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【驚きの値段で】 エアーバンド トランシーバー [m689] 即納 新品 FTA-550 本物 無線機
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23,000円 46,000円
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本物 エアーバンド トランシーバー FTA-550 新品 即納 [m689]
商品説明エアーバンドファンの皆様に
無線機で有名なスタンダードヤエスの
本物のエアーバンドトランシーバー FTA-550 新品箱入りです
送受信可能なエアーバンド専用トランシーバーですので
送信も可能ですが 受信性能は さすが本物!専用設計!高感度です!

日本製で耐震性·耐水性に優れています
IPX5の防水機能が有ります

使用可能周波数は 以下の通りです
·TX(送信) 118.000 ~136.975 MHz (COM Band)
·RX(受信) 108.000 ~136.975MHz (NAV Band) (COM Band)
·RXウェザーチャンネル 161.650~163.275Mhz 
·25Khzステップ切り替えと8.33Khzの受信ステップが可能です
(8.33khzはRXのみ)
·出力 :5.0 W (PEP), 1.5 W (Carrier Power) 7.2 V DC
·音声出力:800mW
·本体サイズ:約62mmX約133mmX約34mm(突起物含まず)
·重さ:410g

【機能】
·VOR&ILSナビゲーション機能
·VOR信号を受信するとディスプレイは
 自動的にCDIを示しNAV画面に切り替わります
·大型高解像度LCDディスプレイ(43.18mm×43.18mm)

·200チャンネルメモリー(最大15の英数字入力可能)
·暗闇でも便利なバックライトキー
·パソコンプログラミング
·バッテリーセーブ
·ワンタッチ緊急チャンネル切り替え
·ウェザーチャンネル受信可
·ウェザーアラート機能
·VOXオペレーション他機能多数
·BNCコネクターですので簡単に外部アンテナに接続でき、
 より一層の遠距離受信が可能です

【付属品】
·12V/24V対応シガライター電源ケーブル
·単三電池用バッテリーケース
·ヘリカルアンテナ
·ベルトクリップ
·USBケーブル
·フリーコア
·ヘッドフォンマイク接続ケーブルが付属していますので
 ヘッドフォンマイクでの送受信も可能です
·英文マニュアル

本物の航空無線機(エアーバンド専用トランシーバー)ですので
送信·受信可能(交信可能)ですが、
無資格者及びマニアの送信は禁止されております

有資格者が航空機等にて緊急時の予備通信機器として使用する以外は
送信禁止にして受信機としてご使用ください
実験用若しくは自作無線機製作の為の部品取り他
無線·エアーバンドマニアの所有願望等にも如何でしょうか?

★他にも関連商品を多数販売しておりますので 是非 ご覧ください

※当方この製品の販売に関し
 過激飛びMAXより 
 画像·説明文の転用許可済み

·商品番号:689
·商品名:FTA-550
注意事項営業時間外のご質問、メール等は翌営業日となります。

ご質問は終了1日前までにお願いします。

営業時間外等、終了間際は回答出来ません。


入札の取り消しはできかねます。
商品説明をご確認の上、入札をお願致します。


本商品は他販売店舗と併売になっており、
他店にて複数販売の可能性が御座いますので
売り切れの際は、
商品を当方の都合で早期終了する場合がありますが
それ以外の理由での早期終了は致しかねます
ご了承ください

通常1~2営業日での発送になります。
メーカー在庫切れの場合は1ヶ月ほど
お時間が掛かってしまう場合もございますので、
お急ぎの場合は質問欄より
在庫確認のほう宜しくお願いします。

※ノークレ·ノーリターン·ノーキャンセル
 ノーサポート厳守をご了承のうえ入札ください

発送日までの日数は入金を確認してから1~2日ですが
土、日、祭日、GW、年末年始、お盆は
休日の為メールの対応及び発送ができません

出荷センター委託のため、発送は平日のみとなります
発送はゆうパック·佐川急便·ヤマト運輸の
どれかになりますが、
運送会社のご指定は受付出来ません
また、その他発送方法も受け付けできません
同梱:着払い発送は行えません
着払い発送希望の方は落札者都合にて
キャンセルさせて頂きます

長期休暇のお知らせ等自己紹介欄へ
記載致しますので、必ずご確認下さい

新規の方、評価の著しく悪いが多い方、は、

当方の判断で入札を取消しさせて頂く場合がありますので、

ご了承ください。

評価が新規の方の入札はお断りします。
また評価の著しく悪いが多い方、
当方で判断して好ましくない入札者の方は
入札されてもキャンセルする場合がありますので
ご了承ください。
落札から24時間以内に取引連絡のいただけない方、
48時間以内に入金できない方の入札はご遠慮ください。
落札後の値引き要請は一切お断りします

48時間以内にご連絡が無い方は落札者都合にて
削除させて頂きます。

直接のお引取りには対応しておりませんのでご了承ください。

嫌がらせのような質問が多い為そのような質問他
日本語以外のご質問にはお答えいたしません

撮影状況やモニタの環境等により、
写真と実際の商品の色味が多少異なる場合があります
ご使用上の事故や損害について、
当社は一切の責任を負いません
発送詳細[北海道] 1700円 (北海道)

[北東北] 1370円 (青森,岩手,秋田)

[南東北] 1260円 (山形,宮城,福島)

[関 東] 1150円 (茨城,栃木,群馬,埼玉,千葉,東京,神奈川,山梨)

[信 越] 1150円 (新潟,長野)

[中 部] 1150円 (静岡,愛知,岐阜,三重)

[北 陸] 1150円 (富山,石川,福井)

[関 西] 1150円 (滋賀,京都,大阪,兵庫,奈良,和歌山)

[中 国] 1260円 (鳥取,岡山,島根,広島,山口)

[四 国] 1340円 (香川,徳島,愛媛,高知)

[九 州] 1370円 (福岡,佐賀,長崎,熊本,大分,宮崎,鹿児島)

[沖 縄] 2030円 (沖縄)
支払方法
こちらの商品案内は 「」 で作成されました。



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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:すぐ届く!新作DIOR ペンダントネックレス ゴールドチェーン ロゴApuweiser-riche - モノトーン飛ばしフラワータックスカート✳︎薄ベージュ

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『『漢・古和田玉・高古玉彫・獣面紋玉璧』極細工・古賞物・中国古玩・中国古美術』には、以下のように記載されています。


フルノ FURUNO FM-8900S 国際VHF無線電話装置

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、Yohji Yamamoto - yohjiyamamoto ロングカーディガン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AIHermes - エルメス ドゴンデュオ ドゴンGM 2つ折長財布 (22090705)

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

■教師なし学習本日お値打ち❤️希少ChinaSeasマルチカバーL

∟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ISSEY MIYAKE MEN カジュアルシャツ メンズ 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。

●石原さとみ Graduation 少年サンデーテレカ

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 : iCOM アイコム製 国際VHFトランシーバー IC-M504Jhttps://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 : 【ディズニー】スニーカーミッキービッグキャラ刺繍デニムGジャン デニムジャケット【骨董収蔵・乾隆年間・銅製・關公像・武財神】・置物・古賞物・古美術品・家族珍蔵品112652

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 : 20-488 Anritsu (アンリツ㈱) 27MHz DSB 送受信機 RS105DA 中古品

■金融

CHANEL - A69253 CHANEL ゴールド金具 ジップミニ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(ディースクエアード ロゴプリントハーフパンツ ブルー)、「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。

Aー11  ビンテージ 1950年代 日本製  象さんの縄跳び 箱無し


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:JIL SANDER カードフォルダー20-378 TAIYO (太洋無線㈱) 漁業用無線機 DSB 送受信機 TV-S602 漁師さん、漁船、プレジャーボート、釣り情報等 中古品

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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