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国産品 現定価70万円位★新品未使用★イタリア製【ステファノベーメル 41位 薄紫色 BEMER】スミズーラMTO靴スエード革Uチップローファー STEFANO 26.0cm
国産品 現定価70万円位★新品未使用★イタリア製【ステファノベーメル 41位 薄紫色 BEMER】スミズーラMTO靴スエード革Uチップローファー STEFANO 26.0cm
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56,700円 189,000円
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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズシューズ
  • ローファー、スリッポン
  • 26.0cm
サイズ
  • メンズ
  • 26.0cm
状態
  • 未使用

★店頭でご試着可能です!店舗は自己紹介欄ご参照ください★



★現国内定価70万円越えの超高額品!★極めて貴重で高価な業界最高峰シューズ★技巧な手仕事による最高級セミスミズーラ注文靴!★今は亡きベーメル氏の代表的傑作モデル!★イタリア製ハンドメイド★新品未使用【STEFANO BEMER(ステファノ·ベーメル)】高級靴業界最高峰のセミ·ス·ミズーラ製による美麗ワンピース一枚革スリッポンローファーシューズ靴&高級木製シューツリー付き!サイズ41位


{◆同時に最高級イタリアシューズ·英国靴·フランス靴を多数出品中!◆}




商品データ
【カラー】落ち着いた感じのラベンダーパープル薄紫系色(画像参照)
【素材】アッパー;本革(最高級スエードレザー)、ソール;本革
【生産国】イタリア製のハンドメイド
【SIZE】セミ·ス·ミズーラ注文靴なので表記ありませんが、Bemer既成サイズで41~41ハーフ位·英国UKサイズで7ハーフ~8位、標準的ワイズ幅です。参考までに日本サイズで26.0~26.5cm程度に対応すると思います。
外寸実測で最大長さ288、最大幅99、ヒール高さ29 mm。
【状態】室内試着のみの未使用品です。写真のオリジナル高級木製シューツリー(size41)、保存袋1つ付属します。(ソール裏の注文主イニシャル削ってあります)
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商品説明
イタリア靴業界の至宝として君臨した今は亡きフィレンツェ出身の天才アルティジャーノ自身の高級靴ブランド【STEFANO BEMER(ステファノ·ベーメル)】

日本をはじめ世界中の靴職人の卵があこがれを抱くほどの美しい革靴を作る、華の都フィレンツェ出身の実力派職人による人気シューズブランドです。


ステファノ氏が亡くなった現在は、その素晴らしき靴職人のブランドを後世に残そうと、地元フィレンツェの靴学校が資本を出してベーメル家およびイタリア人や日本人のお弟子さん達がブランドを引き継ぎ、変わらぬクオリティの革靴を提供し続けております。

そのベーメルの名作デザインであるワンピース一枚革によるUチップスリップオンシューズをモチーフとして注文された、ハンドメイドのマッケイ製法による最高品質のセミ·スミズーラシューズです。

昨年イセタンメンズ館でオーダー会開催時の価格をご案内すると、セミ·スミズーラ(木型調整可パターンオーダー)で756,000円~、スミズーラ(ビスポーク)注文靴ですと1,512,000円~と価格高騰しております。


完成されたセミロングノーズ&ポインテッドラウンドトゥの現代的木型ラストを採用し、高度な手仕事ハンドワークによって極めて丁寧に作製されております。

アッパーフロントは流麗でクラシカルなシルエットに丁寧な手仕事によるつまみモカ縫いUチップ装飾によるノーブルな普遍的デザイン。
バランス良いセミロングノーズのフォルムと相まって、極めて美しい色気を醸します。


また、巧みなカッティングやステッチワークの精密さ、極限までくびれたウエストアーチのべヴェルドウエスト、ソールのヒドゥンチャネルに半カラス仕上げ、インソール·ライナーのレザー革質など、外観からは見えにくい部分やディテールまでこだわり抜かれた品質。

それゆえ靴としての実用的機能はもちろんのこと、トータルとして、履き心地から靴の持つ雰囲気·存在感は卓越しており、見るからに品格に溢れたオーラに包まれています。


そして、ベーメルならではのMTOスミズーラ注文靴によるフィッティングは、感動の一言。

立体的なヒールカップとシェイプされたウエストラインによるグラマラスなフォルムは、まさに足に吸い付くような履き心地です。

履くほどに足に馴染んでしなやかになり、堅牢にして立体的シングルソール仕様によりソールの返りも極めて良く、ボールジョイント~ウエストアーチ~ヒールカップ一連の確かなホールドにより、長時間の歩行にも疲れにくく至極快適です。


素材は洒脱でマットな質感のヴィンテージ家具を想い起こさせる風合いと美しい色艶を持つ、雰囲気抜群の落ち着いた感じのラベンダーパープル薄紫系色の極上スエードレザーを採用。

最高レベルの既成靴と比較してもその違いが一目瞭然なほどきめが細かく艶やかです。

厳選された大変上質な本革素材なので、メンテナンスも天然毛ブラシで手入れするだけでしっとりとした色艶が維持できます。


敷居が高そうな本格靴ながら、スーツスタイルやジャケパンスタイルのお供にはもちろん、普段履きでチノパン·デニムパンツなどカジュアルシーンにも相性が良いスマートなデザイン性も兼ね備え、オールラウンドで幅広く活用できるのも嬉しいです。

エレガントなセミロングノーズとやや高めヒールによる脚長効果で、股下シルエットがスマートに見えるのも嬉しいですね。


靴ファンを魅了してやまない本場イタリアのカリスマ靴職人ブランド【ステファノ ベーメル】極上ハンドメイド製の超貴重セミ·スミズーラ注文靴を1点のみ、お探しの方にお安くお譲り致します。

※画像の雑誌·小物などの背景物は付属品ではありません。


【ステファノ·ベーメル(STEFANO BEMER)】
若干23歳でフィレンツェに自らの名を冠したス·ミズーラ専門店を構えて以来、数多くのアート·ピースを生み出しているステファノ·ベーメル。
その類稀なセンスとクリエイティビティ、職人としての見事なまでの技量で仕上げられた靴は瞬く間にイタリアのウルサ型ファッション関係者たちから“天才アルティジャーノ“という賞賛の声を得る。
その声の主の一人があのフィレンツェの名店”タイ·ユア·タイ“のオーナー、フランコ·ミヌッチ氏。
決して時代に流されること無く、普遍的な名品·良品のみを無抜く卓越した審美眼を持つと評判の男=フランコ·ミヌッチに太鼓判を押され、さらに識者が認めた工芸品が並ぶDAギャラリーに永久展示されたという事実を記せば、このステファノ·ベーメル(STEFANO BEMER)がどれほど素晴らしいものであるかを理解できる。
そんなステファノ·ベーメルが、その技術と経験をフルに生かした珠玉のプレタポルテ·コレクションを初めて発表したのは2001年。
機能的な側面としての履きやすさと、美的側面としての高いデザイン性。
生み出されるプレタポルテには、ともすると相反する、そんな二つの要素が見事なバランスで同居している。
そして有力日本人靴職人の師匠としても有名で、日本のビスポーク注文靴に影響を与え続けている。
ステファノ·ベーメル氏は惜しくも2012年7月末、48歳の若さでその生涯を閉じました。



★同時にクラシコイタリア物·イタリアクラシコの極上ジャケットや秀逸スーツ、有力イタリアカミッチェリアのシャツの他、イギリス英国靴·イタリア靴·フランス靴·東欧靴などの最高級靴、有名セレクトショップの上質ジャケット·ブルゾン·ニット·パンツなどをまとめて格安出品しておりますので、お見逃しなく!



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お取引方法

【落札後の流れ】
①落札者様は自動配信される取引案内に従って、まずは”オーダーフォーム”に必要事項をご記入いただきます。
②自動計算された金額(商品落札額+消費税+送料)を指定銀行口座にお振込み手続き下さい。
③お振込みが確認できましたら、こちらから発送のご案内を差し上げます。


【お振込み代金の計算方法】
商品落札額+消費税+送料(下記)


【発送方法】
◆佐川急便にて日本全国一律800円+税(北海道は1200円、沖縄および離島は着払い)で対応させて頂きます。
◆最初の落札日より1週間以内であれば、複数落札頂いても1品分の送料で同梱発送します。
◆商品は入金が確認できました日から2日以内で迅速に発送致します。日にち指定がある場合は入金日より3日目以降でご指示下さい。
※メール便や定型外郵便は保障が無くトラブルの原因になる場合がありますので、対応しておりません。


【お支払い方法】
●三菱東京UFJ銀行
●ゆうちょ銀行
●yahoo!かんたん決済
●条件付きで「代引き発送(佐川eコレクト)」にも対応致します。ただし、送料と手数料は実費ご負担頂きますので割高になります。クレジットカード決済も可能ですが支払手数料(5%)を別途ご請求させて頂きます。


ご注意事項
★落札から3日(72時間)以内にご返答、1週間以内にお振り込み手続きをお願いいたします。
上記期日を守って頂けない場合には購入の意思が無いものと判断し、キャンセル扱いとさせて頂きます。その際にはシステム上自動的にマイナス評価が付きますので、予めご了解ください。

★サイズ·色·イメージの認識相違による返品はお受けしておりません。

★品物に瑕疵や問題が無い限り、基本的に返品はご容赦いただいております。写真や説明で分からない点がございましたらご質問をお願いします。

★実測寸法値における若干の誤差はお許し願います。

★サイズにつきましては も参考にしてください。

★できるだけ丁寧でコンパクトな梱包により発送いたします。多少の畳みシワなどはご容赦願います。
※もし洋服の皺が気になるようでしたらスチームアイロンを当てていただくか、お風呂の脱衣所にハンガーに吊るして一晩置いてくだされば、おおよそのシワは解消されると思いますので、ご参考までに。

★特定商取引法や連絡先等の情報を自己紹介欄に明記しておりますのでご確認ください。


その他
★この他にも上質で魅力的なメンズファッションアイテムを多数出品しておりますので、その他の出品欄もご覧ください。

今後も”素敵なもの”を”限界の安値”でご提供していきますので、ぜひアラート登録を!


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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『【送料無料】三越伊勢丹 株主優待カード 利用限度額80万円 10%割引 有効期限2022年7月31日』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、【新品】K18 ルビー ダイヤモンド ピアス [i7-6]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セリーヌプリントのカーフスキンのミニ縦型キャバ

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Kate Spade 8月 新作 Margaux East Eest Crossbody クロスボディ 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 : 本革ワニ革レザー パティーヌ染めメンズ靴  ローファー、スリッポン 履き心地良い24cm-27cmサイズ選択可能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 : DOLCE & GABBANA::ストレッチコットンキャミソール:S[RESALE]宗 sou 手織紬ドロンワーク抽象壺に花模様名古屋帯

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 : Hobbs Londonジェイミーポンテドレス ネイビーレッド ワンピース

■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 : ナイルワニ革 靴 メンズシューズ ビジネス 皮靴 紳士靴 カジュアルシューズ 24~27cm ローファー モカシン スリッポン 男性 幅広 プレゼント

■金融

A COLD WALL アコールドウォールTrousers トラウザーズ Grey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(新品未使用品 OPPO A5 2020 グリーン SIMフリー)、「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。

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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:Cartier - カルティエ ネックレスナイルワニ革 靴 メンズシューズ 皮靴 紳士靴 カジュアルシューズ 24~27cm ビジネス ローファー モカシン スリッポン 男性 幅広 プレゼント

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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