「筑波」の検索結果

まとまりと塗料含みの良さに定評。●丈夫で良質な山羊毛をたっぷり使用。●毛のまとまりが良く、滑らかでムラのない塗り味が長持ちします。

耐候性があり、屋根・外壁を白く保ちます。 糞や排気ガス、消毒液に侵されにくい素材です。 散乱光線を多く取り入れ、畜舎内を明るく採光します。 防火地域、準防火地域または法22条区域における屋根用途(不燃性の物品を保管する倉庫等)に使用できます。

まとまりが良くニス・ステインにも最適。 毛のまとまりが良く、滑らかでムラのない塗り味が長持ちします。

最高級の馬蹄毛を使用。 塗り感とまとまり感をしっかりと実現した納得の逸品。 ダメ込みに抜群の威力を発揮します。

最高級の山羊毛を使い、毛のまとまり、腰の良さ、なめらかでムラのない塗り味が長持ちします。廻り縁、入り済み隅など細かいところにみキチッと塗れる隅切り刷毛の最高級人気商品

耐衝撃性に優れ、2kgのナス型鐘を10mの高さから落としても割れません(JIS K5702)。耐熱、耐寒性に優れ、-40～120℃の広い範囲で使用できます。防火地域、準防火地域、法22条区域における屋根用途に使用できます。

最高級の山羊毛を使い、毛のまとまり、腰の良さ、なめらかでムラのない塗り味が長持ちします。廻り縁、入り済み隅など細かいところまでキチッと塗れる隅切り刷毛の最高級人気商品

仕上げ塗装に最適な建築用の最上級品です。 大きいサイズの刷毛、ミニローラーでも塗装が出来ない細かい箇所の塗装に適しているサイズです。

最高級の山羊毛をふんだんに使用した、ダメ込み用刷毛の最高峰。

ニス・見切り・ダメ込みに適した薄口タイプ。ステイン用としても好評です。

馬毛を使用したコシのある混毛加工。耐久性が良い

毛のまとまり、腰の良さ、なめらかでムラのない塗り味が長持ちします。廻り縁、入り隅など細かいところにキチッと塗れるリーズナブルな人気商品

塗料含みに優れたダメ込み用

毛先と毛腰に技術を集結。 高度な塗り作業が可能。

腰があり滑らかな塗り感で作業性抜群。 ダメ込みから塗り付けまで幅広い用途に対応。

熱線カット率約50%(クリア・クリアスモークは30%)です。耐衝撃性に優れ、2kgのナス型鐘を10mの高さから落としても割れません(JIS K5702)。耐熱、耐寒性に優れ、-40～120℃の広い範囲で使用できます。防火地域、準防火地域、法22条区域における屋根用途に使用できます。

最も細めの入隅箇所にもピッタリ

マスクの内側にあるインナーフレームと接顔布がマスクと顔との隙間ができるのを防ぎます。顔の輪郭や動きに左右されず、さらに顔の小さい人にも、ぴったり密着します。 インナーフレームがマスクの内側に入っているので、形状が崩れず、また、立体構造を保つのでマスクが会話を邪魔することもありません。

合成樹脂塗料の普及に対応し開発された、塗料含み・引きの良さ・ほど良い腰の強さ・毛先のやわらかさ等、バランスのとれた刷毛です。 塗料含みと吐き出しに優れ作業性良好。

●ダメ込みから中塗り、上塗りまで使える万能タイプ。 ●毛材には腰があり耐久性に富んだ山羊の尾の毛と、白毛製品に腰を与えるのに使用される山羊の脇腹の毛の2種類を使用しています。

測定データをアプリにかんたん転送、健康管理をスマートに。Bluetooth通信機能搭載エクリア体組成計です。筑波大学との産学連携によって、より正確な内臓脂肪レベルや体脂肪率・骨格筋率などを測定できます。専用アプリ「ECLEAR plus」でBMIや体脂肪率、内臓脂肪レベル、基礎代謝などの9項目を確認できます。

製品本体の液晶画面を大きくし、測定データの一覧表示を可能にした”エクリア体組成計”です。 MRI測定データに基づき腹部全体の内臓脂肪を算出する体積推定方式を筑波大学と共同で開発。 100g単位の精密な測定が可能で、内臓脂肪レベル・体脂肪率・骨格筋率・皮下脂肪率・基礎代謝など8項目を測定可能です。

MRI測定データに基づき腹部全体の内臓脂肪を算出する体積推定方式を筑波大学と共同で開発。 より正確に内臓脂肪レベルの評価ができる”ECLEAR体組成計”です。 50グラム単位の精密な測定が可能で、内臓脂肪レベル・基礎代謝など8項目を測定可能。※100kgを超えると100g単位となります。

目標体重設定機能と顔文字表示で毎日の変化が見える ” ECLEAR 体組成計 ” です。 MRI測定データに基づき体組成データを算出する体積推定方式を筑波大学と共同で開発。 目標体重設定機能搭載で測定後に目標との差を表示。 顔文字表現により体重の増減がひと目で分かります。 体重は100グラム単位で測定が可能。 体重・BMI・体脂肪率・基礎代謝の4項目が測定可能です。

タイプ spec:F1030(#40相当) spec:F1020(#30相当) spec:F1010(#20相当) spec:F1005(#15相当) spec:F1000(#10相当) spec:F995 (#5 相当) spec:F990 (#0 相当) サポートライダー&開発ライダー 2013年 CBR250Rにて 筑波3連勝 鈴鹿2連勝の中村敬司選手と speedheartTTSチーム 鶴野浩氏が監修。 サーキットによりチョイスが変わってきますがF1030～F950のブレンドも 可能になっていますので自分に合ったオイルチューニングを行っていただけるようになっています。

乗るだけで測定データを専用アプリ「ECLEAR plus」(エクリア プラス)に自動転送できる、Wi-Fi通信機能搭載”エクリア 体組成計”です。 筑波大学との産学連携により、内臓脂肪レベルや体脂肪率、骨格筋率などの7項目で精度の高い測定が可能。 50g単位の体重表示ができ、体重変化が詳細に把握できます。 7項目(体重・内臓脂肪レベル・体脂肪率・BMI・骨格筋率・骨量・基礎代謝)を測定可能です。 体重変化が詳細に把握できるように、50g単位の精密な測定が可能です。 乗るだけで過去の測定データから登録者を推定する自動認識機能を搭載しているため、電源を入れたり、登録した番号を選択したりする手間を省けます。 自動認識機能は、最大4人まで登録可能です。 付属のカーペット脚を取り付けると、柔らかい床で測定しても体重の誤差が少なくなります。 (より精度の高い測定には、平らで硬い床で測定してください) 暗いところでも表示が見やすいバックライトを搭載しています。 お手入れがしやすいITOガラスを採用しています。 足の大きい方でも安心の28cmサイズに対応しています。 専用アプリ「ECLEAR plus」では、測定した全項目と目標体重を一画面で管理できます。 お好みで体重と体脂肪率または骨格筋率の2項目をグラフで2軸表示することが可能です。 過去のデータや週・月毎の平均値も確認できるため、体型の変化を把握しやすいです。

MRI測定により腹部全体の内臓脂肪を算出する体積推定方式を採用し、より正確な内臓脂肪レベルの評価が可能な”ECLEAR 体組成計”です。 。生活習慣病との関係が深い内臓脂肪量の測定は、筑波大学との共同研究により、MRIで胸の下～腰上までの腹部全体の断層写真を24枚撮影したことによって得られる測定データ(通常、へそまわりのCT画像1枚)を元に、内臓脂肪レベルを30段階でより正確に評価します。 。体重・内臓脂肪レベル・BMI・体脂肪率・骨格筋率・骨量・基礎代謝の7項目が測定可能です。 。体重変化が詳細に把握できるように、50グラム単位の精密な測定が可能です。 。乗るだけで過去の測定データから登録者を推定する自動認識機能を搭載しているため、電源を入れたり、登録した番号を選択したりする必要がありません。 。足の大きい方でも安心の28cmサイズに対応しています。 。暗いところでも数字が見やすいようにバックライトを搭載しています。 。専用アプリECLEAR APPでは、体重・体脂肪率を入力するだけで、BMI、内臓脂肪レベル、骨量、骨格筋率、基礎代謝が表示されます。体重はグラフで管理でき、日々の変化を記録することができます。 。付属のカーペット脚を取り付けることで、柔らかい床で計測しても測定誤差が少ない仕様になっています。

【概要】人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。【読者対象】人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者【著者】大曽根圭輔(おおそね・けいすけ)筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。データ可視化が好きで、業務外の活動で「STATDASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。関喜史(せき・よしふみ)富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。大学院在籍中にGunosy(グノシー)を共同開発し、2012年にメーカー創業。創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。推薦システム、ユーザ行動分析が専門。米田武(よねだ・たけし)1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。修士(理学)。CertifiedKubernetesApplicationDeveloper(CKAD)。AWSSummitTokyo2018登壇。2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。