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convolutional neural network and neural networkの検索結果

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著者名:
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抄録:

 The Japan Meteorological Agency (JMA) operates gridded temperature guidance to predict two-dimensional (2D) snowfall amounts and precipitation types e.g., rain and snow because surface temperature is one of the key elements to predict them. Operational temperature guidance is based on the Kalman filter, which uses temperature observation and numerical weather prediction (NWP) outputs only around observation sites. Correcting a temperature field when NWP models incorrectly predict a front's location or when observed temperatures are extremely cold or hot has been challenging.

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出版年月日:
, 
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, 
号:
, 
ページ:
- , 
ISSN:
0026-1165

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著者名:
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抄録:
笑いは日常生活で頻繁に観察される表情の1つであり,非言語コミュニケーションに不可欠な役割を果たす.笑いには可笑しさや喜びといった快感情から生じる自然な笑いと快感情をともなわない作り笑いがある.この2つの笑いをコンピュータが適切に推測することができれば,ユーザへの理解が深まり,また,インタラクティブシステムに応用可能である.本稿では,日常の使用に適した形状である眼鏡型の装置に搭載した反射型光センサアレイを用いて,2種類の笑いの識別可能性を検証する.実験では,12人の参加者が動画を視聴して生じた自然な笑いとコンピュータ上の指示による作り笑いの2種類の笑いのデータを収集した.センサから得られた反射強度の分布である幾何学的特徴と時間軸の時間的特徴に対してサポートベクタマシンを適用した結果,ユーザ依存の学習の場合,12人の実験参加者で平均精度が94.6%であった.これはデータを収集した際の表情変化の動画から人間が判定した場合(90.2%)よりも高い精度であった.さらに,畳み込みニューラルネットワークを用いた個人間の学習においても82.9%であった.

出版年月日:
, 
巻:
62 , 
号:
10 , 
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1681-1690 , 
ISSN:
1882-7764

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著者名:
  『マークX』 純正 GRX133 GRX130 GRX135 ラゲージトレイ パーツ トヨタ純正部品 markx オプション アクセサリー 用品 

抄録:
単語に対して前後の文などを手がかりとして適切な語義を判定する語義曖昧性解消は今日に至るまで様々なアプローチで研究が行われている.先行研究では,教師あり学習を用いた分類手法に対して誤り分析が行われ,主要な要因として語義ラベルを付与した用例文集合である訓練データの不足をあげている.そのため,語義曖昧性解消の精度を向上させるためにはさらに多くの用例文の追加やその他の有効な情報の追加が求められている.しかし,学習用のデータを新たに追加することは,語義識別に精通した専門家による正解ラベル付与が必要となるためコストがかかるという問題がある.そこで,本研究では用例文間の同義関係を用いた半教師あり語義曖昧性解消手法を提案する.この手法では,訓練データと語義ラベルなしの用例文集合から同義関係を表したグラフを作成し,このグラフと訓練データに対してグラフニューラルネットワークで学習して語義識別モデルを構築する.Semeval-2010日本語タスクのデータセットとSENSEVAL2 English Lexical Sampleタスクデータを用いて評価実験を行った結果,提案手法はグラフ構造を使わない手法や既存手法と比較して精度が向上し,グラフ構造の利用が有効であることを示した.また,提案手法は学習済み言語モデルのBERTを用いて同義かどうかを判定するパラメータ設定のないグラフ構築手法とパラメータ設定が必要なCosine類似度や相互k近傍グラフによるグラフ構築手法のどちらを用いても高い精度で語義を識別できることを示した.

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巻:
62 , 
号:
10 , 
ページ:
1724-1736 , 
ISSN:
1882-7764

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著者名:
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抄録:

出版年月日:
 
巻:
2021 , 
号:
87 , 
ページ:
7-12 , 
ISSN:

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著者名:
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抄録:

出版年月日:
 
巻:
2021 , 
号:
66 , 
ページ:
7-12 , 
ISSN:

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著者名:
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抄録:

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巻:
, 
号:
, 
ページ:
175-180 , 
ISSN:

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著者名:
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抄録:
Background and Objectives: A few deep learning studies have reported that combining image features with patient variables enhanced identification accuracy compared with image-only models. However, previous studies have not statistically reported the additional effect of patient variables on the image-only models. This study aimed to statistically evaluate the osteoporosis identification ability of deep learning by combining hip radiographs with patient variables. Materials andMethods: We collected a dataset containing 1699 images from patients who underwent skeletal-bone-mineral density measurements and hip radiography at a general hospital from 2014 to 2021. Osteoporosis was assessed from hip radiographs using convolutional neural network (CNN) models (ResNet18, 34, 50, 101, and 152). We also investigated ensemble models with patient clinical variables added to each CNN. Accuracy, precision, recall, specificity, F1 score, and area under the curve (AUC) were calculated as performance metrics. Furthermore, we statistically compared the accuracy of the image-only model with that of an ensemble model that included images plus patient factors, including effect size for each performance metric. Results: All metrics were improved in the ResNet34 ensemble model compared with the image-only model. The AUC score in the ensemble model was significantly improved compared with the image-only model (difference 0.004; 95% CI 0.002-0.0007; p = 0.0004, effect size: 0.871). Conclusions: This study revealed the additional effect of patient variables in identification of osteoporosis using deep CNNs with hip radiographs. Our results provided evidence that the patient variables had additive synergistic effects on the image in osteoporosis identification.

出版年月日:
 
巻:
57 , 
号:
8 , 
ページ:
- , 
ブラスター BLUSTER2 ビキニカウル 04年 CB400SF H-V Spec3 パールフラッシュイエロー エアロ 93118 HD店
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※ご使用のパソコンやモバイル、ご覧になっている環境等によって、実物と多少色合いが異なって映る場合が御座います。

※備考欄に大切なことが書いてありますので、ご購入の際にはご一読くださいませ。




商品名 <本格派レディースゆかた>日本橋 竺仙鑑製 コーマ地染 注染 女性用高級浴衣【お仕立代込み&送料無料】※仕立ての段階に入ってからのキャンセル等はお断り致します。※反物での販売も行なっております。
現品限り!江戸情緒の極み。
商品番号 y-023
価格 反物代37,000円+仕立て代14,000円=51,000円(本体価格)
品質表示
素材 綿100%
反物 長さ:約12メートル 巾:約38センチ
状態 新品 未仕立て品 日本製
色柄 地色:納戸色(なんどいろ)
柄名:蘭(らん)
発売元 竺仙(ちくせん)
商品説明 創業天保13年。江戸の粋を今に伝える竺仙。その竺仙が伝統的染色法・注染(ちゅうせん)を用いて制作した女性用高級ゆかたのご紹介です。「コーマ地染」というロングセラー商品でどれも洗練された柄ゆきばかり。生地もしっかりしており発色も最高です。同社のデザインは「飽きがこない」と昔から多くの人々に支持されておりますが、似たデザインの浴衣も世の中には多く、しかしながら同社の生地や染めへの拘り(こだわり)には並々ならぬものがあり、他の追随をけっして許さず、見た目だけ同じ浴衣とは一線を画しております。本物のみが放つ風格が漂っている逸品。オススメです!【お仕立て代込み&送料無料】

【お仕立てについて】
※お仕立て代込み価格で発表していますので、基本的には弊社が仕立てを担当するつもりでいます。しかし仕立てを希望されないお客様はお気軽にお申し出ください。減額し反物でお納めします。
※こちらは「国内手縫い仕立て」「バチ衿」「居敷当なし」のお値段です。当然変更も可能ですが、変更されますとそれに伴いお値段も変わります。
※お好みの寸法・サイズでお仕立て致します。契約確定後にいろいろお尋ねしますのでご安心ください。
※納期に関して「通常なら2~3週間以内にお届けします」と明記しておりますが、お急ぎの場合はお申し付けください。最大限努力します!!

【ご購入までの流れ/弊社が仕立てを担当する場合】
※変更をご希望の場合であってもひとまずご購入ください。ご購入時に「広衿にして下さい」「居敷当をつけて欲しい」等と備考欄にご記入くだされば後程新価格をご案内します。新価格に対しお客様からOKを頂戴したらシステムを操作し価格の変更を行ないます。
※代金引換払いはご遠慮いただきます(反物で納品させていただく場合は代金引換払いご利用可能です)。
※居敷当ありの場合は税別3,000円プラス(居敷当の生地代&加工賃アップ分)。
※広衿の場合は税別1,000円プラス(ポリエステル絽衿裏の場合/加工賃アップせず)。
※現状では「国内手縫い仕立て」代込み価格になっておりますが「海外手縫い仕立て」に変更されますとお値段が税別3,000円安くなります。しかし「国内手縫い仕立て」より納期が少し遅くなる可能性があります。ご注意ください。

【ご購入までの流れ/弊社が仕立てを担当しない場合】
※仕立て無し(反物だけ)でも販売しております。お値段から税別14,000円引いた金額となります。仕立て不要であってもひとまずご購入ください。ご購入時に「仕立ては不要。反物の状態で納めて下さい」等と備考欄にご記入くだされば、システムを操作し価格の変更(減額)を行ないますのでご安心ください。

【寸法がお分かりでないお客様へ】
※A.身長・B.裄/手の長さ・C.袖丈/標準は1尺3寸(約49cm)・D.バスト・E.ヒップ をお知らせください。A.身長とE.ヒップは必ず教えてください。A~Eまでわかれば概ね寸法は割り出せます。

【実物を見てから判断したいお客様のために】
※「お仕立て前 実物確認サービス」も行なっております。料金は(北海道・沖縄・離島・一部の地域を除いて)税別2,500円です。
<本格派レディースゆかた>日本橋 竺仙鑑製 コーマ地染 注染 女性用 高級浴衣【お仕立代込み&送料無料】柄名:蘭(らん)
☆現品限り!※反物での販売も行なっております。
 ↓全体の画像

 ↓柄部分のアップ画像

 ↓柄部分のアップ画像(こちらで生地の柔らかさを感じ取ってください)

 ↓竺仙鑑製の画像



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抄録:

出版年月日:
 
巻:
12 , 
号:
8 , 
ページ:
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ISSN:
2185-2766

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著者名:
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抄録:
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出版年月日:
 
巻:
11 , 
号:
1 , 
ページ:
- , 
ISSN:
2045-2322

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著者名:
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抄録:

出版年月日:
巻:
12 , 
号:
7 , 
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627-633 , 
ISSN:
2185-2766

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著者名:
Wake Takafumi    <撫松庵レディース浴衣><着てみてわかるシリーズ>お仕立済 新装大橋謹製 高級ポリエステル セオα 女性用 ブランドゆかた【送料無料&代引料無料】セオアルファ プレタゆかた お仕立て上がり浴衣 BUSHOAN ぶしょうあん 生地と染めは日本 日本製 

抄録:
In recent years, it has been demonstrated that a powerful game AI can be implemented in Go with the combination of well-learned neural networks and traditional search algorithms. In this study, we made an equivalent to the policy network in the Go AI for, FreeCell, a solitaire card game, by deep learning. We also made an equivalent to the value network in the Go AI for Pentago, a two-player board game. The network structure, ResNet, was adopted for the above cases of deep learning, and supervised learning was performed with the evaluation values of moves in FreeCell and positions in Pentago as teacher data. It is well-known that ResNet is useful for deep learning with deep convolutional neural networks.

出版年月日:
 
巻:
, 
号:
KOIZUMI コイズミ照明 LEDベースライト AH51592
ページ:
155-158 , 
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抄録:
ダブルベッド ブラウン 茶

出版年月日:
 
巻:
62 , 
号:
2 , 
ページ:
111-116 , 
ISSN:
2189-5937

 CiNiiでみる

著者名:
小澤 芽生   

抄録:
Recently physical and health conditions in everyday life have very important significance for COVID-19. Temperature is an important indicator that can reflect the pathophysiological state of the human body. The far-infrared thermal image can represent human body surface temperature. This paper presents remote detection of body temperature using an infrared array sensor, Grid-EYE. Object detection was implemented with a Convolutional Neural Network (CNN) based on the You Only Look Once (YOLO) model. Using Grid-EYE, we can notice fever of humans, dogs, and cats. The experiment results showed that the proposed system is utilized in indoor remote monitoring system to detect heat stroke in a room.

出版年月日:
 
巻:
44 , 
号:
1 , 
ページ:
, 
【USA在庫あり】 パフォーマンスマシン ウインドシールド トリム 14年以降 メルセ コントラスト 2350-0250 HD店
0387-6055

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著者名:
BARBA バルバ CULTO クルト イタリア製 コットン100% ワイドカラー 鹿の子 長袖 シャツ 定3.1万 ブルー 39-01 41-02▲050▼10524k04     

抄録:
視覚の補完機能であるアモーダル補完を応用し,人間には負担が大きすぎず,自動文字認識には攻撃コストが増加し難度が高いCAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)を生成する手法を提案し,評価を行った.提案手法では背景色の図形によって文字の一部を欠けさせた欠損画像と,欠損画像上の欠けた部分を覆い隠すことができる図形を透明背景に描画したマスク画像の2枚を提示する.欠損部にマスクがかかるように2枚の画像を重ね合わせると,アモーダル補完の効果により人間にとっては容易に文字認識ができる.画像の重ね合わせ操作は,ボットが攻撃に必要とするコストを増大させると期待できるが,欠損画像のみから文字認識されると効果がない.そこで,3種類の認識困難化手法を組み合わせた欠損画像を生成し,畳み込みニューラルネットワークによる自動文字認識率を評価した.反転ノイズ重畳と文字幅・間隔不均一化の組合せが最も効果があり,正解率を認識困難化手法を使わない場合の0.946から0.788に低減可能であることを示した.また,被験者による文字列読み取り実験によって,提案したCAPTCHAに対する正解率と解答時間および操作に対する主観的な負荷について調査した.画像の重ね合わせを適切に行うことで,アモーダル補完の効果によって文字の認識が容易になることを確認し,画像の重ね合わせ操作に対する負担感軽減が必要であることも明らかにした.

出版年月日:
 
巻:
62 , 
号:
6 , 
シャープ レジ用感熱ロールペーパー RL-122T 5巻(10セット)
1358-1367 , 
ISSN:
1882-7764
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