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定番のお歳暮 5DM618BE3) 送料無料 2016年製 18インチスタッドレスタイヤ2本セット アイスガードiG50プラス ヨコハマタイヤ 245/50R18 中古
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9,000円 15,000円
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カテゴリ
  • 自動車、オートバイ
  • タイヤ、ホイール
  • タイヤ
  • スタッドレス
  • 18インチ
  • 中古
サイズ
  • タイヤ幅 245ミリ、偏平率 50%、リム径 18インチ
状態
  • やや傷や汚れあり
送料情報 ☆      
 
こちらの商品は 送料無料 になります (沖縄県、離島は除きますが北海道、本州、四国、九州は送料無料です)

※誠に申し訳ございませんが沖縄県の方や離島にお住まいの方は送料別になりますので、沖縄県の方や離島にお住まいの方は必ず質問欄から送料確認をお願い致します

 
商品説明 (商品管理番号 5DM618 )

ヨコハマタイヤ スタッドレスタイヤ2本セット


★タイヤ詳細
 
メーカー·· ヨコハマタイヤ アイスガードiG50プラス

サイズ··· 245/50R18 104Q

製造年式·· 2016年製×2本

残り溝··· 6.81mm  (電子ノギス計測の最高値)

状態···· 6分山程度 (主観となります)


☆ 商品について 

タイヤやホイールのマッチングに関しましてはお調べできません(商品タイトル記載の車種も参考程度にお考え下さい)

ホイールバランスは調整しておりません ※必要な方には別途1本700円にてホイールバランスを調整させていただきますので落札後24時間以内にご連絡ください (梱包後は調整不可となります)

エアーチェック済みの商品となります  (19インチ以上のタイヤの場合には目視でのチェックのみとなります)
※万が一、エアー漏れがありました場合には同等品と交換させていただきますが同等品がない場合にはご返金となります (エアーチェックは行っておりますが、万が一の場合の商品代金以外の組み換え工賃·取付工賃·送料·その他のご請求やご返金は御受け出来ませんので、ご了承の上にて入札をお願い致します)

中古タイヤやホイールのため画像や説明文では表示できない年式相応のヒビ割れ、擦傷、劣化、多少の片減り、傷、錆、腐食などございますのでご理解の方のみの入札にてお願い致します

パンク修理跡やビードの欠けなどがある物は記載なしには出品しておりません

中古タイヤのため小石の詰まりや汚れなどございますので神経質な方は入札をご遠慮下さい

梱包はPPバンドのみの簡易的な梱包になります


☆ 注意事項 ☆
 
当社ではパソコン(パソコン版での表示)での閲覧並びに落札を前提として商品を出品しております
携帯電話、スマートフォンでの閲覧では当社からの注意事項、送料表、消費税、クレーム規定などの全てが表示されない場合がございます
ご入札前に必ずパソコン版の画面にて注意事項などを閲覧頂きますよう宜しくお願い致します (閲覧がない場合のご質問やクレームなどには対応できません) 

中古部品について 中古リサイクルパーツのため画像や説明文では表示できない年式相応の線傷、擦傷、劣化、錆、腐食、汚れ、色あせ等ございますのでご理解の方のみの入札にてお願い致します※中古パーツとなりますので商品の状態に神経質な方は入札をご遠慮下さい
流用や適合について 流用、適合、互換性などにつきましては当社では判断致しかねますので、各メーカーなどにお問い合わせをしていただくなどお客様自身でのご判断をお願い致しております※NC/NRでお願い致しておりますのでマッチングミス等のお客様都合の返品などには対応できませんのでご注意ください
商品在庫について 在庫管理には注意しておりますが店頭販売、重複登録商品のため販売済み在庫切れの場合にはご了承下さい※入札が入りました商品に付きましては店頭販売、重複登録を中止させていただいております

ご入札の前に以下のストアガイドおよび重要なお知らせも必ずご確認ください。↓















~ 株式会社 Mogee からの重要なお知らせ~

★ 商品落札から発送までの流れ ★

☆ 落札後は必ず48時間以内にオーダーフォームご入力をお願い致します
☆ オークション終了後にヤフオクから落札通知のメールが届きますので商品詳細ページからオーダーフォームにお名前や発送先住所等のご入力をお願い致します
☆ オーダーフォームご入力後、お支払い総額が自動計算されますので合計金額をお支払い下さい
(落札日から1週間以内のご入金をお願い致しております)
☆ オーダーフォーム記載のお名前とご入金名義様が一致しない場合には必ずご連絡ください
☆ 1日に多数の商品を取り扱っておりますので、当社から個々に落札後のご連絡、合計金額のご連絡、ご入金確認のご連絡等のメール配信は行っておりません(自動メール配信のみとなります)
☆ 当社からのご連絡は商品発送完了後に取引連絡(連絡掲示板)にて商品お問合せ番号(追跡番号)のご連絡のみ行う形をとらせて頂いておりますので予めご了承下さい
☆ 商品落札後のご連絡は取引連絡(連絡掲示板)にてお願い致します

★ 商品について ★

☆ 部品取り外し前に可能な限りの動作確認は行っておりますが単品での検査などは行っておりません
(動作未確認商品やジャンク品は除きます)
☆ 中古部品になりますので画像や説明文では表示できない汚れ、擦傷、劣化、錆、使用感等ございます
☆ 中古タイヤには、汚れ、擦傷、ヒビがある場合や石などが残っている場合があります
☆ 商品の部品番号、商品の適合や流用につきましては当社では判断できません
☆ 店頭販売も行っておりますが値引きなどは一切お断りしております
☆ 在庫管理には注意しておりますが店頭販売、重複登録商品のため在庫切れの場合にはご了承下さい
(入札が入りました商品に付きましては店頭販売を中止させていただいております)

★ 保証について ★

☆ 中古部品となりますので基本的に保証はございません
☆ 商品到着日から1週間以内に初期不良等の問題が発生した場合には落札金額分のみご返金致します
(動作未確認商品やジャンク品は除きます) 
☆ 中古部品となりますので商品代金以外の載せ換え工賃·取付工賃·振込み手数料·送料·その他のご請求やご返金は一切御受け出来ません
☆ 当社の中古部品には全て当社の印がございますので、初期不良等のクレーム商品の場合でも商品返品後のご返金となりますので予めご了承下さい
☆ 中古部品の為、取り付け後の故障、破損等、商品取り付けによる不具合につきましては保証致しません
☆ 商品の初期不良、返品による損害·損失につきましては一切補償できませんので予めご了承ください
(自社の責任による返品·交換による損害·損失も含みます)

★ 送料について ★

☆ 送料元払い発送のみとなります(代引発送·送料着払い発送は行っておりませんのでご了承ください)
☆ 当社指定以外の運送便、メール便、定型外郵便、レターパック等の発送は全てお断りさせて頂いております
☆ 商品説明欄の送料番号をご確認後、最下部の送料表の料金をご確認下さい
☆ 商品梱包前にサイズや送料決定しておりますので、商品梱包後のサイズや送料に差がございましても差額のご返金などは一切行っておりません(追加料金もいただきません)
☆ 商品の同梱も可能です(大物は同梱できない場合もございます)
☆ 第一貨物の荷物につきましては時間指定できません
☆ 第一貨物の個人様宅宛ての荷物の場合は配達不可地区がございます(東京都23区以外の全域、愛知県豊田市、日進市、みよし市、長久手市、愛知郡東郷町、青森県五所川原市、むつ市)(最寄の運送会社止めとなりますのでご注意下さい)
☆ エンジンなどのパレット物は荷降ろしできる準備をお願い致します(運送ドライバーは一人です)
☆ 発送完了後の運送会社とのトラブルやクレームについての責任は負えませんのでご了承ください
☆ 商品落札後、当社営業所へ直接の引き取りの場合には送料はかかりません

★ 消費税について ★ 

☆ 当社は消費税の回収が認められているストア契約店となります
☆ オークション形式での商品に関しましては商品代金(落札金額)の他に別途消費税を頂いております
☆ スタート価格と即決価格が同一金額の即決商品に関しましては税込表示になります

★ その他注意事項 ★  
 
☆ 当社ではパソコンでの閲覧並びに落札を前提として商品を出品しております
☆ 携帯での閲覧は当社からの注意事項などが表示されない場合がありますので、入札前に必ずパソコンで注意事項などを閲覧する様にお願い致します(閲覧ない場合にはクレーム対象外です)
☆ 評価いただいた方のみ評価させていただいておりますので評価不要の方はこちらへの評価も不要です
 

 上記全てご理解いただける方のみの入札にてお願い致します※神経質な方は入札をご遠慮下さい   


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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。

海人の藻塩さんの大人気商品である広島カープファン向け数量限定販売の『2021年広島カープお楽しみ袋』2セットになります。

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引用:額装絵画絵画 シャーリー ノヴァック「ラッフル チューリップ」1/30 トヨタ 新型ヤリス YARIS 非売品 カラーサンプル ミニカー 最新モデル ブラックxコーラルクリスタルシャイン

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☆ ALSTYLE アルスタイル KISS キッス バンTシャツ Mサイズ ブラック 2018 メキシコ製 22-68』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、新品!OXFORD CLASSIC PremiumLine春夏秋 コットン ジャケット カーキ系 4478 AB8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The DUFFER of ST.GEORGE DENIM MOUNTAIN PARKA:ストレッチデニム マウンテンパーカー 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。

初版 元パラ付『即興詩人 森鴎外 春陽堂文庫』春陽堂 昭和7年

■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 : バリ溝 BRIDGESTONE BLIZZAK DM-V2 225/60R18 4本セット ブリヂストン ブリザック (X1115)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 : miumiu - マークジェイコブス★ジャケット★ブラミンク★アンスクリア★cyclas★roku【ゲレンデの装いに♪】ルイヴィトン ポルト クレ・スノー

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 : STUDIONICHOLSON Peached Cotton Twill

■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 : 北海道発 BRIDGESTONE VRX 225/45R18 7分山 4本

■金融

ドイツ空軍 Focke Wulf フォッケウルフ Fw190 D-9 Pica製 大型 エアプレーン RCキット 同梱不可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(Dr.Martens - dr.martens)、「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。

BALENCIAGA SWEATSHIRTS (682144TLVM4 4084)


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:ニンテンドーDS - ニンテンドーDS ソフト セット4本 《ピレリ》ウィンター アイス コントロール[235/60R18]8.5分山stati18

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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