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最新な マルイ SCAR-L CQC パワーカスタムβ 電動ガン
最新な マルイ SCAR-L CQC パワーカスタムβ 電動ガン
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20,040円 66,800円
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カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • ミリタリー
  • トイガン
  • 電動ガン
状態
  • 未使用
ベースガン: 東京マルイ SCAR-L CQC ブラックモデル 可変HOP搭載 セミオート&フルオート切り替え式 次世代電動ガン(レシーバー:メタル&樹脂、アウターバレル:メタル)      量産エアガンの中では最高レベルの完成度を誇るマルイ次世代シリースをベースに更なる性能向上を図ったカスタム電動ガンです。重量弾(0.28~0.30g弾)による長射程化はノーマルのポテンシャルを更に超え、カスタムスナイパーライフルに匹敵する実射性能を実現します。適合するリチウムポリマーバッテリー&充電器も別途ご用意できます。


仕様の概要は   をご参照下さい(私のブログに移動します)


-スペック-
·パワー
0.91J/0.28g弾HOP適正 (0.2g弾換算 95.3m/s)
0.85J/0.20g弾HOP切(92.1m/s)
·水平射飛距離65m~/0.28~0.30g弾
·有効射程距離70m~/0.28~0.30g弾 
·最大到達距離90m~/0.28~0.30g弾
·フルオートサイクル:14.6発/秒 (リチウムポリマー7.4v/1800mAhバッテリー使用時)



-サービスデータ-
·使用適正弾:
マルイ、G&G、S&T、GALLOP、S&T マルゼン0.20~0.30g弾 (0.28g弾基準)

·バッテリー形状: ミニS
·バッテリー端子: ミニコネクタ
·使用可能バッテリー: リチウムポリマー7.4v、ニッケル水素8.4v、ニッケル水素9.6v


*パワー: 銃口直後の運動エネルギー     
*水平射飛距離: 銃を水平状態で発射した場合の飛距離
*最大到達距離: 最大角で発射された弾が飛行できる飛距離   
*有効射程距離: 無風状態でマンターゲットへの命中が期待できる最大距離 (30~40m程度でのヘッドショットが可能)     
*フルオートサイクル: 1秒間に発射できる弾数 


-主な加工内容は以下の通りです-

·射出力の強化
メインスプリングの強化に併せピストン重量の調整やシリンダー容量の最適化(バレル短縮、シリンダー容量縮小)などを行い、強いHOP抜弾抵抗にも対応できるパワーUPを行っています。

·メカBOX強化
軸受交換、固定(樹脂&オイルレスメタル)、シム調整などを行う事でノーマル同等の作動音を維持し、強いスプリングにも対応するメカBOXに仕上げてあります。メタル軸受は次世代モデル専用サイズ(5.9mm)に加工したものを使用しています。

·吸気、ピストンクラッシュ防止加工
ノーマルピストンを高耐久仕様のカスタム品に変更、吸気時のシリンダー内で発生する負圧を軽減し、スプリング強化やサイクルUPに伴い発生するピストンクラッシュに対しての対策加工も行っています。

·セミレスポンス加工
ピストンストロークの短縮を図り、トリガーレスポンスを向上させてあります。

·HOP調整
HOP作動領域を拡大して重量弾にも対応できるHOP性能を確保しています。

·気密調整
チャンバーやシリンダーヘッド、ノズルなどの形状修正で、気密性を向上しパワー効率をUPしています。

·ギア交換
亜鉛製ノーマルセクターギアをスチール強化ギアに交換、スプリングレートの向上により高まる負荷にも対応できる耐久性を確保しています。

·配線加工
通電効率をUPしてスプリング強化により低下してしまう作動レスポンスを補ってあります。

·SBD組み込み
ショットキーバリアダイオードの組み込みによりスイッチ端子の消耗を軽減してあります。


ノーマルでも十分に高性能な次世代シリーズをベースに更なる性能向上を図ってあります。
内部機構の繊細な次世代電動ガンには不向きな流速カスタムですが、高効率なセッティングが可能なパワーカスタムβであればノーマル同等の耐久性と高い実射性能の両立が可能になります。



-商品の状態-
新品(本体や付属品には初期からある小傷や施工に伴う痕跡、化粧箱には輸送時の傷みなどがある場合があります)

本体、ノーマルマガジン、化粧箱、取扱説明書、化粧箱等の出品です。 (リチウムポリマー7.4vバッテリー
¥2.580、充電器¥2.680、変換コネクタ¥1.980)


-発送-
160サイズ
  *発送の都合で化粧箱の仕切りなどを一部変更させて頂く場合があります。
評価なし、品名指定、郵便局留め、宅配営業所止めなどのご希望にも対応させて頂きます。(*代金引換での発送はお受けできません)




-ご使用上の注意-
*使用適正弾、バッテリーの種類は必ず守ってご使用下さい。
*HOPの調整は必ず弾道を確認しながら行って下さい。(強過ぎるHOPは故障の原因になります)
*作動に異常を感じたら速やかに使用を中止し、修理調整をご依頼下さい。
*スペックは実測に基づく参考値です。数値は測定条件等により変化し、またこれを保証するものではありませんので予めご了承下さい。
*内部機構に関連する分解や調整、改造等の加工をご購入者様で行う場合や製品の使用により発生する損害や被害、損失に対しての保証は一切できません。
*害獣 害鳥 害虫の撃退、駆除への使用については法規を厳守して安全にご使用下さい。


-カスタム施工もお受けしています-
カスタム施工やご落札後のメンテナンスもお受けしています、詳細はyukichi10500@yahoo.co.jpまでメールでご連絡下さい。(モバイル確認がまだの方もどうぞ)
ブログもやってますので良かったら見て下さい。
(旧yahooブログ) 



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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『RED TAIL CAT デッドテールキャット 怒危死人形 オキシドール デモテープ しいもんきい かまいたち デルタグッピー COLOR ビリスラ』には、以下のように記載されています。


【新品】フラットダークアース デルタカスタム HK416 次世代電動ガン 東京マルイ

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。

政治/ARS書店『吉田茂』関係本25冊/『吉田茂とその時代』『評伝 吉田茂』『日本を決定した百年』『吉田茂 ポピュリズムに背を向けて』など


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、adidas - 25.5cm ADIDAS SUPERSTAR ADV x KADER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AIXperia - Xperia10 Ⅱ デュアルSIM 国内版SIMフリー 黒色 XQ-AU42

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THE NORTH FACE - the north face マウンテンパーカー

∟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サントリー - 山崎 白州セット 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 : G&G SR15E3 MOD2 カスタム PERUN ETU++搭載 マガジンセット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。

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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 : マルイ HK416 デルタカスタム 次世代電動ガン (バッテリーセット)

■金融

Supreme - supreme ワークパンツ バーガンディ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(追跡便【Prene Bags】ネオプレントート☆The Sunday Bag)、「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。

5251888: 家屋に花模様織り出し十日町紬着物


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:PRADA プラダ Re Nylon ハット キャスケット ロゴClassic Army (クラシックアーミー) DT-4 ダブルバレル M4 電動ガン【電子トリガーシステム搭載】グレー

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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