リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100A(1台)【リョービ(RYOBI)】 耕運機

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リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100A(1台)【リョービ(RYOBI)】 耕運機

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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

リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100A(1台)【リョービ(RYOBI)】 耕運機

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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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リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100A(1台)【リョービ(RYOBI)】 耕運機
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11,793円 46,412円





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【リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100Aの商品詳細】
●用途:耕うん、中耕、培土、除草作業。
●エンジン式と比べて低騒音で排気ガスが出ず、操作やメンテナンスも簡単な人と環境にやさしい耕うん機です。
●トリガを使って簡単に動く・止まるの操作ができ、余った燃料の抜き取りやキャブレターの管理など面倒なメンテナンスも不要です。
●エンジン式で発生する排気ガスが出ないので、ビニールハウスなどの温室でも、安心して使用できます。
●電気で動かすモーターを動力にしているので、従来のエンジン式に比べて騒音が小さく、住宅地など近隣が気になる環境でも安心です。
●本格的なナタ爪を採用しており、フレンチ刃に比べ摩耗しにくく、土の反転性に優れています。

【セット詳細】
・抵抗棒・車輪組立・・・1
・延長コード 10m・・・2
・コードストラップ(ベルトフック付)・・・1

【リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100Aの原材料】
・樹脂・金属
【規格概要】
・無負荷回転数:(耕うん時)150min-1・(方向転換時)125min-1
・最大耕うん幅・最大耕深:360mm・280mm
・最大トルク:90N・m
・電源:単相AC100V・50/60Hz
・定格電流:15A
・消費電力:1400W
・コード長さ:0.36m(延長コード10m*2本付属)
・本体サイズ・質量:長さ1050*幅480*高さ965mm(収納時740*480*570mm)・18.5kg
【注意事項】
・スイッチを入れるときは、周囲に人、動物、障害物がないか確認し、本機をしっかりと保持してください。
・スイッチを入れるときは、なた爪(回転部)の前に立たないでください(けがの原因になります)。
・スイッチを入れると同時になた爪(回転部)が回転しますので、安全を十分に確かめてから始動してください。
・セフティロックボタンを押込んだ状態で固定しないでください(セフティ機構が働かず、けがの原因になります)。
・作業中は、進行方向に人や動物がいないこと、電源コードがないことを十分確認してください。
・作業中は、なた爪(回転部)に手足や顔などを近づけないでください(けがの原因になります)。
・無理な姿勢で作業しないでください(けがの原因になります)。作業は、両足でしっかり踏ん張り、身体全体でバランスを取ってください。
・作業中、なた爪(回転部)を石や硬いものに当てないようにしてください(なた爪が破損し、破片が飛散して、けがの原因になります)。
・なた爪(回転部)が延長コードの上を通ったり、延長コードがなた爪に巻付いたりしないようにしてください(延長コードが破損、切断され、感電のおそれがあります)。
・なた爪(回転部)に草などが巻付いたときには、必ずスイッチを切り、電源プラグを電源コンセントから抜いた後、なた爪の回転が停止したことを確認してから、草などを除去してください。万一、延長コードを切断した場合は、必ずスイッチを切り、電源プラグを電源コンセントから抜き、新しいコードと交換してください(感電のおそれがあります)。
・付属品は、取扱説明書に従って、確実に取付けてください(確実でないと、外れたりし、けがの原因になります)。
※本機の準備や保守などに次ぎの工具を使用使用します。付属はしておりませんので、ご準備ください。
必要工具:-ドライバー、六角棒レンチ(5mm)

【ブランド】
リョービ(RYOBI)

【発売元、製造元、輸入元又は販売元】
京セラインダストリアルツールズ販売

リニューアルに伴い、パッケージ・内容等予告なく変更する場合がございます。予めご了承ください。

京セラインダストリアルツールズ販売

052-806-5111

広告文責:グループ株式会社
電話:050-5577-5043

[生活家電/ブランド:リョービ(RYOBI)/]
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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:
Wake Takafumi    リョービ 電気耕うん機 ACV-1500 663100A(1台)【リョービ(RYOBI)】 

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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ページ:
155-158 , 
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1880-2818

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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 , 
NIXON / ニクソン A11071031 THE BASE ベース 腕時計 メンズ レディース ユニセックス デジタル 【あす楽対応_東海】
1358-1367 , 
ISSN:
1882-7764
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