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convolutional neural network and neural networkの検索結果

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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:
, 
耐熱性紙容器 FC-255PET-EP オリジナルアート 1200個(大袋入り)/ケース 紙容器 269mL
, 
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.

TAIYO オーダーコンソールOC60140オーダーR
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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淀川電機 電動送風機 プレート型(耐熱型) TNシリーズ 三相200V (0.2kW) ( TN3TL ) 淀川電機製作所 【メーカー取寄】 その他
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11,539円 45,411円

特長:

プレート型電動送風機は、小型・軽量・低騒音で、連続運転にも安心できる長寿命設計です。
あらゆる設備用として適合する汎用タイプです。
RoHS対応品です。
左吐出タイプです。
耐熱タイプです。モーター部とケーシング部分とを分離、“特殊耐熱フィン”と“冷却ファン”を組み込んでいます。
吸込口側から見て左側吐出(モータ側から見て左回転)タイプになります。
標準型とは異なる耐熱型です。モーター部とケーシング部分とを分離、“特殊耐熱フィン”と“冷却ファン”を組み込み、吸気温度の高い流体に対応可能です。
1台から特注対応・異電圧対応可能です。


用途:

集じん・焼却炉・乾燥機・印刷機械・包装機材・クリーニング機械・熱風発生機・プラスチック押出機・製茶・製菓等食品機械・医療機器・機器冷却等、設備・機械への組込用に。一般的な送排風に。
羽根構造が簡易なため、物体の搬送にも最適です。


仕様:

電源(V):三相200
出力(kW):0.2
最大風量([[M3]]/min)(50/60Hz):6.5/8.0
最大静圧(kPa)(50/60Hz):0.81/1.18
吐出口外径(mm):75
周波数(Hz):50/60Hz兼用
標準消費電力料金:2.7円/h
外形寸法(mm)奥行:303
外形寸法(mm)高さ:302
外形寸法(mm)幅:361
連続最高吸気温度(℃):250
電源コード長さ(m):0.13(先端圧着端子のみ)
吸込口外径(mm):100
左吐出タイプ(モータ側から見て左回転)
一台から異電圧に別作対応
ファン形状:プレート型


材質/仕上:

アルミ鋳物製ケーシング・フレームと自社製専用モータ


セット内容/付属品:

無し


注意:

別途運賃
連続最高吸気温度をお守りください。


 ●メーカー取寄商品について
本商品はメーカーからの取寄商品となります。
納期は、メーカー確認後、メールでご連絡させて頂きます。
在庫状況、生産状況によっては、かなり納期がかかる場合もございます。
 ※納期がかかる場合、キャンセルも可能です。(早めにご連絡ください)
ご注文前の納期確認も承りますので、お気軽にお問い合わせください。
 ●代表画像について
商品によっては、代表画像を使用している場合がございます。
商品のカラー、サイズなどが異なる商品をイメージ画像として
使用させて頂いている場合がございます。
必ず、商品の品番と仕様をご確認のうえ、ご注文お願いいたいます。
 ●代金引換でのお支払いについて
発送する商品の総重量が20kgを超えてしまったり、
商品の大きさが当店から発送できる規定サイズを超えてしまう場合
メーカー直送での対応となりますので、 代金引換がご利用頂けない場合がございます。
該当する場合、当店から別途メールにてご連絡させて頂いております。
 ●北海道・沖縄・離島・一部地域の送料について
別途追加で送料がかかる場合がございます。
送料がかかる場合は、メールにて送料をご連絡させて頂き、
お客様にご了承頂いてからの手配となります。
 ●お買上げ明細書の廃止について
当店では、個人情報保護と環境保護の観点から同封を廃止しております。
お買上げ明細書が必要な場合は、備考欄に「お買上げ明細必要」と
記載お願いいたします。
当店からの出荷の場合は、同封にて発送させて頂きます。
(※メーカー直送の場合は、PDFデータをメールさせて頂きます。)


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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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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:
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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:
SS-P6115-01 草花紋手付傘立(大)
ページ:
155-158 , 
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抄録:
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出版年月日:
 
巻:
62 , 
号:
2 , 
ページ:
111-116 , 
ISSN:
2189-5937
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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:
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1358-1367 , 
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1882-7764
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著者名:
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抄録:

出版年月日:
 
巻:
24 , 
号:
2 , 
ページ:
129-138 , 
ISSN:
1343-4500
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