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格安SALEスタート! 送料無料☆特大サイズ1500ml 5本セット☆ヒマラヤひらたけ菌糸瓶 極上!初菌のみ使用☆トレハロース・ローヤルゼリー、特殊アミノ酸強化 マット、床材
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5,785円 8,900円
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カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • ペット用品
  • 虫類
  • マット、床材
状態
  • 未使用




ご覧頂きありがとうございます。


一番菌(初菌)だけで完成させた極上!ヒマラヤひらたけ菌糸ボトル1500mlの出品です。

上に写真を10枚載せてますのでご覧下さいませ。




5本セット8900円(送料無料)

追加注文は何本でもご対応致します。

ギネス級連発の菌糸ボトルです。

バクテリアが活性し菌糸の状態が抜群に良いです。

研究と実験を繰り返し完成したヒマラヤひらたけ菌の初菌を使用しています。

1番菌のために粘り強さがあり抜群の高品質です。

栄養価の高い厳選クヌギ100%の生オガを使用して作成。

生オガの粒子は中粗粒子約50%、微粒子約50%で初令から前蛹·羽化まで、どのタイプの幼虫にも対応できる粒子配分にしています。 

国産·外産オオクワやヒラタクワガタ、ニジイロ、ギラファに抜群の効果を発揮します。 

虫の育ち、菌糸の持ち、どれを取っても優れてます。非常に扱いやすい菌糸で初心者方でも安心です。  

菌種:ヒマラヤひらたけ菌

水分量:約45%

仕込み時添加剤:約8%

容量:約1500ml

クリアボトルなので中の幼虫が見えやすくよく観察できます。

適応種オオクワガタ、ホーペ、グランディス、クルビデンス、アンタエウス、シェンクリング、ヒラタクワガタ、シカクワガタ、フタマタクワガタ、ギラファノコ、パプキン、ニジイロ等

※ヒラタケ系のほとんどのクワガタに使えます。

国産オオクワガタ85mm実績。

スマトラヒラタ100mm実績。

パラワンヒラタ109mm実績。

ギラファノコギリ117mm実績。

さまざまなクワガタに使え実績がある応用力の高さが特長の菌糸ボトルです。

ヒマラヤひらたけはクワガタの飼育に使われるキノコの中では最も高価で入手困難です。

また、菌が強いことからカビが生えにくく、さまざまな種類のクワガタに適合します。

そうした優れた特性をもつヒマラヤひらたけの中から、さらに菌株を厳選し、培地のオガコと栄養添加剤にもこだわり、菌のもつパワーが最大限に引き出されてます。  

幼虫の成長促進、大型個体の作出に有効なトレハロースを添加しています。

免疫力を高めるキトサン、高活性グルテン、アルギニン、ローヤルゼリー、グルコース、カルシウム、ミネラル、アミノ酸·酵素·酵母菌も絶妙なバランスで配合した究極の菌糸ブロックで大型が狙えます。

菌糸ボトルは、キノコの栽培技術を応用した「クワガタ幼虫飼育用のエサ」です。使われるキノコ菌の種類はたくさんあります。

そのなかでもヒマラヤひらたけ菌はクワガタが最も好み大型サイズが羽化します。

クワガタの菌糸飼育のメリットとして、発酵マット飼育よりも大きいサイズで羽化しやすいことがあります。

これは、菌糸ボトルに使用されているオガがマットよりも生に近く栄養が多く含まれることと、菌糸自体の栄養も摂取できることが要因となっているようです。

菌床飼育は今や大型クワガタを作出する上でなくてはならないものです。

20年程前まではマット飼育が主流でせいぜいオオクワガタ飼育は70mmまでが限界でした。

しかし菌糸瓶の開発により、70mmどころか80mmオーバー、2015年には90mmに迫る勢いそしてついに2017年には90mmを超えて作出できる時代となりました。

クワガタブリーダーの夢をカタチにした究極の菌糸が『ヒマラヤひらたけ』です。

ハイパフォーマンな菌糸ボトルとして、多くの方に高い評価をいただいております。

ビークワコンテストの上位入賞者からの注文も頂いております。

実験を繰り返し幾多の実証により仕上がった菌糸ボトルです。

注文は何個でもご対応致します。

また、国産オオクワガタの産卵にもお薦めです。

菌糸ブロックもありますのでご希望の方はメッセージ下さいませ。

産卵木の代わりに菌糸ブロックを使うだけで爆産します。

産卵木と比べると割り出しが非常に楽で幼虫を傷つけることもありません。

産卵セットは菌糸ブロックを発酵マットの上にのせるだけです。

ブロックはそのままでも、半分にカットしても産卵用としてお使い頂けます。

ご希望の数をご対応致しますので質問欄からお尋ねくださいませ。

製造工程に時間がかかりますので発送まで日数がかかる場合があります。

他にも飼育用品色々取り扱っていますのでご覧下さいませ。

他にもクワガタ用の未発酵菌糸マット、オオクワガタ専用カロリーマット、成虫管理に最適な針葉樹マットや、成虫飼育やディスプレイに使える、とまり木、ハイグレードプロゼリー、栄養添加剤なども出品していますので私のその他の出品もご覧下さいませ。


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大型狙い 特大1500mlヒマラヤひらたけ菌糸ボトル 国産オオクワガタ85mm
オオクワ ヒラタ大型狙い専用 特大サイズ1500ml ヒマラヤひらたけ菌糸
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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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進化した!プレミアム発酵カブトマット80Lヒマラヤひらたけを微粒子にし3次発酵!特殊アミノ酸・共生バクテリアなど栄養添加剤3倍配合!

引用:トーシンコーポレーション 表札 un CHIC140(アン シック140 R) ネイビー FC-CC140-R-NV 表札LOS NAUFRAGOS YO EN MI CASA Y ELLA EN EL BAR / DG

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】新品三菱 MITSUBISHI FX2N-80MR-D保証付き』には、以下のように記載されています。


【改良版】雑虫混入99%なし!ヒマラヤひらたけ発酵カブトムシマット☆幼虫の餌、産卵マットに!栄養添加剤入 500リットル☆ゼリーサービス

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、大人もOK!ダンク Nike GS Dunk Low Tropical Twist "Tiffany"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

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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【Nike】ジョーダン Air Jordan 1 High "Black Metallic Gold" 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。

【千寿美術】土屋善四郎作(雲善)布志名焼蓋置◆共箱/茶道具/島根県/松江市/玉湯町

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。

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■金融

PRADA プラダ ロゴ ジップアラウンド サフィアーノレザー 長財布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(FOXEY - Coco様ご専用☆フォクシー☆コクーンミニワンピース☆38)、「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:Gucci - スカート300リットル入 幼虫が巨大化します【改良版】ヒマラヤひらたけ菌床発酵カブトムシマット!栄養価抜群!ビッグサイズに!産卵マットにも!

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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