人工生命 Part1
1オーバーテクナナシー [sage]
AAS
128山口 [sage]
129山口 [sage]
130山口 [sage]
131山口 [sage]
132山口 [sage]
133山口 [sagezon.jp/dp/4878920076/takuhatu-22]
134山口 [sagezon.jp/dp/4878920076/takuhatu-22]
135山口 [sageOKワード組合せ規制?]
136オーバーテクナナシー
137オーバーテクナナシー
AAS
お前ら、人工知能ばかり語らないで人工生命も語ろうぜ
2017/12/17(日)13:07:29.06(V1FehbEQ.net)
128山口 [sage]
参考文献
[1]
? ry の加重トランスネッ ry 。
Karim Ahmed、Nitish Shirish Keskar、およびRichard Socher。
機械翻訳用の荷重トランスフォーマネットワーク。
arXiv preprint arXiv:1711.02132, 2017. arXivプレプリントarXiv：1711.02132、2017。
[2]
ジミーレイバ、ジェイミーライアンキロス、ジェフリーEヒントン。
レイヤーの正規化。
arXivプレプリント arXiv：1607.06450、2016年。
[3]
Dzmitry Bahdanau、Kyunghyun Cho、およびYoshuaBengio。
整列と翻訳を共同で学習することによるニューラル機械翻訳。
CoRR、abs / 1409.0473、2014年。
[4]
チョ・キョンヒョン、バート・ファン・メリエンボア、キャグラー・グルセレ、フェティ・ブーガース、ホルガー・シュウェンク、ヨシュア・ベンジオ。
統計的機械翻訳のためのRNNエンコーダーデコーダーを使用したフレーズ表現の学習。
CoRR、abs / 1406.1078、2014年。
[5]
フランソワ・コレット。
Xception：深さ方向に分離可能な畳み込みによる深層学習。
arXivプレプリントarXiv：1610.02357、2016年。
[1]
? ry の加重トランスネッ ry 。
Karim Ahmed、Nitish Shirish Keskar、およびRichard Socher。
機械翻訳用の荷重トランスフォーマネットワーク。
arXiv preprint arXiv:1711.02132, 2017. arXivプレプリントarXiv：1711.02132、2017。
[2]
ジミーレイバ、ジェイミーライアンキロス、ジェフリーEヒントン。
レイヤーの正規化。
arXivプレプリント arXiv：1607.06450、2016年。
[3]
Dzmitry Bahdanau、Kyunghyun Cho、およびYoshuaBengio。
整列と翻訳を共同で学習することによるニューラル機械翻訳。
CoRR、abs / 1409.0473、2014年。
[4]
チョ・キョンヒョン、バート・ファン・メリエンボア、キャグラー・グルセレ、フェティ・ブーガース、ホルガー・シュウェンク、ヨシュア・ベンジオ。
統計的機械翻訳のためのRNNエンコーダーデコーダーを使用したフレーズ表現の学習。
CoRR、abs / 1406.1078、2014年。
[5]
フランソワ・コレット。
Xception：深さ方向に分離可能な畳み込みによる深層学習。
arXivプレプリントarXiv：1610.02357、2016年。
2022/05/29(日)19:54:52.20(q7dSoInl.net)
129山口 [sage]
[6]
Zewei Chu、Hai Wang、Kevin Gimpel、およびDavidMcAllester。
? ry 文 グ ry 5257ペ ry 。
読解としての幅広い文脈言語モデリング。
計算言語学会の欧州支部の第15回会議の議事録：第2巻、短編論文、第2巻、52-57ページ、2017年。
[7]
Bhuwan Dhingra、Qiao Jin、Zhilin Yang、William W Cohen、およびRuslanSalakhutdinov。
? ry 及を推論す ry 。
相互参照を使用して複数の言及に跨がった推論をするためのニューラルモデル
arXivプレプリントarXiv：1804.05922、2018。
[8]
Bhuwan Dhingra、Zhilin Yang、William W Cohen、およびRuslanSalakhutdinov。
リカレントニューラルネッ ｰクの記憶としての言語知識。
arXivプレプリントarXiv：1703.02620、2017年。
[9]
Jonas Gehring、Michael Auli、David Grangier、Denis Yarats、およびYann N. Dauphin。
? 畳み込みシーケンスからシーケンス学習。
畳込なシーケンスtoシーケンスの学習。 ?
CoRR、abs / 1705.03122、2017年。
[10]
エドゥアールグレイブ、アルマンジュリン、ニコラスウスニエ。
連続キャッシュによるニューラル言語モデルの改善。
arXiv preprint arXiv：1612.04426、2016年。
[11]
アレックス・グレイブス。
リカレントニューラルネッ ｰクによるシーケンスの生成。
CoRR、abs / 1308.0850、2013。
[12]
アレックス・グレイブス。
? ry ニュｰ ｰクの適応計算時間。
Zewei Chu、Hai Wang、Kevin Gimpel、およびDavidMcAllester。
? ry 文 グ ry 5257ペ ry 。
読解としての幅広い文脈言語モデリング。
計算言語学会の欧州支部の第15回会議の議事録：第2巻、短編論文、第2巻、52-57ページ、2017年。
[7]
Bhuwan Dhingra、Qiao Jin、Zhilin Yang、William W Cohen、およびRuslanSalakhutdinov。
? ry 及を推論す ry 。
相互参照を使用して複数の言及に跨がった推論をするためのニューラルモデル
arXivプレプリントarXiv：1804.05922、2018。
[8]
Bhuwan Dhingra、Zhilin Yang、William W Cohen、およびRuslanSalakhutdinov。
リカレントニューラルネッ ｰクの記憶としての言語知識。
arXivプレプリントarXiv：1703.02620、2017年。
[9]
Jonas Gehring、Michael Auli、David Grangier、Denis Yarats、およびYann N. Dauphin。
? 畳み込みシーケンスからシーケンス学習。
畳込なシーケンスtoシーケンスの学習。 ?
CoRR、abs / 1705.03122、2017年。
[10]
エドゥアールグレイブ、アルマンジュリン、ニコラスウスニエ。
連続キャッシュによるニューラル言語モデルの改善。
arXiv preprint arXiv：1612.04426、2016年。
[11]
アレックス・グレイブス。
リカレントニューラルネッ ｰクによるシーケンスの生成。
CoRR、abs / 1308.0850、2013。
[12]
アレックス・グレイブス。
? ry ニュｰ ｰクの適応計算時間。
2022/05/29(日)19:56:43.45(q7dSoInl.net)
130山口 [sage]
[13]
アレックス・グレイブス、グレッグ・ウェイン、イヴォ・ダニエルカ。
ニューラルチューリングマシン。
CoRR、abs / 1410.5401、2014年。
[14]
ミカエル・ヘナフ、ジェイソン・ウェストン、アーサー・スラム、アントワーヌ・ボルデス、ヤン・ルクン。
リカレントエンティティネッ ｰクによる世界の状態の追跡。
arXivプレプリントarXiv：1612.03969、2016年。
[15]
ゼップ・ホッフライター、ヨシュア・ベンジオ、パオロ・フラスコーニ、ユルゲン・シュミットフーバー。
リカレントネットの勾配フロー：長期依存関係の学習の難しさ。
動的リカレントニューラルネットワークのフィールドガイド、2003年。
[16]
A.ジョウリンとT.ミコロフ。
? ry アﾉ ｰンの推測。
スタック拡張リカレントネットを使用したアルゴリズムパターン推測
神経情報処理システムの進歩、（NIPS）、2015。
[17]
£ukaszKaiserとIlya Sutskever。
ニューラルGPUはアルゴリズムを学習します。
2016年の学習表現に関する国際会議（ICLR）で。
[18]
ニキータ・キタエフとダン・クライン。
? ry した構成要素の解析。
自己注意型エンコーダーを使用した構成要素パーシング
ACL’18、2018の議事録。
[19]
Zhouhan Lin、Minwei Feng、キケロ・ノゲイラ・ドス・サントス、モー・ユー、ビング・シャン、ボーエン・ジョウ、ヨシュア・ベンジオ。
構造化された自己注意文の埋め込み。
arXivプレプリントarXiv：1703.03130、2017年。
アレックス・グレイブス、グレッグ・ウェイン、イヴォ・ダニエルカ。
ニューラルチューリングマシン。
CoRR、abs / 1410.5401、2014年。
[14]
ミカエル・ヘナフ、ジェイソン・ウェストン、アーサー・スラム、アントワーヌ・ボルデス、ヤン・ルクン。
リカレントエンティティネッ ｰクによる世界の状態の追跡。
arXivプレプリントarXiv：1612.03969、2016年。
[15]
ゼップ・ホッフライター、ヨシュア・ベンジオ、パオロ・フラスコーニ、ユルゲン・シュミットフーバー。
リカレントネットの勾配フロー：長期依存関係の学習の難しさ。
動的リカレントニューラルネットワークのフィールドガイド、2003年。
[16]
A.ジョウリンとT.ミコロフ。
? ry アﾉ ｰンの推測。
スタック拡張リカレントネットを使用したアルゴリズムパターン推測
神経情報処理システムの進歩、（NIPS）、2015。
[17]
£ukaszKaiserとIlya Sutskever。
ニューラルGPUはアルゴリズムを学習します。
2016年の学習表現に関する国際会議（ICLR）で。
[18]
ニキータ・キタエフとダン・クライン。
? ry した構成要素の解析。
自己注意型エンコーダーを使用した構成要素パーシング
ACL’18、2018の議事録。
[19]
Zhouhan Lin、Minwei Feng、キケロ・ノゲイラ・ドス・サントス、モー・ユー、ビング・シャン、ボーエン・ジョウ、ヨシュア・ベンジオ。
構造化された自己注意文の埋め込み。
arXivプレプリントarXiv：1703.03130、2017年。
2022/05/29(日)20:10:57.75(q7dSoInl.net)
131山口 [sage]
[20]
Tal Linzen、Emmanuel Dupoux、およびYoav Goldberg。
構文に依存する依存関係を学習するlstmsの能力の評価。
計算言語学協会のトランザクション、4（1）：521535、2016。
[21]
デニス・ペーパーノ、ゲルマン・クルゼフスキ、アンジェリキ・ラザリドゥ、ゴック・クアン・ファム、ラファエラ・ベルナルディ、サンドロ・ペッツェル、マルコ・バローニ、ジェマ・ボレダ、ラケル・フェルナンデス。
ランバダデータセット：幅広い談話コンテキストを必要とする単語予測。
計算言語学会第54回年次総会の議事録（第1巻：長文）、第1巻、15251534ページ、2016年。
[22]
? ry OscarT臘kstr ry
Ankur Parikh、OscarT秣kstr 、Dipanjan Das、およびJakob Uszkoreit。
分解可能なアテンションモデル。 自然言語処理における経験的方法、2016年。
[23]
ジャック・レイ、ジョナサン・J・ハント、イヴォ・ダニエルカ、ティモシー・ハーリー、アンドリュー・W・シニア、グレゴリー・ウェイン、アレックス・グレイブス、ティム・リリクラッフ。
? ス ｰス読み取りおよび書き込みによるメモリ拡張ニュｰ ｰクのスケｰ ﾞ。
? 読み取りと書き込みがまばらなメモリ拡張ニューラルネッ ｰクのスケーリング。
読込書込がスパースな拡張記憶ニューラルネットワークそのスケーリング
ニューラル情報処理システムの進歩、ページ36213629、2016年。
[24]
ミンジュンソ、セウォンミン、アリファーハディ、およびハンナネハジシルジ。
質問応答のためのクエリ削減ネッ ｰク。
arXivプレプリントarXiv：1606.04582、2016年。
[25]
Nitish Srivastava、Geoffrey E Hinton、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、およびRuslanSalakhutdinov。
ドロップアウト：ニューラルネッ ｰクの過剰適合を防ぐ簡単な方法。
Journal of Machine Learning Research、15（1）：19291958、2014年。
Tal Linzen、Emmanuel Dupoux、およびYoav Goldberg。
構文に依存する依存関係を学習するlstmsの能力の評価。
計算言語学協会のトランザクション、4（1）：521535、2016。
[21]
デニス・ペーパーノ、ゲルマン・クルゼフスキ、アンジェリキ・ラザリドゥ、ゴック・クアン・ファム、ラファエラ・ベルナルディ、サンドロ・ペッツェル、マルコ・バローニ、ジェマ・ボレダ、ラケル・フェルナンデス。
ランバダデータセット：幅広い談話コンテキストを必要とする単語予測。
計算言語学会第54回年次総会の議事録（第1巻：長文）、第1巻、15251534ページ、2016年。
[22]
? ry OscarT臘kstr ry
Ankur Parikh、OscarT秣kstr 、Dipanjan Das、およびJakob Uszkoreit。
分解可能なアテンションモデル。 自然言語処理における経験的方法、2016年。
[23]
ジャック・レイ、ジョナサン・J・ハント、イヴォ・ダニエルカ、ティモシー・ハーリー、アンドリュー・W・シニア、グレゴリー・ウェイン、アレックス・グレイブス、ティム・リリクラッフ。
? ス ｰス読み取りおよび書き込みによるメモリ拡張ニュｰ ｰクのスケｰ ﾞ。
? 読み取りと書き込みがまばらなメモリ拡張ニューラルネッ ｰクのスケーリング。
読込書込がスパースな拡張記憶ニューラルネットワークそのスケーリング
ニューラル情報処理システムの進歩、ページ36213629、2016年。
[24]
ミンジュンソ、セウォンミン、アリファーハディ、およびハンナネハジシルジ。
質問応答のためのクエリ削減ネッ ｰク。
arXivプレプリントarXiv：1606.04582、2016年。
[25]
Nitish Srivastava、Geoffrey E Hinton、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、およびRuslanSalakhutdinov。
ドロップアウト：ニューラルネッ ｰクの過剰適合を防ぐ簡単な方法。
Journal of Machine Learning Research、15（1）：19291958、2014年。
2022/05/29(日)20:12:22.09(q7dSoInl.net)
132山口 [sage]
[26]
Sainbayar Sukhbaatar、Arthur szlam、Jason Weston、Rob Fergus。
エンドツーエンドのメモリネッ ｰク。
C. Cortes、ND Lawrence、DD Lee、M。Sugiyama、およびR. Garnett、編集者、Advances in Neural Information Processing Systems 28、24402448ページ。 Curran Associates、Inc.、2015年。
[27]
Ilya Sutskever、Oriol Vinyals、およびQuoc V. Le。
? ry を使用したシーケンス間学習。
ニューラルネッ ｰクを伴ったシーケンスtoシーケンス学習
ニューラル情報処理システムの進歩、ページ31043112、2014年。
[28]
Ke Tran、Arianna Bisazza、およびChristof Monz。
? ry に再発す ry 。
階層構造をモデル化するために再帰することの重要性
NAACL'18、2018年の議事録で。
[29]
アシュシュ・ヴァスワニ、サミー・ベンジオ、ユージーン・ブレブド、フランソワ・ショレット、エイダン・N・ゴメス、ステファン・ゴース、リオン・ジョーンズ、オーカス ( ? 訳注
: ルーカス ) ・カイザー、ナル・カルクブレンナー、ニキ・パーマー、ライアン・セパシ、ノーム・シェーザー、およびヤコブ・ウシュコライト。
ニューラル機械翻訳用のTensor2tensor。
CoRR、abs / 1803.07416、2018。
[30]
Ashish Vaswani、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Noam Shazeer、およびLukasz Kaiser。
イメージトランスフォーマー 、
2018年。
[31]
アシュシュ・ヴァスワニ、ノアム・シェーザー、ニキ・パーマー、ヤコブ・ウシュコライト、リオン・ジョーンズ、エイダン・N・ゴメス、ルカス・カイザー、イリア・ポロスキヒン。
? ry は注意だけです。
必要なのはアテンションだけです
CoRR、2017年。
Sainbayar Sukhbaatar、Arthur szlam、Jason Weston、Rob Fergus。
エンドツーエンドのメモリネッ ｰク。
C. Cortes、ND Lawrence、DD Lee、M。Sugiyama、およびR. Garnett、編集者、Advances in Neural Information Processing Systems 28、24402448ページ。 Curran Associates、Inc.、2015年。
[27]
Ilya Sutskever、Oriol Vinyals、およびQuoc V. Le。
? ry を使用したシーケンス間学習。
ニューラルネッ ｰクを伴ったシーケンスtoシーケンス学習
ニューラル情報処理システムの進歩、ページ31043112、2014年。
[28]
Ke Tran、Arianna Bisazza、およびChristof Monz。
? ry に再発す ry 。
階層構造をモデル化するために再帰することの重要性
NAACL'18、2018年の議事録で。
[29]
アシュシュ・ヴァスワニ、サミー・ベンジオ、ユージーン・ブレブド、フランソワ・ショレット、エイダン・N・ゴメス、ステファン・ゴース、リオン・ジョーンズ、オーカス ( ? 訳注
: ルーカス ) ・カイザー、ナル・カルクブレンナー、ニキ・パーマー、ライアン・セパシ、ノーム・シェーザー、およびヤコブ・ウシュコライト。
ニューラル機械翻訳用のTensor2tensor。
CoRR、abs / 1803.07416、2018。
[30]
Ashish Vaswani、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Noam Shazeer、およびLukasz Kaiser。
イメージトランスフォーマー 、
2018年。
[31]
アシュシュ・ヴァスワニ、ノアム・シェーザー、ニキ・パーマー、ヤコブ・ウシュコライト、リオン・ジョーンズ、エイダン・N・ゴメス、ルカス・カイザー、イリア・ポロスキヒン。
? ry は注意だけです。
必要なのはアテンションだけです
CoRR、2017年。
2022/05/29(日)20:14:43.80(q7dSoInl.net)
133山口 [sagezon.jp/dp/4878920076/takuhatu-22]
[32]
ジェイソン・ウェストン、アントワーヌ・ボルデス、スミット・チョプラ、アレクサンダー・M・ラッシュ、バート・ヴァン・メリエンボーア、アルマン・ジョウリン、トマス・ミコロフ。
? ry ：一連の前提条件のおもちゃのタスク。
AI完全な質問応答に向けて：前提条件のおもちゃ的タスクのセット。
arXivプレプリントarXiv：1502.05698、2015年。
[33]
ダニ・ヨガタマ、イーシュ・ミャオ、ガーボル・メリス、ワン・リン、アディグナ・クンコロ、クリス・ダイアー、フィル・ブランソム。
リカレントニューラルネットワーク言語モデルのメモリアーキテクチャ。
2018年、学習表現に関する国際会議で。
[34]
Wojciech ZarembaとIlya Sutskever。
? ry することを学ぶ。
実行 ( 訳注 : 汎用処理 ) する為の学習。
CoRR、abs / 1410.4615、2015年。
LaTeXML [ロゴ]によって生成
私たちが作っている新しいツールについて知りたいですか？
随時更新される場合は、メーリングリストに登録してください
申し込む
LaTeXMLの助けを借りて、Andreas JanssonとBen Firshmanによって構築され た。
GitHubに貢献してください
? ry より提供。
YLDのご厚意によりスポンサードされました
rio2016.2ch.net YowaiAI Kiken
ジェイソン・ウェストン、アントワーヌ・ボルデス、スミット・チョプラ、アレクサンダー・M・ラッシュ、バート・ヴァン・メリエンボーア、アルマン・ジョウリン、トマス・ミコロフ。
? ry ：一連の前提条件のおもちゃのタスク。
AI完全な質問応答に向けて：前提条件のおもちゃ的タスクのセット。
arXivプレプリントarXiv：1502.05698、2015年。
[33]
ダニ・ヨガタマ、イーシュ・ミャオ、ガーボル・メリス、ワン・リン、アディグナ・クンコロ、クリス・ダイアー、フィル・ブランソム。
リカレントニューラルネットワーク言語モデルのメモリアーキテクチャ。
2018年、学習表現に関する国際会議で。
[34]
Wojciech ZarembaとIlya Sutskever。
? ry することを学ぶ。
実行 ( 訳注 : 汎用処理 ) する為の学習。
CoRR、abs / 1410.4615、2015年。
LaTeXML [ロゴ]によって生成
私たちが作っている新しいツールについて知りたいですか？
随時更新される場合は、メーリングリストに登録してください
申し込む
LaTeXMLの助けを借りて、Andreas JanssonとBen Firshmanによって構築され た。
GitHubに貢献してください
? ry より提供。
YLDのご厚意によりスポンサードされました
rio2016.2ch.net YowaiAI Kiken
2022/05/29(日)20:18:08.40(q7dSoInl.net)
134山口 [sagezon.jp/dp/4878920076/takuhatu-22]
一覧
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/94-99
】 ry ﾚと Sparse Transformer ry 【 ry vol.39
http://m.youtube.com/watch?v=CBZWzQVcXE4?t=1340#bPdyuIebXWM#12:20#50XvMaWhiTY rio2016.2ch.net)
* 士郎正宗著オリオン P.5 : 脳利用エンジン ?
* 庵野秀明監督トップをねらえ! : イルカ脳利用エンジン
* 弐瓶勉著 BIOMEGA : 脳利用エンジン
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/94-99
】 ry ﾚと Sparse Transformer ry 【 ry vol.39
http://m.youtube.com/watch?v=CBZWzQVcXE4?t=1340#bPdyuIebXWM#12:20#50XvMaWhiTY rio2016.2ch.net)
* 士郎正宗著オリオン P.5 : 脳利用エンジン ?
* 庵野秀明監督トップをねらえ! : イルカ脳利用エンジン
* 弐瓶勉著 BIOMEGA : 脳利用エンジン
2022/05/29(日)20:21:13.28(q7dSoInl.net)
135山口 [sageOKワード組合せ規制?]
2022/05/29(日)20:37:19.76(H60pAlRO.net)
136オーバーテクナナシー
力による一方的な現状変更によって都心まで数珠つなぎでクソ航空機飛ばして騒音に温室効果ガスにコロナにとまき散らして莫大な温室効果
ガスまき散らして気候変動させて海水温上昇させてかつてない量の水蒸気を日本列島に供給させて土砂崩れに洪水、暴風、猛暑、森林火災、
大雪にと災害連發させて住民の人生を破壊と゛ころか殺害しまくって静音が生命線の知的産業を根絶やしにして住民の権利強奪して私腹を肥やす
強盗殺人を繰り返している世界最悪の殺人テ口組織国土破壞省斎藤鉄夫ら公明党議員個人をあらゆるネタを駆使して積極的に各個撃破しよう！
例えば、ボヰスレコーダーを持ってテロ組織公明党のポスターを貼ってる住民に「公明党議員って物とか色々買ってきてくれていいよね」
「どんな物買ってきてもらったの？」「私も買ってきてほしいんだけど創価学會に入らないとダメ？」とかそんな感じで話しかけてみよう！
容易に選挙買収の証拠を得られるので．検察に告発しよう！大抵ジジハ゛バ住民なわけだが、公明党がやってるのは年金減らしてそれを財源に
ミニハ゛ンやら乗って裕福な暮らししてる子が居る税金泥棒世帯にさらに税金給付しようとしてるわけだか゛セコヰエサで大損してて滑稽だよな
(羽田)https://www.call4.jp/info.php?type=items&id=I0000062 , ttрs://haneda-project.jimdofrеe.com／
(成田）tTPs://n-souonhigaisosyoudan.amebaownd.Ｃom/
(テロ組織)ТТps:/／i.imgur.ｃom/hnli1ga.jpeg
ガスまき散らして気候変動させて海水温上昇させてかつてない量の水蒸気を日本列島に供給させて土砂崩れに洪水、暴風、猛暑、森林火災、
大雪にと災害連發させて住民の人生を破壊と゛ころか殺害しまくって静音が生命線の知的産業を根絶やしにして住民の権利強奪して私腹を肥やす
強盗殺人を繰り返している世界最悪の殺人テ口組織国土破壞省斎藤鉄夫ら公明党議員個人をあらゆるネタを駆使して積極的に各個撃破しよう！
例えば、ボヰスレコーダーを持ってテロ組織公明党のポスターを貼ってる住民に「公明党議員って物とか色々買ってきてくれていいよね」
「どんな物買ってきてもらったの？」「私も買ってきてほしいんだけど創価学會に入らないとダメ？」とかそんな感じで話しかけてみよう！
容易に選挙買収の証拠を得られるので．検察に告発しよう！大抵ジジハ゛バ住民なわけだが、公明党がやってるのは年金減らしてそれを財源に
ミニハ゛ンやら乗って裕福な暮らししてる子が居る税金泥棒世帯にさらに税金給付しようとしてるわけだか゛セコヰエサで大損してて滑稽だよな
(羽田)https://www.call4.jp/info.php?type=items&id=I0000062 , ttрs://haneda-project.jimdofrеe.com／
(成田）tTPs://n-souonhigaisosyoudan.amebaownd.Ｃom/
(テロ組織)ТТps:/／i.imgur.ｃom/hnli1ga.jpeg
2023/08/23(水)18:24:28.99(ivs3ovGmj)
137オーバーテクナナシー
人殺し支援であるGoToなにがしだの地球破壊支援が成功だのほざいてるバカは処刑されるべきテロリス├だよな
人が生きる上で全く不必要なクソ航空機を都心まで数珠つなぎで飛ばして無駄に石油燃やしまくって工ネ価格から物価にと暴騰させて
莫大な温室効果ガスまき散らして気候変動させて曰本どころか世界中て゛土砂崩れに洪水、暴風、猛暑、大雪、森林火災にと災害連発
バカチン打ったバカのほうがコロナ拡散率が高いにもかかわらず地球破壊支援はハ゛力チン打ったバカが対象とか分かりやすいか゛
私利私欲のために人を殺してこれでもかと奪い尽くすのか゛世界最悪の殺人組織公明党国土破壊省の強盗殺人の首魁斉藤鉄夫の正体な
静音が生命線の知的産業まで壊滅させて後進国に陥れてこいつらがまき散らしたコロナによって国内だけで何万人も殺害に凄まし゛い後遺症
IPCCガン無視でテロ国家認定の化石賞連続受賞して非難されながらいまだに滑走路にクソ航空機にと倍増させて税金で地球破壊して
他国に核攻撃以上の被害を与えまくってる世界最悪のテ□國家霞が関にもう‐発核落として反省させないと腐敗国家日本の暴走が止まらんぞ
(羽田)https://www.call4.jｐ/info.php?Τype=items&id=I00０0062 , https://haneda-Рroject.jimdofrｅе.com/
(成田)ttps：//n-souonhigaisosyoudan.amｅbaownd.Com/
(テ囗組織)ΤTｐs:/／i.imgur.com/hnli1ga.jрeg
人が生きる上で全く不必要なクソ航空機を都心まで数珠つなぎで飛ばして無駄に石油燃やしまくって工ネ価格から物価にと暴騰させて
莫大な温室効果ガスまき散らして気候変動させて曰本どころか世界中て゛土砂崩れに洪水、暴風、猛暑、大雪、森林火災にと災害連発
バカチン打ったバカのほうがコロナ拡散率が高いにもかかわらず地球破壊支援はハ゛力チン打ったバカが対象とか分かりやすいか゛
私利私欲のために人を殺してこれでもかと奪い尽くすのか゛世界最悪の殺人組織公明党国土破壊省の強盗殺人の首魁斉藤鉄夫の正体な
静音が生命線の知的産業まで壊滅させて後進国に陥れてこいつらがまき散らしたコロナによって国内だけで何万人も殺害に凄まし゛い後遺症
IPCCガン無視でテロ国家認定の化石賞連続受賞して非難されながらいまだに滑走路にクソ航空機にと倍増させて税金で地球破壊して
他国に核攻撃以上の被害を与えまくってる世界最悪のテ□國家霞が関にもう‐発核落として反省させないと腐敗国家日本の暴走が止まらんぞ
(羽田)https://www.call4.jｐ/info.php?Τype=items&id=I00０0062 , https://haneda-Рroject.jimdofrｅе.com/
(成田)ttps：//n-souonhigaisosyoudan.amｅbaownd.Com/
(テ囗組織)ΤTｐs:/／i.imgur.com/hnli1ga.jрeg
2023/09/17(日)20:27:14.40(TVxmBdgpG)