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低価格で大人気の 米軍 キャンバス 7530A 湾岸戦争 AIRFORCE空軍 US NAVY海軍 MC海兵隊US US ARMY陸軍 US OD-7 肩掛けポーチ マップ&写真ケース その他
低価格で大人気の 米軍 キャンバス 7530A 湾岸戦争 AIRFORCE空軍 US NAVY海軍 MC海兵隊US US ARMY陸軍 US OD-7 肩掛けポーチ マップ&写真ケース その他
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6,370円 9,800円
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カテゴリ
  • ホビー、カルチャー
  • ミリタリー
  • 個人装備
  • その他
状態
  • 未使用
アメリカ軍で使われていた、マップ(と写真)を運ぶための1986年官給品の大型ポーチです。

蓋に”US”スタンプ、裏側に
CASE,MAP AND PHOTOGRAPH,OD-7
DLA100-86-C-4194
8460-00-368-4281
APPROVED SAFETY PRODUCTS INC.
==スタンプ一例==

OD-7(暗めのOD色)に一段明るいOGのフチやストラップベルト、

コットンキャンバス生地で、フタに隠れる部分に指2本分くらいの入れ口の深さ17.5cmポケットと、
入れ口1.5cmの深さ7.5cmペン差しx3か所+5か所のペン差し上下があります。

背面のDリングにナスカン接続されている
幅1.7cmのコットン·ストラップベルト全長約110cmは、
四角の2重縫いパッド(20cmx5cm)が通してあります。

全長約33.5cmx幅29.5cm、ユキ3.4cm
フタ全開で長さ63cm

未使用品ですが軍用品ですので、上記以外に気づかないような傷·摩れ·汚れ·キャンバスの生地に生じるボッチ、折り目等ございます。

画像は一例でスタンプの内容やデザインが変わる事があります、

60サイズ相当、コンパクト便不可、

No7530A

画像は一例の場合がありますので、
画像の物を御希望の方はお問い合わせください。
もし画像の物が無い場合はご了承ください。
 

<<ご注意>>
 
下記の文章を必ず良くお読みになり、
ご納得の上、入札お願いいたします、
100%の説明、100%の画像表示は困難です。
質問なく入札いただいた方については
注意事項を納得され、
入札されたものと判断いたします。

<<落札後の流れ>>

落札後、Yahooからの落札のお知らせメールが届きます。
メール中の文を必ずお読みになってください。
内容にしたがってオーダーフォームにご入力ください。

落札者様がご負担する金額は<商品代(落札額)+消費税+送料(代引き可能商品なら、+代引手数料)の合計>です。

かんたん決済ご利用の方は消費税や送料が加算されているか必ずご確認下さい。
Yahooからのメールが届かない場合は携帯のドメイン制限(迷惑メール防止設定)、
迷惑メールに割り振られていないかご確認ください。
フォームに入力しても送料が計算されない場合、
また、どうしてもオーダーフォームに入力が出来ない/やり方がわからない場合は取引メッセージで対応いたします。
メールではチェックの関係上、オーダーフォームでの入力より連絡やお返事が遅くなる場合がありますのでご了承ください。

下記の文章を必ず良くお読みになり、ご納得の上、入札お願いいたします。


<<お取引の注意事項>>

·説明文を必ずお読みください。

·肩口のラインがあいまいな商品もあるため、袖丈は”襟元(横側)から肩を通って袖先まで”の数値を記載している物もあります。



·質問なく入札いただいた方については注意事項を納得され、入札されたものと判断いたしますのでその後のクレームは一切お受けできかねます。

営業時間外·入札後·出品終了直前·落札後のご質問はお答えできかねます。また、ご質問が多い中で購入·商品に関係の無い質問にはお答えしない場合がございます。

·出品は掲載時より経過期間が長い場合、劣化が進む物もあります。
·ノークレーム·ノーリターン·現状渡しでお願いいたします。細かな点を指摘し当たり前のように返品を訴える方がいらっしゃいますが、お応えできません。
·当方で商品の性能テスト等は行っておりません。
·また、コレクションとしての出品·販売をしておりますので、ネット販売品や米軍放出品及びそれに準ずる商品は性質上、中古品(USED品)はもちろん新品·未使用品であっても本来の使用目的やそれ以外の使用に関しましても性能や保障は一切できません。

·当店では出品品を店頭·イベントでも販売する場合が有るため売れたタイミングによってはタッチの差でオークションからの取り下げが間に合わず入札·落札があり、
大変ご迷惑をお掛けする場合がありますので在庫確認は必ずお願いいたします。このようなことが無いように心がけておりますが、発生しましたときはご了承ください。この場合のクレームや保障はできません。
·画像は一例の場合がありますので、画像の物をご希望のされる方はお問い合わせください。
  ·問い合わせ無く入札された場合、画像の物ではない時のクレームはお受けできかねます、
·アウトドア品及び米軍や各国軍の放出品を中心とする販売ですので、USEDはもちろん新品·未使用を含めコレクションしている年月もあり、摩れ·汚れ·傷·破れ·不具合·補修跡·ペン書き·放出品匂い等ある場合があります。
·新品、未使用、実物、当時の物等は当社の判断で記載しておりますが、昨今見分ける事が困難になっており、必ずしもそうでない場合が有りえます。そのような事が無い様に心がけておりますがそれに関する一切の保障はできません。気になる方はご質問ください。
品物の価値を損ねる場合がありますので、そのままの状態で発送しております。発送後のクレームはお受けできません。


·商品は現状渡しですので発送後では品物のコンディション·不具合に関してはこちらで確認できないため落札者様の方で対処願います。
·背景のディスプレイの品物は「付属する」と明記がない物は出品物に含まれておりません。
·落札品の直接当方への商品引取りはご遠慮下さい。
·同梱は基本的にお受けしておりません、同日又は前後の落札で同梱できた場合も個別の送料は掛かりますし、送料は説明内の発送方法で、違う物は承ることはできかねます。

·当方では、過去にクレームが多かったためレターパック、定形外は採用しておりません。
初めての落札の方の代金引換便はご遠慮ください。
低料金発送ができる物に関してのトラブル(事故·紛失)は一切保障できません。
·発送方法に関してのリクエスト、クレームの電話対応は受けておりません。

·下記のような方は入札をご遠慮下さい。

■神経質な方·ご自分の判断で未使用·新品ではないと言われる方、
■一方的にキャンセルを言われる方、「間違いを入札したいので取り消し·キャンセル 他の物にしたいので取り消し·キャンセル」 一切できませんのでご注意ください。対処後の悪い評価がつく場合がございます。それによる責任は負いかねます。
■返品·返金·交換·本物でない等言われる方
■1週間以内に入金できない方
■完璧な品を求める方。
■評価の「非常に悪い·悪い」の割合が多い方


Yahooからの落札のお知らせメール後、1週間以内のオーダーフォームの入力·ご入金が無い場合は
落札者様都合で削除させていただきます。
その場合、Yahooのシステムより自動的に悪い評価が付きますのでご注意ください。

■最近、入札·落札後にご自分の都合での取り消し·キャンセルを一方的に言う方が増えております。キャンセルは一切出来ません。
そういった場合は厳しい処置をいたしますのでご注意ください。


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また、どうしてもオーダーフォームに入力が出来ない/やり方がわからない場合はメール、または連絡掲示板で対応いたします。
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下記の文章を必ず良くお読みになり、ご納得の上、入札お願いいたします。


<<お取引の注意事項>>

説明文を必ずお読みください。

肩口のラインがあいまいな商品もあるため、袖丈は”襟元(横側)から肩を通って袖先まで”の数値を記載している物もあります。



·質問なく入札いただいた方については注意事項を納得され、入札されたものと判断いたしますのでその後のクレームは一切お受けできかねます。

営業時間外·入札後·出品終了直前·落札後のご質問はお答えできかねます。また、ご質問が多い中で購入·商品に関係の無い質問にはお答えしない場合がございます。

·出品は掲載時より経過期間が長い場合、劣化が進む物もあります。
·ノークレーム·ノーリターン·現状渡しでお願いいたします。
·当方で商品の性能テスト等は行っておりません。
·また、コレクションとしての出品·販売をしておりますので、ネット販売品や米軍放出品及びそれに準ずる商品は性質上、中古品(USED品)はもちろん新品·未使用品であっても本来の使用目的やそれ以外の使用に関しましても性能や保障は一切できません。

·新品、未使用品の記載がない物はその限りではありません。
·当店では出品品を店頭·イベントでも販売する場合が有るため売れたタイミングによってはタッチの差でオークションからの取り下げが間に合わず入札·落札があり、
大変ご迷惑をお掛けする場合がありますので在庫確認は必ずお願いいたします。このようなことが無いように心がけておりますが、発生しましたときはご了承ください。この場合のクレームや保障はできません。
·画像は一例の場合がありますので、画像の物をご希望のされる方はお問い合わせください。
 ·問い合わせ無く入札された場合、画像の物ではない時のクレームはお受けできかねます、
·アウトドア品及び米軍や各国軍の放出品を中心とする販売ですので、USEDはもちろん新品·未使用を含めコレクションしている年月もあり、摩れ·汚れ·傷·破れ·不具合·補修跡·ペン書き·放出品匂い等ある場合があります。
·新品、未使用、実物、当時の物等は当社の判断で記載しておりますが、昨今見分ける事が困難になっており、必ずしもそうでない場合が有りえます。そのような事が無い様に心がけておりますがそれに関する一切の保障はできません。気になる方はご質問ください。
品物の価値を損ねる場合がありますので、そのままの状態で発送しております。発送後のクレームはお受けできません。


·商品は現状渡しですので発送後では品物のコンディション·不具合に関してはこちらで確認できないため落札者様の方で対処願います。
·背景のディスプレイの品物は「付属する」と明記がない物は出品物に含まれておりません。
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初めての落札の方の代金引換便はご遠慮ください。
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·発送方法に関してのリクエスト、クレームの電話対応は受けておりません。

·下記のような方は入札をご遠慮下さい。

■神経質な方·ご自分の判断で未使用·新品ではないと言われる方、
■一方的にキャンセルを言われる方、「間違いを入札したいので取り消し·キャンセル他の物にしたいので取り消し·キャンセル」一切できませんのでご注意ください。対処後の悪い評価がつく場合がございます。それによる責任は負いかねます。
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( http://www.garage-ogawa.com )

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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『加賀まりこ、【ずっとだいすき】、希少な額装用画集より、新品額装付、状態良好、送料込み』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、IENA - ヤングアンドオルセ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AISupreme - Supreme THE NORTH FACE steep tech jacket

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SONY - SONY テレビ 40インチ

∟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蘭さん専用 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 : 旧ソ連軍・ロシア軍使用、治安部隊、警察、保安部隊用憲兵ベルト。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 : S.I.C. Vol.13 仮面ライダークウガ(未開封 未使用品)シェードランプ 高さ約70cm 間接照明 調光スイッチ付 未使用 テーブルランプ 50%OFF 即決 インテリアライト T2034

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 : レトロ可愛い★ NewBalance MS237UP★グレージュ 兼用 すぐ届く!

■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 : 希少ベトナム戦 ゛DEADSTOCK ゛1968年製PRC25、77用車載アダプター 入手困難品

■金融

みま様専用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(HARSH AND CRUEL パーカー プリント 花柄 スウェット ロゴ)、「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:スワロフスキー Swarovski 『Subtle ブレスレット』 5221397【サバゲー専用】40mmレンズ【大容量バッテリ】遠望型ガンカメラ RunCam Scope Cam Lite  70mまで。

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。


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