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2021超人気 連結ベッド/ワイドK260(SD+D)/ベッドフレームのみ 親子で寝られる・将来分割できる JointEase ジョイント・イース フレームのみ
2021超人気 連結ベッド/ワイドK260(SD+D)/ベッドフレームのみ 親子で寝られる・将来分割できる JointEase ジョイント・イース フレームのみ
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22,170円 73,900円
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カテゴリ
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  • キングベッド
  • フレームのみ
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連結ベッド/ワイドK260(SD+D)/ベッドフレームのみ 親子で寝られる·将来分割できる JointEase ジョイント·イース
◆下記の【カラー】からお選びになれます。
ホワイト
ダークブラウン

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※離島について:本州·本島などと橋でつながっている場合にも該当致します。
  【ご注意/初期不良などの対応について】
◆商品タイトルにサイズ·カラーなどが明記されている場合はそれを変更することはできません。
◆商品画像の撮影はできるだけ現物に忠実になるように心がけていますが
撮影時の環境とご使用時の環境との相違によって微妙色合いの相違がでます。
またご使用のパソコンのモニターの特性により違いがでます。
◆商品の仕様は予告なく変更される場合があります。
予めご了承ください。

◆商品初期不良の対応について
初期不良が確認された場合、同じ製品との交換対応をさせて頂きます。
在庫切れ等で同製品が準備できない場合は返金対応として振込手数料を含め、
全額お客様へご返金致します。
初期不良対応は商品到着後から7日以内までとさせて頂きます。
※お客様の都合や思い違い、サイズ違いでの返品は一切受け付けておりません。

※商品を使用·破損·破棄等してしまわれた場合、または、
梱包されていない場合などの、返品·交換はお受けできかねます

 【商品説明】
 





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~わが家のベッド生活がはじまりました!~

親子で寝られる·将来分割できる連結ベッド
-【JointEase】ジョイント·イース-
----------------------------------
最大280cm!!
2台を連結して使えるベッドの登場です。
----------------------------------

最大280cm!
棚·照明付き
日本製



Point.1 2台つなげて広々ベッド!
みんなのゆったりとした眠りを実現!
ライフスタイルに合わせて、
連結も分割もできます。

Point.2 オシャレで便利なデザイン!
清潔感のあるレッグタイプに
飽きの来ないシンプルなデザイン!
ヘッドボードには便利な機能も!

Point.3 安心·高品質の国産フレーム!
国内のSG認定工場で生産された
安心のフレーム。
国産の品質を感じてください。

Point.4 選べるサイズと寝心地!
選べる13サイズのフレームと
5種類のマットレス。
あなたはどう眠りますか?



■Point.1 2台つなげて広々ベッド!

ジョイント·イースは、2つのベッドを連結することにより、超大型サイズを実現。
今まで狭くて諦めていたご家族の快適な眠りを提供します。


·今までは…
家族みんなで寝てるんだけど、今ある布団だと狭いし、子どももよく動くから布団もずれちゃって…。パパも私も熟睡できないのよね…。

●ジョイント·イースなら!

大きなサイズで寝られるから、もうこんな光景とはおさらば!ご家族みんなの快適な眠りを実現します。
しっかり連結でベッドがずれないから、寝ている間に動いても安心!

Q.普通のベッドを2台並べるのと何が違うの?
A.多くのベッドにはサイドフレームがありマットレスに溝ができるため、大きいサイズとしては使えません。
サイドフレームがないベッドでもしっかり連結するわけではないので、寝相が悪いとすぐにベッドがずれてきてしまいます。


·連結するから、2台並べてもピッタリ!
ジョイント部分には連結金具がついているので、ずれてしまう心配がありません。
フレーム内側のこの部分につきます。
※連結金具はセット購入時にのみ付属いたします。ベッド1台ずつの購入では金具がつきませんので、ご注意ください。

●子どもが大きくなっても大丈夫、分割しても使えます。
子どもが小さいときは家族一緒に。大きくなったら子ども部屋に。
連結も分割もできるから、ライフスタイルの変化に合わせてずっと使えます。

●お部屋のテイストに合わせて、コーディネートも自由自在。
女の子にも、男の子にも。



■Point.2 ずっと使えるシンプルデザイン

便利な機能のついたシャープなヘッドボード。シンプルなデザインだから、飽きが来ません。

●便利な機能

·時計やメガネが置ける棚
枕元に置いておきたい小物はすべてここに。散らかることなくすっきり。
·やさしいモダンライト
間接照明のようなオシャレなライトが手元や足元をやさしく照らしてくれます。

●清潔感のあるレッグタイプ

ジョイント·イースは、高さのあるレッグタイプ。マットレスの下が空いているので、湿気もこもりにくく清潔です。
一般的に床から30cm以内の高さはハウスダストが舞いやすいと言われます。
でもレッグタイプなら大丈夫。マットレス面が30cmより高いので、床からのハウスダストも気にせずに寝られます。



■Point.3 安心·高品質の国産フレーム

ベッドは毎日使うものだから、品質が気になる…。そんな方のために、国産の高品質フレームをご用意しました。
さらに安心感を求める方には、国産のマットレスもお選びいただけます。


フレームはSG(製品安全協会)が認める認定工場で製造。
部材には低ホルムアルデヒドF☆☆☆のものを使用しています。
安全性と国産の品質を感じて下さい。



■Point.4 選べるサイズと寝心地

●豊富なサイズ展開、組み合わせ
組み合わせ自由!
ご使用するご家族の人数によって、豊富なサイズパターンの中からお好きな広さをお選び頂けます。

基本はこの4つ!
1.セミシングル【90cm】
2.シングル【100cm】
3.セミダブル【120cm】
4.ダブル【140cm】

お好きなサイズで
広々ベッドが実現します♪

·ご使用人数と組み合わせの目安
ご夫婦で…【セミシングル×セミシングル】
親子3人で…【シングル×セミダブル】
親子4人で…【ダブル×ダブル】
基本の4サイズを自由に組み合わせてそれぞれのご家庭にぴったりのサイズを。
同じサイズ同士はもちろん、サイズ違いでも組み合わせることができます。
※シングル×ダブルの組み合わせは販売しておりません。

●選べる寝心地

5タイプから選べる寝心地!
国産高品質マットレスもご用意しております。

ボンネルコイルマットレス
ポケットコイルマットレス
国産ボンネルコイルマットレス
国産ポケットコイルマットレス
ラテックス入り国産ポケットコイルマットレス

●Color Varietion
ダークブラウン(Dark Brown)
ホワイト(White)
※ご落札後のオーダーフォーム「ご要望欄」にご希望のカラーをご記入ください。


●皆様の声

·20代男性
結婚してダブルベッドにするか悩んだ結果、これからの生活を考えてシングル2台に。このベッドなら隙間が空く心配もないし、モダンな雰囲気なのに棚やライトまでついてて良かった。長く使えそうな感じです。

·20代女性
子供がハウスダストに弱いので、清潔なレッグタイプのベッドを探していました。でも普通のベッドだと隙間が空かないか不安で…。その点このベッドなら隙間も空く心配がないので安心ですね!デザインもかっこいい!大満足です。

·30代女性
引っ越しで和室がなくなったので、みんなで寝られるベッドを探していました。最初は連結にちょっと時間がかかりましたが、やったら納得でした。うまく考えてありますね。(笑)おしゃれだし、機能も充実しているのでずっと使えそうです。将来は子どもに分けてあげようかな。

●組立説明

1、ヘッドボードの設置
 まずはヘッドボードを設置します。ヘッドボードは完成した状態でお届けします。
2、サイドフレームの取り付け
 左右のサイドフレームを取り付けます。
3、フットフレームの取り付け
 フットフレームを取り付けます。
4、床板の設置
 床板のすのこを設置します。
※連結する場合
 ⇒連結する場合は「2」の工程で連結したい側のサイドボードを天地逆にし、連結金具を挟んで取り付けます。(連結箇所はヘッド側とフット側です。)
※連結金具等はセット購入時のみお届けいたします。ベッド1台ずつの購入では付属しませんので、ご注意ください。

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●ベッドフレーム●
【サイズ】
■長さ×高さ(約)
全サイズ共通:208×66cm
■幅(約)
セミシングル:96cm
シングル:105cm
セミダブル:125cm
ダブル:145cm
ワイドK180:キング(SS×SS):192cm
ワイドK190(SS×S):201cm
ワイドK200(S×S):210cm
ワイドK210(SS×SD):221cm
ワイドK220(S×SD):230cm
ワイドK230(SS×D):241cm
ワイドK240(SD×SD):250cm
ワイドK260(SD×D):270cm
ワイドK280(D×D):290cm


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2021超人気 連結ベッド/ワイドK260(SD+D)/ベッドフレームのみ 親子で寝られる・将来分割できる JointEase ジョイント・イース フレームのみ

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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。

NIKE - NIKE AIR MAX 95 ESSENTIAL 27.5

■JointJoy フレームのみ/K230(SS×D) 親子で寝られる棚・照明付き連結ベッド【ジョイント・ジョイ】 国産 安心 家族でゆったり広々

引用:【大人気】LOUIS VUITTON カレ70・ワイルド・アット・ハート【STATUS ANXIETY】Dakota Wallet ダコタウォレット 長財布

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『ヤフオクのみ Zwilling ツヴィリング 「 エンフィニジー パワーブレンダー 1800ml 」 ミキサー ジューサー』には、以下のように記載されています。


ずっと使える・将来分割出来る・シンプルデザイン大型フロアベッド Grati グラティー ベッドフレームのみ/ワイドK260(SD+D)

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、GPD Win 【専用ケース付き】【送料込】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AIFEAR OF GOD - FOG ESSENTIALS Fear of God Mesh Tee

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LOUIS VUITTON - ヴィトン☆★ポーチ

∟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COACH - コーチコスメティックケース 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。

1970年代製 CLUB ADIDAS アディダス デサント ビンテージ スウェット トレーナーVINTAGE FOOTBALL BASKETBALL SPORTS OLYMPIC ATHLETIC

■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。

【注目/珍品/レア/希少/貴重】西郷札 5円札 金五圓

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。

3.1 Phillip Lim - Phillip Lim フィリップリム サッチェルバックミニ

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 : 布団で寝られる連結ローベッド ダブル+ダブル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 : アルミ縞板(シマ板) 3x280x1790 (板厚x幅x長さmm) 軽トラ 荷台アオリ デコトラ キャリー アクティー バンなどにタムラ F-5003 シングル用出力トランス

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 : 【Adidas】☆日本未入荷サンダル☆ADILETTE LITE SLIDES

■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 : ■棚:コンセント:照明付きフロアキングベッド◆210フレーム 268-KG210

■金融

Rosary moon - おまとめ買い 14点セット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(【4色★定番】ルイヴィトン インサイドアウトT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。

業務用 抗菌スーパー耐熱まな板 850×500×30mm


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:【ISABEL MARANT】warden ストライプ cotton-canvas トート■JointJoy フレームのみ/K180(SS×SS) 親子で寝られる棚・照明付き連結ベッド【ジョイント・ジョイ】 国産 安心 家族でゆったり広々

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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