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カテゴリ
  • スポーツ、レジャー
  • スポーツ別
  • スノーモービル
状態
  • 未使用
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商品説明





新品 社外品

2003-2004 RX1

しっかりした作りの社外品です レストアにどうぞ

下記注意事項と発送詳細も確認ください




注意事項



※※※自己紹介欄は必ず確認ください 休みなど記載しています※※※

オークション・メールの確認はすべてパソコンからしております パソコンを開いているときしか返答しておりません

パソコン業務の時間帯は平日概ね14時-15時 23時-4時 の合計2時間程度です

土曜・日曜・祝日はパソコン業務はしませんので連絡取れません 

発送も土日祝日は行っていません 稀に土曜日に出社して発送する場合はありますが基本しません

発送は土日祝日を除き着金より3日以内に発送します

概ね金曜(祝日以外)の15時以降に落札・着金したものに関しては翌月曜日(祝日以外)からの取引になります

急ぎで落札の方は御注意ください せかす方・催促する方は入札控えてくださいすべてこちらのタイムスケジュール通りでの取引です

落札後一週間しても連絡が取れない方は落札者の都合で取り消します

商品到着後、必ず即開封し中身の点検お願いします(代理落札時含)

荷姿に大きな破損があれば必ず受取時に配達員に指摘し、立会検品お願いしてます

返品についてはオークションの説明と大きく異なる物・御送品についてはお受けします

それ以外、到着後の落札者都合によるもの 取付できなかった 到着より72時間以上経過したものについては返品をお断りします

写真だけではお伝えできない個所もありますので神経質の方や完璧なものを求めている方は他でお求めください

新品でも展示してあるものは試着や保管中の移動等でほこり・手垢・擦り傷等がつきます 気になる方は他店で店頭販売のものを吟味し購入ください

コスト削減の為梱包資材は使われた段ボール・リサイクル緩衝剤(再使用含む)・古新聞などなどで梱包します

落札品はすべて発送のみです 直接引取りはできません(保管場所が異なるため)

同梱包可能です 梱包サイズにより送料は変わります 落札後申告ください

電話での取引はしてません 書面に残す必要があるためすべて取引ナビでお願いしてます

発送連絡が翌日になる場合あります(不規則な仕事しているため)

タイトルには検索用語も含まれている場合ありますので適合は必ず商品説明欄を参考に型式・類別・指定番号等で落札者判断で確認ください

落札された方はすべて上記に同意されたものとみなしますのでよくよく確認ください






発送詳細

こちら指定業者の送料元払発送のみになります 送料着払発送不可 

送料は落札者の負担でお願いします

ヤマト運輸の集荷時間が16時 佐川急便の集荷が18時です

ヤマト運輸で間に合わなかった場合は佐川急便にお願いする場合もあります
  
時間指定や日にち指定がある場合は指定ください

利尻島と佐渡島は本土と同じ送料で送れます 他の離島は着払いとなる場合あります  

都合によりかんたん決済が使えない方には代引き手数料かかりますが代引き発送できます 

基本的に引取りは不可としています(接客する時間がないため)

■ヤマト宅急便
[北海道] 930円 (北海道)
[北東北] 1150円 (青森、岩手、秋田)
[南東北] 1260円 (山形、宮城、福島)
[ 関東 ] 1370円 (茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨)
[ 信越 ] 1370円 (新潟、長野)
[ 中部 ] 1480円 (静岡、愛知、岐阜、三重)
[ 北陸 ] 1480円 (富山、石川、福井)
[ 関西 ] 1700円 (滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)
[ 中国 ] 1810円 (鳥取、岡山、島根、広島、山口)
[ 四国 ] 1810円 (香川、徳島、愛媛、高知)
[ 九州 ] 2030円 (福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島)
[ 沖縄 ] 2030円 (沖縄)








支払方法
■Yahoo!かんたん決済 ok

こちらの商品案内は 「■@即売くん5.20■」 で作成されました。

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5/ 5stars
組み立てを行いましたがところどころネジがはめにくい所が多かったです。でも、エンジン音はとてもかっこいい音でした 今度は耐久性を見ていきたいですね!
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5/ 5stars
対応がよく、福通運輸さんから乗って帰ることを伝え色々よくしていただきました。 バギー自体は色々と自分でメンテしながら乗るものと考えれば非常にいいお買い物でした。
蔵出し 未使用 PZ480 シリンダーヘッド 右 廃盤品 cet pz フェザー - by , 2023-01-10
5/ 5stars
格安で楽しめる商品です 組み立てもかんたんです
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2/ 5stars
まあ何とか取り付けが出てきました。もう少し詳しく説明があれば良かったです。
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5/ 5stars
親切にいろいろ教えてもらい ありがとうございます。
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5/ 5stars
早い手配でありがとうございます本日組み立てました多少の部品のズレは想定内?キャリパーの取付の調整チェーンの調整ハブオイルシールの斜めになってるところ打ち直し以上ですスゴく調子良く動いてます、でも日本の製品とは比較してはいけません整備を楽しみましょう!
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5/ 5stars
店に対応してもらいながら購入しました。 公道をヘルメット無しで走れる原付バギーです。商品は、配送所にとりに行かなければなりませんが、乗っていると振り向いたり、車を止める人もいたりして、たのしい乗り物です。役場でナンバーは即発行、自賠責もコンビニでOKです。バイク扱いなので安いです。 ただ自宅に持ち帰るのためには、大型商品のため、軽トラを手配して配送所に行き、フォークリフトで木枠ごと積んでもらいました。人力、SUV車では困難と思われます。軽トラから下ろす際も、レールが必要かと。 キット商品ではありますが、組み立ては、基本的に動かせるボルトだけを締める、という感じでしょうか。前後の車軸の固定、タイヤの取り付け、あとは、ハンドル、ミラー等小物の取り付けなどです。タイヤは空気が入っていないため、事前にスタンド等で入れてもらったほうがよいかと思います。あとは、バッテリーの充電です。補充液を入れたあと、電源装置が借りられたのでこれは自宅でできました。バッテリーの取り付けは、イスの下ですが、取り外しフックさがしに手間取りました。エンジンオイルの補充は不必要でした。 全くの素人でしたが、走行までたどり着きました。なれた方だと、もう少し手際よくできるのかと思います。 難とすれば、まわりが樹脂のため、ボディーのはめこみがずれてしまったり、一部が欠けてしまう。車輪が走行中外れないかやや不安、乗り始めはアイドリングがやや不安定?でエンストしてしまうこともある、などです。あと、ガソリン注入時燃料パイプが外れているとたいへんです(やってしまった)。ご確認を。 総じて、価格面、おもしろさを考えると、とても楽しい、おすすめの乗り物です。 ちなみに購入のきっかけは、このバギーで除雪をしている人を見たこと。自分でもできたら楽だなあと思ったことです。
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5/ 5stars
新車なのに傷が結構あってちょっとがっかり。 中国産だからこんなもんか。 でも、前に乗ってたこのバギーの前の型よりは、作りがしっかりしているのでちゃんと乗れそう。 足回りも前のから比べると、調整がききそうでいいとおもう。

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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『*80%OFF 新品 ファソナブル イタリア製 合い秋冬 ダブル テーラード ジャケット 定価115,280円(税込) サイズ54(2XL AB7) TOJ510』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、高級本革 LE TANNEUR ルタヌア 2ダイヤルロックビジネスバッグ 美品 LT230110黒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PRADA プラダ サフィアーノ コンパクト ウォレット バイカラー 三つ折り財布

∟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SNIDEL スナイデル レディース エコファーコート 0or1サイズ 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。

URL : Ski doo MXZ ROTAX 670 アクションアーム サイドビーム スピンドル 左 ① summit HO HAC Xhttps://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。

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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

新品未使用 ディッキーズ USモデル ダブルニー ワークパンツ ダークネイビー チノパン Dickies 85283 DN W36×L32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(2020年新作!【国内正規品】 Chloe クロエ サングラス CE160S-739 レディース UVカット ブランド)、「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:S’YTE サイト ヨウジヤマモト Smooth Jersey Geometric pattern Embroidery Tape Line Wide Pants パンツ ワイドパンツ 3 グレー 日本製ヤマハ SXV700 SXViper 02年 ④ ブレーキマスターシリンダー レバー パーキングレバー ワイヤー 廃盤品 バイパー

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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