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最適な価格 新品25本セット高輝度LED168チップ/直管型LED人感センサー蛍光灯G13/40W形120CM対応品3000LM/180°発光/昼白色5000K/ グロー式工事不要/1年 LED電球
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13,200円 22,000円
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カテゴリ
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  • 蛍光灯、電球
  • LED電球
状態
  • 未使用

25本1セット高輝度LED168チップ3000LM直管型LED人感センサー蛍光灯G13/40W形120cm対応品/昼白色5000K/発光180° グロー式工事不要/ 1年保証   

【LED蛍光灯メリット】

省エネ効果のLED人感センサー蛍光灯です。

壁とガラスを通して物体を感知できるLED蛍光灯 物体がセンサー範囲で移動すると、

人感センサー LED蛍光灯は自動点灯、

物体がセンサー範囲で移動せず(動きが無いとき) 約50秒で消灯します(待機状態)。

低消費電力、省エネで電気料金を50%以上大幅削減。


 

①従来の蛍光灯の電気代が約1/2に!!  
   発熱も少ないため夏の空調効果を含めると年間約60%節約になります。

②従来の蛍光灯に比べて広範囲に光が広がります

③従来の蛍光灯より長寿命-従来の蛍光灯の約4~8倍長寿命。交換の手間が大幅に減少

④割れにくい安全性-素材がガラスではないため、落下しても割れにくく安全。

⑤従来の蛍光灯とことなり、スイッチを入れるとすぐ発光をします。

従来の蛍光灯に見られるチラつきはほとんどありません。

⑦LEDの光は赤外線や紫外線を含まないため色あせなども抑えられます。

⑧LEDは水銀を含まないため有害な物質を排出せず、環境に優しい照明です。

 

広い使用範囲:商品棚、ショーケース、陳列窓、トイレ、台所、ホテル、広告、レストランなど。

 

  お得な25本セットの大放出!!この機会にぜひご購入下さい!!



LED蛍光灯の取り付け/注意点 

グロー、ラビット1灯用タイプ

従来のグロー式器具を安定器付のまま使えますが、必ずグロー球取り外してからお使いください。

安定器は約4~6W程度の無駄な電力を消費しますので安定器を外す工事を推奨します。

    ラビット2灯用タイプ、インバータータイプ

従来の器具をそのまま使えますが、安定器を取り外す簡単な工事が必要です。


配線工事は、電機工事士資格が必要なため電気工事店にご相談下さい

※こちら製品PSE対象外ですので適合検査不要商品ですが、

 安全を考慮し、PSE適合検査を受け、検査合格をもらいました商品です。

 

検査レポートも当社にてありますので必要であれば複製付与も可能です。

安心保証の1年保証

※通常使用での故障のみ保証

落下、衝撃、水濡れ、電源ショート、電球劣化等での故障は保証対象外です。

故障箇所によっては保証期間でも有償になる場合がありますがご了承下さい。

プロフェッショナルの方で高性能な安心照明をお探しの方はぜひこちらの商品をご購入下さい。

※上部【ご購入前に】と当店注意事項をお読み下さい。

·メーカー側の都合により予告無く、仕様·デザイン·付属品の内容が変更となる場合があります。
·輸入品の為、製品本体に細かな傷や汚れ、外箱は汚れ·破損·潰れ等がある場合がございます。

予めご了承ください。

 

電源100-220V·50/60Hz(電源アダプター  コンセント形状 日本仕様)
LEDタイプ·数SMD 2835 LED 168PCSタ イ プ直管LED人感センサー蛍光灯40W形と同じ
口金G13色温度 *発光角度昼白色(5000K)*180°
使用寿命50000時間消費電力22W ±1w 【一般蛍光灯40Wの場合、約44Wなので26Wの節電!】
演色性Ra83全 光 束3000lm
点灯方式両側給電寸法/重量H38mmxW28mmxL1198mm / 約340G
付属品本体25本
取扱い/注意事項

·当店利用にあたりストア注意事項·上部ご購入前にをご覧の上入札落札お願いいたします。

·グロー式器具を安定器付のまま使えますが、 点灯が安定しなかったり、 LEDの故障に繋がる場合があります。(保証対象外)

·記載のデー夕は参考値であり、保証値ではありません。実際の看板に設置した上でご調整下さい。

·光ムラに関しては、蛍光灯と同様です。

·透過率が低い板面、印刷内容によって平均照度は変動します。

·ご購入後の取扱い使用については自己責任になり当店では一切の責任を負えません。

·お取付·お取外しの際は電源をOFFで行って下さい。

·室外など湿気、水滴がみられる場所にはご使用をおやめ下さい。

·新品ですが箱損傷·商品の小傷等がある場合があります。神経質な方はご入落札をお控え下さい。

·入荷時期により予告なく仕様変更等がある場合がありますがご理解ご了承下さい。

·初期不良(受領日から7日以内)以外はノークレーム·ノーリターンになります。

·お客様都合の返品は固くお断りいたします。 

·サビ/ホコリ侵入防止のために保管状態·保管場所はご配慮頂き大切にご使用下さい。

·初期不良(受領日から7日以内)対応は当店往復送料負担、 初期不良以降はお客様往復送料ご負担となります。

·通常使用保証は1年以内。(保証あり商品のみ)保証対応は納品書またはコピー添付/ご購入年月日/購入時お名前/台数/症状詳細を記載メール連絡を当店に頂いた後対応連絡とさせて頂きます。

 ※納品書·コピー添付なしの場合 、水濡れ·ショート·落下等 、破損·改造品は保証対応できません。
  他人への譲渡されたものは対応できません。

·異常が見られた場合は直ちに電源をお切り下さい。ご使用続けることはお止め下さい。

·ご使用前の定期点検にて動作正常か(ファンが回っているか等)、埃/塵等は故障原因、火災原因となりますのでご確認を個々にて必ず行って下さい。

送料本州個数1=25本1SET 2200円  北海道·九州 2500円  沖縄*離島  4100円
本州個数2=50本1SET 4000円  北海道·九州 5000円  沖縄*離島  7500円
本州個数3=75本1SET 6000円  北海道·九州 7000円  沖縄*離島  10000円
本州個数4=100本1SET 8000円  北海道·九州 10000円  沖縄*離島  15000円

※お支払い金額間違えが多く見られます。過不足の場合は発送手配が遅れますので
お間違えないようにどうかお願いいたします
まとめ買い※まとめ買いは可能ですが、同製品、他製品ともに同梱不可
発送方法宅配便(運輸)当方指定の発送方法のみ 
※ヤマト運輸センター留め希望はセンター名/センターコードをオーダーフォーム要望欄に記載下さい。
商品発送オーダーフォーム/ご入金確認後、営業日に発送します。
※金曜日14時以降~週末*
祝日(休業日)にかけてのご入金は翌営業日出荷最短出荷を心がけております。
落札後の流れ恐れ入りますが、落札後は『48時間以内』にお客様情報の入力をお願いいたします。
以下の流れでご対応ください。
【1】情報入力画面オーダーフォームにてお客様情報を入力して下さい
【2】落札ページにて合計金額(落札商品代金(税込)+送料)を確認し、
『7日以内』(※YAHOOかんたん決済は決済期日以内)にご指定の支払い方法でご入金手続きをお願いします。
→Yahoo!かんたん決済では送料が自動反映されない場合がございますので商品代金/送料/合計金額お間違えないか再確認にてお支払い完了下さい。
返品方法落札後のお客様ご都合の返品は原則承っておりません。
ご了承いただける方のみ、ご入札落札をお願いいたします。
なお、不良品の場合は大変お手数ですが、弊社までメール/取引ナビにて不良詳細ご連絡下さい。
交換または返品返金対応させて頂きます。
※いかなる理由でも返送品到着、確認後の交換または返品返金対応となりますこと当店利用にあたりご理解ご了承よろしくお願いします。
問い合わせ先何かご不明点等ございましたら、下記までご連絡をお願いいたします。
※できる限りメールでのお問い合わせをお願いします。
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S.T.O.STARストア
【TEL】
047-718-2418 
【FAX】
043-332-9691
【アドレス】

【営業時間】平日10:00~17:00
→土日祝日のご連絡、発送、ご質問対応は行っておりません。
よくあるお問い合わせ
オーダーフォームお支払い方法領収書の発行出荷日について
 

商品発送時の必要事項となリますご落札後72時間以内に ご入力して下さい。

 

 

YAHOOかんたん決済銀行振込

 

 

領収書はオーダーフォーム要望欄に記載依頼の場合のみ発行

 

商品出荷日 時·同梱に関するご案内となります。

取引に関しまして保証期間商品配送について評価について
当店利用にあたり、ご入札の前に必ずごー読下さい 

保証あり商品は納品書記載の日付から適用となります。
(交換後の保証期間延長などのサービスはございません。)

 

通常サイズ商品 ヤマト運輸大型重量あり品 佐川急便 当店指定の配送方法のみ

 

 

ご不要な方は当店に評価をいれないようお願いします。


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電球 蛍光灯 直管 人感センサー 40w ledの人気商品・通販・価格比較
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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。

りらっくみん様専用

10台セツト ライティングレール照明器具40W2灯式トラフ型 ライティングバー照明器具 配線ダクトレール用 蛍光灯照明器具 LED蛍光灯付き

引用:VIP 直営買付☆LV☆可愛い! ポルトフォイユ・ヴィクトリーヌApple - iPhoneX 256G 最終価格★ にゃ様専用

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 テーラーメイド SIM MAX シム マックス #6-PW 5本 純正カーボン TENSEI BLUE TM60 (S) テンセイ ブルー 日本仕様』には、以下のように記載されています。


10台セツトライティングレール照明器具40W2灯式角度可変型 ライティングバー照明器具 配線ダクトレール用 蛍光灯照明器具 LED蛍光灯付き

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。

ゆかちん様専用

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、4℃ - 4℃ 10号 ダイヤモンドリング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AIATTACHIMENT - アタッチメント オーバーレインコート パーカー ブラック

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DIANA - ダイアナ ブライダルシューズ

∟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ゾイド FZ-015 エナジーライガー 未開封品 ZOIDS 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。

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■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。

URL : (JT07) 三菱電機LEDランプ HID形LEDランプシステム LHT29N-G-E26

■金融

電動キックボード バッテリー24v 6.6a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(ヴェルサーチ ロゴテープジップトラックジャケット ブラック)、「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。

MARGARET HOWELL◆モッズコート/3/コットン/BLK


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:ムーレー ミディアムウォッシュ ジップアップ デニムジャケット【中古】コイズミ 照明器具 LED ペンダントライト フランジ 電球色 AP35746L《ジャンク扱い》【家電】【山城店】O-247

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。


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