein … Sie müssen mir beim Zählen helfen, okay? (Gelächter) Wenn Sie die Wörter kennen? Zählen Sie mit mir, fertig? Eins, zwei, drei Nein, das ist 2, aber Sie wissen, was ich meine

[Publikum]: 1, 2, 3 (tiefes Einatmen) (Applaus) Jawohl! (Applaus, Pfeifen) Vielen, vielen Dank Danke, danke, danke, danke aus tiefstem Herzen oder besser, aus tiefstem Magen Ich sagte Ihnen, dass ich hierher kam, um das Unmögliche zu tun, und das habe ich Aber das war nicht das Unmögliche, das mache ich jeden Tag Das Unmögliche war für den ängstlichen, schüchternen, dürren, mutlosen Jungen, seinen Ängsten ins Auge zu sehen, hier auf der TEDx-Bühne zu stehen, und die Welt zu verändern, ein Wort nach dem anderen, ein Schwert und ein Leben nach dem anderen Wenn ich Sie dazu gebracht habe, anders zu denken; wenn Sie nun wissen, dass Sie das Unmögliche in Ihrem Leben tun können, dann ist meine Arbeit getan, und Ihre hat gerade begonnen Hören Sie nie auf, zu träumen und zu glauben Danke, dass Sie an mich geglaubt haben, und danke, dass Sie ein Teil meines Traumes waren Hier ist mein Geschenk für Sie: Das Unmögliche ist nicht [Publikum]: unmöglich! Langer Weg … Teil von Geschenk (Applaus) Danke (Applaus) (Jubel) Moderator: Danke, Dan Meyer, … Wow!

【鬼滅の刃の元ネタか?】山の人生 24~27 柳田国男 – 字幕付きオーディオブック AI文庫

24. Erinnerung an Yamao für harte Arbeit In den Bergen hatten die Menschen jedoch nicht immer Angst vor Bergbewohnern , und sogar einige Menschen erwarteten sogar ihre Hilfe Ähnlich wie Nishiyuki von Herrn Tachibana. Es gibt einen Artikel, aber es ist schwer zu bestätigen, wie viel Übertreibung es gibt, aber es kann nicht als ein völlig wurzelloses Gerücht angesehen werden, dass es eine Geschichte gibt, dass Yamao in einem anderen Buch namens Tour Strange Story gebeten wurde, Holz zur Bergmündung zu tragen In den Bergen wie dem Toyomae Nakatsu-Territorium wurde der Transport von Holz oft nach Yamao ausgelagert, aber es scheint eine Grenze zu geben, wo sie kommen und gehen können, und alle Hindernisse, die niemals ins Dorf kommen, sind wie Kühe. Dort tauscht der Grund des Wassers gut ins Wasser bis zum Hals, wenn der tiefere Fluss im ganzen Körper nackter starker Mann Bambus, der mit Gewalt geführt wird, auch eine Person von mehr als sechs Fuß geht, da Ebenen , die jenseits der meisten Farben liegen, dunkelblau und dunkelblau sind Ich habe nicht einmal ein unteres Band, aber ich kann die Anzeichen von Männern und Frauen nicht sehen, weil die Haare tief sind Frauen tauchen jedoch manchmal nur auf und versuchen nicht zu arbeiten. Dann buchstabierte ich etwas wie die Rinde eines Blattes und zog es an. Die Zähne sind reinweiß, aber der Geruch des Mundes ist sehr geruchsintensiv. Der Lohn ist, dass es sich um eine Handvoll Reis handelt Wenn Sie glauben, dass Sie zwei gleichzeitig tragen können, indem Sie für jedes Holz einen halten, können Sie ihn beiseite tragen über die Übertretung von zum Beispiel zwei zu Reisbällchen nur noch einmal, wie Satsuma Seite des Berges, um den Ort zu teilen, auf den in der Reise in den Westen Bezug genommen wird, der gesagt hat, dass es naiv Naru ist, der nicht lange vergisst , dass 怨 sehr wütend ist, wenn man Reisbällchen leckt oder nicht Ich zögerte, die Transportarbeit zu übernehmen, aber wenn ich sie noch ein wenig vor der Arbeit gab, würde ich sie essen und dann weglaufen. Ich hasse es auch, vor Menschen zu gehen. Mit anderen Worten, ich möchte nur Reis. Da er anscheinend in Japan arbeitet, geht er manchmal in Tempel in den Bergen und stiehlt Essen Da er jedoch sagt, dass er salzige Lebensmittel nicht mag , gibt es geringfügige Unterschiede zwischen den beiden Aufzeichnungen und der Quelle der Materialien Dies ist wahrscheinlich ein glaubwürdiges Spiel, das zeigt, dass sie getrennt sind, und in Band 3 derselben bizarren Tour-Geschichte wird die Geschichte von Yamao in der Präfektur Akita ebenfalls beschrieben und mit dem Beispiel in Kyushu verglichen, aber der Autor sieht es selbst. Da ich nicht erleichtert bin, dass es so war , werde ich es so wie es ist extrahieren, insbesondere von Senboku, Dewa Kuni, zu einem Ort namens Mizunashi Ginzan Ani, einer Abkürzung, und in einer Hütte mit Holzkohlegrill auf der Straße am Berg übernachten . ya Form oder Blick auf die Nacht Yamaotoko gleich, aber Kompetenz zu Buzen ist möglicherweise nicht Bäume Holzkohle auch Stein haben auch Griff, wie Reis wird Koe die Stunde und Minute der Mahlzeiten alles zu negativ Himose nicht ein nur Jahreszeiten come 小 Shop kommen Haseba-Vergnügen zwingt wirklich dazu, dass es Kormoran-Shinya- Produkte gibt , die Shokuse nicht zur Verfügung steht, um zu sehen, dass die Leute, die in Rente gehen, Te nicht Shinya sein werden, obwohl Waruki nur spazieren geht, wenn Isuzu sagt Ich habe hier kein Bergmädchen gesehen und nichts davon gehört Yamao mag auch Sake und arbeitet um Sake. Es gibt eine Geschichte namens Yamao in den Bergen von Enshu Akihabara, die in Band 3 der Nachtgeschichte der Momoyama-Leute erscheint, und es gibt Zeiten, in denen es eine Belastung für Souyama ist. Wenn Sie in die Nähe des Dorfes kommen und in die Berge zurückkehren, gibt es kein Haus, es gibt keine untergeordnete Gattung, es gibt niemanden, der immer lebt, niemand weiß mehr, aber wenn Sie Sake mögen, können Sie es trinken. Ri- Verhalten Darüber hinaus wissen Zare, ob Hikuki als die Höhe von sechs Fuß Länge, ohne das Ende zu kennen, ohne den optimalen Vermittler zu kennen, Hayashi begann , die Erleuchtung zu bekommen , als Shake-Lehre der Dummheit in Form von Menschen gemacht wird, die in ein No Yamaki verwandelt werden Es gibt eine sogenannte schlaffe Theorie. Früher gab es eine Person namens Matakura im Dorf Shirakura im selben Land Es gab eine kranke Person im Haus, und als ich zum Arzt ging, trat ich auf das Tal und beruhigte mich, aber ich verletzte mein Bein an der Wurzel des Baumes. Es ist, als würde man am Fuße des Tals spazieren gehen , aus Yamao nirgendwo herauskommen und wie eine Brauerei auf den Platz klettern und zum Tor des Arztes kommen, um ihn auszulöschen. Verwenden Sie oder Matazo ist Shi mit Vergnügen viel zu trinken 其 out zu Yamaotoko zwei Personen , um zu erreichen, ob der Wein in Bambusrohr in der do Shase auch in diesem von Joy Valley Tozo 此事 Patriarch Genhi von zu setzen Sobald Sie etwas zu trinken haben, um sich zu bedanken, aber jetzt in menschlichen Mehrfach-als- Matazo- Wissen, denken Sie so schwer, nur bestimmte Kredite , die mich an die Kadoguchi geschickt haben, wissen, dass der Besuch des Hauses eines Arztes an seinem Platz in Den’e Es war eine wahrscheinliche Geschichte, sich zu freuen

25. Unnötig Reis für Reis wollen Tsuchiya Ko, der in anderen Ländern oft gehört wird, wenn es um die Geschichte von Bergbewohnern geht, die Reis wollen Durch ein Gespräch mit denjenigen , die im vergangenen Jahr mitgeteilt haben, dass Sie mit der Arbeit von Nichigai fertig sind, gibt es eine Person, die sich über der Hütte im Wald und Haraisage dem Kanbayashi dem Meiji um den Beginn des Toyokawa stromaufwärts des Berges von Ost-Mikawa angemeldet hat Als ich zur Hütte zurückkehrte, ging ein großer, langbärtiger Mann hinein und aß sein eigenes Essen. Selbst wenn er sein Gesicht sah, konnte er nicht einmal ein Wort sagen oder ging nach dem Essen aus. Diejenigen , die Te manchmal sogar danach aßen, hatten ich Rihaki, wie nicht auch der andere nicht glaubte, dass sie nicht essen, weil diese Leute eher als eine Stola , die nichts von Schaden anrichtete, sagten als nächstes wird die Geschichte in Makiyuki Suzuki Hokuetsu Yukifu ist, dass, wenn die Tochter von Iketani Dorf in Minami Uonuma-gun ist allein Weben eine Maschine zu Hause, ein großer Mann mit einem langen Haaren und ein rotes Gesicht wie ein Affe Während Sie und kommen, um den Schlitten verwirrt zu machen , kann es nicht Kowaroshii sein. Aber plötzlich 遁 Geru , die Gelegenheit genutzt zu haben, wickelte Dinge in der noch kalten Zeit zu Beginn des Frühlings, die aus dem Haus spähen, bis zur Taille Das Monster geht ohne Erlaubnis herum, geht zur Seite der Stange und fragt manchmal, ob er ein Gesicht hat, das zu wollen scheint, dass er auf die Reisschale zeigt , also halte den Reis sofort. Als ich ihnen ein paar Dinge gab, machte ich ein glückliches Gesicht und nahm es weg. Danach , als ich allein war, gab es Leute, die dies sogar in den Bergen trafen, aber zu dieser Zeit gab es sogar einen Begleiter. Als das Gepäck von Shirochijimi, den Arbeitern, die niemals anders sind, auch das Land Nakauonuma District Tokamachi ist, kam Takesuke nicht, der sich am Nachmittag des Tages Ru zu einem Teil des Sommers im Gebirgspass der Berge Shichiri mehr als nach Horinouchi getroffen hat Wenn ich auf einem Stein saß und eine Brotdose benutzte, schickte ich einen großen Mann mit langen Haaren und einem hellen Auge, und er sagte , sein Haar sei weiß, also zeigte er immer auf den gegrillten Reis, der auf den Stein gelegt wurde. Einer warf mir einen Etsun beim Essen zu, also sollte Yamatake Berghexe sehen, wo es wieder eine denkende Geschichte gibt, die mich gebeten hat , mit Blick auf das Ikeya- Dorf zu schlagen, das ihr Gepäck trägt, um nicht- Von der ursprünglichen Belohnung erwartet, dass Toka manchmal dazu beitrug, die Arbeit von Kikikoriyama negativ zu transportieren. Dies ist eine Tradition aus der alten Zeit, die mir die Verwendung von Stück für Stück gab, die Yamaji erschienen Es gibt wahrscheinlich die Erfahrung der Bergbewohner, wie den gegrillten Reis, der auf einen Spieß gestochen wurde, der auch als Gobei Mochi oder Gobei Mochi in den Bergen von Mino Shinano bezeichnet wird und der in der Sammlung von Geschichten, die von Soyama geschrieben wurden, ausführlich erklärt wurde von Menschen, aber gelten als eine Methode, um den Gott des Berges zu verankern, der zum ersten Mal mit der Essensstimmung ausgestattet war, ist noch im Norden vom realistischeren Yamaotoko das Unerwartete ein Kompromiss gewesen, Nakasendo ist Mino von der Unuma Station Sanlitun Mugi Ich denke, dies ist Mai erstreckt sich auch auf den Hund 餅 餅 vor allem, weil es keinen Rin Komatsu von Hirayama gibt, der Shigeru ‘wie alte Bäume bedeckt, ohne auch nur auf dem höheren zu sagen, dass der Berg, als Sie den Wald des Dorfes schlugen, in der Stadt der Grafschaft Shitsuno fortgesetzt wurde Als ich anfing, ohne Festival zu schneiden, kannte niemand seinen Axtkopf und verlor alle Werkzeuge An diesem Tag hörte ich auf zu arbeiten und entschuldigte mich erneut beim Berggott. Dann kamen die verlorenen Werkzeuge stetig heraus. Im selben Land, zwei Moriyama, mussten um das 78. Jahr von Bunsei Bäume gefällt werden , und am 7. Oktober ging ich in den Berg und nahm den Reiskuchen auf. Es ist gut, aber ich habe vergessen , es dem Gott des Berges zu geben und alles selbst zu essen Dann wurde der Berg rau und in dieser Nacht wurde das Geräusch, einen großen Baum zu fällen, populär. In dieser Region soll der Reiskuchen wieder aufgenommen und entschuldigt worden sein, so dass es endlich sicher war. In dieser Region gab es einen festen Brauch , einen Reiskuchen zu machen , und zuerst gingen wir ins Dorf und versammelten uns in den Bergen von Männern und Frauen jeden Alters, um Reis zu sammeln Angst Kashigi dann Jeder , der sich auf die saubere Verarbeitung vorbereitet und auf sechsundfünfzig gesetzt hat, hinterlässt die ersten Früchte eines gut gegrillten Messerstichs. Das Miso aus dem Spieß hält es bis dahin Es ist ein sehr leckeres Essen, das man ab und zu isst , aber wenn man diesen Reiskuchen macht, wird gesagt, dass sich Tengu versammeln wird, also habe ich versucht, es im Haus im Dorf überhaupt nicht zu backen, also blieb eine Person wie in den Bergen in der Nähe von Edo Heute haben wir es Mochi genannt, und es gibt immer noch viele unklare Beispiele für religiöse Handlungen, und es gab auch ein solches menschenähnliches Freisetzungsmittel für die Katastrophen, die Angst vor dem Unheil von Tengu in den Bergen hatten Wenn Sie darüber nachdenken , müssen Sie den Fall erraten , in dem ein überraschend einfacher Grund vergessen wird und die

nutzlose verschiedene Theorie den Kommentar schwer macht, da das Experiment schließlich selten wird Zumindest gibt es viele Menschen, die sich für das Aroma von gegrilltem Reis interessieren Sogar die Dorfbewohner wussten genau, dass es Menschen gab , die mit dem Essen, das sie hatten, zufrieden waren. Daher war es in der Vergangenheit für beide Seiten keine besondere Anstrengung , ehrlich zu sein und ihren Glauben zu bewahren. Wenn Sie es also zuerst geben, wird es nicht funktionieren. Früher tobt, wenn Yamabito ist, nicht ich, es kann auch das Gohei Mochi bekommen, wenn nicht, was ist mit der Art und Weise, wie du falsch liegst, wenn du versuchst zu beschuldigen, weil Jutsu so hoch wäre, als ob es heutzutage auch so wäre Es war gut, besonders als ich ausging und sozusagen Hilfe versuchte , und es war auch eine etwas positive Aktion derer, die vom Geschmack des Reises fasziniert waren Wenn wir unsere Spekulationen zulassen, ist es auch die Einbürgerungsbewegung der Bergbewohner Männer wissen, dass die Freude der anderen Partei, einem einen Reisbällchen zur Belohnung zu schicken, auch wenn eine Person wie im Fall von Ohito von Hida einfach der Chance verpflichtet ist, im nächsten Kapitel erklärt zu werden, vielleicht nicht Shinichi Ayumu Außerdem war es derselbe wie der Ursprung des Handels zwischen verschiedenen Rassen, dass ich die Art von Fuchskaninchen gefangen habe und dachte, dass dies als Belohnung angemessen ist , so dass die Bewohner des Hochlands allmählich in die Registrierung von Dainippon einbezogen wurden. Das, was durchgeführt wurde, ist so viel wie dies einfach ein Affe ist, der zum Glück geworden ist, in dem das Echigo Minamiuonuma von Yamaotoko ist , dass 註脚 des Wortes übertragen werden muss und kein Akakara-Gesicht, das dem Affen für sich und andere ähnlich ist Es scheint, dass es nicht rot war, und im Gegenteil, es gibt viele Fälle, in denen die Farbe des Gesichts rot war, und es gibt Gerüchte, dass nicht nur das Gesicht, sondern auch die gesamte Haut rot war. Im modernen Ezochi , dem sogenannten frischroten Mann Als ich der Polizei erzählte, klang es für viele Tohoku-Leute nicht überraschend, weil ich an die Geschichte glaubte, dass viele rote Erwachsene zu der gleichen Art von alten schlechten Straßenkönigen und Otakemaru kamen wie Taro Akato. dort ist es nur Chohachi-Skala und rote Berge von Fremden ist Oberfläche , die der Kyodo war, selbst als Kobo Daishi im Juni Beweise, die nicht auf eine Person beschränkt waren Ou zum Beispiel Konin sieben Jahre lang zum ersten Mal einen Litschi von Takano Aoki-Farbe entdeckte Als verlorenes Auge, das in alten und neuen Geschichten beschrieben wird, wie das Tragen kleiner Ärmel Bis zum heutigen Alter dachten Erwachsene normalerweise wie eine rote Person, aber wie der Bergkrieg des Toyomae Nakatsu-Territoriums ist ein Mann ungewöhnlich blauschwarz, aber es gibt hier nicht viele Vergleiche Der rote Kopf ist auch die Farbe des Haares, die vielleicht besonders auffällig war, aber die Farbe des Gesichts war häufiger rot oder er wurde rot vor Aufregung, wenn er einem Flachländer begegnete Ich muss darüber nachdenken, aber Tatsache ist, dass es ein besonderes Licht in der Hautfarbe gibt, und zusammen mit der abnormalen Höhe war es eine Art beeindruckender Menschen, die versuchen, sich alte Menschen nur aus den toten Knochen im Keller vorzustellen Ich hatte gerade auch kein überraschendes Problem für unsere Vorfahren, dass alle Mittel, die einem Markenzeichen von Yamabito bekannt sind, ich möchte 26. Yamaotoko sind mit diesen Leuten in kurzen Bergen das oder kommen aus der Stadt herein Es ist bedauerlich, dass es viele ungenaue Gerüchte und Übertreibungen gab , wie zum Beispiel für Kirishitan Bantenren in der verbotenen Ära, weil es nur wenige Gelegenheiten gab, den regelmäßigen Verkehr mit ihnen bewusster zu gestalten als die Holzhändler von Toyomae Satsuma. sehr war es Chikarazuyoka ‘ es sollte angemerkt werden, dass dies auch die Grundlage für Spekulationen war, weil unerwartete wissen, was zu tun und zuzugeben ist. Dann werden Sie wütend und wären genau die Tatsache gewesen, dass auch Fuß, so dass sie überrascht sind, dass der sogenannte Yamawaro Yamawarabe dort fließend ist Es ist kein Wunder, wenn Sie sich beeilen, um zu vermeiden und sich in den Büschen der Wälder zu verstecken, solange Sie normalerweise nicht gerne mit Menschen auf dem flachen Boden interagieren Wenn Sie ein Tier fangen und es als Nahrung verwenden , muss sogar eine Frau schnell sein Tobu Geschichte, wenn eine Person, wenn es das gibt , was klar manifestiert wurde, aber oft Naru unglückliches Missverständnis der Haltung nicht darin besteht, einem, der dient, seine wahre Absicht zu geben, war wirklich viel eher zu versuchen, sich uns zu nähern, wenn nicht zu wundern, dass etwas eher Was Sie in den Memoiren und anderen Memoiren sehen können, ist ein Mann, der am 4. April, dem 14. Jahr von Keicho, im Garten des Palastes im Schloss von Sufu ein Gewand trägt und einen blauen Frosch isst, ohne die Frage nach der Adresse zu beantworten, die aus dem Nichts erscheint. Ieyasu, der sagte, dass er mit seinen Händen vom Himmel zum Himmel zeigte , hielt die linken und rechten Menschen davon ab, sie zu töten, ließ sie außerhalb der Burg frei und wusste sofort nicht, wo

sie sich befanden . Dass es tief in den Bergen des Phantoms Toyonaga Township in Tosa Kara gibt, war der Frühling des Unglaublichen, in dem damals auch drei Jahrzehnte mehr als 1642 Jahre vergangen sind, dass es auch keinen Finger in den Gliedern gibt , der zum Himmel zeigt eine Person, die als Berg Miko in逞Masui großer Mann von Hazuki Fleisch erscheint bezeichnet wird nur das Jahr sechzig, zu sein, die auch zwischen ein paar Tage tragen zur Burg von Kochi Wort gebracht wurde nichts, wenn gegeben Ure Dinge Iwazu Nahrung zu essen aus Danach wurde gesagt, dass es zu dieser Zeit in die ursprünglichen Berge zurückgeworfen wurde Es ist schwer zuzugeben, dass es sich um einen Geist handelt, da viele Menschen sie alle in einigen Aufzeichnungen gesehen haben. Wenn das Wort Yamami zu diesem Zeitpunkt bereits in Tosa war, ist es nicht immer ein seltenes Beispiel. Plötzlich sah Miko dies vor und nach der indigenen Entwicklung , die sich vorstellen konnte, dass es in keinem gab, wie ähnlich wie die Tengu von denen, die in Gottes Boten oder Vertreter des Yamagami- Denkens dienen , den Yoshino-Fluss stromaufwärts des Dorfes dachten In der friedlichen Zeit scheint das Ergebnis eine unbekannte Störung zwischen den Bergen und dem flachen Land gewesen zu sein, und es gibt viele Fälle, in denen Bergbewohner in wohlhabenden Ländern wie Bishu Nagoya auftreten. Im Gegensatz zu den Einsiedlern , die während der Nacht entkommen waren , obwohl sie mit einem dicken Seil gefesselt waren , das angeblich von einem Fremden von hier gefangen genommen worden war und keine Vergeltungsmaßnahmen ergriffen hatte, waren sie überraschend weise. Als ich sah, dass ich ohne nachzudenken durch das Dorf wanderte, gab es immer noch etwas, nach dem ich verzweifelt suchte, wie Essen oder meinen Ehepartner, und in der Mitte wurde ich vom Wind der lebhaften Welt von diesem unbewussten Impuls getroffen. Insbesondere mag es nachsichtig sein zu hören, dass einer von ihnen graue Haare hatte, wie im Fall von Hinata und Echigo. Der Schmerz des Lebens Sie konnten sich dem nicht entziehen Die Geschichte , einen Fremden in Nagoya zu fangen, ist ein Kommentar. Ihr Weg zurück vom Süden der Straße in das Zeitalter von Iinuma HayashimigiEmon, aber unerwartet könnte der nächste sein. Zusammenfassung Die Überreste des Körpers wären Edo früh für meine Wolke, um Jusu Yawa ein breites Ergebnis für die Take-Six zurückzugeben Nasaru soll es Shinya, dass Mosu Nuklear deshalb Shi sehr zittern Blick Shi Blick dort steht einer der Kobozu unter der Wand des Tokoji- Falles steht, warum durch Straße zu Ihrer Wahl kommen, wenn Hirsche und Wolken abwischen sehr Chikarazuyoshi darauf nicht zu antworten fu HayashimigiEmon Emihi während zu gehen und Sarabaiyo zu sehen / wirklich zwölf San gehen frisch Pis Es gab unergründliche nasse Domo Antwort und ich braute zu 捉 und Saredo HayashimigiEmon auch mit sollst du wieder mächtig vertraut sein, wenn es dämmert, wenn es dies nicht gibt, sollte das Wort und unbeschreiblich so, ohne auch den Körper des Stocks zu verletzen, was Te great-Domo ihnen zu Tsurekaeri Chochaku zu meinem Haus bringt , je näher es gebraut wird, um es endlich zu enthüllen Wenn Sie es morgens mit einer starken Bindung an den Schäkel betrachten, können Sie sehen, wohin es geht, oder Sie können den Schatten davon sehen, oder Sie können sagen, dass er die einzige Stimme während des Schlags ist. Die Tatsache, dass sogenannte Hitari und was Yamao in die Stadt gehen, wurde bereits in der Geschichte des Jägers des Berges Goyo erwähnt, aber es soll auch Yamao in Soshu Hakone in Tankai Maki 11 von Masayasu Tsumura sein, der auch an verschiedenen Orten gemunkelt wird. Dort in der nackten Blattrinde Kleidungsstücke und Tod des Lebens durch Fischfang die Arbeit und in die Stadt des Standes den Tag, um darüber die in Kitari Gerechtigkeit im Dorf ohne Handel herauszufinden, die gewohnte Shinya Menschen wundern, die die Konversion in die USA schütteln, die in Miyama für ohne außerhalb mehrsprachig Es gibt Leute, die nicht wissen, wer den Spuren folgen wird, die hinterlassen werden, wenn die Dinge vorbei sind, aber es gibt keine Straße auf der Klippe und sie werden wie ein Vogel gehen, so dass es möglich sein sollte, die Adresse am Ende als den Burgbesitzer von Odawara zu kennen Menschen schaden zwangsläufig den Jungs, die bis zu Ihrer Burg von Odawara herumhängen, natürlich Gerüchte, aber es gibt diese Fu-Wolken und nicht überrascht, dass Te die Seise Lal ゝ daher mutig von einer so sicheren Waffe getroffen werden soll, wenn Nicht-Zare arbeiten muss Das bedeutet nicht, dass die Flussfische nicht an diesem Strand gehandelt wurden, und wenn sie Blätter trugen , würden sie sich an nichts gewöhnen und wären nicht misstrauisch. Allerdings ein oder zwei dieser Leute Es ist zu sehen, dass Koshiron sie in dem Maße ignorierte, wie sie dort sein könnten Selbst in der Stadt Otaki an der Küste der Präfektur Iwate kam jedes Mal am Tag der Stadt ein Mann heraus, der kein enger Mensch mit einem Wortakzent war und Reis aß . es scheint, dass die Person in der Stadt, die waren groß und hatten runde Augen und waren schwarz glänzend war wahrscheinlich ein Bergmann, aber von jetzt an, gibt es noch eine Menge Leute aus fernen Ländern, das Geld für eine lange Zeit in den Bergen im Hinterland zu verdienen war. Es ist keine Anthropologie, dies als Bergmensch in eine Pauschale einzubeziehen , da es in vielen Sprachen ungewöhnlich ist , aber es ist für einen Landwirt ungewöhnlich, dass die ursprüngliche Bildung einer Person, die eine Stadt ist, mit unbekannten Menschen spricht Festival, auch weil es eine Anregung

Gottes gab, heißt es zum Beispiel, dass Ebisu, aber so ist das a ist Shinshu Minamiazumi hat hier einen neuen Glaubensstil entwickelt, nur um wie die Stadt Date of Kure Stadt Senkuni in Kitaazumi Stadt Nitta Berghexe zu sein Schließlich Interesse und Berghexe der Geschichte, die zum Einkaufen kommt, kam heraus, Menschen Chile Stadt, die auch zu der Art und Weise geglaubt wird, wie man sagte, auch das Ende zu sein, gibt es spezielle Fu-Minuten zu Qian, die für die Zahlung Berghexe verwendet werden Es mag interessant sein, sich vorzustellen, wie sorgfältig die Stadtbewohner, die Gier praktizierten, nach den alten Frauen suchten, die gerade dort waren. Selbst jetzt ist eine der alten Geschichten, dass es sich bei der Bergjungfrau um Sango handelt. Es wird gesagt, dass das lachende Ding , das kam, um fünf Quadrate Sake mit einem Schwert zu kaufen, bestraft wurde, und es wurde gesagt, dass man , wenn man es wiegte, wie man gehorsam sagt, endlos eintreten würde oder dadurch reich wurde. Die Masanori- Geschichte, die die Berghexe in der letzten Kinderstadt, dh im Dezember letzten Markttages der historischen Fantasie , verlässt und die Stadt Chikuzen Amagi ist, war wie der Systemschatz , nicht erschöpft. Domo nimmt Tota Tawara von den alten vier Auge , das die Frist der Stadt nicht eingehalten hat und mitten in den Reichtümern ein Nickerchen macht Dainagon Person, die ein Dienerbaum wird Watawata von Tensho der Walze Vorschau Dorf Satz Berg Hexe dünner Morgen Kimono Symbol gemacht im Jahr , um in der Tasche in der Stadt an diesem Tag zu verkaufen zwei, wie es erkannt wird Als ich aufwachte, ist eine Tüte Baumwolle schon ohne Berghexe von Dingen , die stattdessen eine Bühnenfärbung von Chi 麁 Kamm blau gelb schwarz-weiß war, die ein einzelnes Blatt dünnen Morgenkimonoschatzes enthält Wenn hundert Jahre und dann sind, dann ist dies nicht zufällig Schreiben Sie die Geschichte auf, die erzählt wurde, dass es kein Ori mehr zum anderen gibt, aber der Schwan gibt es ein Ereignis, dass solche Sake, die Tengu Wein kaufen, Waschbärhund in ausgefallener Grenze kaufen, uns gerade anziehen Die Szene des Fliegens mit einem Pendlerbuch, das an Tokuri und Fässern befestigt ist, ist ein posteriorer Stil, aber es scheint lange her zu sein, seit ich die Zeit erraten habe, als Kürbis aktiv als Prototyp der heutigen Sake-Fässer verwendet wurde China von Inkunshi usw. seit MotoYukari von Anfang gesaugt zu beenden oder hat ihre eigenen und aus dem Rahmen, aber dieses einfache Naru Instrument einen Begleiter zu haben, ist zu versuchen, dass anscheinend gibt es Gründe, etwas Folk, daran zu denken, um zu sehen Auch wenn es sich um eine große und ungelöste Aufgabe handelt, schätzen dies zumindest unsere Vorfahren, da diese Art von kleinem Werkzeug ein großer Vorteil für das Leben der Bergbewohner ist und sie daher geschätzt werden, ohne loszulassen. oder wenn ich schüchtern Hoshi Horekomi bekommen als Zutaten Uruka auch durch die Kraft des Kamikai nur, dass ein Versuch, den Schatz Jahreszeiten gemacht wurde groß gemacht Mann in den Bergen von Suruga zur Wickel zweiten Buch, das Ochibo Nebenbei bemerkt, dass er bezaubernde es sich anfühlt, ist nicht preach Es gibt auch einen Betrachter, der Hirschaffen usw. isst Yunari Kuze Taroemonden Vor der Geschichte hat dieser Mann etwas in der Taille. Wenn Sie sich also jemandem nähern und es zurücknehmen, ist es eine Koryo-Teeschale. Jetzt heißt es dort wie dies ist im August Gerechtigkeit Den’e, Keru Grund Heitora in Richtung der on 子 宇 右 Emon Dono Geschichte Jinbei Halle zu bleiben, erfahren auch von dem Grund, der das gleiche Sitzen entgegengesetzt ist, wie das die Belohnung von der Berghexe bekam Ich hatte keine andere Wahl , als von Yamao zu stehlen , aber wenn ich darüber nachdenke, warum sie einen solchen Gegenstand aufgegriffen und sich gut darum gekümmert haben , können wir, die wir keine Romanautoren sind, uns verschiedene ungewöhnliche Sehenswürdigkeiten wie Diebe vorstellen Wenn ich in Schwierigkeiten war und es in den Bergen versteckte oder wenn der Bergmann, der an den Ort kam, an dem sich das Haus des großen Bauern zurückzog und zu einem rauen Herrenhaus wurde, glänzte, hob ich es auf und schnüffelte oder verspottete sie. Es ist möglich, dass die Größe der Macht verschiedener Zivilisationen etwas Unvorstellbares ist , das nicht einmal helfen kann , die Zielgesellschaft zu infiltrieren . Ich habe diese Geschichte einmal von Herrn Komura Suzuki gehört, einem alten Bekannten Ein gewisser Herr Suzuki ist das Kotsuzumi-Dorf der Menschen und Güter im Bezirk Iwaki Watari , aber die Produktion ist so problematisch , dass Koson sagt, dass es einhundertzwanzig Jahre her ist, als die Jahreszeiten gekommen sind, bis der alte Mann zuvor nach Suzuki-kun des Hauses gekommen ist, das jetzt zu Hause ist Iwazu tat und immer einer, den ich Lachs liebe, ist Reis, aber die Worte hören nicht zu, was man sagen soll, wenn man in den Mund singt, der Yogoshi ein Gesicht voller Schnurrhaare frisst, ohne in beiden Händen das stellvertretende Beispiel zu erhalten Ich trage einen großen Kürbis, von dem ich denke , dass er in ein paar Quadrate passt , und ich werde ihn zurückbringen, sobald ich ihn hineingesteckt habe, aber die Textur und die Streifen Überlegen Sie, ob ich die rohen Schalentiere bekommen habe, die schmutzig waren, da unerwartet zu sagen scheint , dass auf den Steinen zerquetschtes Essen auch jeden Tag kommt, selbst zehn Tage, vielleicht nicht sieben Tage , sowie diejenigen, die dort leben, wo dies Asari-Einsiedler genannt wurde Zum Beispiel gab es im Februar und März eine Person, die auf dem Heimweg ein Zeichen gesetzt hatte, aber als er den Berg betrat, verlor er plötzlich schnell den Schatten aus den Augen und die kleine Trommel war Kawaguchi von Abukuma

Berg falsch dargestellt in niedrig, aber Mine dieser Muschel Einsiedler, der ich weit weg bin, kommunizierte diese Geschichte , die nicht mehr für immer ein für alle Mal zu tun ist , um den großen Kürbis am Eingang der Säulen des Morgens Suzuki eines bestimmten Tages zu binden doch wenn aber unerwartet auch gesagt wird, dass es keinen Kürbis gibt, ist dieser Schatz nur eine Mündung des Hauses, ist nicht die wirkliche Absicht, Mikubi den Einsiedler zu bauen , der bis vor kurzem so sehr Avery golden genannt wurde Ich denke, er wird auch für Yamao arbeiten. Obwohl Mr. Suzukis langjährige Dankbarkeit groß war, war das einzige, was unwissentlich mit dem Kürbis verbunden war und ging, dass sie so romantisch waren, dass sie nicht planen konnten Die Tatsache, dass die Bergbewohner mit dem Dorf vertraut waren und nicht nur die Arbeiter in der Holzhütte in den Bergen überraschten, sondern auch oft die Häuser der Dorfbewohner besuchten und nach Alkohol und Essen fragten, und die Dorfbewohner dies auch respektierten, ist ein wahrscheinliches Beispiel im folgenden Artikel von Ohito. Wenn Sie dies tun, ist dies auch eine Phase der Assimilation, und der Kürbis ist so groß, dass Sie ihn möglicherweise nur vorsichtig durch einen vernünftigen Behälter ersetzt haben 27. Passage der Bergbewohner Die heutigen sogenannten Alpen Ich weiß nicht, wie es Ren und anderen geht , aber Menschen, die oft wie ein Holzschleifer eines Jägers in den Bergen bleiben müssen, wissen aus langjähriger Erfahrung, dass es aufgrund des Geländes viele mysteriöse Orte gibt, und erzwingen dies Ich habe vermieden, dass dies eine Geschichte ist, die man sich anhören muss, aber sie ist sicher im tiefen Gebirgstal, wo es hinten eine Sackgasse gibt , aber der Sumpf, der den Kamm öffnet und nach hinten führt, ist ein Amateur, der immer mitten in der Nacht ein Monster hat alt und es gibt etwas zu sehen, die Spuren der schwachen Straße scheinen diejenigen in einem solchen sprechenden Verkehr unmöglich im Tal der Höhen von Alternativ Berg diese Tatsache ist eher das Gegenteil, aber denken Sie wie der Boden des Grasdaches Dickicht Masho Ein guter Bergverdiener mied eine Hütte und hängte sie nicht auf , weil er wusste, dass es sich um eine Kollision der Passage von Yamao Yamajo handelte Auch wenn es sich um eine schöne Rundfahrt auf der Präfekturstraße der Nationalstraße handelt , handelt es sich spät in der Nacht um eine andere Art, bei der es keinen anderen Weg gibt, sie zu überqueren . Menschen, die in einem der Pässe leben, wo sie die Schritte der Reisenden hören, sprechen oft darüber Natürlich kann es in einigen Fällen ohrenbetäubend sein, aber die Bergbewohner behindern sogar andere In der Phase, in der es nicht anders ist, war es für diejenigen, die nach Hiroji gehen, bequem , was vorgesehen ist, sich ansonsten einhundertfünf zu stellen Vor ungefähr zehn Jahren gab es in der Stadt Toyohashi , Sanshu, eine Person, die um Mitternacht einen nackten großen Mann auf dem Tokaido nach Osten rennen sah . Als die Morgensonne aufging, war sie bereits über dem Hamana-See Viele sagten, dass sie sie getroffen hätten, was in Toyohashis Buch “Used Books” geschrieben steht , als sie erfuhren, dass sie erst zu Monstern werden würden , wenn sie ins Wasser springen würden, das sie fangen und roh essen würden Der Artikel besagt, dass sie die Farbe des Erstaunens auf ihren Gesichtern nur dann erkannt haben, wenn es ein Zufall war Die Ehrfurcht und Abneigung sind wahrscheinlich mehr als wir Wenn es nicht notwendig ist, sind sie normalerweise überwachsen und verstecken sich. einzige Person der Aktion und bat Masumi Sugae , sich vorzustellen, dass es das Vergnügen haben würde Symbol zweiunddreißig Bände der Ya- Bedingungen im Zweifel die Straße in den Bergen von Kurotaki unter Kitaakita Distrikt ゝ Gipfel und Oboshiki seitlich war Frühlingspfad Verarbeitung Kommen zu dieser Straße hat Löcher Freude Tür, wenn zu sagen, Izu Te Führer, der Emihi auf dem Weg der Yamaoni zu diesem Grat Schuppen ohne auch wo auch, gehen Sie den Grat des Durchgangs dort ist Keru Ding, das Sie gesehen haben Was sind die Worte des verstorbenen Mr. Kanori Ino , der mit so und so Naomine Rikuchu Tono bestiegen hat, wo es Markierungen gibt – die Straße scheint denen zwischen den Graslandschaften des Berggipfels zu entsprechen, wird im Verkehr des Yamaotoko Dew Inn auch bei den Einheimischen als getroffen bezeichnet Das Dorf ist das, sich hier niederzulassen , um die Nacht in nur sechsundfünfzig Minuten nach der Zoletile-Injektion anzuzünden Ja, Kiefer Maedake ist für Sakamoto Tian Shan Weng Horeki sechs Jahre Kiso Komagatake nach der Liste Als ich ihn nach dem Zweck fragte, zu sagen, dass selbst die Füße der Beamten unwissentlich waren, sagte er , dass die Spitze von Yamaone eine Passage von Tengu sei und dass Mr. Hashio keine Nacht wert sei schalt Tal wenn Murakata Shah uns auf der Rückseite des Menschen eine Hütte in den Bergen auch in Kishu Kumano anzuwenden, die darauf hingewiesen, dass es mit Reisen rund um den berg flach mit dem Fall setzen bis zu Ihrem eigenen hören Affe hat das Aufstellen von 其場 wird Ikinuke war Südlich und weil sein Grund immer war, dass der Ort, der die andere Seite überschreiten kann , um ein Gelände auszuwählen, zu einer Verstopfung der Linie wurde, vermeiden Sie, dass dies ein Tal ist, das Ikinuke auf die Straßenstraße von Te Kumagusu treffen kann Einer zum Teehaus zum obersten Haus des Passes ist mehr als von Akita scheint, wenn es auch gibt, dass Sie sie ohne zu zögern benutzen,

eine neue Straße, die Leute im offenen Senboku-Distrikt nach Kariwano sind, und ich denke, es scheint, dass es eine Person gibt, die Mr Als Herr Tanyu von Akita, der früher war, sich in diesem Haus ausruhte, sagte der Besitzer des Teehauses , dass wir gerne irgendwohin ziehen würden Als ich ihn nach dem Grund fragte , blieb Yamao nachts immer zu Hause. so antwortete dieser Pass mit unerwarteter nicht Waora eine lange Zeit, weil der wahrscheinliche Weg der Yamaoni zweifellos, dass ein großer vom Gipfel durch den vorherigen über die Augenbäume hinausgeht, manchmal durch das Geräusch vieler Schritte geht, über die gesprochen wird Sogar in Tono, einem Narren aus der Stadt im Norden Eine Straße trifft auf einen Choji an der Seite, die unter Matsuyama in Kashiwazaki abbiegt, und auf dem Tsuji wird eine große Yamagami-Steinpagode errichtet. Im nächsten Jahr, wenn eine bestimmte Person vorbeikommt, sind die Schritte zu hören, die vom Berg herabkommen Als ich ihn beiläufig traf, war er ein gruseliger nackter Berggott mit roten großen Augen. Ich sprang plötzlich weg und fiel dort hinunter. Die Steinpagode war für dieses Denkmal.あった 遠野物語にもその話は筆録しておいたがかなり鋭敏な鼻と耳との感覚を持ち また巧みに人を避けるらしい山人にも なお人間らしき不注意と不意打とはあったのである 第一昼間人間の作っておく路などを 降りてきたのは気楽過ぎていた 山鬼という話は安芸の厳島などでは 久しく天狗護法の別名のごとく考えられている 或いは三鬼とも書いてその数が三人と解する者もあったらしい 御山の神聖を守護して不浄の凡俗のこれに近づくを戒め しばしば奇異を示して不信者の所業を前もって慎ましめようとしていた 最も普通の不思議は廻廊の板縁の上に 偉大なる足跡を印して衆人に見せることである 或いは雪の朝に思いがけぬ社の屋の上などにこれを見ることもあった その次は他の地方で天狗笑いまたは天狗倒しともいうもので 山中茂林の中に異常の物音を発し 或いはまた意味不明なる人の声がすることもあった これを聴いて畏れおののかぬ者のなかったは尤もである 秋田方面の山鬼ももとは山中の異人の汎称であったらしいのが のちには大平山上に常住する者のみをそういうことになり ついには三吉大権現とも書いて 儼然として今はすでに神である しかも佐竹家が率先して夙にこれを崇敬した動機は すぐれて神通力という中にも 特に早道早飛脚で しばしば江戸と領地との間に吉凶を報じた奇瑞からであった 従って沿道の各地でも今なお三吉様が道中姿で その辺を通っていることがあるように考え ことにその点を畏敬したのであった 神を拝む者はぜひともその神の御名を知らなければならぬというのは ずいぶん古くからの多くの民族の習性であった 天狗がいよいよ超世間のものと決定してから 太郎坊三尺坊等の名が始めて現れたことは 従来人の注意せざるところであった どういう原因でそんな名前が始まったかを考えてみたら また多くの新たなる答が出てくることであろう

【心暖まるクリスマス作品集】クリスマス・カロル 第4章 ディケンズ チャールズ 字幕付きオーディオブック AI文庫

Kapitel 4 “Der letzte Geist” Der Geist näherte sich allmählich leise und leise. Als er sich ihm näherte, stach Scrooge mit den Knien auf den Boden, weil der Geist in der Luft ist, die sich bewegt Weil es Melancholie und Geheimnis in sich zu versprühen schien, war der Geist in ein schwarzes Gewand gehüllt, in dem Kopf, Gesicht und Gestalt versteckt waren , mit Ausnahme einer Hand, die sich nach vorne erstreckte Ohne diese Hand war nichts sichtbar , es wäre schwierig gewesen, sie von der Nacht und von der Dunkelheit zu unterscheiden, die sie umgab. Er sagte, sie sei an seiner Seite. Ich fühlte, dass mein Herz für dieses mysteriöse Ding als dort drin bezeichnet wurde, in einer Art feierlicher Ehrfurcht aufgeladen wurde , die dies sagte, und fühlte, dass es kam, als der Rücken des Geistes hoch aufdrang war nicht mehr zu tun , weil er auch sagte, dass ich nicht wusste, dass die Geister nicht einmal festgefahren waren , um gefragt zu werden, auch Mund Ich werde Geister dem Scrooge sagen, weil Käfig zu Ihnen die Geisterbauer der Zukunft nach St. Kotansai Stonehenge kommen in so weit du bis jetzt weiter bist , sind Scrooge und ich Juwelen, als du angefangen hast, mir die Illusion von Dingen besser anzusehen, in denen Okoshiro sich erbricht , aber von nun an kam kein Wort mehr vor , das sich auf früher in der Hand bezieht von dort Sie, ob ein Teil der Oberseite der Kleidung als Geist Dono Geist war auch in der Neigung ihres Kopfes Scrooge auch um diese Zeit die andere Oita dies war ein Moment Kontraktion in seinen Falten war das einzige Stonehenge, das er erhielt Obwohl ich an den Gegner des Geistes gewöhnt war, hatte ich solche Angst, dass meine Beine bei diesem stillen Bild flatterten, und als ich bereit war , dem Geist nachzugehen, konnte ich anscheinend sogar aufrecht stehen. auf ihn zu, aber Sorgfalt entdeckte diese Situation auch von seinem Geist, der einen Zentimeter nach oben zog, um sogar zu versuchen, das Warten mit Scrooge ein wenig zu beruhigen Dies ist schlimmer, es wird zunehmend Bedingung, damit es nicht ist Selbst wenn ich so oft wie möglich auf meine Augen schaue , kann ich nichts außerhalb der einen Hand des Geistes und einer Gruppe großer schwarzer Kleidungsstücke sehen, aber hinter diesem dunklen Meridian starren mich die Augen des Geistes an. Wenn ich an diese Unbestimmtheit denke, kann nichts in unserer Angst sein und entsetzt die Zukunft der Geisterhalle, die er weinte Ich fürchte, du fürchtest Ro Woche, die am meisten im Geist deine Augen bis jetzt genommen hat Ich weiß jedoch, dass Ihr Ziel darin besteht, gute Dinge für mich zu tun , und ich möchte auch als eine andere Person als ich leben Ich weiß, dass ich mich mit Ihnen verbinden werde. Ich bin wirklich dankbar dafür, also sagen Sie es mir bitte. Möchten Sie die Blätter aufhängen? Der Geist antwortete ihm überhaupt nicht, aber seine Hände zeigten direkt vor ihnen Bitte führen Sie mich , sagte Scrooge, bitte führen Sie mich. es wird sein und hat mir Juwelen genommen und kostbare Zeit, die ich vorschlage, ist der gleiche wie der Beginn der Bewegung war Scrooge und wenn nicht du Geist Lieber Geist, bitte ist der Führer näher zu ihm gekommen, bevor der Schatten seiner Buchprodukte Vielmehr wird die Stadt der eingewickelten, die er optional später mit ihrem Schatten betrat , als das Gefühl bezeichnet, dass zwei Menschen , die Zunzun tragen wollten , um ihre eigenen zu heben, Haii ‘nicht in die Stadt kamen Wenn in der Versammlung des Kaufmanns wir zu uns selbst strömen wollen, bereit zu sein, in irgendeiner zu sein, aber weil er gesät zu sein scheint, nehmen zwei Personen, dh sie waren im Zentrum der Stadt, Austausch um die beiden Personen Die Kaufleute , die dort waren, waren damit beschäftigt zu kommen und zu gehen, Kaneko im Sack zu quietschen, in Gruppen zu reden , auf die Uhr zu schauen und an etwas zu denken , die große goldene Gravur, die sie hatten. Der Geist stand neben einer kleinen Gruppe von Geschäftsleuten, die verschiedene Dinge taten, die Scrooge schon oft gesehen hatte Scrooges Hand zeigte auf sie. Das, was ich mag, ist tot. Nein, es ist nur so, dass der Mann davon weiß, wie auch immer, ein großer Han war Futos großes schlechtes und schreckliches Kinn dieses Willens und trat vor. Hören Sie sich ihren Diskurs an , um das dort zu sehen Tabak aus einer sehr großen Schnupftabakdose weiß, ich bin gerade ein als du tot warst, dass es letzte Nacht, dass der andere Mann gefragt wurde , denkst du, Datte und Do werden sagen, dass es integriert hat, wie der andere Mann ist Ich dachte, dass nur dieser Mann, der beim Herausnehmen fragte, wahrscheinlich nicht für immer sterben würde, aber niemand weiß das , weil der erste Mann stöhnend sagte, wie wäre es mit diesem Kaneko? Vielleicht Handelsverband, dass großer Mann des Stocks werde ich und der Türkei Ende der männlichen Nase Kiemen Aneurysma das Hängen war rotgesichtig, wie der Herr ging es auch ich hörte nicht Kinn wurden auch gesagt, während der Ketsu 呻 Der gleiche Mann

wie der Do Jeder würde plötzlich sehr simpel lachen. Ihre Beerdigung in Ich wurde mir sowieso nicht vermacht Ich würde es tun. Es wird sogar in die Hände von mir gegeben, von denen ich weiß, dass dies ein für allemal ein Witz ist in ohnehin Leidtragenden von Aneurysmen, die sagen, dass es, wenn ich an alles , was wir in einer Organisation , die von dem Ende der Nase machte nicht hören, und ich darf Iga gehen, wenn gemacht wird Freiwilligen eine Lunchbox ging bekommen die I Jeder ist auch Naku ‘Morawa von einem Gentleman, der einfach gegessen wird, wenn er wird, aber einer von ihnen ging, wird nicht gegessen Gutes Lachen hatte Fuumu zu sehen und schließlich von den Herren ist ich am meisten Renketsu es als erstes, was ein Redner sagt, war auch, es sei denn Ihre Beerdigung, dass ich mit einem Te 嚢 noch einmal schwarz ausgestattet war Mittagessen eine gebrauchte Basis Dinge gehen ich, aber jemand, weil es keine Person gibt, wenn es Stehende Stopp zu irgendeiner Zeit treffen, wird nicht gesagt, sich zu entwickeln, und ich war nicht weit von dem intimsten Freund dieser Person, wenn Sie sich ansehen, denke, ich werde auch ich gehen Schau dir die Person des Heiligen Geistes an, sprich es und jede rede auch Hand, denn was du hast und auch Kikite ging auch rumhängen, der Scrooge hat mich mit anderen Gruppen vermischt , um das Beschriebene zu erhalten, das die Leute kannte, die ich Der Geist, den ich geschickt hatte, schlüpfte in die Stadt, und der Finger des Geistes zeigte auf die beiden Personen, die miteinander sprachen Scrooge glaubte, dass die Erklärung darin lag, und hörte erneut zu. wurde er streng als auch gut aus der Sicht auf diesem Volk betrachtet Shirinui sie sie waren, hatte das Unternehmen alle im Auge behielt Zeit gewesen sein großen reich, aber sehr leistungsfähige ein Geschäftsmann war und würde auch von den Menschen erscheint das Geschäft auf dem ist oder gut wäre zu sagen scheinen, wenn sie aus der Sicht heute gesehen und und eine Person ging heute und die Art, wie man ersten Mann grüßt Tür er auch endlich Kuta war die Hölle Hey, ging zu Wenn das Ja wahrscheinlich ist und ich gehört habe, dass die andere Partei Hidarisama ist , weil Sie vielleicht denken, zu der Zeit, als ich sagte, dass es noch keine andere gibt oder Sie den Eisrutsch nicht gemacht haben, wäre dies ordnungsgemäß, wenn Nein eh? St. Kotansai der Saison ist Ihre Erkältung, viel war das Stonehenge zu, aber dies zusätzlich dazu gab es kein einziges Wort , das Akirekaero zu ersten Scrooge-Geistern versuchte, mit starkem Schwerpunkt auf dem Erscheinen eines so trivialen Gesprächs in und hatte ein Abschiedsgespräch mit diesen beiden Konferenzleuten da der Verstand und es etwas Verborgenes geben muss, mit dem Mokusan es bezeichnet hat, denke ich, dass das Gespräch gesehen hat, ob es das sein wird, was vielleicht nicht sehr viel vorstellbar ist, dass es so etwas wie eines der mit dem Tod Jakobs verbundenen sein würde, die ursprünglichen Kollaborateure zu sein Es ist die Vergangenheit, und dieses spirituelle Reich ist die Zukunft, also konnte ich an niemanden denken, der direkt mit mir verwandt war und zum Gespräch passen könnte , aber an wie viele. Rotomo und weil er, dass es die verborgenen Lektionen enthält, die er für seine eigene Reform gelernt hat, nicht wenig vermutet wird, dass er sich nicht entschlossen hat, ein Beispiel nach dem anderen zu setzen, wird sorgfältig von ihm gesehen und gehört Die Entscheidung, seinem Bild besondere Aufmerksamkeit zu schenken, wenn es erscheint, bedeutet, dass das Verhalten seiner Zukunft ihm einen Hinweis gibt, den er aus den Augen verloren hat, und die Lösung dieser Rätsel erleichtert. Mit der Erwartung Dies liegt daran hatte und beobachten er war ich vier Seiten litt an der Stelle der andere Mann in der Ecke stand, die mir vertraut eigene Wohnung auf der Suche nach meinem Aussehen war nicht auf die Zeit zeigen, dass er immer dort Ausgehen Ich hatte meditiert, dass das Denken das Leben völlig verändert hatte, nachdem alles im Kopf gesagt worden war, und erschien auch nicht näher als ich selbst Es überraschte ihn schrecklich nicht in der Menge, die von der Haustür kam, sondern war auch in der Veränderung Dann, weil ich dachte und wollte, dass meine neugeborene Entscheidung verwirklicht würde, stand der ruhige schwarze Geist neben ihm und streckte seine Hand nach seiner nachdenklichen Suche aus. Ich bin so, ich denke, er ist einer nach dem anderen , der nur entsetzlich ist. Chill Arztkälte , die ein Auge unsichtbar ist, wird beispielsweise anhand seiner Position im Verhältnis zum Orientierungszustand geschätzt, und Ihre Hand der Geister wurde gedacht, dass Sie selbst scharf aufstarren, wenn Sie aufwachen Die beiden verließen die Dramaszene und krochen in eine Richtung, die den Menschen in der Stadt unbekannt war, und auch als Scrooge gibt es keine Ahnung und dieses unangenehme Gerücht Es gab aber von den stillen Gassen und dem Weg hässlich schlampig betrunken in der Mitte gekauft, auch wenn die Leute auch einkaufen, dass der Verkehr nicht klein war, war ein schmutziges Fußhaus bis jetzt auch schäbige Nacktheit Genauso wie es so viele niedrigere Düngerbecken gab, spuckten sie

auf den Straßen, auf denen die Häuser standen , widerliche Gerüche, Staub und Kreaturen aus, und das ganze Haus war schuldig, übelriechend und unglücklich. Im hinteren Teil dieser zweifelhaften, schuldigen Höhle, die nach Rauch roch, befand sich unter dem Dach des Daches ein Geschäft für Geschäftsreisen mit niedrigen Traufen , in dem Eisen, alte Sardinen , leere Flaschen, Knochen und fette, klebrige Därme. Auf dem Boden, auf dem ich Schrott kaufte , lag ein Haufen Eisenreste aller Art wie Schlüssel, Nägel, Ketten, Scharniere, Waagen, Gewichte usw. Eine Holzkohle aus alten Ziegeln , die gepflegt und in einem Haufen hässlicher 褤 褸 versteckt war, ein fauler Fettklumpen und ein Friedhof aus Knochen, der so aufgeschichtet war und Geheimnisse, die niemand gerne untersuchen würde Dieser Mann , der neben einem weißhaarigen Bösewicht saß, der fast 70 Jahre alt zu sein schien , saß zwischen den Dingen, die er gekauft und verkauft hatte, und hängte verschiedene verschiedene Tücher an ein Seil. Ein schmutziger Vorhang wurde benutzt, um den kalten Wind von draußen zu verhindern, und als Scrooge und die Geister, die sich in einem ruhigen Rückzug aufwärmten und einen Schluck tranken , vor diesen Mann kamen, war eine Frau zu dieser Zeit groß aber mit dem Paket kam überfüllt schleichen Sie einen Haiiri in den Laden und die andere eine Frau davor Kira Haiiri die Frau ist immer noch, ob Haii ‘ kam Haii’ auf die gleiche Weise unter dem Paket leiden Unmittelbar nach dieser Frau wurde ein Mann, der in einem verblassenden schwarzen Kleid kam, von zwei Frauen begleitet, die hereinkrochen und überrascht waren , sich zu sehen, aber für eine Weile war dieser Mann ähnlich überrascht, sie zu sehen kam die Tabakpfeife zu Hsi, das Beispiel 啣 ist zuerst zu Haii ‘, dass es sowieso am meisten zu Hiyo kommt, die Frau zu platzieren, die ich weggeworfen habe, hatte Akirekae’ Agape zusammen , um bald zusammen drei Leute in Gelächter auszubrechen Die Frau schrie jedenfalls, die Wäschedame kam im zweiten und dann der Bestattungsladen im dritten, ein kleiner alter Mann Dies ist der Takt der Dinge Oh, wir sind alle drei zusammen. Als zusammen und hier draußen nicht alter Joe gegessen zu werden und von Ihrem Stürmer in bester Lage getroffen wurde, ist ein schöner Tag bis zum Come Living Room gegangen, während eine Tabakpfeife aus dem Mund entfernt wurde, die Sie nicht lange zuvor einzeln angegeben haben Aber ich kann dorthin gehen, und wir beide sind für mich nicht ganz neu Warten Sie, bis ich die Ladentür schließe Oh, was für eine quietschende Tür, die ich am Laden selbst festhalte Es gibt wirklich kein anderes Stück Eisen, das so rostig ist wie dieser Schmetterling, und hier gibt es keinen Knochen, der so alt ist wie mein Knochen, haha, wir sind alle in diesem Beruf Es ist ein perfektes Paar. Komm schon, geh ins Wohnzimmer. Komm schon, geh ins Wohnzimmer. Das Wohnzimmer war der Raum hinter dem Schwert von 褤 褸. Der alte Mann entzündet die alte Eisenstange, die die Vagina der Treppe festhält. Schon ein weiteres Gespräch, während er die Tabakpfeife wieder zum Mund nahm, weil ich neulich Nacht hatte, ist so etwas, während er wieder abgekratzt wird und die Herzen von Hiroshi-Lichtern, die im Lau des Rauchabzugs schwelen, das hatten Die Frau, die dort gewesen ist, zieht ihre Umhüllung auf dem Boden heraus und sitzt auf dem Boden, während sie dies betrachtet , wobei sie ihre Arme auf den Knien und die anderen beiden kombiniert jemand Recht denken für sich selbst in der so schamlos und Miyari täuschen, was ich genannt bin als das, was war in war wie während Iundae ja Ihre Hausfrau Dirubaa und die Frau ging in die Es gab eine Person, die die ganze Zeit zu sein schien Das stimmt, aber in Wirklichkeit sagte die Waschfrau, dass es nichts Vergleichbares gibt als diese Person. Nun, ich habe Angst und ich mag es, auch wenn ich nicht herumstehe Nun, Großmutter, wer weiß, und ich glaube nicht , dass wir ‚re gehen Schwächen miteinander zu holen, nicht wahr? das ist nicht der Fall mit Dilber der Hausfrau und dem Mann. Sagen wir war natürlich, solche Schätzungen sind nicht und auch gut als die Frau, so dass das andere Los Tsu 呶 鳴 war Sobald diese Position leicht gemacht werden wollte, ist dies nur von den Toten gegangen, während die verlorene Hausfrau Diruba und ich, die Dinge sagen oder ich nie genau das hey. Es wären nicht so beunruhigte Menschen, die tot davon beunruhigt waren, das Lachen Diese kausale Verwandte und die Frau im Beispiel sprachen weiter Warum war sie nicht wie ein Mensch, als sie noch lebte ? Wenn Sie wie ein Mensch wären, egal wie sehr Sie von Tod und Krankheit besessen waren , würde sich jemand um diese Person kümmern. Es muss jemanden geben, oh , ich war allein und habe nicht den letzten Atemzug gemacht, während ich dort geschlafen habe Das ist die wahre Geschichte, sagte die Hausfrau von Dilber , er wurde bestraft. Hey, es ist ein bisschen schlimmer. Frau von Beispielen und hey Bestrafung wollte gegen

Was mehr andere Güter zur verspäteten Lösung des Pakets gemacht werden gegen das Okay, du bist eine etwas strengere Bestrafung Wenn die Hand einen Joe alten Mann trägt, antwortete Ya und wir sind nicht Ka, fürchte mich sonst, sondern sagen nichts Offensichtliches , nicht zu spät, um mit dem Preis zu sehen , der nötig war, um nicht zu sehen , und Mückengebete ist die beste vorherige Konfiguration von Watasha, auch für alle von zuvor, die hier nicht angetroffen werden ich mag wissen, dass jede andere andere Leute Dinge schlich, so dass ich es schuldig sein kommen sie, öffnen sie das Paket Joe ‚s zwei Freunde auch witzig sind und lassen sie mich zusammen bekommen. Die Inschrift ist ein oder zwei Bleistiftgeldbörsen war nicht eine Sache der Menge an Verkäufen , die nicht kahlköpfigen Mann, der die schwarzen Kleider von Choro trug , ihre eigenen Bund-Waren herausgebracht wurden , die die Spalten der Festung zum wahren Pionier kletterten, der platzierte Preis aber zu sagen, dass er gut zu löschen ist, wenn nur die andere Hand ein Manschettenknopf ist ein Set es billig Kragenverschluss und dies allein war die Ware Kenme eins nach dem anderen von Joe alten Mann Bewertung war der alte Mann jede der Waren auch nur, weil es kombiniert wurde seine Gesamtmenge und betrachten anziehen wie nicht mehr nichts in einem Kessel gekocht sagt Joe und ich bin Minute , die Sie ist nach nur endlich diesem und in Kreide an der Wand schrieb diese über der Schere Zuckerwürfel von TL zwei Ichitei von Kostüm alten Silber Hausfrau von Sixpence Datte nicht von ist Ihr nächstes Wer Kapitel Diruba ist das nächste in war das Overlay und Taweru der Art kleinen Motori, die es dreiundzwanzig Stiefel Fuß ihr Konto auch vorher und ich das gleiche wie das ich oben auf der Wand markiert habe immer zu extra für Frauen das ist und von dem ich von ist die schlechte Angewohnheit auch es ist nur Verlust für Joe Hsi und dies ist heute Abend Komme zur halben Kronenposition und subtrahiere Schätzungen. Bedauere , dass ich immer noch gesagt habe, dass ein solches Labyrinth in einem Satz auf deine Rechnung lautete Pack mein Gepäck aus Joe sagte die erste Frau, Joe packt es aus Mehrere eine Reihe von Knoten mit ihm, was es ist, wenn Absorbieren heraus, es war irgendwie ein dunkles Stück Stoff ziehen, die sich aus der Lösung des Joe Paddel Generalstab des Bettes eine große schwere wahrscheinlich scroll wurde, die Oh sagen, und Beispiele nutzten die beiden Knie, so dass eine gute offen der Frau wette, ich würde not’m Schätzungen sagen, kam zu Mesmerize traf dort zu entfernen, wurde wie folgt nur Ring Kostüm links Ihnen Herr keine Möglichkeit, dass person’m Pavillon des Bettes, in dem die Stonehenge mit einem Lachen in den屈身nutzlos vor, während seine Arme gefaltet Joe schätzt, dass Sie sich darauf bezogen haben, dass ich mit der Frau so gegangen bin, auch ich bin der gute Anschein, dass Sie nicht gehen Datte antwortete und hey, ich bin glücklich , dass ich Shindai Joe gebaut habe , um sicherzugehen, dass sie jetzt ein Honorar hat Wenn Sie es darin halten können, indem Sie es nur dehnen , zögern Sie nicht , diese Hand für einen Mann wie diesen alten Mann, Joe-san, zurückzuziehen, auch wenn Sie es Ihnen versprechen Frau von Beispielen und ich erlaubte Iga ist kalt in Antwort auf die Frau das Öl Okureyo, dass Sie nicht an die Spitze der Decke herabhing, und ich frage mich, ob diese Person Decken Joe with’m es nannte, wer diese Person ist in, wenn Sie gefragt nachgeschlagen auf dem Gegner die Hand des alten Joe Ja, ich Mais stoppen Sie in der wahren Geschichte nicht tot ist nie ansteckende Krankheit oder nicht Sie Mai zieht auch die kalte Tätte es keine Decke ist Ana‘auch, dass Person, die Arbeit beantwortete so etwas Oh du, weil ich es nicht mag, ist er dein Partner, über den er für immer umherwandert Arya ist auch so möglich, dass die zurückgegebene Variable Iyo und eine Frau gut sind Ich Datte so etwas auch ohne nervös ging mit Wenn Sie dieses Kleidungsstück sehen können, schauen Sie es sich bitte an , bis Ihre Augen schmerzen , aber egal wie oft Sie es betrachten, Sie werden kein Loch finden können Es ist nur ein ausgefranstes Dies ist das Beste, das er hatte wurde gefragt Herausforderungen und der alte Joe , wenn ich sage, ich sehe dich wirklich gut, weil ich selbst von diesen Jungs, wenn andere Dinge, die nicht bekommen würden, einen Platz bekommen würden, würde Tsu Einweg-Muzamuza Da 捨 Ru schlagen und Raa wurzelt Kiwama ‘, um zusammen begraben zu werden, während er die Frau trägt, die mich trägt, sieht mich idiotisch, aber es gab eine gute Systematik, aber ich kenne niemanden, der mit einem Lächeln antwortete , das es so nachahmt ich werde nach hilfreich, um die Leiche schön gleiche Unterwäsche von Hanf schauen nicht sagen, sie gehen nicht zu tun ist, wenn das Calico Nante Beispiel diejenigen, mit viel tun die Calico in Calico ist wieder Nugashi haben eine solche purpose’m gewesen war Chima‘kam Te er ist, dass Sie können es nicht mehr sehen, als Sie es gesehen haben, als Sie ein Leinenkleid trugen Scrooge war ein alter Mann, der Angst hatte und diesen Dialog hörte Selbst als die Sie säen, nehmen Sie das

schlechte Licht der Bundgüter von Meimei unter, das von der westlichen Lampe des alten Mannes ausgeht, saß er, obwohl sie hässlich und bizarr von Dämonen waren, um die Kadaver Soresha zu kaufen und zu verkaufen Ich sah es mit einem Gefühl von Hass und Abneigung, das weniger intensiv zu sein schien Der alte Joe holte den Flanellbeutel mit dem Geld heraus und zählte das Einkommen auf dem Boden Wir aus dem Beispiel der Frau Tsu, die in seinem sogar bedrohlichen Ding tot war, das nicht angehängt war, fragten in der Nähe, aber dass dank dieses Lachens und § jeder, der Stunde und Minute am Leben war, er ich komme am Ende der Dinge zu der Zeit war Ich bin ich und bin hochgerechnet, ich könnte Tsu ist Tsu ist § Geister Dono und Scrooge, als dieser unglückliche Mann gefunden wurde , wurde gefunden , der mit Beispiel 顫 zum Zittern ging, bis die Fußspitze von meinem Kopf ich auch Er wird jetzt das meiste des Bettes berühren, das er Shisa später erschreckt hat, weil er jetzt die Szene vor meinem Leben völlig verändert hat, auch wenn er drei Nam absorbiert , die dir zur Verfügung stehen und auf seine Augen zeigen Es war ein exponiertes Bett, das nichts zu sagen hatte, und etwas lag auf dem Bett, das mit einem schäbigen Bett bedeckt war Es ist ein schreckliches Wort Dieser Raum, der verkündet hatte, was er war, war sehr dunkel Ich wollte wissen, wie er war. Nach meinem inneren Drang sah sich Scrooge im Raum um, aber auch ein wenig. Als das blassweiße Licht der Morgensonne, das an der frischen Luft aufging und zu dunkel war, um eine genaue Unterscheidung zu treffen , direkt auf das Bett fiel, wurde er ausgezogen und von allem auf dem Bett beraubt Niemand sah zu, niemand weinte, kein Hausmeister, und die Leiche dieses Mannes lag Scrooge sah die Geister an, und seine dummen Hände ergriffen den Kopf der Leiche. Die Abdeckung, auf die er zeigte, war so schlampig, dass es so aussah, als wäre die Oberfläche freigelegt worden, wenn man sie nur angehoben oder einen Finger in Richtung des Scrooge bewegt hätte Er dachte darüber nach Ich erkannte auch, dass dies keine Fälschung war, und ich dachte, ich wollte das tun, aber ich zog diese Abdeckung ab, als ob ich nicht die Kraft hätte , diesen Geist von meiner Seite zu zerstreuen . Dieser Fall schmückte den Altar. Mote zwang ihn nur zu gehen, um zu einer solchen Vielfalt von Angst vor dem Eingebettet zu werden, und deine Anweisung, deinen Altar hier durch Stein zu deiner Kälte zu machen, war ein kalter starrer Kowaro nicht wirklich Werden Sie Ihr Territorium, aber geliebt, respektiert, geehrt, ein Haar von Ihrem Kopf Und du kannst es nicht für deinen schrecklichen Zweck bewegen, und du kannst nicht einmal eine seiner Vorsprünge unansehnlich machen, nicht weil seine Hände schwer sind und es wieder herunterhängt, wenn du loslässt, und sein Herz und sein Puls Nein, nicht weil sie sich nicht ruhig bewegen Ihre Hände sind zärtlich, mutig und warm, weil sie aufrichtig und großzügig lebten. Oyo und die Pulsfrequenz ist der Tod von Slice, weil sie die eines wahren Mannes war Ich schneide es auf und die Spitze seiner guten Taten ist, dass er außerdem die Stimme dessen, was usw. sieht , wie das ewige Leben in der Welt gepflanzt wird, die Worte davon nicht geflüstert hat, wie die Ohren von Scrooge aus dem Wundbett springen Als er diese Worte sah , dachte er: “Wenn diese Person jetzt wiederbelebt werden könnte, woran würde man als erstes denken? Ein gieriger oder rücksichtsloser Deal oder eine schmerzhafte Überlegung. ob dies sich auf Dinge bezieht und mir sanft sagte, dass Oh ich zu mir zur Freundlichkeit sage, dass dies genau die Katze ist , die ihn zu guten Ergebnissen geführt hat , um das freundliche Wort nicht zu vergessen Ich habe eine Katze von einem kleinen Tier, das er in einem dunklen, leeren Haus geschlafen hat, habe nicht einmal einen Mann oder eines der Kinder eine Frau, wie zum Beispiel sagen, dass ich freundlich zu dieser Person sein werde, ist der Eingang des ob unter dem Ofenstein , der die Tür zerkratzt hatte , zappelte, nichts so sehr zu regeln, was man dort im Raum des Todes will , wie das Geräusch von Ratten kratziger Netzjitter Scrooge ist Es ist nur so, dass ich die Lektionen nicht vergessen werde, die hier in einiger Entfernung hier gelernt wurden. Es ist ein schrecklicher Ort Mairi, jetzt glauben Sie bitte, dass das Sprichwort von mir , das gegangen ist, und der bloße Gedanke, nur Mut zu sehen, niemals Geister waren, die er nicht ist Lassen Sie jedoch Geist es ist, aber ich möchte es trotzdem tun und ich verstehe, dass der andere leise mit einem Finger auf den Kopf zeigte Scrooge ist möglich, auch ich war der Stonehenge, aber die haben nicht so viel Kraft für mich ist der wieder Geister gibt es nur kein Geist Halle ist, dass die Kraft dessen, was dieser Mann, der auf ihn von selbst ein wenig, um tot, und wenn es in dieser Stadt Scrooge und die andere

berührt haben schien gesehen wurde schau mir in der Show Sie bitte es gibt einen Geist dono fragen Geist und seine pechschwarzen Kleidung vor ihm einen Moment verbreitete sich wie ein Flügel war minus es mit allen Mitteln die Person, die im Gefühl sagte, wie sie oben nicht haben und es ist im Zimmer müde, darauf zu warten, auch häufig Monoanji Gesicht einer der Mütter und ihre Kinder ist die Frau , die dort war, warten auf jemanden, der dort war, um am Tag des Zimmers zu der Zeit zu erscheinen Ich meine, sie ging oft durch den Raum Jedes Mal, wenn ich zurückkam und ein Geräusch machte, war ich überrascht und sprang auf , schaute vom Fenster ins Freie, schaute auf die Wanduhr, manchmal konnte ich es nicht bekommen, selbst wenn ich versuchte, Handarbeiten zu machen, und die Kinder spielten an meiner Seite von der Stimme sagen die guten Leute, die sie ihre guten Leute am Eingang in Eile feierte, was kaum zu warten ist. Asere schlug die Tür, es war kein Geräusch zu hören , das, weil die Leute frustriert waren, nicht in der Ruhe der noch jungen gehört zu werden als dort aber versucht wird, den Gedanken zu unterdrücken , Kashii selbst zu sein, war ein Mann, der ein Gesicht hatte, wie Meiri, aber das hatte jetzt einen bemerkenswerten Gesichtsausdruck für das Gesicht in der geistigen Müdigkeit , die nicht so viel Druck sein kann Der Mann , der einen unbehaglichen Ausdruck der Freude hatte , setzte sich vor den Leckerbissen, den der Ofen für sich aufbewahrt hatte, und fragte dann brutal, wie sie sei Sie ist schlecht , oder schlecht Ich bin gegangen, um dem Gegner zu helfen, der er ist, und was das Tun und Tun war , war gut , was die Stonehenge in Verlegenheit gebracht zu haben schien, nachdem es still war, während es manchmal auch lang ist und wir sind vollständig und, wenn ich so lange das Gefühl, als du bist kein still’ve Caroline bekam von dieser Person Hoffnung Shindai ist Orere dachte sie unerwartet und es gibt Hoffnung, die sagen, dass ich so ein Wunder sollte eine Ursache, dass er beantwortet Wenn diejenigen, die Tsu waren, niemals eine sind, die nicht weit davon entfernt sind, Pflege zu fordern, meine ich nicht, dass es keine Hoffnung gibt, dass diese Person tot ist , und ihr von den guten Menschen erzählt wird, dass ihr Gesicht die Wahrheit sagt, dass sie milde Willkür ist tut mir leid und Gegnerin sie war auch Hoffnung Yumen von Gott, für die es im nächsten Moment eine robuste Frau gewesen war , sie platzte heraus , hörte es Wenn du dies tust, während du die und beide Hände hältst, dachte ich dankbar im Kopf wurde ursprünglich wollte die Stimmung, die Verschiebung von einer Woche bitten, es zu treffen, dass ich diese Person bin, dass eine Frau davon Namaei Sie gestern Abend sprach ein Gefühl von ihr war innersten Gefühle zu mir ging Manchmal dachte ich, es sei nur eine Ausrede, die ich nicht sehen wollte, aber es war nur die Wahrheit, es war nicht nur so, dass ich schwer krank war, dann starb ich, also unsere Ich weiß nicht, wer die Schulden bekommen wird , aber bis dahin bin ich bereit für Kaneko, aber wenn ich nicht sagen kann, dass sein Nachfolger wieder so ein rücksichtsloser Gläubiger ist Ich bin heute Nacht so unglücklich, dass ich ohne Sorge langsam schlafen kann. Caroline Ich habe versucht, meine Gefühle so weit wie möglich zu verbergen, aber meine Herzen werden leichter und ich verstehe die Kinder nicht Beim Versuch, die Geschichte zu hören, wurde das Geräusch jedoch beruhigt und sammelte sich, aber das Gesicht klärte sich allmählich auf. Es war sonnig und dies war die Familie, die wegen des Todes dieses Mannes glücklich war. Die einzige Emotion, die der Geist ihm durch dieses Ereignis zeigen konnte, war Freude Es ist ein Tod, dass ein dunkler Raum, es ist Geister Gesäß und Do Bitte zeigen Sie mir, dass es etwas Freundliches gibt, das Mi Scrooge nicht gleich herauskam, dass das Just-In , das mit den Menschen in Verbindung stand, für immer vor meinen Augen flackerte Die Geister gingen durch die Städte, in die sie gewohnt waren, und führten ihn. Während des Gehens sah sich Scrooge um, um sich selbst zu finden.だ が どこにもそれは見附からなかった 彼等は前に訪問したことのある貧しいボブクラチットの家に這入った すると 母親と子供達とは煖炉の周りに集まって坐っていた 静かであった 非常に物静かであった 例の騒がしい小クラチットどもは立像のように片隅にじっと塊まって 自分の前に一册の本を拡げているピータアを見上げながら腰掛けていた 母親と娘達とは一生懸命に針仕事をしていた が 確かに彼等は非常に静かにしていた また孩子を取りて 彼等の中に立てて さて スクルージはそれまでどこでこう云う言葉を聞いたことがあるか 彼はそれまでそれを夢に見たこともなかった 彼と精霊とがその閾を跨いだ時に その少年がその言葉を読み上げたものに違いない

だが彼はどうしてその先を読み続けないのか 母親は卓子の上にその仕事を置いて 顔に手を当てた どうも色が眼にさわってねえ と 彼女は云った 色がああ 可哀そうなちびのティムよもう快くなりましたよ と クラチットの主婦さんは云った 蝋燭の光では 黒い物は眼を弱らせるね 私は 阿父さんがお帰りの時分には どんな事があっても どんよりした眼をお目にかけまいと思ってるんだよ そろそろもうお帰りの時分だね 過ぎた位ですよ と ピータアは前の書物を閉じながら云った だが 阿父さんはこの四五日今までよりは少しゆっくり歩いて戻ってらっしゃるようだと思いますよ ねえ阿母さん 彼等はまたもやひっそりとなった が 漸くにして 彼女は云った それもしっかりした元気の好い声でそれは一度慄えただけであった ――阿父さんは好くちびのティムを 肩車に乗せてお歩きになったものだがねえ それもずいぶん速くさ 僕もおぼえています と ピータアは叫んだ たびたび見ましたよ わたしも覚えていますわ と 他の一人が叫んだ つまり皆が皆覚えているのであった 何しろあの児は軽かったからね と 彼女は一心に仕事を続けながら 再び云った それに阿父さんはあの児を可愛がっておいでだったので 肩車に乗せるのが些とも苦にならなかったのだよ 些とも ああ阿父さんのお帰りだ 彼女は急いで迎えに出た そして 襟巻に包まった小ボブ実際彼には慰安者註 原語では襟巻と慰安者の両語相通ず が必要であった 可哀そうにが這入って来た 彼のためにお茶が炉棚の上に用意されていた そして 一同の者は誰が一番沢山彼にそのお茶の給仕をするかと めいめい先を争ってやって見た その時二人の小クラチットどもは彼の膝の上に乗って それぞれその小さい頬を彼の顔に押し当てた阿父さん 気に懸けないで頂戴ね 泣かないで下さいね とでも云うように ボブは彼等と一緒に愉快そうであった そして 家内中の者にも機嫌よく話しをした 彼は卓子の上の縫物を見やった そして クラチットのお主婦さんや娘どもの出精と手ばやさとを褒めた そんなに精を出したら 日曜日註 この日が葬式の日と定められたものらしい のずっと前に仕上げてしまうだろうよと云ったものだ 日曜日ですってそれじゃあなたは今日行って来たんですねロバート と 彼の妻は云った ああそうだよ と ボブは返辞をした お前も行かれると好かったんだがね あの青々した所を見たら お前もさぞ晴れ晴れしたろうからね なに これから度々見られるんだ いつか私は日曜日にはいつもあそこへ行く約束をあの子にしたよ ああ小さい 小さい子供よ と ボブは叫んだ 私の小さい子供よ 彼は急においおい泣き出した どうしても我慢することが出来なかったのだ それを我慢することが出来るようなら 彼とその子供とは 恐らくは彼等が現在あるよりもずっと遠く離れてしまったことであろう 彼はその室を出て 階段を上って二階の室へ這入った そこには景気よく灯火が点いて 聖降誕祭のお飾りが飾ってあった そこにはまた死んだ子の傍へくっ附けるようにして 一脚の椅子が置いてあった そして つい今し方まで誰かがそこに腰掛けていたらしい形跡があった 憐れなボブはその椅子に腰を下ろした そして 少時考えていた後で やや気が落ち着いた時 彼は死んだ子の冷たい顔に接吻した こうして彼は死んだものはもう仕方がないと諦めた そして 再び晴れやかな気持になって降りて行った 一同の者は煖炉の周囲にかたまって話し合った 娘達と母親はまだ針仕事をしていた ボブはスクルージの甥が非常に親切にしてくれたと一同の者に話した 彼とはやっと一度位しか会ったことがないのだが 今日途中で会った時 自分が少し弱っているのを見て お前も知っての通り ほんの少し許り弱っていたんだね と ボブは云った 何か心配なことが出来たのかと訊いてくれた それを聞いて と ボブは云った だって あの方はとても愉快に話しをする方だものね そこで私も訳を話したのさ すると そりゃ本当にお気の毒だね クラチット君 貴方の優しい御家内のためにも心からお気の気だと思うよと云って下さった 時に どうしてあの人がそんな事を知っているんだろうね私には分からないよ 何を知っているのですって 貴方 だって お前が優しい妻だと云うことをさ と ボブは答えた 誰でもそんなことは知ってますよ と ピータアは云った よく云ってくれた ピータア と ボブは叫んだ 誰でも知ってて貰いたいね

貴方の優しい御家内のためには心からお気の毒でと あの方は云って下すったよ それから何か貴方のお役に立つことが出来ればと 名刺を下すってね これが私の住居です なにとぞ御遠慮なく来て下さいと云って下さったのさ 私がそんなに喜んだのは なにもあの方が私達のために何かして下さることが出来るからってえんじゃない いや それもないことはないが それよりもただあの方の親切が嬉しかったんだよ 親切がさ 実際あの方は私達のちびのティムのことを好く知ってでもいらして それで私達に同情して下さるのかと思われる位だったよ 本当に好い方ですね と クラチットの主婦さんは云った お前も会って話しをして見たら 一層にそう思うだろうよ と ボブは返辞をした 私はね あの方に頼んだらいいかい お聞きよ何かピータアに好い口を見附けて下さるような気がするんだがね まあ あれをお聞きよ ピータア と クラチットの主婦さんは云った そして それから と 娘の一人が叫んだ ピータアは誰かと一緒になって 別に世帯を持つようになるのだわね 馬鹿云え と ピータアはにたにた笑いをしながら云い返した まあまあ そう云うことにもなるだろうよ と ボブは云った いずれその間にはさ もっとも それにはまだ大分時日があるだろうがね しかし何日どう云う風にして各自が別れ別れになるにしても きっと家の者は誰一人あのちびのティムのことをうん 私達家族の間に起った最初のこの別れを決して忘れないだろうよ 忘れるだろうかね 決して忘れませんよ 阿父さん と 一同異口同音に叫んだ そしてね 皆はあの子があんな小さい 小さい子だったがいかにも我慢強くて温和しかったことを思い出せば そう安々と家の者同志で喧嘩もしないだろうし またそんな事をして あのちびのティムを忘れるようなこともないだろうねえ 私はそう思ってるよ いいえ 決してそんな事はありませんよ 阿父さん と また一同の者が叫んだ 私は本当に嬉しい と 親愛なるボブは叫んだ 私は本当に嬉しいよ クラチットの主婦さんは彼に接吻した 娘達も彼に接吻した 二人の少年クラチットどもも彼に接吻した そして ピータアと彼自身とは握手した ちびのティムの魂よ 汝の子供らしき本質は神から来れるものなりき 精霊殿 と スクルージは云った どうやら私どもの別れる時間が近づいたような気がいたします そんな気はいたしますが どうしてかは私には分かりませぬ 私どもが死んでるのを見たあれは どう云う人間だか なにとぞ教えて下さいませ 未来の聖降誕祭の精霊は前と同じようにもっとも 前と違った時ではあったがと 彼は考えた 実際最近に見た幻影は すべてが未来のことであると云う以外には その間に何の秩序もあるように見えなかった実業家達の集まる場所へ彼を連れていった が 彼自身の影は少しも見せてくれなかった 実際精霊は何物にも足を留めないで 今所望された目的を指してでもいるように 一直線に進んで行った とうとうスクルージの方で一寸待って貰うように頼んだものだ 只今二人が急いで通り過ぎたこの路地は と スクルージは云った 私が商売をしている場所で しかも長い間やっている所で御座います その家が見えます 未来における私はどんな事になっていますか なにとぞ見せて下さいませ 精霊は立ち停まった その手はどこか他の所を指していた その家は向うに御座います と スクルージは絶叫した 何故貴方は他所を指すのですか 頑として仮借する所のない指は何の変化も受けなかった スクルージは彼の事務所の窓の所へ急いで 中を覗いて見た それは矢張り一つの事務所ではあった が 彼のではなかった 家具が前と同じではなかった 椅子に掛けた人物も彼自身ではなかった 精霊は前の通りに指さしていた 彼はもう一度精霊と一緒になって 自分はどうしてまたどこへ行ってしまったかと怪しみながら 精霊に随いて行くうちに 到頭二人は一つの鉄門に到着した 彼は這入る前に 一寸立ち停って 四辺を見廻した 墓場 ここに その時 彼が今やその名を教えらるべきあの不幸なる男は その土の下に横わっていたのである それは結構な場所であった 四面家に取りかこまれて 生い茂る雑草や葭に蔽われていた その雑草や葭は植物の生の産物ではなく 死の産物であった また余りに人を埋め過ぎるために息の塞るようになっていた そして 満腹のために肥え切っていた 誠に結構な場所であった精霊は墓の前に立って その中の一つを指差した

彼はぶるぶる慄えながらその方に歩み寄った 精霊は元の通りで寸分変る所はなかった 而も彼はその厳粛な姿形に新しい意味を見出したように畏れた 貴方の指していらっしゃるその石の傍へ近づかないうちに と スクルージは云った なにとぞ一つの質問に答えて下さい これ等は将来本当にある物の影で御座いましょうか それともただ単にあるかも知れない物の影で御座いましょうか 精霊は依然として自分の立って居る傍の墓石の方へ指を向けていた 人の行く道は それに固守して居れば どうしてある定まった結果に到達するそれは前以て分りもいたしましょう と スクルージは云った が その道を離れてしまえば 結果も変るものでしょう 貴方が私にお示しになることについても そうだと仰しゃって下さいな 精霊は依然として動かなかった スクルージはぶるぶる慄えながら 精霊の方に這い寄った そして 指の差す方角へ眼で従いながら 打捨り放しにされたその墓石の上に エベネザアスクルージ と云う自分自身の名前を読んだ あの寝床の上に横わっていた男は私なのですか と 彼は膝をついて叫んだ 精霊の指は墓から彼の方に向けられた そしてまた元に返った いえ 精霊殿 おお いえ いいえ 指は矢張りそこにあった 精霊殿 と 彼はその衣にしっかり噛じりつきながら叫んだ お聞き下さい私はもう以前の私では御座いません 私はこうやって精霊様方とお交りをしなかったら なった筈の人間には断じてなりませんよ で 若し私に全然見込みがないものなら 何故こんなものを私に見せて下さるのです この時始めてその手は顫えるように見えた 善良なる精霊殿よ と 彼は精霊の前の地に領伏しながら言葉を続けた 貴方は私のために取り做して 私を憐れんで下さいます 私はまだ今後の心を入れ代えた生活に依って 貴方がお示しになったあの幻影を一変することが出来ると云うことを保証して下さいませ その親切な手はぶるぶると顫えた 私は心の中に聖降誕祭を祝います そして 一年中それを守って見せます 私は過去にも 現在にも 未来にも心を入れ代えて生きる積りです 三人の精霊方は皆私の心の中にあって力を入れて下さいましょう 皆様の教えて下すった教訓を閉め出すような真似はいたしません おお この墓石の上に書いてある文句を拭き消すことが出来ると仰しゃって下さい 苦悶の余りに 彼は精霊の手を捕えた 精霊はそれを振り放とうとした が 彼も懇願にかけては強かった そして 精霊を引き留めた が 精霊の方はまだまだ強かったので 彼を刎ね退けた 自己の運命を引っ繰り返して貰いたさの最後の祈誓に両手を差上げながら 彼は精霊の頭巾と着物とに一つの変化を認めた 精霊は縮まって ひしゃげて 小さくなって 一つの寝台の上支えになってしまった