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【激安大特価!】 【新品】GRECELL G-500 Qi ワイヤレス充電 60W USBPD Type-C キャンプ アウトドア 災害対策 非常電源 ポータブル電源 140400mAh 519Wh その他
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19,250円 35,000円
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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • キャンプ、アウトドア用品
  • その他
状態
  • 未使用
【新品】GRECELL G-500 519Wh 140400mAh ポータブル電源 非常電源 災害対策 アウトドア キャンプ Type-C USBPD 60W ワイヤレス充電 Qi
商品説明


GRECELL から発売されている519Wh/140400mAh搭載のポータブル電源 です。



3.7V/519Wh/140,400mAh/瞬間最大1000Wの大容量バッテリーを内蔵したポータブル電源となっており


● 容量:3.7V/519Wh / 140,400mAh
● AC出力:100V, 50/60Hz, 最大500W (瞬間最大1000W)
● 重量:6.8 kg
● サイズ: 312 x 190 x 190 mm
● AC100Vコンセント:×2口 (純正弦波、50/60Hz対応、最大500W、瞬間最大1000W)
● QC3.0 USB出力ポート:×3ポート 5V/9V/12V 最大3A、最大出力54W(各ポート18W)
● Type-C出力:×1ポート 5V/9V/12V/15V/20V 3A、最大出力 60W
● 無接点充電規格 Qi対応ポート 10W
● DC出力(DC5525):×2ポート 14V/8A
● シガーソケット:×1ポート(DC出力セットで最大112W)
● DC入力(DC5525):×1ポート 12~26V/4A 最大105W
● アンダーソン入力:×2ポート 最大105W
● PSEマーク 株式会社サンライズ取得済、記載有り


等多数の出力を備えたポータブル電源(バッテリー内蔵)の製品となります。

引用ミス等により掲載している情報に誤りがある可能性があるため、詳細は をご確認ください。


地震や津波、大雨、土砂崩れ等の天変地異や停電時の非常用に利用できる大容量バッテリー内蔵の製品となり、電源が取れないキャンプ時でもご利用頂けます。



【商品状態】

新品未開封品となります。




【オプション】

必要な製品などがありましたら取引ナビでご連絡ください。無料で同梱、もしくは送料無料で別送させていただきます。

 ◇充電機器 

·コンセント→USB Type-A充電用AC 追加: +1,500円
·コンセント→USB Type-A充電用AC 追加: +1,500円
·USB Power Delivery対応 約45W充電器 追加: +4,320円
·USB Power Delivery対応 約65W充電器 追加: +6,480円
·USB Type-C to Type-C PD対応1mケーブル 追加: +1,800円
·USB 3.0対応3TB外付けHDD 追加: +8,640円
·Quick Charge 3.0対応10,000mAh 日本製モバイルバッテリー 追加: 2,160円
·無線マウス 追加:+2,580円
·無線マウス + 無線キーボードセット 追加:+5,480円


※オプション品をご希望の場合は同梱、別途無料配送が可能です。


 ◇OS ※再セットアップUSBが必要な場合はお申し付けください

·Windows 10 Home/Pro両対応リカバリー用USBメモリ 追加: +3,000円
·Windows 10 Pro 64bit ライセンス 追加: +4,320円

※初期化する際にあると便利なリカバリー(初期化)用USBメモリです。


 ◇外付けモニター

·約21.5インチ フルHD解像度(1920×1080) モニター: +22,000円
·約24インチ フルHD解像度(1920×1080) モニター: +27,000円
·約27インチ WQHD解像度(2560×1440) モニター: +45,000円
·約27インチ 4K2K解像度 モニター: +55,000円
·約31.5インチ フルHD解像度 モニター: +38,000円
·約31.5インチ 4K2K解像度 モニター: +65,000円

※デュアルモニターでデスクトップを2つ表示する事で文字の見易さや作業効率が大幅に向上します


 ◇Microsoft Office ※デスクトップでOfficeのファイルを作成、編集される方にお勧めです

·Microsoft Office 2010 Home and Business ライセンス 追加(2020年10月迄サポート):+8,000円
·Microsoft Office 2013 Home and Business ライセンス 追加(2023年4月迄サポート):+15,000円
·Microsoft Office 2019 Home and Business ライセンス 追加(2025年10月迄サポート):+23,800円







商品の状態は以下画像より。







注意事項<<注意事項をよく読まず、落札後に権利を放棄されるような方には落札して頂きたくありません。日本人のみ入札をお願い致します。>>

もし少しでもわからない事があった場合はお気軽にオークションの質問欄か、こちらの からご質問下さい。また直接取引や公開したくない質問などがありましたら返答なしの非公開で追記の形でお答えさせていただきます。

商品を受取後48時間以内の受取ボタンの押下をお願い致します。もし48時間以内に押下が行えない場合は取引ナビよりご連絡ください。受取日から最大5日間(120時間)迄延長で対応させていただきます。

新品未使用品の為ノークレーム、ノーリターンでお願い致します。

ロットによっては一部パッケージが異なる場合がございます。ご了承ください。

商品梱包、発送前に再度動作チェックを確認後発送となりますので、商品に何か問題があった場合は運送会社側での対応となります。当方では関与いたしません。(新品、未開封品、ジャンク品等を除く)

当方の判断で評価の都合上入札削除及びブラックリスト追加などを行う可能性もございます。ご了承ください。

付属品類は画像に写っているもののみとなります。

経年劣化などで傷や液晶への加圧痕、シミ、軸音による騒音、バッテリーの劣化などの可能性があるため、現状を優先とさせて頂きます。(詳細は画像をご確認ください)

複数台在庫が御座いますので、写真とは異なる場合が御座います。

当オークションのお取引で何らかの問題が発生した場合でも裁判など法的手段を行使しない事を前提にお取引をさせて頂きます。

円為替の都合上オプションに関しては掲載金額の通りに追加、変更ができない場合が御座います。ご了承下さい。

入札後、落札後のキャンセルは一切お受け致しません。良くお考えの上、誠意のある入札、お取引をお願い致します。

商品が届いてから「思っていたものと違った、状態が違うように見える」と言ったお声を頂戴することが御座います。商品状態への記載は個人の主観が必ず入ってしまうもののため複数枚の拡大画像を準備しております。そちらで状態のご判断をお願いいたします。落札後の取引ナビ、評価で文句を付けられてくる方とはお取引したくありません。

評価の都合上オークション途中、終了前に入札を削除、ブラックリスト入りの対応を行う場合もございます。ご了承ください。

オークション終了後半日以内のご連絡、銀行営業日2日以内に入金できない方の入札はご遠慮ください。

その他の注意事項は をご覧ください。

※必ず上記自己紹介を閲覧の上入札して下さい。

入札された場合は上記の自己紹介に同意したとみなします。

こちらの商品案内は 「」 で作成されました。

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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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引用:ぐい呑み 康元窯 佐藤公一郎 梅花皮 志野 □△〇紋ぐい呑 (共箱) SK-022オールシーズンタイヤ 激安販売 ミシュラン CROSSCLIMATE 2 クロスクライメイト2 235/40R18 95Y XL 4本セット 新品

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『Danner◆DAYHIKER Ⅲ/トレッキングブーツ/US8/BLK/D-1019』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、選べるサイズ&カラー★KING ICE★関税送料込★devil emoji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

■教師なし学習adidas(アディダス)グラデーションがクールなスタンスミス♪

∟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☆関送込☆コットン Tシャツ 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。

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■金融

早い者勝ち!!! CONVERSE★JP BURKINAFASO-TEXTILE SLIP-ON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(【Fano Studios】22SS Frill big collar coat)、「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:LOUIS VUITTON - ルイヴィトン ネブァーフルMMPROVO アルミ ヘルメット収納ケース 30L ヘルメットケース 収納ボックス ケース アルミコンテナ コンテナボックス バイク用品 旅行

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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