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著者名:
MUTHA Fuzz(Cat's Eye)ファズ / エフェクター 

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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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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37,735円 212,149円

◆キッチンボード

【外寸サイズ】
<高さ185cm>
W100:幅100×奥行51×高さ185cm
W120:幅120×奥行51×高さ185cm
W140:幅140×奥行51×高さ185cm
W160:幅160×奥行51×高さ185cm

<高さ205cm>
W100:幅100×奥行51×高さ205cm
W120:幅120×奥行51×高さ205cm
W140:幅140×奥行51×高さ205cm
W160:幅160×奥行51×高さ205cm

【内寸サイズ】
・オープン部分内寸
W100:幅96×奥行49×高さ51cm
W120:幅116×奥行49×高さ51cm
W140:幅136×奥行49×高さ51cm
W160:幅156×奥行49×高さ51cm
※1500W2口コンセント2つ付き(W100のみ1つ)

・スライド棚部分内寸
各サイズ共通:幅37×奥行40×高さ30cm
※1500W1口コンセント付き

・スライド棚下部分内寸
各サイズ共通:幅32×奥行42.5×高さ37cm

・食器収納部分内寸
<高さ185cm>
W100:幅96×奥行27.5×高さ38cm
W120:幅116×奥行27.5×高さ38cm
W140:幅136×奥行27.5×高さ38cm
W160:幅156×奥行27.5×高さ38cm
※6cmピッチ調整、可動棚4枚付き
※真ん中に仕切あり、収納部は左右に分かれます 

<高さ205cm>
W100:幅96×奥行27.5×高さ58cm
W120:幅116×奥行27.5×高さ58cm
W140:幅136×奥行27.5×高さ58cm
W160:幅156×奥行27.5×高さ58cm
※6cmピッチ調整、可動棚4枚付き
※真ん中に仕切あり、収納部は左右に分かれます 

・4杯引出収納部分内寸
<W100/140共通>
最上段:幅52×奥行42.5×高さ9cm
2段目:幅52×奥行42.5×高さ11cm
3段目:幅52×奥行42.5×高さ18cm
最下段:幅52×奥行42.5×高さ24.5cm

<W120/160共通>
最上段:幅72×奥行42.5×高さ9cm
2段目:幅72×奥行42.5×高さ11cm
3段目:幅72×奥行42.5×高さ18cm
最下段:幅72×奥行42.5×高さ24.5cm

・縦型扉収納部分(W140/W160のみ)
W140/W160:幅37×奥行46.5×高さ77.9cm
※6cmピッチ調整、可動棚2枚付き

【製品重量】
<高さ185cm>
W100:88.7kg
W120:100.2kg
W140(扉タイプ):113.8kg
W140(引き出しタイプ):126.3kg
W160(扉タイプ):125.9kg
W160(引き出しタイプ):138.2kg

<高さ205cm>
W100:92.9kg
W120:104.5kg
W140(扉タイプ):119.7kg
W140(引き出しタイプ):130.7kg
W160(扉タイプ):130.5kg
W160(引き出しタイプ):141.9kg

【梱包サイズ/梱包重量】
各サイズ3梱包
<高さ185cm>
・W100
幅102×奥行38×高さ97cm 
幅106.5×奥行56×高さ4cm 
幅102×奥行52×高さ89cm 95.0kg

・W120
幅122×奥行38×高さ97cm 
幅126.5×奥行56×高さ4cm 
幅122×奥行52×高さ89cm 107.1kg

・W140(扉タイプ)
幅142×奥行38×高さ97cm 
幅146.5×奥行56×高さ4cm 
幅142×奥行52×高さ89cm 121.2kg

・W140(引き出しタイプ)
幅142×奥行38×高さ97cm 
幅146.5×奥行56×高さ4cm 
幅142×奥行52×高さ89cm 136.1kg

・W160(扉タイプ)
幅162×奥行38×高さ97cm 
幅166.5×奥行56×高さ4cm 
幅162×奥行52×高さ89cm 133.6kg

・W160(引き出しタイプ)
幅162×奥行38×高さ97cm 
幅166.5×奥行56×高さ4cm 
幅162×奥行52×高さ89cm 148.0kg

<高さ205cm>
・W100
幅102×奥行38×高さ117cm 
幅106.5×奥行56×高さ4cm 
幅102×奥行52×高さ89cm 99.2kg

・W120
幅122×奥行38×高さ117cm 
幅126.5×奥行56×高さ4cm 
幅122×奥行52×高さ89cm 111.5kg

・W140(扉タイプ)
幅142×奥行38×高さ117cm 
幅146.5×奥行56×高さ4cm 
幅142×奥行52×高さ89cm 126.9kg

・W140(引き出しタイプ)
幅142×奥行38×高さ117cm 
幅146.5×奥行56×高さ4cm 
幅142×奥行52×高さ89cm 140.9kg

・W160(扉タイプ)
幅162×奥行38×高さ117cm 
幅166.5×奥行56×高さ4cm 
幅162×奥行52×高さ89cm 138.4kg

・W160(引き出しタイプ)
幅162×奥行38×高さ117cm 
幅166.5×奥行56×高さ4cm 
幅162×奥行52×高さ89cm 152.8kg

【材質】
本体:(前面)ハイグロスプリント化粧繊維板
   (側面)プリント化粧繊維板
オープン部天板:ペット樹脂化粧繊維板(EBコート仕上げ)
ガラス:3mm厚ガラス

【カラー】
ウォルナット/ステン/ホワイト

【生産国】日本

【完成品】

※サイズ・重量は概算になります。
※こちらの商品は完成品ですが、開梱設置付きでない場合には、
 上下の連結作業は必要となります。必ず2人以上で作業を行ってください。
※商品の仕様・梱包は予告なく変更になる場合があります。
※写真の色調は、モニターの機種や設定により実際の商品と異なる場合があります。

------------------------------------------

◆W40ストッカー、W60ダイニングボード

【外寸サイズ】
<高さ185cm>
W40:幅40×奥行51×高さ185cm
W60:幅60×奥行51×高さ185cm

<高さ205cm>
W40:幅40×奥行51×高さ205cm
W60:幅60×奥行51×高さ205cm

【内寸サイズ】
<高さ185cm>
W40:幅36×奥行32×高さ88.7cm
※6cmピッチ調整、可動棚3枚付き
W60:幅56×奥行32×高さ88.7cm
※6cmピッチ調整、可動棚3枚付き

<高さ205cm>
W40: 幅36×奥行32×高さ108.7cm
※6cmピッチ調整、可動棚3枚付き
W60:幅56×奥行32×高さ108.7cm
※6cmピッチ調整、可動棚3枚付き

・中央引出収納部分内寸
W40:幅32×奥行42.5×高さ20cm
W60:幅52×奥行42.5×高さ20cm

・下段引き出し収納部分
W40:幅32×奥行42.5×高さ42.5cm
W60:幅52×奥行42.5×高さ42.5cm

【製品重量】
<高さ185cm>
W40: 48.8kg
W60: 61.0kg

<高さ205cm>
W40: 50.7kg
W60: 64.1kg

【梱包サイズ/梱包重量】
<高さ185cm>
3梱包
W40: 幅42×奥行38×高さ97cm
幅46.5×奥行56×高さ4cm
幅42×奥行52×高さ89cm:53.3kg

W60: 幅62×奥行38×高さ97cm
幅66.5×奥行56×高さ4cm
幅62×奥行52×高さ89cm:65.6kg

<高さ205cm>
3梱包
W40: 幅42×奥行38×高さ117cm
幅46.5×奥行56×高さ4cm
幅42×奥行52×高さ89cm:55.4kg


W60: 幅62×奥行38×高さ117cm
幅66.5×奥行56×高さ4cm
幅62×奥行52×高さ89cm:69.0kg

【材質】
本体:(前面)ハイグロスプリント化粧繊維板
   (側面)プリント化粧繊維板
オープン部天板:ペット樹脂化粧繊維板(EBコート仕上げ)

【カラー】
ウォルナット/ステン/ホワイト

【生産国】日本

【完成品】

※サイズ・重量は概算になります。
※こちらの商品は完成品ですが、開梱設置付きでない場合には、
 上下の連結作業は必要となります。必ず2人以上で作業を行ってください。
※商品の仕様・梱包は予告なく変更になる場合があります。
※写真の色調は、モニターの機種や設定により実際の商品と異なる場合があります。



























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抄録:

出版年月日:
 
巻:
12 , 
号:
8 , 
ページ:
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ISSN:
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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:
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抄録:

出版年月日:
巻:
12 , 
号:
7 , 
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627-633 , 
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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:
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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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0387-6055

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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:
1882-7764
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