ビレットレバーセット U-KANAYA ユーカナヤ 可倒式Rタイプ HD店 ST4、ST3 ドゥカティ 03年-07年 ブレーキレバー

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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:
, 
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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ビレットレバーセット U-KANAYA ユーカナヤ 可倒式Rタイプ HD店 ST4、ST3 ドゥカティ 03年-07年 ブレーキレバー
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DU021-002-07-26860
7,198円 16,359円



ユーカナヤ U-KANAYA ビレットレバーセット 可倒式Rタイプ
04年-06年 ドゥカティ ST4
04年-06年 ドゥカティ ST4S
03年-07年 ドゥカティ ST3
03年-07年 ドゥカティ ST3S

素材:アルミビレット(6061アルミ合金)
セット内容:レバー左右、アタッチメント、アジャスター
※ご注文時にアジャスターカラーを備考欄にご指定ください。
全8色(ブラック、ゴールド、シルバー、ブルー、レッド、チタン、グリーン、オレンジ)。
サイズ:約175mm(レバー単体全長)
仕様:レバー位置6段階調節、調整幅約30mm (レバー先端部分)
※純正のクラッチレバーホルダーカバーが付いている車輌の場合、一部加工または取り外しが
必要な場合があります。

【可倒式Rタイプレバーの特徴】
・不意な転倒の際にレバーに力が加わると上方向へレバーが逃げ、折損を防止する可倒機構を採用しています。
・レバー先端には高速走行時の空気抵抗を低減する為の穴加工(スリット)を追加。
・アジャスト機構のツマミデザインを変更し、従来品に比べ操作性が改善されています。
・レバーエンド形状の最適化によりバーエンドへの接触を極力おさえる構造に仕上げています。
【U-KANAYAとは】
U-KANAYAの製品は元GPライダーの金谷秀夫氏と内商会のコラボレーションによる商品です。日本国内にて専門のスタッフが製品の組み立て及び検品を行っており、安心してご使用いただけます。
高強度・耐食性に優れた6061アルミ合金を使用。粗悪なアルミ材を使用した安価な
ビレットレバーとの違いは一目瞭然です。
精密なフルマシニング加工により高級感のある仕上がりとなっています。
レバー7色×アジャスター8色、合計56種類のカラーバリエーションで
愛車のカスタムコーディネートに一役買います。
純正のレバーと入れ替えるだけで簡単に装着可能です。車種によっては純正の部品を流用します。
純正レバーと比べてレバー位置が手前にくるため力を掛けやすい形状になります。手の小さい方や純正レバーを遠くに感じていた方に特にお勧めです。
カチッとしたクリック感の良いワンタッチアジャスターによりレバー位置を近くから遠くまで6段階で調整可能。レバー先端部分で約30mmの調整幅があります。
U-KANAYA独自の管理システムを導入していますので、万が一のアクシデントによる破損部品の部品供給にも迅速に対応可能です。補修部品も細かく設定されているので、破損部品の供給もスムーズです。

ゴールド DU021-002-0702
シルバー DU021-002-0703
ブラック DU021-002-0701
グリーン DU021-002-0707
チタン DU021-002-0706
レッド DU021-002-0705
ブルー DU021-002-0704

DU021-002-07
HD店
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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    【メーカー在庫あり】 ユーカナヤ U-KANAYA ビレットレバーセット ツーリングタイプ 94年以降 ボルティータイプ2、タイプC、タイプT 緑 SU043-035-0807 HD店 

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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 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:
OS ミドルキャビネットMD型 最大積載量600kg 引出し1×2×1段 MD604 [r21][s9-834]     

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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