サクア 洗面化粧台 TOTO [LMWB060A1GL-2G+LDSWB060-A-1-] メーカー直送 2枚扉 ワイドLED照明 一面鏡(鏡裏収納付) 間口600 洗面台

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convolutional neural network and neural networkの検索結果

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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:
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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 , 
住友 プラスチック 中華まな板 極小 直径350×H150 【業務用】【送料無料】【プロ用】 /テンポス
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.

その他 京都科学 大腿骨骨折解説模型(1/2) A88 11-2830-00【納期目安:1週間】
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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15,742円 88,505円




選択項目をお選びいただいても、ご注文確定時には加算されません。
ご注文内容確認後、改めてメールにて訂正・ご連絡させて頂きますのでご注意くださいませ。


TOTO 洗面 サクア
お掃除しやすい陶器ボウルをはじめ、家事や身支度がはかどる機能が満載。

商品説明
間口600mm
〇ミラー
●一面鏡
●ワイドLED照明 7W
●コンセント 2個付き(1個は収納内)(許容電力:合計1200Wまで)
●収納 全面鏡裏収納付き 収納トレイ9個付き
※本体カラー:ホワイト
※トレイは全てクリーン樹脂仕様
〇化粧台本体
2枚扉
●洗面ボウル 陶器製 セフィオンテクト仕様 実容量:15L(間口600サイズ)
●排水栓 ヘアキャッチャー付き ワンプッシュ排水栓
●水栓金具 エアインスウィング水栓
●止水栓 ※付属されていないため、別途ご発注ください。
●排水トラップ 水抜き付きハード管 防臭栓付き 床排水用
●キャビネット 底板点検口付き けこみカラー:白
※壁排水の場合は、壁排水管LO159を別途ご発注ください。
※エコミラーありはくもり止めコート仕様(二面鏡は左鏡のみ)
※化粧鏡にくもり止めヒーター付きの品揃えはありません。
※体重計収納は洗面化粧台設置後は取り付けできません。設置前に現場でけこみ部分をカットしてから取り付けてください。
※化粧台品番には水栓ユニットが含まれます。
※洗面ボウルの高さが変わると洗面化粧台の高さが変わります。(ボウル高さ750mm:980mm、ボウル高さ800mm:1030mm、ボウル高さ850mm:1080mm)


項目選択肢より以下ご選択をお願い致します。

1.エコミラー
LMWB060A1GLG2G エコミラーなし

LMWB060A1GLC2G エコミラー付

2.洗面ボウル高さ
750mm
LDSWB060AAGEN1 一般地
LDSWB060AAGES1 寒冷地

800mm
LDSWB060BAGEN1 一般地
LDSWB060BAGES1 寒冷地

850mm
 LDSWB060CAGEN1 一般地
 LDSWB060CAGES1 寒冷地

3.扉カラー
スタンダードクラス
A ホワイト

ミドルクラス(価格)
W パナシェホワイト
P パナシェピンク
B パナシェアクア
J ミルベージュ
C ロイミディアムウッド
M ロイダルブラウン

ハイグレードクラス (価格)
F オプティホワイト
H ペアホワイトウッド
L べルベライトウッド
Y ペアブラウンウッド

4.一般地/寒冷地
LDSWB060AAGEN1 一般地

LDSWB060AAGES1 寒冷地

5.オプション
なし

「きれい除菌水」搭載(体重計収納なし)
750mm
LDSWB060AAGJN1 一般地
LDSWB060AAGJS1 寒冷地
800mm
LDSWB060BAGJN1一般地
LDSWB060BAGJS1寒冷地
850mm
LDSWB060CAGEN1一般地
LDSWB060CAGES1寒冷地

体重計収納搭載(除菌水栓なし)
750mm
LDSWB060AAJEN1 一般地
LDSWB060AAJES1 寒冷地
800mm
LDSWB060BAJEN1 一般地
LDSWB060BAJES1 寒冷地
850mm
LDSWB060CAJEN1 一般地
LDSWB060CAJES1 寒冷地

「きれい除菌水」+体重計収納搭載
750mm
LDSWB060AAJJN1 一般地
LDSWB060AAJJS1 寒冷地
800mm
LDSWB060BAJJN1 一般地
LDSWB060BAJJS1 寒冷地
850mm
LDSWB060CAJJN1 一般地
LDSWB060CAJJS1 寒冷地



配送エリア

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著者名:
Wake Takafumi    TOTO Vシリーズ 化粧鏡 一面鏡(鏡裏収納付き) 間口750 [LMPB075B4GDG1G] LED エコミラーなし 高さ1800mm対応 最安値に挑戦!メーカー直送 

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:
その他 ギプスカッターR 60002(265mm) 24-6188-00【納期目安:1週間】
ページ:
155-158 , 
竹虎 ソフラフィックススプリント(カット) 5ゴウ(12.5×76cm)10枚 24-4646-04【納期目安:1週間】
1880-2818

 CiNiiでみる

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:
【法人様限定】 メーカー直送 ニッサンハロー 流し台 ミニキッチン MW-150 G ・ガス [MW-150G] 間口1,500【関西一部エリア限定発売】     

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 , 
フェニックスコンタクト Phoenix Contact MSTB2.5HC/3-GF-5.08 ベースストリップ - MSTB 2,5 HC/ 3-GF-5,08 - 1924091 50入 MSTB2.5HC3GF5.08
1358-1367 , 
ISSN:
1882-7764
LEALEA.CO RSS