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【GINGER掲載商品】 幅2306 40Gキャビ+150TVH+40板キャビ GUV塗装メレーナHブラック230TVset ×奥行470× 家具産地大川製 高1500 ハイタイプ(高さ60cm以上)
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61,469円 204,897円
新発売】 GUV塗装メレーナHブラック220TVset 180TVH+40Gキャビ 幅2204 , 新発売】 GUV塗装メレーナHブラック220TVset 180TVH+40Gキャビ 幅2204 , 新発売】 GUV塗装メレーナHブラック220TVset 180TVH+40Gキャビ 幅2204 , 新発売】 GUV塗装メレーナHブラック220TVset 180TVH+40Gキャビ 幅2204
カテゴリ
  • 住まい、インテリア
  • 家具、インテリア
  • 棚、キャビネット
  • テレビ台、AVボード
  • ハイタイプ(高さ60cm以上)
状態
  • 未使用
GUV塗装メレーナHブラック230TVset 40Gキャビ+150TVH+40板キャビ 幅2306 ×奥行470× 高1500 家具産地大川製
商品説明

 F★★★★ 安心安全国産品 家具産地大川製  


弊社取扱いの家具は、家具産地大川で、日本の環境基準に合格した材料で、大川で育った職人が製作しており、途上国からの輸入品のような有害物質は含みませんので、安心してお使いいただけます。

産地大川から直接の産地特価でお届けします。

厳しい国内基準をクリアした材料のみを使い、大川の最高レベルの工場の職人たちが心を込めて作る家具を特別価格でお届けします。


●品名  メレーナ テレビ150ブラック Gキャビ40ブラック  板キャビ40ブラック ヒッコリーブラック色(HB色)×リアルナットナチュラル色(RN色
              
※ このオークションは、テレビ150ブラック Gキャビ40ブラック 板キャビ40ブラック 各1台の出品価格です。

●家具産地大川のトップメーカーの製品です。

●本体表面GUV塗装によるヒッコリーブラック色(HB色)とウォールナット材のセラウッド塗装リアルナットナチュラル色(RN色)は国産最高レベル品質です

●配線孔は横·後ろと配線に便利です。

●巾木よけサクリで壁にすっきりと付けられます。

■ テレビボード

·180、150の2サイズ  (TV置き天板耐荷重 80kg)

·2つのダウンライトがオープン収納を演出します。

·下フラップ戸は扉を閉じたままリモコン操作可能です。

·引出は便利な間仕切り付きです

 下の説明画像サイズ図を参考にしてください。

■ Gキャビ

·強化ガラス使用によりシンプルですっきりしたデザイン



■ 板キャビ

·隠したいものをここに収納できます


☆在庫切れの場合がございます、お急ぎの場合は、お手数ですが仕上がり日の確認を でお問い合わせください。

●現物をご覧になりたい場合は、福岡県大川市のショールームに展示しております。(但し、諸事情により展示をはずしている場合がございますので、
又は電話 05052187746 まで御確認ください。)

●このオークションの組み合わせは一例で、ご希望のサイズ用途に合わせた組合せでお選びください。

●メレーナシリーズ   
 

1. テレビボード      サイズ ·ヒッコリーブラック ·テレビ150 ·テレビ180    

2. テレビローボード    サイズ ·ヒッコリーブラック ·テレビ120L ·テレビ150L ·テレビ180L ·テレビ210L   


3. Gキャビ         サイズ  ·ヒッコリーブラック ·Gキャビ40 左右兼用 


4 板キャビ         サイズ  ·ヒッコリーブラック ·板キャビ40 左右兼用 .

5. 半オープン        サイズ  ·ヒッコリーブラック ·半オープン60   


※他サイズ又は他色などお問い合わせがございましたら、質問コーナー又は
電話 05052187746 迄 お問い合わせください。



●日本一の家具産地大川のトップメーカーの製品でございます、大変厳しい品質管理の下で製作及びお届けさせて頂きますので、輸入家具のように品質レベルに差があったり、キズ、塗装むら等に関してはご安心ください。品質不良の場合はお取替えさせて頂きます。

☆弊社、

★産地直送の特別価格でございます、貴方の街の家具専門店にも販売されているかもしれません、弊社の価格及びネット販売をを家具屋さんに告げないようにお願いします。価格統制上デザイナー及び製作工場に迷惑がかかり安価でお届けできなくなる可能性がございます。
※製品色につきましてはお使いのPC環境によって、実際の色と若干違って見える恐れがあります。


説明画像
画像が素人の撮影の為、実物よりも大変劣っており、本来の良さをお伝えできず申し訳ございません。実物をご覧になられれば、品質の高さにご満足いただけると確信しております。



◆ メレーナリーズの説明画像をご覧ください。 


·メレーナリーズのおすすめポイント



·テレビボード細部画像




·Gキャビ 細部画像 





☆ 他サイズ·異なる組合せ、その他お問い合わせは、  又は電話 05052187746までお願いします。

·板キャビ 細部画像 





☆ 他サイズ·異なる組合せ、その他お問い合わせは、  又は電話 05052187746までお願いします。



·メレーナシリーズ参考画像



☆ 他サイズ·異なる組合せ、その他お問い合わせは、 又は電話 05052187746までお願いします。

素材 サイズ

·主材  MDF材  ウォールナット材

·塗装  GUV塗装 ヒッコリーブラック色(HB色)   セラウッド塗装 リアルナットナチュラル色(RN色)  

·完成サイズ W2306 ×D470× H1500
 
·テレビ150 サイズ W1502×470×H1500 板キャビ40 サイズ W402×470×H1500 Gキャビ40ブラック サイズ W402×470×H1500

わかり難い点がございましたら、大変お手数をおかけしますが、 又は質問にてお尋ねください。
商品お届け方法·送料

☆御届は室内運び込みの大型家具専用便となります。 

●大型家具便にての発送となります。 ご指定の場所に設置·梱包材回収もさせていただきます。
(階段·吊上げ·吊り下げ等必要な場合は別途費用がかかる場合がございます。事前に御確認ください。)

●送料は、全国一律10000円です。北海道12000円、沖縄県、離島は別途計算させて頂きます。

●組立はオプションで3240円です。一部地域で組立オプション対応不能の場合がございます。

●弊社は家具修理及びオーダー家具製作を行っておりますので、将来家具が故障したり傷の補修をしたいときは、万全の体制で御要望にお答えできます。
 
家具へのこだわり
☆ 他のネット通販業者との違い! 家具のプロが本物の厳選家具だけをお届けします。

弊社は日本一の家具産地、九州福岡県大川市で生まれ育ち、新たなニーズへ常に進化を目指しております。
昨今の、輸入粗悪家具が溢れる中、そのような家具の修理もしておりますが、やはり産地大川のデザイナーと家具職人が議論をし、お互いの力を信じて作り上げた家具をお届けしたいと思い出品させて頂いております。
ネットオークションのくせに高いと思われた方もおられるかもしれませんが、弊社は他社のような安物家具とは違います。
送料無料などとは申し上げれません。
なぜならちゃんとした家具と信頼をお届けするからです。

大川にも溢れんばかりの輸入家具や、ネット販売のみで家具の事は何もわからないニワカ家具屋さんも沢山おられます。

最近は通販や催事販売で家具産地大川の名にだまされ、粗悪品を売り付けられ1年後ぐらいに修理の依頼が大変多く寄せられています。
粗悪品というのは、骨組みの木がフシだらけとか、天日乾燥工程を抜かした生木、金属の合金具合を安価に抑えたパイプや丁番、焼入れ具合の悪いスプリングなどを使用し修理が出来ないものです。
もし、御購入予定があるんだったら、あたかも以前購入したように、どこかが故障したとおたずねしてみてください、修理できるといえば、ちゃんとした家具だろうし業者さんだと思います。

ちょっとだけ高いかもしれませんが、高品質の家具をお手元に置いてみてください、偽物では出す事のできないセレブな暮らしの演出のお手伝いをしてくれる事でしょう。
e-kaguya 御案内


本社 家具修理部門     福岡県大川市向島
営業本部 受注及び発送  佐賀県佐賀市八戸   


家具修理からソファーやイスの張替えそれ以外にも、家具のような木製品であればオーディオ用スピーカーやアンプボックスなどからクルーザーの内装までいろんなものにチャレンジしています。


をごらんいただき、お気軽にお問合せください。
オーダー家具及び家具修理の御依頼
弊社は日本一の家具産地、九州福岡県大川市の職人技を全国にお届けしております。
オーダー家具について御興味があられる方は、お問合せください。
別途お見積をさせていただきます。

オーダー家具をご依頼の方は またはにてお問合せください。
 



新発売】 GUV塗装メレーナHブラック220TVset 180TVH+40Gキャビ 幅2204
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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『an12 送料無料■ハイタイプテレビボード LEGGENDA レジェンダ テレビ台 TV台 テレビラック TVラック TVボード AVラック AVボード AV収納』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、TaylorMade - ハル様専用 テーラーメイド M3 460 9.5度 ドライバーヘッド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アラヴォン サンダル 22 レディース美品 -

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Gucci - 新作◆GUCCI◆グッチ ロゴ入り 半袖 Tシャツ m

∟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4℃ - 【ゆうさん専用】4℃ 腕時計 メンズ レディース 2点セット 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。

yuu.y 様 専用page*

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 : 【送料無料】 不二貿易 98826 可動棚 32型対応 壁面ユニット ブラウン 幅120cm テレビボード テレビ台 636https://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 : 三重県スペシャルセレクション 三重県清水清三郎商店 純米 純米吟醸 大吟醸 早川酒造場 天慶 吟醸 純米吟醸 大吟醸 720mlRokinon AF 14?mm f2?. 8?Weather SealedオートフォーカスWide Angle Lens (未使用品)

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 : 21AW☆GUESS*人気のCessily*マイクロミニショルダーバッグ♪

■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 : GUV塗装メレーナHブラック190TVset 150TVH+40板キャビ 幅1904×奥行470×高1500 家具産地大川製

■金融

snidel - snidelメローデザインワンピース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(【The Row(ザ・ロウ)】 Hester Jean デニム)、「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。

アルミ縞板(シマ板)3.5x1000x1800 (厚x幅x長さmm)出品者情報必読


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:関送無料☆Pinko☆Flexi Maddie 6 Mom Pj679Bullジーンズ薄型ハイタイプテレビボード ROVER 幅90

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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