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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:
, 
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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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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179,613円 1,009,800円



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車両基本情報
初度登録 2016年4月 走行距離 40,000km 排気量 1500cc
車検 車検整備付 ボディカラー ホワイト 駆動方式 2WD
ミッション AT 車台番号 844 使用歴 自家用
修復歴 保証 あり 定期点検整備 有(納車時に実施)
主な装備
CD(コンパクトディスク)、ナビ(メモリ)、TV(ワンセグ)、キーレスエントリ、ETC、エアバック、ABS、バックカメラ、助手席エアバック、トラクションコントロール、横滑り防止装置、パワーステアリング、パワーウィンドウ、エアコン、フロアマット、取扱説明書、整備手帳
リースプラン リース期間(支払回数) 月額リース料(税込) 期間総額(税込)
ファイナンスリース 72カ月(72回払い) 19,580円 1,409,760円
ファイナンスリース 48カ月(48回払い) 28,050円 1,346,400円
リースプラン リース期間(支払回数) 月額リース料(税込) 期間総額(税込)
メンテナンスリース 72カ月(72回払い) 27,500円 1,980,000円
メンテナンスリース 48カ月(48回払い) 35,750円 1,716,000円
【リース料に含まれるもの】
【ファイナンスリースプランの場合】
車両本体価格・登録時手数料・登録時車検整備費用・納車陸送費・重量税(初回分)・自賠責保険料(初回分)・自動車税種別割(リース期間分)

【メンテナンスリースプランの場合】 ※<契約条件>月間走行距離:1,500km以下
車両本体価格・登録時手数料・登録時車検整備費用・納車陸送費・リース期間中のメンテナンス料(車検整備・法定点検・当社基準による点検)・重量税(リース期間分)・自賠責保険料(リース期間分)・自動車税種別割(リース期間分)
※メンテナンスリースプランは、事業用登録でのご契約は対象外となります

※離島へのご納車の場合は、別途追加陸送費が必要となります。また、一部離島についてはご納車できない場合がございます。
【リース終了時の取り扱い】
車両を返却して契約終了となります。(買取はできません)

※お客様のご要望により再リース(1年間再契約)いただくことも可能です。ただし、車両の状態により使用継続が困難であると当社が判断したときなど、再契約に応じ兼ねることがあります。
※契約開始時に当社にて設置したオプション品(ナビ、ETCなど)は、車両に設置したままご返却いただきます。

【車両保証について】
ご契約後も安心してお乗りいただくために、独自の「オリックス自動車保証」を全車にお付けしています。
車両納車日から1年間走行距離は無制限、消耗品を除くすべての部品を保証いたします。
オリックス自動車保証の詳細
※ファイナンスリースの場合、保証期間終了後に発生した故障等による修理費用はお客様のご負担となります。

【車両状態について】
・車両の詳細(初度登録年・走行距離・外装の傷や修復歴の有無・使用歴・装備・車台番号・車両写真等)は、ご契約前に「車両案内シート」にてご確認いただき、ご納得いただけた場合のみご契約となります。

【装備等のオプションについて】
・カーナビやETC等のオプション品を、リース契約に含めることも可能です。 選択できるオプション品につきましては、申込画面にて確認いただけます。

【その他注意事項】
・リース契約には審査が必要になります。審査の結果、ご要望にお応えできないこともございますので、あらかじめご了承ください。
・リース契約成立後は、解約できません。
・掲載のリース料は、本日時点(消費税10%込み)のリース料です。消費税法が改正された場合は改正後の消費税が適用されますので、ご了承ください。

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  • カーナビ付き

トヨタ プロボックスバン 2WD DX コンフォート

車両基本情報
初度登録 2016年4月 走行距離 40,000km
車検 車検整備付 ボディカラー ホワイト
ミッション AT 排気量 1500cc
修復歴 駆動方式 2WD
ポイント


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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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著者名:
Wake Takafumi    プロボックスバン 2WD 【個人向け中古車リース】 トヨタ 2WD DX コンフォート 1500cc AT ダークブルーマイカM 【中古】★カード決済OK★ 

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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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:
カローラアクシオ 【法人(個人事業主)向け中古車リース】 トヨタ 2WD 1.3X 1300cc AT スーパーホワイトII 【中古】     

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 , 
ISSN:
1882-7764
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