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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:
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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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17,950円 100,914円








商品名川島織物セルコン
filo オーダーカーテン&シェード
Transparent ユッカルダ FF1202
サイズカーテンを1cm単位でオーダーできます。
幅は、レール幅からゆとり分の1.05をかけてください。
丈は、カーテンの総丈をお知らせ下さい。
掃出し窓は、床に当たらないように1cm引いてください。
セットレースは、正面から裏のレースが見えないように、1cm短めの注文が一般です。
片開き
両開き
片開きのカーテンはご希望サイズが1枚です。
両開きはご希望サイズの半分のサイズが2枚です。

価格表以外のサイズをご希望の場合は、備考欄(ご要望欄)にお知らせください。
フックカーテン フックはアジャスターフックになります。
高さ調整が自由にできるので、購入後丈のも調整ができます。
ドレープカーテンはBフック(レールが隠れる位置)、レースはAフック(レールが見える位置)でお届けします。
備考
返品原則としてお受けできません。

オーダーカーテン+装飾レールがお買得!

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カーテンのスタイルやデザインに合わせて、カーテンレールにもこだわってもらいたい...
装飾カーテンレールは、高品質のオーダーカーテンをより引き立たせてくれます。
カーテンアクセサリーの房かけやタッセルと組合せれば、更にインテリアを楽しめます。
一般的な機能性レールには、光漏れ防止のカバートップをセットで節電・省エネ効果が得られます。

厚地カーテンとレースの組合せ以外にも、ブラインドやロールスクリーン、シェード、
プリーツスクリーンなどとの組合せもおすすめです。

当店は、サンゲツのオーダーカーテン・川島セルコンのオーダーカーテン・
スミノエのオーダーカーテン・リリカラのオーダーカーテン・アスワンのオーダーカーテン・
東リのオーダーカーテン・TOSOのカーテンレール・タチカワのカーテンレール・
フェデポリマーブルのカーテンレールを激安価格で販売している、インテリアの
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ページ内検索生地品番一覧:FF1202
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最高級 カーテン オーダー 川島セルコン filo

こだわりの素材&カラーで、暮らしを彩るファブリックコレクションです。

高級なものには理由がある。毎日の暮らしの中で使うものだから、こだわり抜いたものを使いたい。
そういった本物主義の方におすすめする、当店が厳選した高品質な川島織物セルコンの最高級オーダーカーテン。
そっと寄り添う、品と格。あなたの毎日をドラマティックに、大切なお客さんを招くリビングにオーダーカーテンfiloにお任せください。。



レース:FF1202



カーテンで変わるインテリア

部屋の雰囲気を決めるのに、重要な役目を果たしているのはナニ?照明でしょうか、壁紙、それともインテリアでしょうか。

実は、部屋の雰囲気に大きな影響を与えているもの、それはカーテンです。カーテンは部屋の中でも、大きな面積を占めています。だから、お部屋に入ったときにパッと目に入ってくるカーテンが、そのお部屋のイメージに大きな影響をあたえます。



光と風に華やぐ日

ユッカルダ FF1202

透明感のあるナチュラルなベースに、ラメ糸を使い花柄を刺繍で表現しています。ナチュラル&ラグジュアリーなイメージの薄地です。

巾:298cm 
リピート:タテ113cm ・ヨコ21.5cm 
組成:ポリエステル100%











170年の歴史と現代をつむぐモノづくり。

1888(明治21)年、明治宮殿の室内装飾に始まり、海外皇室への献上品の製作や、数々の万博で様々な賞を受賞するなど、ジャパンファブリックを牽引。織物による室内装飾を考案し、インテリアのトータルコーディネート提案を行い、生活空間の美しさを表現することを目指してきました。以来、研究開発、技術研鑚を重ねながら、長い歴史の中で確かな頻出を磨き上げてきた川島織物セルコン。その妥協を許さないモノづくりの精神が今に息づいています。





一貫してすべての工程を手がけること。

企画・開発・デザイン、製造、そして空間コーディネートから販売まで。これらすべての工程を自社で一貫して手がけられることから、川島織物セルコン独自の魅力的な織物表現の製品が生まれます。伝統を受け継ぎながらも新しい感性を吹き込む独創性、細部にまでこだわりぬいた豊かな質感、豊富な知識と経験を生かした空間全体における調和。他の追随を許さない最高峰のファブリックを目指しています。





お客さまに最高の品質を届けること。

川島織物セルコンでは自社工場内で制織から縫製にいたるまで、ひとつひとつの工程において当社独自の厳正な基準を設け、徹底した品質管理を行っています。一本の糸から緻密に作り上げられた美しいファブリックを、できるかぎり長くお客様にご愛用いただくため、快適性、機能性、安全性などあらゆる面に配慮しながら、常に高い品質を追求し、お客様にお届けしています。





ひとつひとつ丁寧に手仕事で縫い上げる。

厳しい自社基準による徹底した品質管理を経て織り上がったファブリックの最終工程では、カーテンを最も美しく魅せる巾継ぎや手まつりなど、細部にこだわりながら、ひとつひとつ技術者が手作業で丁寧に縫い上げていきます。歴史と文化、技術の継承により育まれてきた本物だけが放つ美しさと、満足できる仕上りを実感していただけます。ぜひ、手に取ってお確かめください。





オーダーカーテンの縫製について

オーダーカーテンは、カーテンの生地を2.3倍使用して作ったfilo縫製2.3倍ヒダカーテンと、2倍使用して作った2倍ヒダカーテンと、1.5倍使用した1.5倍ヒダカーテンそして1.3倍使用したフラットカーテンがあります。

2.3倍ヒダは、巾継ぎ位置を最も目立たないヒダ根元に配置するため、約2.3倍分の生地要尺を使用します。カーテンがより一層豊かに見えるように、カーテンのサイドの三つ巻きは2倍ヒダよりも大きい3cmにしています。

2倍ヒダは、ヒダ山が高く、綺麗なウェーブがでるのでおすすめです。華麗な雰囲気になります。

1.5倍ヒダは、既製品のカーテンの縫製によく用いられる仕様です。ヒダをとるための生地が少ないので、ウェーブの出方も控えめになります。







ウェーブ(形態安定加工)について

ファインウェーブ
さらに美しいドレープをより長く楽しんでいただける上級形態安定加工。

ファインウェーブ加工は、スチームタイプの形態安定加工を採用することで、さらに美しいドレープとより長い加工効果の持続性を実現した形態安定加工です。生地が持つ硬さや反発力による型くずれや裾の広がりを抑え、カーテンヒダの山と谷の丸みを大切に整えることにより、カーテンの吊り姿をさらなる美しさを与え、インテリア空間のクラスアップを実現します。

ソフトウェーブ
美しいドレープが特長の形態安定加工。

ソフトウェーブ加工は、生地が持つ硬さや反発力による型くずれや裾の広がりを抑え、カーテンヒダの山と谷の丸みを大切に整えながら、美しいドレープを楽しんでいただくための形態安定加工です。

加工


機能性マークについて

UVカットやホルムアルデヒド分解、遮熱や遮音など、カーテンの機能も様々。深い眠りを約束する遮音・遮光性やインテリアを紫外線から守る力、シックハウス原因物質を分解する力...。ウォッシャブルマークは、ご家庭の洗濯機で水洗いすることができるカーテンです。

遮光カーテンについて
遮光カーテン 1級:遮光率99.99%以上
遮光カーテン 2級:遮光率99.80%以上 99.99%未満
遮光カーテン 3級:遮光率99.40%以上 99.80%未満

同じ遮光等級でも、実際の見え方は品番によって異なりますので、事前に商品の確認をおすすめします。カーテンは取付け方法によって、カーテンの上部や下部、サイドから光が漏れます。遮光効果をできるだけ発揮させるためには、カーテンボックスを使用し、サイドをリターン式に、カーテンの丈も床につく長さにしてください。両開きカーテンの場合は交叉レールの使用をおすすめします。




オーダーカーテンについて

オーダーカーテンとは、窓の大きさにあわせて、最適な大きさのカーテンを縫製してもらうことです。オーダーカーテンなら、一つひとつの窓の大きさに合わせて、幅や丈を1cm単位でご注文できます。

内装やインテリアにこだわるお家では、オーダーカーテンが選ばれています。そして、通販サイトなどを利用して、オーダーカーテンをショッピングする人は増加しています。生活様式や部屋の目的にピッタリのカーテンをお選びください。







  • ▼生地のみ(1180円/10cm) へ ※1m以上10cm単位で販売
  • ▼filo縫製 約2.3倍ヒダ へ
  • ▼スタンダード縫製 約2倍ヒダ へ
  • ▼スタンダード縫製 約1.5倍ヒダ へ




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抄録:
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出版年月日:
 
巻:
11 , 
号:
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ページ:
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ISSN:
2045-2322

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著者名:
Wake Takafumi    カーテン プレーンシェード アスワン セラヴィ C'estlavie Design Lace E7217 ハイグレード縫製 約1.5倍ヒダ 

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:
【中古】Schott◆リュック/レザー/マルチカラー/カモフラ【バッグ】
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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

 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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0387-6055

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著者名:
ユーティリティー ミキシングボウル 大中小3個セット Utility Mixing Bowl Set     

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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