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正規代理店 PN-4099G-A 中期純正CD/MDデッキ ライダー エルグランド 下取り不要★E51 /281A2 オーディオ PN-4099G-D流用可 整備/故障対策済み! WL600 その他
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11,400円 19,000円
下取り不要 E51 エルグランド ライダー 中期純正CD/MDデッキ PN-4099G , 下取り不要 PN-4099G-A /281A2 WL600 整備/完全故障対策済み E51 , PayPayフリマ|下取り不要 PN-4099G-A /281A2 WL600 整備/完全故障対策 , 下取り不要 E51 エルグランド ライダー 中期純正CD/MDデッキ PN-4099G , 下取り不要 PN-4099G-A /281A2 WL600 整備/完全故障対策済み E51 , ☆整備、故障対策済み!E51エルグランド純正BOSE CD/MDデッキ⑤ , ヤフオク! -e51 エルグランド cdデッキの中古品・新品・未使用品一覧
カテゴリ
  • 自動車、オートバイ
  • カーオーディオ
  • CD&MDプレイヤー
  • その他
状態
  • 目立った傷や汚れなし
こちらの品物は下取り不要!
デッキ本体に操作パネル、取り付けブラケット付属で
そのまま車両に取り付け可能な状態でお送り致します。

E51エルグランドCD/MDデッキ通算修理台数、1,000台以上の実績

入金&かんたん決済確認後即日発送!
安心の2週間初期不良保証対応!!

当方の品物は全て故障対策済みです!
単純にCD部分のみ換えたり部品を新品交換して出品している修理屋さんとは違います!!
(詳しくは説明文をご覧下さい。)




パワーアンプノイズ再発ゼロ!対策に自信あります!!



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大変面倒だとは思いますが販売条件が
ありあすのでよくお読みになり、ご理解頂けた
方のみご入札下さい。

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アクセスありがとうございます。

16年以降の中期、後期E51エルグランドライダーで使用していた
純正のCD/MDデッキの中古リビルト品です。
モデルナンバーはPN-4099G-Aです。
日産品番は281A2 WL600 となります。
製造元はクラリオン製となります。MDLP対応機です。
前期(PN-4061G搭載車)車両、BOSE車(PN-4099G-B 4099G-E)と5.1chサラウンド車(PN-4099G-C 4099G-F)は流用不可です。

PN-4099G-D使用の方はPN-4099G-Aを代替として問題無く使用出来ます。

http://minkara.carview.co.jp/userid/2703837/blog/38996119/



ご自分のお車の品番をご確認の上、ご入札下さい。
*E51エルグランドのデッキの品番確認方法、取り外し方法 http://minkara.carview.co.jp/userid/2703837/car/2280319/4025549/note.aspxで画像付きで解説しております。


当方入手時はCD入排出不良でしたが
当方でアンプノイズ故障対策、CDユニット修理交換、及びMD清掃調整、
また、修理時にグリスアップ、内部クリーニング
(CD/MDユニット、基盤、ケースエアブロー清掃)を施してあります。


*当方の完動品CDユニットは必ずローラーギアを
検品の上、少しでもクラックがあった場合は
新品ギアに交換した上で換装ております。
単純に動くCDユニットを乗せ替えている
類似の出品物とは整備内容が全く違います。
(詳しくはページ下段で解説しております。ご確認下さい。)




★当方で整備&故障対策&検品済みです。★

●このデッキはCDの入排出とパワーアンプが
よく故障するのですが分解清掃をすると共に
この品物の弱点部分の故障防止対策を当方で施してあります。
(CD入排出ユニット破損対策、パワーアンプトランジスタノイズ対策処理等)

メーカー修理ですと交換されるユニットは新品ですが
故障箇所がほとんど対策されておりません。

当方出品物は故障防止対策を行っておりますので
CDの入排出不良やノイズ不良に陥る事はありません。

●CDユニットは以下の部品を点検及び補強、破損があった場合は部品交換しております。
·ローディングローラーギア
·クランパー
·ギアカバー
·スピンドルモーター
·スライドモーター
·ピックアップレンズ
·ダンパー
·ユニット制御基盤

ただ交換しただけではすぐに壊れてしまいます。
当方では交換した部品も必ず弱い部分を補強して
十分な対策を取っております。

また、CDメカ&ピックアップガイド等、可動部分はグリスアップ済みです。


本体メイン基盤のハンダ修正、故障対策処理済みです。
4061G/4099Gに関わらずメイン基盤のハンダに
クラックが多数発生します。放っておくと必ず故障します。
当方は長年の修理でハンダの弱い部分をほぼ全域把握
しております。(見え難い部分にも発生します。)
もちろんガッチリ補強しておりますので故障の再発は皆無です。
他の類似でかつ格安出品者はこの作業を怠っている様です。


●CDとMDのピックアップは清掃済みです。
 また、分解時に内部をエアブロー清掃しております。
 CDのピックアップ不良や出力低下がある場合、新品に交換します。
 
●ビス一式緩みが無いか確認、増し締め済み。

●操作パネル接続フレキシブルケーブルのフィルム剥 がれ等の点検、もしくは補修済み。

●整備後数時間程CD、CD-Rと複数MD、MDLPを用いて試聴再生チェック済み。
また、パワーTR部分も温間時、冷間に分けて打撃、振動を与えつつノイズもチェック済みです。
問題ありませんでした。
(CD-Rはマウント状態やメディアにもよります。 CD-Rが読まない等のクレームはご遠慮下さい。)



オーディオ操作パネル、及びエアコン操作パネルは清掃しておりますが多少のスレ、小傷小汚れがあります。
また、オーディオ操作パネルはすべてのボタン、イルミに関しては作動確認済みですが
エアコン操作パネルは出品時の作動確認は行っておりません。
車両取り外し時には問題無かった品物ですがエアコン操作パネルに関してはおまけ扱いにてお願い致します



★☆★☆★☆★☆★
当方の修理について
★☆★☆★☆★☆★


CDユニットについては故障の有無に関係なく
ローディングローラーギアの検品をします。

割れて滑りが出ていない状態でもクラックが目視で
確認出来た時点で当方は新品のギアに交換
しております。



左がクラック、もしくは割れて入排出不良に陥ったギア、
右が新品部品のギアです。
2013年1月~4月期だけでこれだけ交換しております。

このギアがE51デッキの最大のネックで中古で交換してもすぐに割れてしまう部品です。
新品ギアでの交換が必須となります。

中古の動品CDユニットを乗せ替えただけの修理を行っている出品者様もいる様です。
当方は新品ギア交換をしておりますのでCD入排出再故障の連絡やクレームはまずありません。


当方はE51エルグランドのCD/MDを5年程、一筋で修理をしております!
類似出品者の整備と当方の整備内容は異なります。
他の類似の出品物は単純に新品部品に交換しているだけの物もある様です。
部品交換しただけで「対策、工夫」されていない物は新品部品交換であっても比較的早期に故障します。

類似の出品物の中にはこのデッキの故障に一番多い「ノイズ故障」にして
修理、対策を施していない出品もあります。
他者様から購入後、すぐにノイズ故障をしたと相談される事が多々あります。是非当方の整備品をお選び下さい。



◆万が一の初期不良にも迅速対応!◆

当方は各品番の予備機を保有した状態で
出品しております。


万が一の初期不良にも迅速対応します!
(需要期で代品保有が切れた場合は対応が遅れる場合も稀にあります。予めご了承下さい。)
もちろん、落札者様のご要望によってはすぐに返品&返金などの対応も致します。

中古品ベースのリビルト品ですので使用感、汚れ等あります。
画像の物で全てとなります。
作動に差し支えのない内容(外装の状態や汚れ具合等)はノークレーム、ノーリターンでお願い致します。
(精密機器ですので破損保険に別途加入して発送します。)


初期不良に関しては到着日より2週間対応します。

下取り不要 E51 エルグランド ライダー 中期純正CD/MDデッキ PN-4099G
下取り不要 PN-4099G-A /281A2 WL600 整備/完全故障対策済み E51
PayPayフリマ|下取り不要 PN-4099G-A /281A2 WL600 整備/完全故障対策
下取り不要 E51 エルグランド ライダー 中期純正CD/MDデッキ PN-4099G
下取り不要 PN-4099G-A /281A2 WL600 整備/完全故障対策済み E51
☆整備、故障対策済み!E51エルグランド純正BOSE CD/MDデッキ⑤
ヤフオク! -e51 エルグランド cdデッキの中古品・新品・未使用品一覧

正規代理店 PN-4099G-A 中期純正CD/MDデッキ ライダー エルグランド 下取り不要★E51 /281A2 オーディオ PN-4099G-D流用可 整備/故障対策済み! WL600 その他

正規代理店 PN-4099G-A 中期純正CD/MDデッキ ライダー エルグランド 下取り不要★E51 /281A2 オーディオ PN-4099G-D流用可 整備/故障対策済み! WL600 その他

正規代理店 PN-4099G-A 中期純正CD/MDデッキ ライダー エルグランド 下取り不要★E51 /281A2 オーディオ PN-4099G-D流用可 整備/故障対策済み! WL600 その他

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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『激レア☆キキララ☆温泉 浴衣ぬいぐるみ ペアセット 卓球 レトロ 2005年 サンリオ 非売品』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、MSPC - ⚠️値下げ中!⚠️ トートバッグ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AISnow Peak - Snow Peak Journal Standard relume 時計

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Supreme - Supreme 花柄シャツ カイト様専用 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

TENDERLOIN - テンダーロイン T-G.S SHIRT 半袖 胸ワッペン ワークシャツ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(☆送料・関税込☆New Balance★MS327MD1 スニーカー★22-28cm★)、「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:【Saint Laurent】パニエ(ミディアム/クロシェラフィア)BL5 レガシィB4 オーディオ マッキントッシュ 18760

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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