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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:
, 
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:

出版年月日:
 
巻:
2021 , 
号:
66 , 
ページ:
7-12 , 
ISSN:

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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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※組立工事をご希望の場合は一度お見積もりください
お見積もりのお見積もりフォームからお願いいたします。

仕様図・組立説明書   >>

※お届け先が東北・北陸等の豪雪地帯の場合、お届けは致しかねます。あらかじめご了承下さい。

屋根回り寸法(mm) 幅7378×高さ(傾斜部最大)2452(傾斜部最小)2390×奥行3122
柱外寸法(mm)幅7264×奥行2766
有効室内寸法(mm)幅7176×高さ2100×奥行2678
建築面積19.53平米(5.92坪)
耐荷重 床 :  3000N/平方m(300kgf/平方m)
屋根 : 1200N/平方m(120kgf/平方m)
*積雪:約60cm
雪の重さは、状況により変化します。早めに雪降ろしをして下さい。
重量1131kg
標準ドア1・はき出し戸(クレセント式)2・小窓2・トイ・コンセント付パネル2付
壁(断熱材30mm厚入り)外壁(プレコートカラー鋼板 グレーベージュ・エンボススタッコ柄)
内壁(アイボリー系抽象柄MDF)
天井プリント合板貼パネル アイボリー系抽象柄
天井高さ2100mm
パーティクルボード
軒トイ鼻隠しと一体(プレコートカラー鋼板)
屋根断熱材付ヨドルーフ(プレコートカラー鋼板製)
電気設備コンセント(2口)・ローゼット・取付金具・ジョインター等
別売オプションオプションの詳細は下記よりご覧下さい。
・ヨドハウスNタイプ専用オプション(メーカーサイト)

*ご希望の場合は、注文フォームの備考欄に記載の上ご送信下さい、当店でご注文を確認後、オプション代を含めた価格をお知らせします。

基礎工事
について

当該商品の設置には、本体組立の前に基礎工事が必要です。
(土間コンクリートとは別の立ち上げ基礎です。)


但し、布基礎工事および土間コンクリート工事につきましては、
当店での対応ができておりません。


布基礎工事の手配は、お客様ご自身でお願い致します。



基礎図面・注意事項

・基礎図面(メーカーサイト)




プレハブハウス ヨドハウスをお選びの際に

型式について。

ヨドハウスにはN・D・Fタイプがあります。Nタイプはコストパフォーマンスの高いベーシックタイプです。
Dタイプは離れ(子供部屋・ホビールーム)など居住性にこだわったデラックスタイプ。
Fタイプは事務所や離れなど、使い方が自由に選べるフリータイプ。
商品群のなかから、敷地や目的に合ったタイプをお選び下さい。
ヨドハウスNタイプ ヨドハウスDタイプ ヨドハウスFタイプ

積雪荷重について。

耐積雪強度を必ず守り、安全のために早目に雪下ろしをして下さい。

積雪荷重について

床の強度について。3000/(約300kgf/)/均等荷重

ピアノの脚など、狭い面積に集中するものは、厚めの板を敷くなどの方法で荷重を分散させて下さい。

結露について。

ヨドハウスは屋根~天井、壁に断熱性能をもたせ反対に窓ガラスは断熱性能を低くしています。
これは室内に発生した水蒸気を窓ガラスで結露させ、壁面での結露の発生をおさえるためです。
しかし室内で多くの水蒸気発生があると壁の目地部分、屋根裏や北側の壁面に接してタンス等を置いた場合のその内部で、結露被害が生じる事がありますので注意願います。
特に雪国や寒冷地では積雪や寒気によって屋根裏面や壁面が冷やされて結露する場合があります。
天井裏に断熱材を敷きこむなど地域に応じた対応をして下さい。また、水蒸気発生を抑えるため石油ストーブをやめ、エアコンをご利用下さい。

シックハウス対策について。

居室として使用される場合は24時間の機械換気設備が必要です。

設置場所を確認しましょう。

ヨドハウスは設置にじゅうぶんな広さが必要です。設置場所については販売店によくご相談ください。
建物の屋上など、安全の確認ができない場所には、設置しないでください。

設置場所を確認しましょう

確認申請が必要な場合があります。

建築物を建築する場合、その建築物の構造、敷地が建築基準法に適合しているかどうか確認を受ける必要があります。詳しくは各市町村の建築課にお問い合わせ下さい。

工事について。

  • 必ず基礎工事が必要です。
  • 外線引き込みなど電気工事は、必ず専門の電気工事店での工事が必要ですので、
    販売店にご相談ください。
  • 引き込み工事は母屋側に漏電ブレーカー(感度15mA高速型)を付け、
    それを介して引き込んで下さい。
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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    ヨドコウ ヨド物置 エルモ シャッター(土間タイプ) LOD-1815HD 一般型 幅1928×奥行1707×高さ2360mm ※受注生産品 

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:
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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 , 
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1358-1367 , 
ISSN:
1882-7764
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