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最新な MODERN - 【特別仕様】【限定】ジャズ特集 JAZZ 20CD〆 DL版MP3 多収録 CD1-20 ジャズ一般
最新な MODERN - 【特別仕様】【限定】ジャズ特集 JAZZ 20CD〆 DL版MP3 多収録 CD1-20 ジャズ一般
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6,373円 10,621円
MODERN JAZZ DANCE CLASSICS VOLUME ONE | VARIOUS ARTISTS | MODERN , 8387d2b177e6b965d7e61681bcd1e2 , 66aa93d6f4721e9a91ff3750db76db , 024d955739baca53e1e9b00bb5a1a5 , 24Bit_32Bit)(SACD/ISO)(JAZZ) Various Artists - Concord Jazz , 1ea395e95f97096983865d64bf2b92 , MODERN JAZZ DANCE CLASSICS VOLUME ONE | VARIOUS ARTISTS | MODERN
カテゴリ
  • 音楽
  • CD
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  • ジャズ一般
状態
  • 未使用
この商品は、ダウンロードデータ販売です。

ご入札の際はご注意ください。

に、お知らせ等を記載いたしますのでご覧ください。

【特別仕様】【限定】ジャズ特集 - MODERN JAZZ CD1-20 多収録 DL版MP3 20CD〆

ロシアのレコードショップで販売されているコレクターズエディションの
ダウンロード版スペシャル特別提供仕様です!

Windows/Mac などで再生可能です。

下記の商品説明よくご確認いただき、ご入札下さいませ。

◆商品説明
sbgdh08576 オークションへのアクセスをありがとうございます!



【特別仕様】【限定】ジャズ特集 - MODERN JAZZ CD1-20 多収録 DL版MP3 20CD〆

以下記載のほとんどの主要アルバム曲を収録した画期的なロシア盤mp3ディスクコレクションです!



■THE WORLD'S GREATEST JAZZ - MODERN JAZZ PART1 CD1&2

【Disc1】
├─ CD001 - Miles Davis (1953-54) Vol.1 [320]
├─ CD002 - Miles Davis (1953-54) Vol.2 [320]
├─ CD003 - Miles Davis (1954-55) Vol.3 [320]
└─ CD004 - Miles Davis (1955-56) Vol.4 [320]

【Disc2】
├─ CD005 - Dave Brubeck (1953) Vol.1 [320]
├─ CD006 - Dave Brubeck (1953-54) Vol.2 [320]
├─ CD007 - Lee Konitz (1956) [320]
└─ CD008 - Gerry Mulligan, Shorty Rogers (1951-53) [320]

上記のアルバムの曲すべてをmp3で収録!

■JAZZ COLLECTION - MODERN JAZZ PART2 CD3&4

【Disc1】
├─ CD009 - Tony Scott Quintet (1957) [320]
├─ CD010 - J.J. Johnson Quintet (1954-55) [320]
├─ CD011 - Lennie Tristano (1955) [320]
├─ CD012 - Modern Jazz Quartet (1952-55) [320]
└─ CD013 - Sonny Rollins & Modern Jazz Quartet (1953-55) [320]

【Disc2】
├─ CD014 - Stan Getz Quintet (1952-54) Vol.1 [320]
├─ CD015 - Stan Getz Quintet (1951) Vol.2 [320]
├─ CD016 - Stan Getz & Lionel Hampton(1955) Vol.3 [320]
├─ CD017 - Stan Getz(1955) Vol.4 [320]
└─ CD018 - Chet Baker (1953) Vol.1 [320]

■JAZZ COLLECTION - MODERN JAZZ PART3 CD5&6

【Disc1】
├─ CD019 - Chet Baker (1953-54) Vol.2 [320]
├─ CD020 - Chet Baker (1954-55) Vol.3 [320]
├─ CD021 - Chet Baker (1955) Vol.4 [320]
├─ CD022 - Gerry Mulligan Quartet (1952-53) Vol.1 [320]
└─ CD023 - Gerry Mulligan Quartet (1954) Vol.2 [320]

【Disc2】
├─ CD024 - Gerry Mulligan Sextet (1955) Vol.3 [320]
├─ CD025 - Gerry Mulligan & Paul Desmond Quartet(1957) [320]
├─ CD026 - Clifford Brown, Tadd Dameron And His Orchestra (1953-54) [320]
├─ CD027 - Jimmy Giuffre (1954-56) Vol.1 [320]
└─ CD028 - Jimmy Giuffre (1955) Vol.2 [320]

■THE JAZZ COLLECTION-MODERN JAZZ PART4 CD7&8

【Disc1】
├─ CD29
├─ CD30
├─ CD31
├─ CD32
├─ CD33
└─ CD34

【Disc2】
├─ CD35
├─ CD36
├─ CD37
├─ CD38
└─ CD39

■THE JAZZ COLLECTION-MODERN JAZZ PART5 CD9&10

【Disc1】
├─ CD40
├─ CD41
├─ CD42
└─ CD43

【Disc2】
├─ CD44
├─ CD45
├─ CD46
├─ CD47
└─ CD48

■THE JAZZ COLLECTION-MODERN JAZZ PART6 CD11&12

【Disc1】
├─ CD49
├─ CD50
├─ .unwanted
├─ CD52
├─ CD53
└─ CD54

【Disc2】
├─ 055
├─ 056
├─ 057
├─ 058
└─ 059

■THE JAZZ COLLECTION-MODERN JAZZ PART7 CD13&14

【Disc1】
├─ 060
├─ 061
├─ 062
├─ 063
└─ 064

【Disc2】
├─ 065
├─ 066
├─ 067
├─ 068
├─ 069
└─ 070

■THE JAZZ COLLECTION-MODERN JAZZ PART8 CD15&16

【Disc1】
├─ 071
├─ 072
├─ 073
├─ 074
└─ 075

【Disc2】
├─ 076
├─ 077
├─ 078
├─ 079
└─ 080

■THE JAZZ COLLECTION-MODERN JAZZ PART9 CD17&18

【Disc1】
├─ 081
├─ 082
├─ 083
├─ 084
└─ 085

【Disc2】
├─ 086
├─ 087
├─ 088
├─ 089
├─ 090
└─ 091

■JAZZ COLLECTION - MODERN JAZZ PART10 CD19&20

【Disc1】
├─ CD092 - Dizzy Gillespie-Sonny Rollins-Sonny Stitt (1957) [320]
├─ CD093 - Dizzy Gillespie & Stan Getz Sextet (1953) [320]
├─ CD094 - Dizzy Gillespie All-Stars (1956) [320]
├─ CD095 - Milt Jackson (1956) [320]
└─ CD096 - Mose Allison (1957) [320]

【Disc2】
├─ CD097 - Frank Wess, Jazz Men Detroit (1956) [320]
├─ CD098 - Quincy Jones'-Clifford Brown -Art Farmer Swedish All-Stars (1953-56) [320]
├─ CD099 - Zoot Sims Quartet (1956) [320]
└─ CD100 - All-Star Live Jam Session (1954) [320]

Windows/Mac などで再生できます。
iPod/iPhone にも簡単に音源を入れることができます。
全曲目は Winamp/ iTunes などのフリーソフトで一覧表示されます。
※レーベルによりアルバム単位で取り込みができない商品もあります。

ロシアのレコード店で通常販売されているコレクターズ版です。


【注意!】本商品は再販商品となる場合があります。そのため再販版のジャケットデザイン(新ジャケ)は、初版のもの(旧ジャケ)と異なる場合がありますが、商品(ディスク)内容は同一です。※収録内容は、ページ説明に記載の収録アルバムとなります。ジャケットに記載の収録内容と異なる場合がございますが、ご注意ください。

【タイトルの見方】
◆ 1CD商品は、1枚組CD、2CD商品は、2枚組CD となります。
◆ 1CD(1枚組)商品でも2CD(2枚組)でも、1オークションにつき1点 (1商品) でカウントします。
◆ 落札価格が本商品の価格となります。
◆ 末尾の記号は レーベル (メーカー) 別となっております。

【配送方法】
当店では、インターネットを通じての音楽配信(MP3デジタルデータ)での提供となります。

◆ ご落札後に、MP3デジタルデータ(音楽データ)のダウンロードリンク(インターネットの音楽データの保存先アドレス)を連絡いたします。
◆ ダウンロードリンクから、インターネット経由で、MP3デジタルデータをダウンロードし、ご視聴ください。

※MP3デジタルデータを保存するために、パソコンと保存ディスク(HDD、SSDなど)等が必要となります。
※ダウンロードには、インターネット環境が必要となります。
※お使いのインターネット環境により、ダウンロード終了まで、お時間をいただく場合があります。
※ダウンロードリンク作成·連絡までお時間をいただく場合があります。

上記をご確認、ご了承いただき、ご入札ください。


【支払方法】
◆ Yahoo!かんたん決済
※ヤフオク!では、特定カテゴリを除き、Yahoo!かんたん決済のみとなり、他の決済手段は選択できません。

【取引連絡】
◆ 通常、落札日翌日の午前中までに初回連絡いたします。(土日祝含む)
◆ ご入金確認連絡·発送連絡等につきましては、平日のご対応とさせて頂いております。
◆ お取引詳細につきましては、自動落札通知メール もしくは 取引ナビ初回連絡 をご覧ください。
◆ 時差等の関係でご回答までにお時間を要する場合がございますが、予めご了承ください。
※ 他にご不明な点などございましたら、お気軽にお問い合わせください。

【保証内容】
◆ 音楽データの初期不良は交換·返金等承ります。お届け後、1週間以内にご連絡ください。
◆ 音源に起因する再生上の問題や、版の違いによる収録内容の誤差及びビットレートの変更につきましてはご容赦ください。ベストセレクションアルバムとなり、収録曲がオリジナルアルバムと異なる場合もございます。
◆ ページに記載している収録内容等に不備があった場合は、同等価格の別商品交換もしくは全額返金 にて対応いたします。

【その他】
◆ 商品の仕様や品質は、概ねレーベル (メーカー) 毎、または商品毎に異なります。また、ジャケット(デザイン)はリニューアルされて変更になる場合がございます。ご了承ください。
◆ 海外商品となりますので、最高品質の商品をお求めの方は ご入札をお控えください。
◆ MP3音源の取り込み等のサポートはさせていただいておりません。
(MP3ファイルのアルバムの情報がない製品もございますがご了承ください。)

◆収録アルバム
収録曲は、各2枚組シリーズの商品ページをご確認ください。
◆落札者レビュー

MODERN JAZZ DANCE CLASSICS VOLUME ONE | VARIOUS ARTISTS | MODERN
8387d2b177e6b965d7e61681bcd1e2
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24Bit_32Bit)(SACD/ISO)(JAZZ) Various Artists - Concord Jazz
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MODERN JAZZ DANCE CLASSICS VOLUME ONE | VARIOUS ARTISTS | MODERN

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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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引用:国内発送☆COACH×STAR WARSコラボ シグネチャーベルトバッグNIKE - NIKE AIR JORDAN 11 LOW

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『☆ 中古Jazz 紙ジャケット 44枚 セット販売』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、NIKE - yashi様専用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AINintendo Switch - 【新品未開封】あつまれ動物の森セット Nintendo Switch同梱版

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patagonia - patagonia(パタゴニア) ライトウェイトシンチラジップフリースジャケット

∟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名古屋鉄道 株主優待 乗車証 定期 送料無料 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。

◆自社便対応地域あり◆管1922◆コクヨ製◆マネージメントチェアー◆会議 ミーティング 黒 ブラック 合皮

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 : コンプリート ビル エヴァンス オン ヴァーブ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 : ニコン用★良品★シグマ SIGMA 18-250mm F3.5-6.3 DC MACRO OS HSM 希少な小型タイプ16_ダークネイビー(ESS) 26.5 cm D [ニューバランス] スニーカー ML574(現行モデル)

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 : LOUIS VUITTON◆ユゼス_ダミエエベヌ/PVC/BRW

■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 : 送料込 レア Chick Corea - Five Trios / チック・コリア - ファイブ・トリオBOX

■金融

F.C.R.B. - fcrb bristol stadium jacket スタジャン swoosh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([adidas] ★送料・関税込★ OZWEEGO)、「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:新作*FENDI ピーカブーアイシーユー 2way カーフレザーバッグ5色A01447★【未開封】JAZZ ジャズ CD 12枚 セット / SICP 音楽

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。


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