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ブランドのギフト 最高級 グルーバーレザー 新品 イタリアンレザー 適応サイズ 11 アイフォン iPhone 茶 カバー ケース スマートフォン 蛇革 皮革 パイソン & iPhone 11用
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7,800円 13,000円
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 携帯電話、スマートフォン
  • アクセサリー
  • iPhone用ケース
  • iPhone 11用
状態
  • 未使用
国内のオリジナルレザー&グッズブランド『GROOVER LEATHER/グルーバーレザー』のレザーアイテムです!
もちろん新品未使用です!!

『GROOVER LEATHER』
10年以上にわたり国内の人気アメカジブランド『THE FLATHEAD(フラットヘッド)』のレザー製品工房【STOCKBURG(ストックバーグ)】にて工場長として活躍していた革職人が同工房を独立し、2017年に立ち上げた新鋭レザーグッズブランドです!
【STOCKBURG】を独立後、ブランドオーナーは自らの地元長野市に小さなレザー工房を構え、数人の職人と共に『GROOVER LEATHER』を立ち上げました!
『GROOVER LEATHER』では、お客様が商品を末永くご愛用いただけるよう考慮し、手縫いを中心とした縫製と独自で編み出した構造技法により、使いやすさと耐久性を兼ね備えたこだわりの商品を展開をしています!
また素材にもこだわり、革質にはイタリア·トスカーナ地方の老舗タンナーの”イタリアンレザー”を厳選して使用しています!
雑誌等で紹介されることもほとんどないのですが、ウォレットやベルト、バッグ等各種レザーアイテム等の生産を含め、クオリティーの高いアイテムを生産しております!
縫製や処理等の製作クオリティーも高く、今後お薦めのレザーブランドです!!


※『GROOVER LEATHER』のレザー素材に関しまして※

”シュリンクレザー”
イタリア·トスカーナ地方で造られている[バケッタ製法]の革を使用しています!
熟練職人の丁寧な手作業によって革表面に出された「シボ」は非常にキメが細かく、その繊細で上品な風合いが最大の魅力です!
また、革の中までしっかりと脂分が入っていますので感触は柔らかくしっとりとしており、なお且つ「コシ」のある上質な革素材に仕上がっています!

”スムースレザー”
植物なめしの生誕地と云われているイタリア·トスカーナ地方サンタクローチェ地区にある老舗タンナー『テンペスティ社』で造られている革を使用しています!
『テンペスティ社』特有の[エルバマット製法]と云われる独自開発のなめし製法は、なめしの段階で配合される牛脂と魚脂のバランスが他社とは異なり特許を取得しています!
熟練職人の手作業によって丁寧にオイルが含ませられ、「上品な艶」と「コシ」のある上質な革素材に仕上がっています!




今作は≪高級 イタリアンレザー ”パイソン”皮革 カスタム仕様 iPhoneケース (スマートフォンケース)≫です!

「アイフォン(iPhone)11」以下までのサイズ感に対応可能な、手帳型のスマートフォンケースを製作いたしました!
(「アイフォン(iPhone)11」以下のサイズでしたら「アンドロイド」機種でもご利用いただけるものもあります。)


ベースの革質には”シュリンクレザー”を、最高品質の【イタリアンレザー(牛革)】を使用、革の密度が高く耐久性に優れ、安心してご着用いただけます!
【イタリアなめしの牛革】は世界で最も品質が高く、使い込むごとに革本来の天然の艶が現れ風合いが増し、より雰囲気良く育っていきます!
とてもクオリティーの高い本当にお薦めの革質です!!


さらに、今作では表面に”パイソン(錦蛇)”皮革を使用した切り返しによるカスタム装飾を施しました!
「フロントカット」といわれる背中側の一枚物を使用しており、蛇特有の背中の鱗とその模様はとても迫力があります!!
特に今作では、革の表面にニス等のコーティング処理を施していない「マット仕上げ」といわれる艶処理無しの特殊な皮革を使用しており、天然皮革のその自然のままの質感は使い込むごとに革本来の天然の艶が現れより風合いが増してきます!


また、内側部分の革裏面には引っかきに強い【豚革】が張り合わされており、より機能性と耐久性が高められたクオリティーの高い仕上がりです!


色は奇麗な「ボルドー(ベース)×マットブラック(パイソン) ツートンカラー」、使い込むとごとに艶が現れ色味が増し、とても雰囲気が良くなります!


サイズ(折りたたんだ状態で)は「縦約16cm×横約8.8cm」、
「アイフォン(iPhone)11」までに対応可能なサイズ感です!


≪ご使用方法(ブランドHPより詳細)≫
「iPhone 11」以下までの大きさに対応します。
開いて右側には、上下に可動する「スライダー式パーツ」を採用しており、このパーツに付属している粘着テープによってスマートフォンを貼り付けて使用します。
貼り付けの際には、スマートフォンを直接貼り付けても良いのですが、衝撃や傷を守るために別売りの薄いカバーを付けた状態からでの取り付け可能です。
「スライダー式パーツ」でスマートフォンを上げることで写真撮影が容易にでき、下げることでケース本体に収納ができます。
開いて左側には「ポケット」とその裏に「フリースペース」が用意されていますので、メモやレシート、クレジットカード等を収納いただけます。
外側にはカメラの穴が開いていないので、見た目もすっきりとしてスタイリッシュな雰囲気を出しています。


長くご使用いただけるものですので、ブランド名だけの製品よりも、もうワンランク上の上質なレザーアイテムをご愛用いただきたいと思います!
プレゼントにも最適です!
素材·縫製共にクオリティーが高く、本当にお薦めですよ!!



『ダイヤモンドパイソン(錦蛇革)』に関しまして···
現在市場に出回っている「パイソン」は主に「東南アジア諸国(インドネシア·タイ等)」にて鞣し(なめし)がなされており、高級素材として珍重されています! パイソン革は、日本国内はもとよりヨーロッパ諸国でもとても人気の高い革質ですので、現在は値段が非常に高騰しており、過去の2倍以上の値段で原皮取引されております!!
これ以上値段が高等する前に、お早めにコレクションに加えていただければと思います!!
パイソン革は「背中面(Belly Cut Type)」 と「腹部面(Back Cut Type)」があります!
日本国内では「背中面(Belly Cut Type)」 の人気が高く一般的に多く出回っておりますが、ヨーロッパやアメリカでは「腹部面(Back Cut Type)」の方がより需要が高くなります!
「背中面」は迫力のあるワイルドな雰囲気の革として、「腹部面」は綺麗な品のある革として、違う意味合いで捉えられ使用されています!
「背中面」は全面にダイヤ型の連続的な斑紋·模様があり、「腹部面」は蛇腹独特の大振りな鱗模様が一列に敷かれ、共に模様が大きくはっきり現れているものや傷のないものほど価値は高いといわれています!
模様の現れている部分をどれだけ継ぎ目無く使ってあるかによって、製品として仕上がってからの価値が決まってきます!
革質は柔らかく張りがあり、丈夫で耐久性にも優れておりますので、安心して長くご使用いただけます!
また、使いこむほどに色味が増して艶が現れ、さらに風合いが良くなります!!
ベルト·財布·バック·靴など多種多様な革製品として用いられていますが、最良の部位による製品は極わずかしか作れませんので、出来上がった製品に全く同じものは無く、まさに一点物と呼ぶにふさわしい逸品です!!
『DOLCE VITA』ではこの高級素材をさらに厳選し、特にサイズが大きく模様のはっきりとした物のみを厳選して特注で生産して頂いておりますので、そういった意味でも本当に貴重な逸品です!!
ぜひ、よりクオリティーの高い「パイソン革」をお薦めいたします!!

※分類に関しまして※
ウェスタンブーツブランドでは蛇腹部位を「バックカット」、背中部位を「ベリーカット」と分類し、製作されております!
革問屋によって異なりますが、「2m以下:ベビー」「4m以下:ミディアム」「4m以上:ラージ」と分類され、単純に大きい方が鱗模様にも迫力がありますので人気があります!



なお、入札前に「自己紹介欄」をご覧になってください。(明らかな「出品者側のミス」以外の落札後のクレーム·返品はお受けしませんので、質問してください。落札後の質問等もご遠慮ください。)
他にも多数アイテムを出品していますので、ぜひご覧になってください!!

お時間がありましたら、 もぜひ御覧下さい!!

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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『〓★新品タグ付 PINGピンゴルフ 半袖モックネックシャツ/LL 定価13200円〓』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、Chloe - ブラック ファーマル Chloe 礼服 ヒマワリ様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

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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

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∟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mina perhonen - °˖*sold out ⋈ choucho がま口スリムペンケース °˖* ⋈ 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。

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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 : ケイトスペード iPhone11 スマホケース 手帳型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 : adam kimmel◆×Carhartt フェイクスウェードカバーオール S/ポリエステル/BLKアルミ板9mm厚 830x1605 (幅x長さmm) 両面保護シート付

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 : 【SAINT LAURENT】LOULOU モノグラムショルダーバッグ☆ブラック

■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。

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■金融

【レア柄♪】リバティ miniぺたんこふたごポーチ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(HERMES ショートパンツ【パリ本店買付】)、「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:FW17 Week11 Supreme AKIRA Patches Hooded Sweatshirt新品未使用 WIND and SEA x CASETiFY iPhone 11 スマホ ケース ネオンイエロー Neon Yellow ウィンダンシー キムタク 木村拓哉

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。

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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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