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最愛 AM/FM 【SR-Q460F】 STANDARD 超小型 22011853 管理 JAPAN in  Made トランジスタラジオ ヴィンテージ スピ―カ―内臓 アンティーク
最愛 AM/FM 【SR-Q460F】 STANDARD 超小型 22011853 管理 JAPAN in  Made トランジスタラジオ ヴィンテージ スピ―カ―内臓 アンティーク
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19,789円 35,980円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • オーディオ機器
  • ラジオ
  • アンティーク
状態
  • 目立った傷や汚れなし
STANDARD 【SR-Q460F】 AM/FM超小型スピ―カ―内臓ヴィンテージ トランジスタラジオ  Made in JAPAN管理22011853

商品説明
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ラジオとしての取引、25年使用していたID「hehe198427」評価非常に良い·良い:5052人(7064件)
今回こちらの評価は 5002人でなりました。感謝出品、宜しくお願い致します。

らじお屋どっとこむをご覧頂き、ありがとうございます!
今後は
としても活動していきますので、
新しく作ったHPもご覧いただけますと幸いです!

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使用機会がなくなったので、ご利用いただける方にお譲りしたいと思います。

今回ご紹介するのは、 STANDARD 【SR-Q460F】 AM/FM超小型スピ―カ―内臓 時代を超えた「男の『超』一流品」なのであるクリーニング済みです。

STANDARD 【SR-Q460F】 AM/FM超小型スピ―カ―内臓ヴィンテージ トランジスタラジオ ♪中古品です。
この商品はトランジスターラジオのコレクターが保有していたこともあり、使用頻度の少ない中古品です。
商品説明

譲り受けましたお品を現状引き渡しにて出品いたします。中古品です。
使用機会がなくなったので、ご利用いただける方にお譲りしたいと思います。
電源は入ります。ラジオ受信します。
現在、放送を受信しますが50年以上前の家電品ですの為、今後の動作保障は出来ませんのでご注意ください。
■ AM/FM受信は動作です。
音は、大声ではっきりとある。
多少の経年感はありますが美品です。写真の通り付属品
 電池室、液漏れもなくきれいです。
·その他、ラジオの選局、ボリュームが良好です。
·多少の経年感は感じられますが、中古品です。
·電池室、液漏れもなくきれいです。
·「チューニングノブ」の動きはスムーズです。
延べ480時間以上動作で安定動作を確認済み。
■付属品は写真の通りです。取扱説明書は複製品になります。BCLマニア向けコレクション品。マニアの方用。
*この機会に手に入れませんか。

■商品状態·動作状況·受信状況
·使用ならびに経年劣化等により多少の傷·擦れはございますが ストレスなくご 利用頂けるレベルだと思います。(当方の主観です。)
·通電反応:OK
·各ボタン/ダイヤル反応:OK
· MW(AM)受信:OK 
· FM 受信:OK 
· 電池BOX:液漏れ跡·サビ跡もなくきれい。
·ボリュームガリノイズ:OK
·スピーカー音出し:OK 
·イヤホン出力:OK
·アンテナ:傷歪少なくスムーズに収縮できます。

■主な仕様
受信周波数
FM     88~108MHz
MW     525~1605kHz
回路構成:ス-パ-ヘテロダイン方式
電池: 電池は、(LR44)4ケで100均入手可能です。
特性電池アダプタ-が附属します

●受信状況
MW(中波=NHK第1、第2、TBS、文化放送など主要AM局 )、東京23区夕方の時間帯で、
札幌放送と鹿児島放送がきれいに受信できました。
FM(ワイドFMはニッポン放送:93.0MHz、文化放送:90.5MHz )の受信を確認しました。

その他、使用において特に問題と思われる箇所はございませんでした。

50年以上前の家電品ですのでヘッドやギア·電子部品等の経年劣化で新品本来の性能には及ばないと思います。
アンティーク家電をご理解頂き、過度の期待をされる神経質な方は入札ご遠慮ください。
ノークレーム·ノーリターンでお願いします。

【商品の状態】
受信感度…………良好、動作確認済み
未使用品ではありません。そのため経年変化が多少あります。
キズや汚れは写真の通りです。
画像からご判断ください。
その他ご質問がある場合は24時間前にお願いします。。
大切にしてくださる方の御入札をお待ち致しております。
商品説明では各メーカー商品を共通文を利用して記載しています。現物商品の作動に少々違いがございましたら、ご容赦ください。不安な方は落札前に必ずご質問をお願いいたします。

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★個体により修理が必要なものは、 当時の素材と技術のまま現代でも使用できるよう整備しています。
>一部海外の製品もあり、日本国内で使用可能にしています。
発送に時間を要する場合がありますがご容赦願います。

必ず商品下部にあります “注意事項” を確認の上、入札をお願い致します。
ご質問もお気軽にお声掛けください。&
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※【お願い】※
付属品について

※画像に記載有る物のみです。
(画像にテスト用の電源コードの一部が写り込んでいる場合は付属しません。)
(電源コードが付属する場合は、ラジオ等の本体前かその付近に写っています。)
《テスト用のため電池は、写っていても付属しません。》
《パンフ·取説が写っている場合は、コピーが付属となります。》予めご了承お願い致します。
※【付属品】特性電池アダプタ-が附属します

取引に関しての重要事項です。
最後まで十分ご覧になり、ご理解後に入札をお願い致します。
★購入年数·使用年数·保管年数などの、詳細は不明です。
 使用年数相応の、汚れ傷み劣化等があります。
神経質な方は、ご入札を控えて下さい。
 動作確認·整備·修理·外観清掃等を行っていますが、個々の状態で違いがあります。


★動作確認を行っていても、現在の動作状態を保証するものではありません。
 古い機械のため輸送時振動等の影響があり、到着後の動作を保証することはできません。
 全てジャンクとして出品しております。
ジャンク扱いにつき、無補償です。
 クレーム·返品·修理等の、対応は致しません。

★画像が優先です。
 中古品です。汚れや傷等などあります。
 すべての傷や割れを、商品説明に記載できません。
 画像での判断を、お願い致します。

★画像と記載内容を確認し納得できない点がございましたら、ご入札はお控え下さい。
 ノークレーム·ノーリターンで、お願い致します。
注意事項
※商品落札後、お知らせメール(自動通知)をご確認の上、取引ナビよりご連絡をお願いします。

◇お支払いについて
·お支払いは落札後3日以内にお願いします。
·送料は着払いのみになります。
·金額は「落札価格」でお願い致します。
※領収書発行は行っておりません。 

※落札後24時間以内のご連絡、3日以内のお支払いが無い場合は、予告なく落札者都合で落札を取り消させて頂きます。

◆発送について
※発送は、入金確認後3-7営業日以内(定休日:土·日·祝)に行います。とさせて頂いています。
 (早めに発送できるようには、しています。)

◆同梱について
※発送業務事故防止及び輸送事故防止のため、同梱包の対応はお断りしています。

◆商品の返品について
※お客様都合での商品の返品·交換に関しましては一切お受け出来かねます。
※ジャンク品:いかなる理由でも、ご返金しません。

※イタズラ入札や落札後のトラブル防止の為、
 新規IDの方や悪い評価が多い方からのご入札があった場合、
その評価の内容によってはご入札を取り消す場合があります。
古い物ですので、ノークレーム·ノーリターンでお願い致します。
申し訳ございませんが、評価内容に不安を感じる方、
スムーズなお取引をしていただけない方は入札·落札を削除させて頂く場合がございます。
ご了承ください。

【重要事項!!】こちらの出品物は商品フォームにも記載しております通り、
【著作権法第21条及び79条、80条に定められている正規手続きにより対応】されたお品であり、
”偽ブランド品や海賊版など第三者の権利(商標権や著作権など)を侵害するもの”ではありません。
嫌がらせなどの悪戯違反申告はお止めください!
確認され次第、
yahoo様へ通報処置を取らせて頂きます

※誠に恐れ入りますが、落札後48時間以内にご連絡頂けない方は、入札をご遠慮願います。

※商品を受け取りましたら「受取連絡を、お願い致します。迅速に受け取り連絡のいただける方でお願いします。
 こちらから催促のメールを、入れさせていただく事があります。

◇何かありましたら、取引ナビにてご連絡をお願い致します。

■一人でオークションを行っておりますので発送に時間を要する場合がありますがご容赦願います。
 お急ぎになる方は、ご入札をお控え下さい。
支払方法

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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『♪IDnet即決♪ 付下げ 相良刺繍 短冊に秋草花文 着物』には、以下のように記載されています。


動作品 難有 National Panasonic/ナショナル パナソニック/RF-1120/クーガ112

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、コトブキヤ 鬼滅の刃 嘴平伊之助 特典パーツ付き 新品未開封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

■強いAI2015 TAC 不動産鑑定士 鑑定理論 総まとめテキスト

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

■教師なし学習不二家 ペコちゃん エプロン6枚セット

∟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★★おすすめ★★ ALUMINUM SIGNBOARD DOUBLE-SIDED Signboard 看板両面/アルミ製ポスターパネルスタンド四辺W650MM * H1200MM中古です。 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。

【CHRISTIAN LOUBOUTIN】Roller Boat suede slipon

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。

S45C丸棒 100x1658 (Φmm x長さmm)在庫は150Φmmまであり。

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 : 000856 ドイツ製 RFT ヴィンテージ ラジオ ビンテージ アンティーク 昭和 レトロ アンプ レコードhttps://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。

URL : Chesty - ChestyミックスレースワンピースLOEWE アナグラム トートバッグ ミディアム ANAGRAM TOTE

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。

URL : 限界値下げ エスティマ 50 中期 Aピラー ワンオフ ツィーター

■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 : BCL★廃局★入手困難★激レア受信証★船舶気象通報局★輪島航路標識事務所★へぐら灯台放送★石川県★1980年代前半?

■金融

新品 MITSUBISHI 三菱 RY42NT2P PLC 【6ヶ月保証付き】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(Plage - シャツ ブラウス R’IAM ニュアンスパフスリーブシャツ)、「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。

参考:たむらさま専用 地球グミ いちごグミスタンダード SR-H438 マイクロニック・ルビー (1965年頃、一応動作)

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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