フル鍛造アルミホイール II EXACT ADVANTAGE ホイール本体 NSR250R 【無料雑誌付き】ADVANTAGE 300/450-17 アドバンテージ カラー:シルバー ホイール

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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:
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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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フル鍛造アルミホイール II EXACT ADVANTAGE ホイール本体 NSR250R 【無料雑誌付き】ADVANTAGE 300/450-17 アドバンテージ カラー:シルバー ホイール
フル鍛造アルミホイール II EXACT ADVANTAGE ホイール本体 NSR250R 【無料雑誌付き】ADVANTAGE 300/450-17 アドバンテージ カラー:シルバー ホイール
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60,783円 341,729円




●メーカー名:アドバンテージ / ADVANTAGE
●商品名:ADVANTAGE EXACT II フル鍛造アルミホイール 300/450-17
●カラー:シルバー

・カラー:ガンメタ

メーカー品番:5410-H031-2SS
JANコード:4580340049618

●材質
アルミ

●サイズ
【リム】300/450-17 【スプロケット】520-40

●備考
技術が支える走りの頂点

まず我々が最初のアプローチは二輪ホイールとしての事は深く研究されておりましたがF-1(フォーミュラーワン)からの要求事項に着目して開発を進めました。

オールジャパンの英知を結集してフル鍛造ホイール(フルスペック)が完成いたしました。

特にこだわったのが国内屈指の8000tプレスである事
勿論6000tでも製品化は可能ではあるが8000tプレスでなければEXACTの意味が有りません。
アルミやマグネシウムは8000tプレスする事で成分密度が緊密になり高剛性になり、組織の状態にも劇的な変化を及ぼし強靭さやしなやかさえ生み出す。
素材の断面をミクロの世界で拡大すると組織の状態が見えてくる。
8000tでプレスされていない素材は組織が点状に結びついている。
こう言う状態は硬いながらも、大きな衝撃に割れてしまう原因となり伸びで示される耐力的に劣ってしまいます。
オートバイは四輪と違って二輪な訳で当然クラックや最悪の場合は転倒事故と言う事にもなりかねません。
ですからアドバンテージでは8000tプレスにこだわるのです。
8000tでプレスされた素材は組織が点状から線状に変わり結びつく。
この状態をファイバーフロー効果(鍛流線)とも言います。
これらを本来であれば限りなく削り取らないのがとても重要です。
椴流線はしなやかさを生み、硬さを強さ(体力)に変えてしまうでしょう 大きな衝撃にはしなやかにたわみショックを吸収し、割れにくくしてくれる。これらのメリットを多く享受しようとするのな8000tプレス+裂開スピニング 加工機が必要とされています。
鍛造と言うと古くは日本刀、近年においては航空機産業の重要な部材などが 挙げられますが、アドバンテージ社が最も重要視している事は、鋳造物ではどうしましても スポンジの様に分子の粗い鋳造組織では不安な為、素材を餅の様に伸びのある(体力)鍛造組織に変えて、軽量で緻密で強度の高いホイ-ルを
製品化することにあります。

ADVANTAGE EXACTがフル鍛造ホイール(フルスペック)を提唱しているかは
さまざまなコスト無視の中で生まれた最高の手法によるものだからです。
EXACTを生産するのには機種的な要因や素材的な要因により様々な鍛造方式が御座います。
加工方法1.は鍛造(ホットパンチと言います。)
熱間鍛造+熱間裂開スピニングと言う工程で従来の鍛造ホイールでは鍛造後に塗装で完成ですがEXACTでは完成品ではありません。
スピニングに関してもとても重要な工程と位置しております。
鍛造の効果を最も生かしてくれる技術はスピングだと言えるほど 効果のある物が他には見当たりません。
鍛造で叩いた物を伸ばす。この様な鍛造技術にまで拘ったのは絶対的な
安全性を見据えてです。
8000tプレスされた円盤状の素材を横から裂き、開くようにリムを形成することから名付けられた裂開鍛造と言う方式を採用して要るものも有ります。
この技術は軽量化を図りながらリムをいかに強く形成するかと言う難題に、見事に回答するのがこれら技術であります。
リムをスピニングで延ばす製法に対し、裂開鍛造は裂いて開いた部分を折り延ばす。この「折り延ばし」の工程はスピニングよりも一層強い力を必要とする。このため、リム部分の成分密度がさらに緊密になり、結果として スピニングだけで延ばすよりも剛性が増すことになる。これは裂開鍛造を語る上で特筆すべきメリットの一つであります。加えて熱にも細心の注意を払う。素材を加工するには熱が必要になるが、必要以上に熱くなると柔らかくなり過ぎ、加工後に変形してしまう恐れがある。裂開時にも熱は必要になります。
スピニングとは陶芸において見られる轆轤を回す工程の様にもに似ては いますがホイールを回転させながらここでも熱を加えながらリムの型に合わせてゆっくり素材を延ばし、成形してゆく作業です。大きなローラーにより押しつけながら成形されるので、その圧力でより剛性が高まりますが、裂開鍛造においてはさらに特筆すべき現象が起こります。スピニングの時、ミクロの世界では内部にきれいな線が延びていく。この線はファイバーフロー(鍛流線)言いますが、8000tプレスと裂開を経た素材の組織は極めて線状かつ緊密であることから、この鍛流線がより美しく、より延びやかになり、リムの剛性がより引き出される結果となります。
日本には古来より鍛造と言う手法で刀匠により鉄を鍛えて、鍛えて練りに練って
日本刀を生み出してきました。
名刀が生まれる為には過酷なまでの試練の数々、刀匠(刀鍛冶)で言う焼き入れの工程はEXACTアルミ鍛造ホイールの場合は焼き入れ温度は約520℃。
実に520℃の熱を加えて冷却すると言う実に過酷なものです。
(マグネシウムには素材的に行いません)
刀匠に刀は鍛え抜かれて鋼は真紅になるほど熱せられ、直後一気に水で冷却されいわゆる焼き入れの工程で、EXACTのアルミ鍛造も例外ではありません。この様な熱処理で材質を安定させ、なお且つ剛性的に非常に増す事が可能なのです。
数多くの名刀が刀匠により鍛え抜かれながら受けたであろうこの鍛錬こそ アドバンテージ社のEXACTにも与えられています。
裂開による、熱変形の恐れがあるため一気に水で冷やしこれを防ぐ。
さらにスピニングを施し、フォルムの精緻に万全を図る為であります。
加工方法アルミ鍛造ホイールに関しましては場合によっては6000tプレスで鍛造をし、8000tプレスの2種類で鍛造しております。
それぞれの良い特性が出るように使い分けております。
それらは最終的に社外で厳しいテストを受ける為、日本で最高峰のホイールメーカーであるエンケイ株式会社のテストだけを請け負う株式会社エンケイテストアンドラボラトリでの過酷なテストを積み重ねており製品に反映しておりますます。
名刀が刀匠の手に掛かり、かつて手間を惜しまれなかった様に、ADVANTAGE EXACTにも最大限の手が加えられ、それは今現在もサーキットの現場で常に 変化する状況やマシーンに対して対応しております。
絶対と言うのは有りません。
常に変化に多対応していく変化こそADVANTAGE EXACTの特徴です。
上記でも申し上げました様に技術を磨き上げる事と、四輪と言う二輪とは全く条件の違うものにまでその矛先を向けて開発やフィードバックを繰り返してきました。
壊れることなくより安全性の確保できるホイールこそ我々が最も望むもの
設計工程は
アドバンテージで全て行っております。

特筆すべき事項は、二輪車では当然それらを構成しますパーツ
ディスクローター・ブレーキキャリパー・フロントフォークなどのトータルな
パッケージの中、それらの特徴が最大限生かせる様、アドバンテージで 専用設計されております。
設計シュミレーションし確認出来るのがアドバンテージの最大のポイントです。又リムのタイヤの取り付けRは独自の理想的な弧を描いた製品に成っています。

またアドバンテージ社が着目しているポイントはリムとタイヤの間にある空気による
クッションです。
この形状で空気の膨張率や容積を割り出し理想的な空間を作り出している事にあります。
温度が上がるにつれ熱膨張した空気はタイヤのグリップにも大きな影響を与えるとともにタイヤの異常摩耗も引き起こしかねません。
それらは致命的と言えるでしょう、それらを緩和すべく設計が行われております。

最近のホイールに対するアドバンテージの傾向は軽さでは御座いません。
軽いだけのホイールで良いのなら0Kgのホイール仮にあるとして 装着しましたら、きっとハンドリングが不安定で神経質なバイクになります。
皆さん地球駒って知っていますか、回転すると倒れずにクルクルと回り続けるジャイロ効果による物ですがオートバイにとってもジャイロ効果は重要です。
ですから軽さを競う時代とは現代はすでに違う時代に入っております。
回転のバランスとホイールの撓りや剛性に重点おいております。
回転運動を通して如何にライダーに情報を提供するか
走る・曲がる・止まる、の連続の中でライダーにより良い情報を提供する為
リムの撓りやホイール自体の撓りは重要な意味を持っています。
まさにライダーと対話をスムースの熟しているホイールと言えるでしょう

特筆すべきは独特なストイックなまでのデザインにあります。
一切の贅肉をそぎ落としたシェイプされたデザイン
レーシングマシーンに使用される事も重点を置き、ストリートでは
絶対的な安全性を確保しております。

アルミ鍛造とマグネシウム鍛造ホイールはどちらがお勧めでしょうか?
この様な質問をよく受けますが、当然マグネシウムの方が高価ではあります。
しかしマグネシウムはより軽いと言う事も有りますが
衝撃吸収性に優れていますし乗り心地が良いとも言えます。
アルミの方は、耐力(強度)は有るのですが一昔前の鋳造マグネシウムの
イメージが壊れるだとか風化すると言う様な事を加速させて話が成り立っておりますのでお客様の不安をあおるのでしょう
今現在のADVANTAGE EXACT フル鍛造マグネシウムホイールの耐久性は
もはや過去のマグネシウム製品の比ではありません。
そういう意味でお話をよくさせて頂いております。

特にアドバンテージ社の優位性は前後ハブ部分、とリム部分に有ります。
ハブ部分は鍛造を行う時にハブ部分真センターに(太鼓の同部分の様な)
こぶし代の鍛造を行いハブの強度をアップして有ります。

またメンテナンスパーツにつきまして特にお客様から問い合わせがある項目は
ハブダンパーラバーです。
アドバンテージのハブダンパーラバーはSHOWA/KYBで実績のあるハブダンパーラバーを使用しております為、販売から10年近くなる現在でもハブダンパーラバー自体の驚異的なもちも有りアドバンテージのショップ内での販売はなんと
5台分だけに留まっております。
ダンパーラバーがほとんど消耗しない素材と設計が生きている証拠です。
サスペンションの取るにリヤーサスの上下のエンドアイに付いていますダンパーラバーは厚い物でも片肉5~10程度、薄い車両になるとリッタークラスでも3程度の物で耐え忍んでいますが実際オートバイのリヤーショックのエン...文字数制限により省略しております。詳細はメーカーサイト等をご確認ください。

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抄録:
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出版年月日:
 
巻:
11 , 
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ページ:
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ISSN:
2045-2322

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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:
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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 , 
トラスコ中山 TSL-B2502 TRUSCO 角型精密水準器 B級 寸法250X250 感度0.02 TSLB2502
1358-1367 , 
ISSN:
1882-7764
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