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最終値下げ フルオロカーボン タスコ ★中古★通電OK リークディレクター TASCO)倉b リークテスタ 新冷媒従来冷媒対応型 TA430BA/TMS35BC その他
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7,200円 12,000円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • 測定器
  • その他
状態
  • 傷や汚れあり


★中古★通電OK タスコ フルオロカーボン リークディレクター TA430BA/TMS35BC 新冷媒従来冷媒対応型 リークテスタ TASCO)倉b

商品説明
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また、ご登録のメールアドレスによっては自動的に迷惑メールに分類されるケースがあります。
お手数ですが落札後、72時間以内に当方からの連絡がない場合は
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落札後は72時間以内にご連絡をいただけない場合
予告なく落札者都合でキャンセルをさせていただく場合がございます。

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■メーカー
タスコ
■商品名
フルオロカーボン リークディレクター
■型番
TA430BA/TMS35BC
■商品状態
中古
■備考
写真のものですべてです。
通電のみ確認済みです。
本体にキズ·汚れあり。

2015年2月17日センサー交換済


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数ある商品の中からご覧いただきありがとうございます。
必ず最後まで文章をお読みください。

■□入札前の確認事項■□
入札の取り消しはいたしません。
商品の内容はよく確認し、購入の意思があるオークションだけに入札してください。
商品の状態や配送方法などに不明点があれば、入札前に必ず質問してください。

●要確認●
入札者の評価が新規、著しく少ない場合、悪い評価が多い場合
上記に該当の方は事前に質問等でご一報ください。

ご連絡がない場合、ご入札いただいても取消させて頂く場合がございます。


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昨今、落札後のキャンセル·入札後の取り消し依頼·連絡不通が多発しております。
入札の取り消し、落札後のキャンセルには一切応じませんので、責任を持ってご入札ください。
悪質な場合はヤフーオークションに報告後、アカウントの停止·削除または法的処置を取らせて頂く場合がございます。

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【落札金額+消費税(10%)+送料】の合計金額がお支払い合計金額となります。
落札後オーダフォームに必要事項を入力後送信頂きましたら、当方より支払い総額等をお知らせします。

領収証発行可能です。落札後オーダーフォームご要望欄にてご入力ください。

商品によっては商品説明欄へ複数の写真を掲載しておりますので携帯、スマートフォンからご覧いただいている方はトラブル防止のためパソコンモードに切り替えてご覧ください。



《商品について》
■入札いただいた時点で、画像、文章をご理解していただいたものと判断させていただきます。
■基本的に出品物、付属品は写真にあるものですべてです。
■オークション出品の為ノークレーム&ノーリターンでお願いいたします。
■撮影環境などにより実際の商品と色味が異なる場合がございます。
■コンディションについてはできるだけ画像と説明分に記載させていただきますが掲載できる写真の枚数に限りがあるため全てのキズ、細かいキズなど全ては掲載できませんのでご了承ください。
■出品時の動作確認は短時間でのチェックですので確認しきれていない場合がございます。
■様々なジャンルの商品を出品させていただいておりますので専門知識がないものもございますので見落としの点、記載ミスなどある場合がございます。
■不明な点は前もって質問でお願いいたします。質問の内容によりお答えできない場合もございます。
■ジャンク品に関しては一切の返品、返金、クレームは対応いたしません。
■店頭でも販売している商品もあるため、入札がない場合早期終了や即決落札いただいても時間差など場合によってはお取引できない場合がございますので予めご了承ください。
■商品によっては説明分に仕様表などを添付しておりますがメーカー側の変更や中古品の場合は付属品が不足している場合がございますので参考程度としてお考え下さい。

《落札後について》
■落札後オーダフォームに必要事項を入力後送信頂きましたら、当方より支払い総額等をお知らせします。
■円滑なお取引のために落札後72時間以内にオーダーフォームのご入力
1週間以内のお支払いが可能な方
のご入札をお願いします。
72時間以内にご連絡をいただけない場合、予告なく落札者都合でキャンセルをさせていただく場合がございます。
その際、ヤフーのシステム上”非常に悪い”の評価が付きますので予めご了承下さい。
■落札後のキャンセルは一切お受けいたしませんので責任をもって最後までお取引をお願いします。
■お支払いは落札後から必ず7営業日以内にご入金をお願いいたします。


《商品到着後について》
■商品の到着後は必ず検品、動作チェックをしてください。
■商品の初期不良については商品到着から必ず1週間以内にご連絡をお願いします。1週間以上経過してご連絡いただいても一切対応いたしません。
■消耗品の劣化などに関しては当方では保証いたしません。

《保証書について》
■当店で保証できる範囲は初期動作不良のみです。
■メーカー保証書が付属している場合に関しましては二次流通品のため保証書に当店の証明印は押印できません。メーカーの保証を受けられたい場合はお客様でメーカーへ確認していただくか正規販売店にてご購入ください。


商品説明
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■ヤマト宅急便

梱包サイズ 80 サイズで発送いたします。
元払いのみです。基本的に着払い対応していません。

■直接引き取り
直接のお渡し可能です。必ず事前にご予約のご連絡をお願いします。
落札より一週間以内に受取日のご予約をお願いいたします。
一週間経過しますとキャンセル扱いとさせていただきます。
落札より一ヶ月以内のお引取りをお願いいたします。
一ヶ月以上が経過しますと別途1日毎に300円の保管料が発生致します。ご了承ください。

落札当日、翌日のお渡しはできません。
落札後のメッセージ·お電話にてご予約ください。

なお、受け渡し場所は倉庫になります。
当日のスタッフの有無や営業時間外等
ご希望の日程に添えない場合もございます。
シビアな日程調整が必要な場合は
必ず入札前にお問い合わせください。


○受け渡し場所
〒710-0027
岡山県倉敷市西田103-2
株式会社ライフスタイルギャラリー
電話086-441-4414
営業時間11:00~18:00




■当方指定の配送方法のみです。
■できるだけ梱包はいたしますが基本的に梱包代を頂いていないため包装資材の軽減にご協力ください。
■発送は迅速に行いますが2~3日頂く場合がございます。お急ぎの方は必ず入札前にお問合せください。
■別倉庫にて保管してある商品がございます。場合によっては発送に1週間前後かかる場合がございます。
■年末年始以外の定休日はございませんが商品によって発送までに日数がかかる場合がございます。


[北海道] 2030円 (北海道)
[北東北] 1590円 (青森、岩手、秋田)
[南東北] 1590円 (山形、宮城、福島)
[ 関東 ] 1370円 (茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨)
[ 信越 ] 1370円 (新潟、長野)
[ 中部 ] 1260円 (静岡、愛知、岐阜、三重)
[ 北陸 ] 1260円 (富山、石川、福井)
[ 関西 ] 1150円 (滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)
[ 中国 ] 1150円 (鳥取、岡山、島根、広島、山口)
[ 四国 ] 1150円 (香川、徳島、愛媛、高知)
[ 九州 ] 1150円 (福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島)
[ 沖縄 ] 1920円 (沖縄)


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発送詳細
支払方法


■お支払い方法は中国銀行振込、かんたん決済、商品代引をお選びください。他銀行口座はございません。

■落札金額+消費税(10%)+送料の合計金額がお支払い合計金額となります。

■商品代引の場合は落札金額+消費税+送料+代引手数料の合計金額を商品と引換に運送業者の方へお支払い下さい。

■送料無料でない限り、基本的に送料を合わせてお支払いいただきます。

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



中古】リークテスタ フルオロカーボン リークディレクター TA430BA
タスコ TA430BA/TMS35BC フルオロカーボン リークディテクター 冷媒
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TASCO TA430
TASCO TA430
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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『EPSON/エプソン 3000lm 超短焦点プロジェクタ▲EB-480T ランプ使用672/0時間 中古』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、See by Chloe クロエ Hana Mini ショルダーバッグ レザーという位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

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ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習公式正規品!★NIKE AIR FORCE 1 LOW ZIP SWOOSH WHITE

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はフォーティーファイブ・アール サイズ3 L - にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : ミツトヨ(Mitutoyo) ABS クイックミニ PK-1012APX 700-119-30 IT31TYM0EHQO 902-T2102https://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : ◇実体顕微鏡・EMF(MY2002NT26)MEIJI◇

■金融

NIKE - NIKE LDワッフル sacaiを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(国内発送☆VETEMENTS ナイロン水着 関税込)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

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今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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