歯 の 噛み 合わせ 治し 方 割り箸
質問日時: 2006/02/15 23:45 回答数: 5 件 仕事で必要なのですが、いつも迷ってしまいます。周りは「ご希望ございますか?」と言っていますが、私にはこの言い方は尊敬語と謙譲語が混ざってしまっているようで、どうしもおかしいように思えます。今は「ご希望おありでしょうか?」と使っていますが、綺麗な敬語で「希望はありますか?」というにはどのように言うのが良いのでしょうか?どうぞ宜しくお願いいたしますm(__)m No. 1 ベストアンサー ちょっと失礼します。 言葉は日本語でも外国語でも難しいものですよね。 私も言葉の言い回しには悩む時が有ります。 察するに、御客様が望んで居られる事が有るかどうかを質問する際のシッチュエーションなのでしょう。 さて、大雑把に言えば、敬語は割りと長い表現を使えば、尊敬度が上がると感じられる傾向に有ります。 ですから…… 御座いますを使うなら 御希望は御座いますしょうか? 御希望は御座いますか? 有るを使うなら、 御希望は御有りでいらっしゃいますか? 御希望は御有りでしょうか? 御希望は御有りですか? 御希望は有りますか? の順に尊敬度が下がり、"タメ度"と云うか、親密度、悪く言えば馴れ馴れしさが上がると思います。 また、 御客様は御希望はどの様でいらっしゃいますか? 「お申し付けください」の例文・使い方・類語｜敬語/メール | WORK SUCCESS. 等とちょっとクドめの表現も有るかと。 接客では御客様の個性によって、対応を工夫すれば良いと思いますので、場面場面で色々使い分けても良いかと思います。御自分のスタンダードとして無難な線をひとつかふたつ、持っておきたいのでしたら、御勧めは、 「御希望は御有りでしょうか?」 と 「御希望は御座いますでしょうか?」 の二つですね。 この二つを適宜使い分ければ、大概の場合は十分、かつエレガントな応対が出来るかと思います。 この時、「は」は御忘れ無き様に……。 まずは御話まで。御役に立てれば幸いです。 1 件 この回答へのお礼 回答ありがとうございました。大変丁寧にご説明下さったのでわかりやすかったです。ぜひ参考にしたいと思います! お礼日時:2006/02/18 18:26 No. 5 回答者: shigure136 回答日時: 2006/02/17 23:41 「ご希望はございますか?」です。 ☆「ご希望 ございますか?」と発音しているのだと思います。この「は」を省略した言い方は丁寧さの欠けた言い回しです。 言葉は省略せずにきちんと発音することが丁寧さの基本です。 「ご希望はおありでしょうか?」でもいいのではないでしょうか。 この回答へのお礼 参考になりました。ありがとうございました。 お礼日時:2006/02/18 18:30 私もNo.
公開日: 2018. 02. 14 更新日: 2018.
「丁寧語」とは、文末に「です」や「ます」「ございます」がついたもので、丁寧を表す敬語になります。 一番馴染みのある敬語ではないでしょうか。 なので、「おはようございます」「言います」「伝えます」「これです」「あちらです」は、敬語での表現をしています。 「お申し付けください」の敬語での使い方は? 「お申し付けください」は気を使わなくてはならに相手に対して用いると説明しましたが、次は敬語での使い方についてご説明します。 「お申し付けください」は尊敬語なのか?
丁寧な「ご」の使い方 素朴な疑問です。例ですが、 「相談の希望があれば遠慮なく連絡下さい 」 という文を丁寧にすると 「ご相談のご希望がございましたらご遠慮なくご連絡下さい。」 になると「ご」 だらけで何か違和感があります。 こういう場合、どうするのが正しいですか? 検索してもなかなか回答がなく、何と検索したらよいかもわからなかったので、回答お願いします。 1つの語句で敬語が重なる場合、前の方は省略できます。 「風邪をひいた」 →「風邪をひかれた」にはなるが、「お風邪をひいた」にはならない。 ご質問の例文では、「相談の希望」「遠慮なく連絡」と2つの部分に分けられますから、 それぞれ「相談のご希望」「遠慮なくご連絡」とできると思います。 つまり「相談のご希望がございましたら、遠慮なくご連絡ください」とできます。 1人 がナイス!しています ThanksImg 質問者からのお礼コメント 皆様の回答ありがとうございました。どれもなるほど!と思うところがあり、勉強になりました。 すごく悩みましたが、この質問をみた子供でも単純でわかりやすそうな回答をBAに致しました。皆さまありがとうございました!
例文検索の条件設定 「カテゴリ」「情報源」を複数指定しての検索が可能になりました。( プレミアム会員 限定) セーフサーチ:オン "もしご希望でございましたら、後日商品のご説明に伺います。" を含む例文一覧と使い方 該当件数: 1 件 こんにちは ゲスト さん ログイン Weblio会員 (無料) になると 検索履歴を保存できる! 語彙力診断の実施回数増加! こんにちは ゲスト さん ログイン Weblio会員 (無料) になると 検索履歴を保存できる! 語彙力診断の実施回数増加!
「ご所望」も「ご要望」も 「望むもの・望むこと」 と意味は同じです。 2つの違いはニュアンスが少々異なるという点です。 「ご所望」は「希望するものの対象や目的が具体的で、明らかなこと」に対して使用します。 一方「ご要望」は「希望するものの対象や目的が抽象的で、曖昧なこと」に対して使用します。 確かに、「ご所望」は「ご所望の品を〜」といったように、対象が限定的ですが、「ご要望」は「ご要望がありましたら〜」といったように対象が広範囲に及んでいます。 簡単に言ってしまうと、「ご所望」は目に見えるものを希望するときに使い、「ご要望」は目に見えないもの・漠然としたものを希望するときに使うことになります。 したがって、2つの違いは言葉の指す対象であると覚えておきましょう。 ビジネスシーンでは比較的「ご要望」の方が使用頻度が高いですが、「ご所望」の使い方も把握しておけば、会話でもメールでも使い分けることができます。 「ご所望」と「ご要望」の例文について紹介します。 <「ご所望」の例文> ◯◯様はお茶を一杯ご所望です。 今日の午後に予約の空きが出ましたので、ご所望の方がいましたらご連絡ください。 お客様ご所望の品のご用意ができました。 こちらの方でご所望の品をお探しいたします。 ご所望の方がいらっしゃいましたら、近くの係員までお声がけください。 ご所望の品はこちらで間違いないでしょうか? どちらの商品をご所望でございますか? 「"もしご希望でございましたら、後日商品のご説明に伺います。"」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索. こちらの品をご所望なさるお客様はいらっしゃるでしょうか? お客様はどちらのデザインをご所望されますか?
トップ 社会 滋賀県人口、微増も二極化鮮明 南部中心に増加、北部・東部は減少幅拡大 滋賀 スタンダードプラン記事 総務省が25日に公表した2020年国勢調査の速報値で、滋賀県の人口は15年の前回調査に比べて0.09%の微増だった。湖南市と野洲市が増加に… 京都新聞IDへの会員登録・ログイン 続きを読むには会員登録やプランの利用申し込みが必要です。 関連記事 新着記事
画像処理 2021. 07. 11 2019. 11.
OpenCVを利用して二値化を行う際, 「とりあえず RESH_OTSU やっとけばええやろ, ぽいー」って感じでテキトーに二値化してました. 「とりあえずいい感じに動く」って認識だったので, きちんと(? )理解自分なりにここにまとめていきたいと思います. 初心者なので間違いなどあれば教えていただけるとありがたいです. OpenCVのチュートリアル を見ると 大津のアルゴリズムは以下の式によって定義される 重み付けされたクラス内分散 を最小にするようなしきい値(t)を探します. $\sigma_{\omega}^2(t) = q_1(t)\sigma_1^2(t) + q_2(t)\sigma_2^2(t)$ (各変数の定義は本家を見てください) のように書いてありました. 詳しくはわからなかったけど, いい感じのしきい値(t)を探してくるってことだけわかりました. 簡単に言うと ある閾値$t$を境にクラス0とクラス1に分けたとき, クラス0とクラス1が離れている それぞれのクラス内のデータ群がまとまっている ような$t$を見つけ出すようになっている. という感じかなと思いました. 言葉だと少しわかりづらいので, このことをグラフを使って説明していきます. 閾値tを境にクラス0とクラス1に分ける 二値化を適用するのは輝度だけを残したグレースケール画像です. そのため各画素は$0\sim 255$の値を取ることになります. 輪郭追跡処理アルゴリズム | イメージングソリューション. ここである閾値$t$を考えると, 下のヒストグラムのように各画素が2つに分断されます. ここで仮に閾値より低い輝度の画素たちをクラス0, 閾値以上の輝度を持つ画素たちをクラス1と呼びます. クラス0の平均とクラス1の平均を出し, それらをうまいぐらいに利用してクラス0とクラス1がどのくらい離れているかを求めます. (わかりづらいですが, 離れ具合は「二つのクラスの平均の差」ではないです) ある閾値$t$で二値化することを考えると, 分断されてできた2つのクラスは なるべく離れていた方がより良さそう です. 各クラスのデータが総合的に見てまとまっているかどうかを, 各クラス内での分散を用いて算出します. ある閾値$t$において, クラス0のデータ群がまとまって(=分散が小さい)おり, クラス1もまたデータ群がまとまっていると良さそうな感じがしますね.