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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • アウトドアウエア
  • 男性用
  • ボトムス
  • ロング
メーカー・ブランド
  • NIKE
サイズ
  • メンズ
  • XS
状態
  • 未使用



商品説明
品名:NIKE NRG ACG プリマロフト トレイル パンツ

メーカー:ナイキ

カラー:パープル

状態:新品

サイズ:XS

■ナイキサイズ表■
XS:股下68 ウエスト36~(身長155-176 胸囲81-86 胴囲68-74)
S:股下69 ウエスト38~(身長155-176 胸囲86-91 胴囲73-79)
M:股下70 ウエスト41~(身長155-176 胸囲91-97 胴囲78-85)
L:股下71 ウエスト43~(身長176-185 胸囲97-103 胴囲84-91)
XL:股下72 ウエスト45~(身長176-185 胸囲103-109 胴囲90-97)
XXL:入荷なし     (身長176-185 胸囲109-115 胴囲96-103)

本体:ポリエステル100%

質感:非常に高い防寒性。軽量でボリューム満点のハイテクダウン(プリマロフト)を、防風・撥水・保温効果の高い丈夫なシェルがしっかりカバー。

あらゆる条件下で保温性を発揮。寒い日も気持ちは上向き。ナイキ ACG PrimaLoft パンツは、軽量でありながらアウトドアのアクティビティに求められる暖かく快適な履き心地をキープ。

軽くて暖か。ポリエステルとコットンの混紡素材を、断熱性に優れたPrimaLoftと組み合わせることで、軽さと暖かさを両立させたアイテム。濡れても断熱性が持続。

要所を強化。摩耗しやすい膝とヒップを補強することで耐久性が飛躍的に向上。

出し入れ簡単な収納。2つのジッパー付きハンドポケットに小物を安全に収納可能。ウェルトポケットも備え、鍵やカードを安全に収納。

・ウエストバンド配した調節可能なウェブベルトで、しっかりフィット。
・すそドローコード
・左右ジップ付きポケット
・ヒップポケット

プリマロフトとは
アメリカ国軍の要請を受けたALBANY社が開発した羽毛に代わる画期的な超微細マイクロファイバー素材。羽毛のように軽くて暖かい保温性と柔軟性を発揮するだけではなく、羽毛にはない撥水性も発揮。それまでにはない画期的な機能性(断熱・防寒テクノロジー)と、どんな環境でも使える高い実用性を兼ね備えた画期的な人工羽毛として誕生した。
米国陸軍・海軍の寒冷地用防寒着に採用されていたプリマロフトは「保温性」「軽量性」「撥水性」「柔軟性」「通気性」「収納性」が高く評価され、高級グースダウンの代替素材として、ダウンジャケット・寝袋・寝具・枕などさまざまな分野に拡大。世界の500を超える有名スポーツブランドや高級アパレルブランドが、高級グースダウンに代わる新素材としてプリマロフトを採用している。


※他にもスポーツウェア、シューズ、バッグ等出品中です。送料が割安な同梱も承りますので、どうぞご覧ください。
取引条件(注意事項)・入札者様都合での入札取消は一切行いませんので、ご入札は慎重にお願いいたします。

・落札より24時間以内に落札者様より詳細をご連絡いただけること。
(新規IDを含め取引件数が10件以下、良い評価の割合が95%未満の方は、落札後1時間以内)

・落札の翌日を含めた3日以内に決済を完了していただけること。

・採寸および検品は入念に行っておりますが、多少の誤差や使用に支障ない程度の見落とし、紙タグの紛失等についてはご容赦いただけること。

・シューズ商品については、シューボックスが無い、あるいは破損・造作されている場合があります。シューボックスが必要な方は入札をされないようご注意願います。

・過去の評価内容に不安を感じる入札および落札は当方の独断で削除いたします。また、連絡期限・決済期限を守れなかった場合にも同じとします。

・ボリューム・重量等の計測差異による送料の差額については追加請求も返金もいたしませんのでご了承ください。

・落札のタイミングにかかわらず、定期発送日は(火・金)のみとなります。発送日の前日17時までにお支払いが完了(ヤフーかんたん決済の審査を通過)しているものについては定期便にて発送いたします。審査がずれ込んだ場合も含め、入金確認が17時を超過した場合は次回便扱いとなりますので時間に余裕をもってお手続きください。

・入金確認は原則として発送当日の正午までに順次行います。個別の入金確認はとっておりませんので、入金確認を促す旨の連絡はお控えください。

・連休、出張、急病等で通常の発送業務が執り行えない場合や、キャンペーン・サービスの終了の案内につきましては自己紹介欄に告知いたしますので、ご入札前に必ず一読いただけますようお願いいたします。

・在庫管理には細心の注意を心がけておりますが、まれに落札後に欠品・汚損・欠陥が発覚する場合がございます。その際は当方の謝罪をもって取引中止とし、相互に評価無しとさせていただきますので何とぞご容赦ください。

・神経質な方の参加はご遠慮ください。

以上、ご理解ご納得いただけた方のみの入札参加とさせていただきます。



この商品説明は オークション落札相場サイト「オークファン」出品テンプレート で作成されています。
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4/ 5stars
前回購入して、とてもよかったので思い切ってもう一つ購入しました。 サッカーをしている子どもが、練習後に「膝が痛い」と言い続けていたのですが、これを履いて練習するようになってからは一度も「膝が痛い」と言わなくなりました。これのおかげだと思っています。 ただ、前回購入した時より値上げしたので☆1つ減らしてしまいました。 でもまた買うと思います。
★ 高い保温性 PHENIX フェニックス Snowfall Soft Shell Pants ソフトシェルパンツ ●ブラック Lサイズ 裏起毛 未使用品 ユニセックス - by , 2022-11-30
5/ 5stars
従来はステテコ式を利用。 さすがに外出の折 足元から冷風が入り寒かった。 ロングタイツのももひきは、冷風も入らず今や欠かせないタイツ。 コストパフォーマンスに優れ良い買い物した。
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4/ 5stars
とても歩きやすいです。デザインも良いし、ウォーキングの時はいています。膝が少し痛かったのですが、カバーしてくれて気になりませんでした。
極美品 WESTERN MOUNTAINEERING ウエスタンマウンテニアリング フラッシュパンツ カナダ製 size M 色ブラック850フィルパワーグースダウン - by , 2022-11-16
5/ 5stars
10キロを超えるランニングの時に着用しています。 実感として疲れがたまりにくいと感じます。ひき締めた状態で走るのでケガ防止になりますね。 冬は寒さ対策にもなります。
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4/ 5stars
素材のフィット感がいいです。着圧も適度です。
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5/ 5stars
何と言っても価格が魅力さっそく使用してみましたがいうことなしです。
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3/ 5stars
エリートコンプレッションを先に利用してとても良かったので、 今回はリカバリー用と購入しました。 まだ使用はしていませんが、今度トレイルレースがあるので その後に効果を確かめようと思います。 たのしみです。
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5/ 5stars
サイズ表通リに購入しましたが、小さいのでSの人はMをお勧めです。
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4/ 5stars
身長175cm ウエスト80でMがフィットでグ〜でした!! 山登り用に購入しましたが、いつもより足がスムーズに上がり ペースが自然とあがり、快適でした。
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5/ 5stars
結構、いい感じで使用しました。価格的に割安カモ。
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4/ 5stars
Mサイズ 2個届きましたが、キツイので Lサイズに 1個取り替えられると嬉しいのですが?!海外出張に出て来てしまいました。次回帰国は4月なので可能でしょうか?

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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『19aw Supreme Shoulder Bag Real Tree Camo*シュプリーム ショルダー バッグ カモ 迷彩 ボックスロゴ Box Logo 22aw』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、エミ emmi オフショルダー アシンメトリー ロング ワンピース 総柄 ギンガムチェック 1 青 ブルー 13WFO221029 1015 レディース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●レザージャケット ホースハイド 本革 シングルライダース 馬革 革ジャン バイクレザー メンズファッション ノーペンキ アメカジ S~3XL

∟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温泉 人 おもしろ トレーナー スウェット トレーナー スウェット メンズ レディース かわいい 綿100% 大きいサイズ 厚手 おしゃれ 黒 白 グ 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。

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■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

美品 SPIVVY スピビー 金子眼鏡 度入り カラーレンズ メガネ 眼鏡 サングラス SP-1140 サイズ57□14-138 ブルー系レンズ C1204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(|o_o|Co Meza(1n)ダブルスーツ155-160cm)、「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。

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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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