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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • オフィス用品一般
状態
  • 傷や汚れあり

1.商品詳細

管理番号89122b
商品サイズW81.5 x D55.5 x H91cm
付属品角窓·丸穴 (写真参照)
素材木製
関連商品その他の「ゴミ箱」は
確認事項
·天板·全面めくれ有·角欠け有(写真参照)
·中古の商品につき、使用感がございます。
お気になさる方は入札をご遠慮下さい。
·必ず、下記「2.送料及び発送詳細」をご確認ください。
·入札前に「3.注意事項」を必ずご一読下さい。
·W:幅 D:奥行 H:高さ φ:直径 SH:座面高 BG:バックガード
·わからない事などございましたら、お気軽にご質問下さい。

2.送料及び発送詳細

   こちらの商品は個人宅配送不可につき配送業者の支店止めです。引き取り願います。
  ※会社·店舗様で荷降ろしに必要な人手や重機(フォークリフト)などがございましたら、
 ご指定のご住所へ配送可能です。
   その際、オーダーフォームのご要望欄または取引メッセージに
 お知らせください。
 
全国各地への配送料は以下の通りです。
北海道11,750円滋 賀4,920円
青 森8,890円京 都4,920円
岩 手8,890円大 阪4,920円
秋 田8,890円兵 庫4,920円
宮 城7,900円奈 良4,920円
山 形7,900円和歌山4,920円
福 島7,900円島 根6,680円
茨 城6,020円山 口6,680円
栃 木6,020円鳥 取6,680円
群 馬6,020円岡 山6,680円
埼 玉5,800円広 島6,680円
千 葉5,800円香 川6,900円
東 京5,800円愛 媛6,900円
神奈川5,800円徳 島6,900円
静 岡5,800円高 知6,900円
山 梨5,800円福 岡8,340円
長 野5,800円佐 賀8,340円
新 潟5,800円長 崎8,340円
富 山4,700円大 分8,340円
石 川4,700円熊 本9,330円
福 井4,700円宮 崎9,330円
愛 知4,700円鹿児島9,330円
岐 阜4,700円沖 縄別途見積
三 重4,700円

  ※大型商品の日祝日指定発送の場合は100kg毎に100円手数料が加算されますのでご了承ください。
  日祝日指定以外は休み明けの配送となります。


 
·商品の大きさ重量により送料が異なります。
送料に関しては、各商品ページに料金表を記載させていただいております。
※送料には梱包費が含まれております。
·複数落札の場合は、同梱発送いたしますが、中には同梱によりサイズが大きくなる場合があります。
送料が届くまでお待ちください。
※オーダーフォーム入力時に表記される送料は、単品の送料となります。
·送料等わからない場合は、「出品者への質問」より都道府県名を添えてお問い合わせださい。
·弊社は、西濃運輸·日本郵便·クロネコヤマトの送料元払いで発送しております。
近郊であれば「自社便」で発送する場合がございます。
発送方法は、弊社にお任せください。
お客様による運送会社の指定には、対応致しかねます。
·商品の引き取りは大歓迎です。(ご来店日は、お知らせください。)
·発送は、15時までにご入金が確認できれば、即日発送致します。
大型商品等で梱包に時間がかかる場合は、翌日発送となります。
お急ぎの場合は、ご要望欄にお知らせください。
·日時指定、時間帯指定は
運送会社によりできない場合がございますので、ご了承願います。
大型商品は、時間帯指定ができる場合もございます。
~大型商品の注意事項~
·大型商品(1個サイズの3辺が200cm以上もしくは重量が30kg以上のもの)の個人宅配送は別途料金がかかります。
お手数ですが着店までの引取をお願い致します。
·会社、店舗、事業所は、表記の送料となりますので、発送先に会社、店舗、事業所名をご住所の最後に明記ください。
ドライバー1人でお伺い致しますので、荷降ろしお願い致します。
·会社宛配送でも重量物は、配送車の荷台渡しとなります。ドライバーは、荷降ろし·設置場所等への搬入作業を行いません。
十分な荷受人やパワーゲート車やリフト等をご用意ください。
お持ちでない場合は、運送会社へご相談ください。その際発生する費用は、お客様負担となります。
·都内など大型車両が入れないエリアは、小型車両が必要となりご用意いただく場合がございます。
※重量物の荷受人不足で、荷降ろしができない場合、一旦支店·営業所に持ち帰らせていただきます。
荷受について上記注意点をご承諾いただ上で発送させていただきます。
別途料金が発生することによるキャンセルの場合、落札者都合のキャンセルとさせていただきます。
ご返金は、お支払い金額より往復送料·振込手数料を差し引きご返金致します。
ご了承願います。
·国外への配送ならび夜間配送には対応しておりません。



3.注意事項

■ご連絡·決済
 ご連絡ならび決済は5日間以内でお願い致します。
 5日間を過ぎても決済が無いようでしたら、お客様都合のキャンセルとなります。
 その際、自動的に悪い評価が入ってしまいますので、ご了承ください。
■商品に関して
 商品は詳細にサイズに関してましては、手作業での採寸になりますので、若干の誤差がある場合がございます。
 取扱説明書は、原則付属しておりません。
 商品は、性質上1点ものが多く、店頭での同時販売による欠品が起こる場合がございます。
 何卒ご容赦ください。
 その際、ご入札がある場合は、入札の取消しをする場合がございますので、ご了承ください。
■消費税
 弊社出品の商品は、全て落札価格に消費税が別途かかります。予めご了承ください。
■キャンセル
 落札後のキャンセルは「落札者様都合により削除」させていただきます。自動的に悪い評価が入ってしまいます。
発送後、お客様都合のキャンセルの場合は、送料のご負担をお願い致します。
■落札通知
 一部の無料メールアカウントや、携帯電話のメールアドレスをご使用の場合、落札通知メールを受信頂けないことがございます。
携帯をお使いの場合文字制限を解除いただくか1000文字以上の設定にしてください。
■ご連絡
 2回目以降のご連絡は、取引メッセージでお願いします。
発送時の着日指定や領収書発行等は、オーダーフォームのご要望欄に記載願います。
■領収書
 領収書がご入用な方は、宛名·但し書きを明記の上、オーダーフォームのご要望欄に明記ください。
領収書は発送伝票に同梱致しますので、ご確認ください。
■発送商品のご確認
 商品が到着致しましたら、外観の損傷がないか内容物のご確認をお願い致します。
付属品等の入れ忘れがある場合は、速やかにご連絡ください。
破損等がある場合は、3日以内にご連絡ください。
到着後、4日以上経過した物に関しては、いかなる理由があろうとも保証いたしかねます。
■返品に関して
 お客様のご都合による返品は、一切受け付けておりません。ご購入の際に、十分にご検討いただいてからご入札ください。
 お客様の責任により破損が生じた商品については、返品·交換ともにお受けできません。
 お届けした商品に初期不良があった場合は、返送料弊社負担にてお取り替えさせていただきます。
 (但し、JUNK品は除く)
 尚、交換または、修理が不可能な場合には、お客様がお支払いになった当該商品金額をご返金致します。
 ご連絡がないまま、お客様側で修理等された場合、保証できませんので、ご承知おきください。
■商品到着連絡
 商品到着のご連絡は、評価よりお願いします。
■保証·取置期間
 保証期間:1ヶ月
 取置期間:落札後2週間
■営業時間·定休日
 月~土曜日···9:30~18:00
 定 休 日···日曜日
 ※オークションの終了当日のご質問や入札の取り消しなどが対応できない場合がございますので、ご了承ください。
·ご入札をされた時点で、上記の全ての条件をご了承されたものとさせていただきます。

必ず注意事項をお読みいただいた上で、ご入札ください。



多くのオークションの中で弊社の商品をご覧いただき、誠にありがとうございます。


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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。

・・様専用

◆MAX 製図機械 トラッカスケール T-3S 1/3×1/5◆

引用:MONCLER◆ワンランク上の着こなしに早変わり ロゴ付きTシャツSOPHNET. - ソフネット SOPH. STAR MIX B.D SHIRT

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『★希少 美品 エポン EPON ZERO 改 ドライバー ZERO 改 デザインチューニング ZERO 60★』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。

サピックス 現3年生 新4年生 3月度入室組分けテスト2022年3月 SAPIX 小3 小4


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、Nintendo Switch - Nintendo Switch 任天堂 スイッチ ネオン 新型 本体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AILenovo - ThinkPad E450 Lenovo メモリ12GBに増量!【Bランク】

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

■教師なし学習ポケモン - ドリームリーグ box 未開封 シュリンク付き

∟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どうぶつの森amiiboカード 第5弾 (1BOX 25パック入り) 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。

絵コンテ【超変身コス∞プレイヤー ♯10A】

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 : コルクボード 掲示ボード パネル 業務用 GU-KR34https://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 : 即決★ATELIER SAB★メンズS位 オールレザースタジャン 牛革 本革 本皮 ブラック 黒 ブルゾン 革ジャン ジャケット アウター AR1798 3g.アルミサッシ YKK フレミング 半外付 引違い窓 W1690×H1370 (16513)複層

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 : Urban Outfitters*コットン100%タッセル付き布団カバー 送関込

■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 : ★新品★ 18人用シューズロッカー 6列3段 窓付き 収納ボックス 学校用 上履き GH-WEL-1863

■金融

はるかす様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(大人気★GRIMEY x SHIRTKING PHADE★ロゴ スウェットパンツ)、「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:【Nike】Air Jordan 13 Retro浄化槽工事業者届出済票 店舗 事務所用看板 許可証額縁 法定看板 許可票 オーダー式 ステンレス看板 UV印刷 送料無料 jkssm-gold-white-blk

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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