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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 工具、DIY用品
  • その他
状態
  • 傷や汚れあり
おもいきって値下げしました!もうめいっぱいです!  この金額なら必ず納得して頂けるイイ品だと思います。 是非買ってください お願いします。

出ました!  ゴムマット!  総トン数は300トン!  


大手荷役会社とかプラントの大型のベルトコンベアに使われてたもの。  まとめて引っ張ってきました!  ベルコン用なのでワイヤー入りの極厚タイプです。   幅·厚み·重量ともにいろいろあります。 一番小さいものでも2トンぐらい。 大きい巻きのものになると7トン半とかのものもある。もうこれは背丈が3m以上あります。 


5番。  シートの幅 1010㎜。  ゴムの厚み 16㎜。   総重量は 7.7トン。  引っ張り出しての長さは確認してませんが、テーブル計算とゴムの比重からのだいたいの長さは 約355m。  ロールの直径は 2720㎜。


ゴムの幅、 厚み、 重量、 長さはゴムベルトの比重からだいたいの長さを積算して表示してます。 ゴムを敷き詰めたい面積によって買ってください!


使い方としては駐車場やら資材置き場の養生材として最適だ! 砕石や再生クラッシャーランを敷き詰めたら転圧ローラーできっちり転圧します。 その後レッカーかラフターを呼んできてコイツを吊ってもらってトイレットペーパーを転がすようなやり方でゴムシートを敷き詰めます。 ロール自体は結構重量があるので大きめのパイプかシャフトでもつっこんで両側からワイヤーで吊ればOK! クレーンでゆっくり移動しながら巻き出すようにしていけばきれいに敷けます。 


カットはグラインダーでOK! 切りたい箇所を折り曲げるようにしてから刃を入れればスムーズに切れます。 ベタ置きのまんまだとゴムの摩擦でグラインダーの刃が止まるので少し山型にしたほうが簡単です。 


厚みが分厚いコンベアゴムで中にワイヤーが入ってます。糸などの入った薄手じゃありません。  多少の擦れはあるだろうが、強度は折り紙付きだ! 紫外線や劣化でボロボロになることもないし、当然錆びることもない。 ヨレが出るのも考えにくいです。長年この状態でベルトコンベアとしてセットされてました。今の状態でも両脇のヨレは見受けられん。  メーカーはダンロップや横浜ゴム·ブリジストンなど国内メーカー。文句なしの一流品です!


地目が農地だから土間コンやらアスファルトはできないな~~~をお考えの御仁に朗報だ! コイツを敷けばぬかるみや防草の効果もあるし、みためも貧乏くささはナイ。 敷鉄板だと真夏の照り返しで反りが出たり、据え付け時に溶接が必要だったりするが、コイツはそのまんま敷くだけでOK!  鉄板と違って盗難の危険性もなく何より価格が安い! 鉄板の新品価格がキロ当たり100円税別なのに対してコイツは43円税込です!   地目変更することなく固定資産税もそのままんまで快適に使えます!


駐車場や資材置き場にもドンピシャです! リフトや大型トラックが載ってハンドルを切り返しても問題ない。  ヨレやゴムシートが捲れるこたありません。 草も生えないし使い勝手は最高です! よく建設現場などで使われてるゴムマットは3mぐらいにカットしてあるので仮設の持ち運びには便利だが、長年使うとなると長物のロール状のほうが有利だ。 隙間から草が生えることもない。 施工の手間はおんなじなのでロール買いをお勧めする!


それでは質問待ってます!  コイル状のゴムシートです! 使い方はアイデア次第だ! 劣化することもなく耐久性は抜群です! コイルの一本売りなので切り売りなどはできません。  トラックへの積み込みはこちらでやります! 発送も大型トラックやトレーラーで全国配送OKです!  ドカーンと買っていただければズドーンと値引きOKです!  是非電話ください!  0932811087  油谷です!


4トン車~大型トラック·トレーラーまで配車OKです!  配送費はご質問ください! 


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 ◎コメント
こんにちは。 金属スクラップ業の油谷産業㈱です。  メタルリサイクルと併用して倒産物件や破産管財品、長期在庫品や型落ち見切り品などいろんな商材をヤフオクで売るような仕事をしております。 どうでもいいようなあまりパッとしない会社ではありますが“お客さんとの信頼を第一に”をモットーに至心をもって事にあたる所存です。

油谷産業株式会社   福岡県遠賀郡岡垣町黒山812-1   電話0932811087   LINE ID yutani1106
営業時間·土日祝日休みの8時~5時

 ◎発送方法·送料は下記に記載しています。※必ず読んでください!
平成30年3月から福山通運による集荷配送が大幅に変更されました。小荷物はこれまで同様ですが、重量物及び大型の嵩張る商品につきましてはトラックの天井高までの容積運賃のご提示となります(荷物を積み重ねることができないため)。 混載便の配送センターへの持ち込みも必要なため即日配送などの対応はできかねます。3~4日猶予を頂いております。 横幅が2mを超える品物については福通による集荷自体ができません。チャーター直送便でのご案内となります。 大型商品につきましては諸々の事情をご検討の上、事前のご相談をお願いいたします。
小型の荷物につきましては、商品代金と送料(別途消費税)をお支払いの確認後に、福山通運にてお送り致します。
個人宅への配送の打ち切りも継続中です。企業·法人向けの配達はこれまで同様ですが、商品発送の際の伝票記入欄が個人名ですと配送が無条件に福通支店止め限定!さらにその運賃は契約外運賃(通常運賃)となりかなり割高になります。  そこで対策ですが、近所の知り合いの商店や企業または事業所にお願いしてそこに配送してもらうのがイイとおもいます。「○日に福通から荷物が届くから受け取っておいてほしい!」と頼んでおけば難しい伝票記入や金銭授受もなく簡単だとおもいます。 もちろん配達予定先が見るからに個人宅であったとしても事業所名義であれば問題はアリマセン(嘘はダメですよ)。 
パレット積みの大きい荷物は現地での荷降ろし作業が必要です。 フォークリフトや重機が必要になります。

トラック1台分の荷物であればチャーター便がお勧めです。 例えば当社から大阪南港まで迄の運賃は4トン車平ボディーで5万円に消費税。大型トラックで7万円税別でイキマス! 東京まででも4トンで10万、大型でも13万です。安いです! トレーラー配送もお任せください! 配送費の値上げが厳しい昨今ですが、この金額なら今現在提携の運送屋さんより安いとおもいます。「荷物を運びたい!」「トラックを手配してほしい!」「帰り便を探してほしい!」のご要望もお受けいたします! 当社とは関係のない取引でも構いません。運賃の上乗せやカスリ取りは致しません。直接運送会社をご紹介いたします。是非一度ご連絡ください!安く運べるかもしれません。
 
そのほかトレーラーヘッドレスのフェリー配送やJRコンテナを使っての鉄道輸送もお任せください! 場所によっては安く運べる可能性あります。
 ◎商品について
商品はすべて中古品であり、現状での引渡しです。当方にとって、機械工具や使用用途がよく解らない商品を清掃や修理をせずにそのまま出品する場合も多々あります。 現物を確認して購入していただくのが原則ですが、やむなく現物確認ナシの場合はクレームはお受けできません。返品の場合の諸費用はお客様のほうでご負担ください。 商品によっては当方の知識が乏しい場合もあります。当方がスクラップ業者であり、そこに持ち込まれた商品であるとの認識をお持ちになり お客様のほうで納得いくだけの質問回答を知悉され、それを踏まえた上で処断されて下さい。 商品説明はあくまでもこちら側の主観に基づくものであります 商品写真での判断材料に対しても商品価値を担保するものでは決して御座いません。 このような点に留意され、慎重なご入札 ご落札をお心掛け下さい。
 商品を多数お求めの場合、商品価格値交渉·送料·運賃などの相談も承りますす。そのほかどんなことでもご質問ください。 尚、土日·祝日は質問などに対応が出来ない場合があります。   電話·0932811087
 商品販売では誠意ある対応を心がけてまいります。是非とも宜しくお願い致します。
 
◎中古品に対する私の捉え方
なにもないところから事業を立ち上げて頑張る若い人が私は大好きです。  資金もコネもなく苦労もあるでしょうが敢然たるガッツが何よりの支えです!新型機械を導入する羽振りのイイ同業者を傍目に、ときには見栄も大事でしょうが一番大事なのは自分自身の心の在り方だとおもいます。中古機械や資材は単なるモノですが、モノは生き物です。役目を終えたかに見える機械や資材でもそれを活用し切り盛り工面することでそれらを扱う自身が粘り強さや遣り熟す気概が育つのも事実です。           
 油谷産業株式会社は中古機械や資材の販売や買取りを通じてそんな方たち に少しでもお力添えできればと考えております。
そして事業の更なる発展に ご協力できれば幸いです。      
                                                                    油谷産業株式会社  代表 油谷泰彦

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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『高精細デジタル版画 額装絵画絵画 日本画 花鳥画 年中飾り 近藤玄洋作 「桜に鶯」 F6』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、セイコー プロスペックス SBDJ047 ソーラー ダイバー 時計 腕時計 メンズ 美品☆0302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

■教師なし学習南海ホークスファンブック1988年/門田博光/佐々木誠/山本和範/T.バナザード/山内孝徳/山内和宏/加藤伸一

∟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カードキャプターさくら 李小狼 セル画と動画のセット 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 : 新品 MITSUBISHI/三菱電機 HG-JR503B サーボモーター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。

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■金融

【即決送料無料】前大徳福本積應筆 「清秋竹露深」一行書 肉筆紙本掛軸(共箱)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(一番くじ ドラゴンボール EX 摩訶不思議大冒険 E賞 シュウ&マイ)、「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。

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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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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