TMAX(SJ08J)用ダイナミックマフラー WirusWin スラッシュタイプ /ウイルズウィン ブラックカーボン【フルパワーバージョン】 マフラー

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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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号:
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ページ:
- , 
ISSN:
0026-1165

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著者名:
WirusWin BW’S125 ~2015年 アトミックツインマフラー スポーツタイプ/ウイルズウィン  【まとめ買い10セット】 Danke ダンケ 焼菓子詰合せ キュートセレクション 23号 CSA-15 内祝い 結婚内祝い 出産内祝い 新築祝い 景品 結婚祝い 引き出物 香典返し お中元 ギフト 御中元 お返し お菓子ギフト 取り寄せ  送料無料 ベッド セミシングル SS (ショート丈) ハイグレードハード国産マットレス付き 収納ベッド 棚 コンセント付 フロアベッド 収納ベッド 床下収納 ベッドフレーム シンプル おしゃれ 

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:
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巻:
62 , 
号:
10 , 
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1681-1690 , 
ISSN:
1882-7764

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著者名:
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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:
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:
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TMAX(SJ08J)用ダイナミックマフラー WirusWin スラッシュタイプ /ウイルズウィン ブラックカーボン【フルパワーバージョン】 マフラー
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13,025円 73,229円



車体型式【 SJ08J 】に適合します。

※フルパワーバージョンはJMCAの認証を受けておりませんのでご注意下さい。
※より排気音量が静かなマフラーをご希望の方は、静音タイプのJMCA認証仕様をお選び下さい。


かち上げでも無くショートでも無い、革新的次世代マフラーです。迫力と高級感のトータルバランスに優れており、ノーマル車からハードカスタム車まで、若者から年配者まで幅広い層に対応するマフラーに仕上げました。

高度な技術をぎっしりと余すところ無く詰め込んだ、クオリティの高い究極の一品に仕上がっています。

サイレンサーメインパイプ以外には、耐久性、耐食性の高いステンレスを採用しております。幾度ものテストを重ね、高強度で耐久性に優れた製品に仕上げました。
サイレンサーは太すぎず細すぎない、車体とのバランスが最適な110mm径を採用しています。

音量はかなり静か目に設定していますので、近所迷惑になる事無く走行できます。音質にもとことん拘って、歯切れの良いサウンドを醸し出します。

バッフル(消音用のパーツ)を標準装備しておりますので、簡単な作業で2種類の音量が選択できます。

従来オプション扱いだった【キャタライザー(排ガス浄化触媒)】を標準装備しておりますので、ノーマル同様の環境性能を発揮致します。
O2センサー取付け口も装備しています。エンジンオイルならびにオイルフィルター交換はマフラーを装着した状態で作業可能です。

装着はサイレンサーをバンドで止めてエキパイをエンジン側に固定するだけですので比較的簡単に取り付けできます。

性能面でも低中速の落ち込みをなくしスムーズな走行を実現させています。

ローダウン車にも対応できるよう製作しています。テスト走行では問題ありませんでしたが、極端なローダウン量、ショックの固さ、走行条件等で場合によりボディと干渉する恐れがありますのでご注意下さい。
干渉してしまう際には走行時にはリアショックを一番固い設定にして使用してください。

WirusWinステッカー、WirusWinプレート付属。

バッフル(消音用のパーツ)を標準装備!! 2種類の音量が選択可能!!
バッフル装着時  排気音量 約 94db(法定音量規制内)
バッフル非装着時 排気音量 約 98db
Tweet 山本計器製造:温圧計(屋内外兼用) 型式:F264

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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:
Wake Takafumi    WirusWin シグナスX 2型 (SE36・SE37・SE461~SE464 O2センサー有) FP4 STレーシング マフラー/ウイルズウィン 

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:
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号:
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ページ:
155-158 , 
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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:
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著者名:
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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 , 
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1358-1367 , 
ISSN:
1882-7764
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