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最旬トレンドパンツ R-047133 和製アンティーク 前面ケヤキ材 特大サイズで重厚感抜群!希少な9尺物の収納箪笥(重ね箪笥、水屋箪笥、夜具箪笥)(R-047133) 箪笥
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292,500円 975,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 家具
  • 日本
  • 箪笥
状態
  • 中古
※こちらの商品は旧家から仕入れた状態で出品したアンティーク品です。
全体的に損傷が見られるため、リペアを施さなければご使用いただく事が出来ません。
セルフリペアが可能な方や業者の方向けに、安価でご購入いただけるお品としてご提供しております。
こちらの商品は、当店でリペアを施してから出荷する事も可能です。
リペア後に再出品させていただきますので、ご希望のお客様はお問い合わせください。
家具の色味につきましてもモニターの違いで若干違いはあります。
細かい色味を気にされる方はご入札の前に必ずお問い合わせください。
名称
和製アンティーク 前面ケヤキ材 特大サイズで重厚感抜群!希少な9尺物の収納箪笥(重ね箪笥、水屋箪笥、夜具箪笥)(R-047133)
商品サイズ
高さ:1735mm 幅:2760mm 奥行:880mm(※多少の誤差はありますので予めご了承ください。)
商品説明
和製アンティーク 前面ケヤキ材 特大サイズで重厚感抜群!希少な9尺物の収納箪笥(重ね箪笥、水屋箪笥、夜具箪笥)(R-047133)です。

明治から大正期にかけてつくられた収納箪笥です。
こちらは夜具箪笥と呼ばれるもので、
昔は布団などの寝具類を入れたりと
押入れのように使われていました。
このような9尺物の特大サイズは
今ではなかなかお目にかかれないので、
大変希少な一品ですよ。
前面は高級素材のケヤキ材で、力強い杢目も美しく、
極太の立派な框からも上質な造りであることが窺えます。
和の風格漂う空間作りにいかがでしょうか。

上下分けるとR-047134、R-047135になります。

下部の天板にズレ止め用の穴が開いていますが、上下別々での使用は可能です。
鍵はありません。

■高さ 上895mm/下840mm
■引き出しの内寸(大) 各 深さ145mm/幅1510mm/奥行725mm
■引き出しの内寸(中) 深さ110mm/幅755mm/奥行725mm
■引き出しの内寸(小) 深さ110mm/幅315mm/奥行725mm
■引き出しの内寸(小) 深さ60·85mm/幅290mm/奥行360mm
■重量 約209kg



※送料について※
送料サイズ表記はサイズ40となっておりますが、
正しい送料はご注文後、自動返信メールの後に追って担当者からご連絡いたします。
(事前にご確認が必要な方はお問い合わせください。)

商品説明文へ詳細を記載してありますが、
商品についてご質問、お問い合わせがございましたら、お気軽にご連絡ください。
お電話(※下部連絡先へ記載)や質問欄よりお待ちしております。
送料 および 時間指定
送料サイズ40
こちらは複数個口、又はチャーター便での発送となります。送料の合計はご落札後に改めてお知らせいたします。
配送先によって送料が異なりますので、事前にご確認が必要な方はお問い合わせください。

★お届け日にご希望がございましたらご落札後1回目の取引ナビでお伝えください★
※2回目以降にご連絡を頂いても対応出来ない場合があります。

らくらく家財宅急便について(送料サイズ26~39)
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そのため、配送ご希望場所付近までお運びいたしますが、開梱及び設置はお客さまにお願いしております。
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ご希望場所付近までお運びいたしますが、取り付けはお客様にお願いしております。
送料サイズ別発送方法
送料サイズ
6~16
17~25
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それにより生じた物的、人的損害·時間的損害、見込まれる商利益等の保証はできかねますので予めご了承ください。
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搬入時に十分なスペースがなく、ご返品をご希望される場合にはお客様理由でのご返品となり、送料をご負担いただいておりますので予めご了承ください。
特定商取引法に関する表記事項
店名
アンティーク家具 ラフジュ工房(姉妹サイト:アンティークギャラリー和音)
運営管理責任者
岩間 孝一
所在地
313-0106茨城県常陸太田市箕町248-1
(※商品をご覧になりたい方や直接お引き取りをご希望の方は、必ず事前にお電話もしくは、質問欄よりお問い合わせください。)
連絡先
TEL0294-70-3730
FAX0294-76-0864
定休日
土曜日·日曜日·祝日
販売価格
落札価格(落札価格は消費税を含んだ価格となります。)
商品代金以外の必要金銭
簡単決済手数料、送料梱包手数料
注文方法
落札による
支払い方法
簡単決済(オークションページに記載)
支払期限
落札日より5日以内
販売数量
オークションページに記載
配送先
日本国内に限ります。ただし離島など一部地域へのお届けできない場合があります。
商品のお届け日
ご入金確認後3日以内の発送、またはお客様ご指定日到着となります。
返品·交換
商品の品質には万全の注意を払っておりますが、配送中の事故等で破損が発生した場合や、落札した商品と異なる商品が届いた場合は、ご返品を承ります。
上記の場合には、商品代金、送料梱包手数料、振り込み手数料をご返金いたします。
また、「イメージと違う」、「サイズが合わなかった」等のお客様ご都合でのご返品は、家具と建具のみ承っております。
その場合には、返品配送料はお客様でご負担をお願い致します。
なお、当店では発送時に送料のおおよそ半分を負担しております。その分の費用もお客様でのご負担となります。
往復の送料(梱包材費含む)と振込手数料を差し引いてのご返金となります。予めご了承くださいませ。
ご返送は商品到着後、お客様のもとへ到着した日より、1週間以内に当店へ到着するようご返送くださいますよう、お願い致します。
ご返送いただく際には万が一の破損などトラブルを防ぐため、当店指定の配送業者でのご返送をお願いしております。
また、必ず保険を掛けてご返送くださいますよう、ご協力をお願い致します。
保険なしでご返送いただいた場合、輸送中に破損等がありましたらお客様へ修理代をご請求することになってしまいますので、何卒ご了承いただけますよう、お願い致します。
ご返品は、到着日より1週間以内に当店へご返送されて来た場合のみお受け致しますが、1週間を超えた場合はご返品をお受け出来かねてしまいますので、予めご了承ください。
返品期限
商品到着後、7日以内
返品送料
·配送中の事故等で破損が発生した場合や、落札した商品と異なる商品が届いた場合、ご返品の送料は当店で負担いたします。
·お客様ご都合でのご返品の場合は、往復の送料をお客様にご負担いただきます。

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水屋箪笥のインテリア実例 | RoomClip(ルームクリップ)
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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『【G51】 K18 イエローゴールド 喜平 キヘイ ネックレス 中古良品 長さ約60cm 10g』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、BANDAI - 聖闘士聖衣神話EX 射手座 サジタリアス アイオロス OCE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AIスマートウォッチ

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Gucci - グッチ GUCCI プレート ラバー ブレスレット 18cm SV925 仕上済

∟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iPhone - iPhone 7 128GB SIMフリー ブラック 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。

ブーツ/キャメル/ファー

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。

Clarks - Clarks ワラビー

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 : 【此】圧巻の重厚感!佐渡小木地方 芸者箪笥 江戸期 ◎小木箪笥 佐渡箪笥 衣装箪笥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。

URL : VIP価格☆HARSH&CRUELパーカー3M反射DuPont

■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 : 【osk030907】至極の逸品 清光光雲 (四君子)-Four Gentlemen 宝石象嵌箪笥 (和・洋・整)3点セット 2500万

■金融

GRACE CONTINENTAL - carving tribes Ana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(激レアセールCoachユニコーン型グラブタンレザーコインケース)、「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。

【古美術】ペルシャ 9~12世紀 花瓶 壺 置物 アンティーク 銀化 土器 出土品 六耳 四耳 イラン


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:【UO】日本未入荷●花瓶●Daphne VaseGM4k① 最高ランク1間半赤黒ツートン近江水屋箪笥 古民家に 階段箪笥 水屋箪笥

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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