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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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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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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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自転車の防犯登録について

防犯登録とは

防犯登録は、防犯協会連合会が、公安委員会の指定を受け、自転車の盗難防止と被害の早期回復を目的に警察、地区防犯協会と自転車販売店(防犯登録店)のみなさまの協力のもとに実施しているものです。地域によっては、自転車防犯登録が義務づけられております。なお、指定を受けていない区域も「防犯登録を受けるよう努めなければならない」と規定されており、登録されますようお勧めします。

登録の手続き

各都道府県の防犯登録加盟店(自転車店)で登録することができます。また、防犯協会(警察署の中にある)や最寄の交番でも防犯登録をすることができます。(有料) 詳しくは、各地域防犯登録協会までお問い合わせください。

登録の際、必要なもの

●自転車本体(車体番号:車体番号はハンドルポスト、またはシートポスト下部に記されています。)
●品質保証書(取扱説明書・裏面の品質保証書に必要事項をご記入ください)
●販売店の日付が入った伝票、または運送会社の送り状
●お客様の身分証明になるもの(運転免許証・健康保険証・学生証など)

お引っ越し・廃棄時の手続き

防犯登録は各都道府県ごとの制度ですので、都道府県外へお引っ越しの際は、あらためて防犯登録が必要となります。また、転出の際に最寄の警察署で登録の削除をお願いします。同じ都道府県内でお引越しされる場合でも、新しい住所が確認できるものを持参して、最寄の警察署で登録の変更をお願いします。その際に「登録カード(所有者用)」をご持参下さい。自転車を廃棄される場合は、最寄の警察署で登録の削除をお願いします。

地域防犯登録協会 お問い合せ一覧

都道府県

防犯登録管理団体

連絡先

北海道

北海道防犯団体連合会

011‐232‐1565

青森県

青森県自転車防犯協力会連合会

017‐777‐5959

岩手県

岩手県自転車二輪車商業共同組合

019‐646‐6461

宮城県

宮城県防犯協会連合会

022‐355‐7401

秋田県

秋田県防犯登録協会

018‐864‐4062

山形県

山形県防犯協会

023‐624‐3800

福島県

福島県防犯協会

024‐535-8499

茨城県

茨城県自転車・二輪自動車商協同組合

029‐243‐1172

栃木県

栃木県防犯協会

028‐659‐3045

群馬県

群馬県自転車軽自動車商協同組合

027‐231-6788

埼玉県

埼玉県自転車防犯協会

048-667-3916

千葉県

千葉県自転車軽自動車商協同組合

043‐266‐3221

東京都

東京都自転車商防犯協力会

03-3251-5621

神奈川県

神奈川県自転車防犯協会

045‐311‐6168

山梨県

山梨県自転車軽自動車商協同組合

055‐222‐9207

長野県

長野県防犯協会連合会

026-234-2343

新潟県

新潟県防犯協会

025-284-1199

富山県

富山県自転車軽自動車商業協同組合

076-432-5213

石川県

石川県自転車軽自動車事業協同組合

076-261-6812

福井県

福井県自転車軽自動車商組合

0776-24-0366

岐阜県

岐阜県自転車防犯登録協会

058-273-0270

静岡県

静岡県防犯協会連合会
静岡県自転車軽自動車協同組合

054‐254‐3750

愛知県

愛知県自転車防犯登録協会

052-201-2820

三重県

三重県自転車防犯登録協会

059-226-7450

滋賀県

滋賀県自転車防犯協会

077‐522‐7166

京都府

京都府自転車軽自動車商協同組合

075-351-1689

大阪府

大阪府自転車軽自動車商協同組合

06-6621-5350

兵庫県

兵庫県防犯協会連合会

078‐351‐7877

奈良県

奈良県自転車防犯登録会

0744‐25‐0789

和歌山県

和歌山県自転車防犯登録協会

073‐422‐1216

鳥取県

鳥取県自転車軽自動車商協同組合

0859-32-1334

島根県

島根県自転車軽自動車商協同組合

0853‐21‐2543

岡山県

岡山県自転車軽自動車商協同組合

086‐226‐3013

広島県

広島県自転車協同組合

082-281-3520

山口県

山口県自転車軽自動車商協同組合

0835‐22‐0712

徳島県

徳島県警察本部内防犯協会

088‐622‐3101

香川県

香川県自転車軽自動車商協同組合

087-821-8227

愛媛県

愛媛県警察本部内防犯協会連合会
愛媛県自転車商協同組合

089‐934‐4083
089‐922‐9129

高知県

高知県防犯協会

088‐875‐9861

福岡県

福岡県防犯協会連合会

092‐633‐3221

佐賀県

佐賀県防犯協会

0952‐22‐8331

長崎県

長崎県二輪車自転車商協同組合

095‐825‐0678

熊本県

熊本県防犯協会連合会

096‐371‐3293

大分県

大分県防犯協会

097‐532‐5979

宮崎県

宮崎県自転車二輪車商協同組合
宮崎県防犯協会連合会

0985‐24‐8864
0985‐29‐2068

鹿児島県

鹿児島県警察本部内防犯協会

099‐206‐0110

沖縄県

沖縄県自転車商協同組合

098‐861‐5739

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フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車 MG-FCP20

フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車 MG-FCP20

MG-FCP20は、フィールドチャンプ(FIELD CHAMP)の折畳自転車 16インチモデルです。

直立に近いらくな姿勢がとれるハンドル形状で、コンパクトサイズながら長時間の走行がラクです。

折り畳み式のフレームが採用されていますので、コンパクトにまとめることができ、車のトランクなどに載せて持ち運ぶのにも便利です。

 

MG-FCP20 特徴

  • フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車 MG-FCP20

    ハンドル

  • フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車 MG-FCP20

    折畳部

    フレームの折畳部は、レバー式で締め付けが簡単です。
    2重ロック構造になってるので、安心してご利用いただけます。
  • フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車 MG-FCP20

    リアリフレクター

    夜間や位場所で、 車のライトを反射し、後続車に自転車の存在を知らせます。

 

MG-FCP20 折畳仕様

フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車 MG-FCP20

MG-FCP20は折り畳み式ですので、コンパクトに収納できます。

また、車のトランクなどに載せて、持ち運ぶこともできます。

 

MG-FCP20 製品仕様

商品サイズ 20インチ
(組立時)約W148×D56×H103cm
(折畳時)約W83×D58×H86cm
サドル高さ 約70~86cm
商品重量 約13.2kg
個装サイズ 約W84×D32×H65cm
個装重量 約16kg
材質 スチール(リム:アルミ合金)
カラー オレンジ
仕様 折畳フレーム・シングルギア
生産国 中国

 

※弊社取り扱い自転車は、一部組み立て作業が必要になる機種がございます。詳しくは取扱説明書をご確認ください。
また、組み立て等商品に関するお問い合わせは発売元までお願いいたします。
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著者名:
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抄録:

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巻:
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627-633 , 
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著者名:
Wake Takafumi    MG-FCP20 フィールドチャンプ FDB20 ベーシックな20インチ折畳自転車<代引不可><メーカー直送品>【時間指定不可】 

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:
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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:
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