85%(税抜3. 5%)) * 運用管理費用(信託報酬)(純資産総額に対して、最大年率2. 31%(税抜2. 1%)) (ただし、運用成果に応じてご負担いただく実績報酬は除きます) * 信託財産留保額(換金時の基準価額に対して最大0.
基本情報
レーティング
★ ★ ★
リターン(1年)
40. 16%(746位)
純資産額
1131億5700万円
決算回数
年1回
販売手数料(上限・税込)
3. 30%
信託報酬
年率1. 87%
信託財産留保額
0. 30%
基準価額・純資産額チャート
1. 1994年3月以前に設定されたファンドについては、1994年4月以降のチャートです。
2. 公社債投信は、1997年12月以降のチャートです。
3. G･ハイクオリティ成長株式F(年2回) (H無)【47312188】：時系列：投資信託 - Yahoo!ファイナンス. 私募から公募に変更されたファンドは、変更後のチャートです。
4. 投信会社間で移管が行われたファンドについては、移管後のチャートになっている場合があります。
運用方針
1. マザーファンド への投資を通じて、主としてわが国および 新興国 を含む世界の金融商品取引所上場株式(上場予定を含みます)に実質的に投資を行い、 信託財産 の成長をめざして積極的な運用を行います。
2. ボトムアップ・アプローチを基本に、持続可能な競争優位性を有し、高い利益成長が期待される銘柄を選定します。
3. ポートフォリオ の構築にあたっては、投資アイデアの分析・評価や、個別企業の競争優位性、成長力の評価に基づき選定した質の高いと考えられる企業の中から、市場価格が理論価格より割安と判断される銘柄を厳選して投資を行います。
4. 実質的な組入外貨建資産については、原則として対円での 為替ヘッジ を行い、為替変動 リスク の低減をめざします。一部の 新興国 通貨については米ドル売り/円買いの為替取引を行うことにより、為替変動 リスク の一部低減をめざします。
5. マザーファンド の運用にあたっては、 モルガン・スタンレー・インベストメント・マネジメント・インク に株式等の運用の指図に関する権限の一部を委託し、 モルガン・スタンレー・インベストメント・マネジメント・インク は、その委託を受けた運用の指図に関する権限の一部(株式等の投資判断の一部)を、モルガン・スタンレー・アジア・リミテッドおよびモルガン・スタンレー・インベストメント・マネジメント・カンパニーに再委託します。
ファンド概要
受託機関
みずほ信託銀行
分類
国際株式型-グローバル株式型
投資形態
ファミリーファンド 方式
リスク・リターン分類
値上がり益追求型+
設定年月日
2016/09/30
信託期間
2026/09/04
ベンチマーク
-
評価用ベンチマーク
MSCI AC世界株式
投資信託 47316169 ファンドオブザイヤー2020 優秀賞 07/29 G・ハイクオリティ成長株式F(H無) 未来の世界 30, 435 ポートフォリオに追加 前日比 + 68 ( + 0. 22%) 詳細情報 チャート 販売会社 時系列 掲示板 ファンド詳細 (モーニングスター) 投資信託ファンド情報 低コストなインデックスファンド 毎月分配金があるファンドはコチラ リターン(1年)10%超のファンド アワード受賞ファンドはこれだ 最近見た銘柄 投資信託リターンランキング(1年) はじめての投資信託 初心者の方にも解りやすく投信についてご紹介 投資信託とは 投資信託の選び方 投資信託 売買のポイント 投資信託シミュレーション ヘッドラインニュース もっと見る
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そうね、少し難しい話になるので別の機会に説明するわ! 画像処理のことしっかり勉強して、「村田の2値化」みたいなのを作れるように頑張ってね! あっ、本名、言わないでください.... Point 大津の2値化は、しきい値を自動的に求める手法である。 画像ごとに最適なしきい値を算出できる。 ドキュメント 画像処理・画像認識システムのドキュメントをPDFでご覧いただけます。 ダウンロード 画像処理・画像認識システムのサンプルアプリ、専用ツール、SDKなどをダウンロードいただけます。 リンク Copyright Maxell Frontier Co., Ltd. All rights reserved.
連続領域は、 "オブジェクト" 、 "連結要素" 、または "ブロブ" とも呼ばれます。連続領域を含んでいるラベル イメージ L は、次のように表示されることがあります。 1 1 0 2 2 0 3 3 1 1 0 2 2 0 3 3 1 に等しい L の要素は、最初の連続領域または連結要素に属します。2 に等しい L の要素は、2 番目の連結要素に属します。以下同様です。 不連続領域は、複数の連結要素を含んでいる可能性のある領域です。不連続領域を含んでいるラベル イメージは、次のように表示されることがあります。 1 1 0 1 1 0 2 2 1 1 0 1 1 0 2 2 1 に等しい L の要素は、2 つの連結要素を含んでいる最初の不連続領域に属します。2 に等しい L の要素は、1 つの連結要素である 2 番目の領域に属します。
04LTS(64bit)
2)Python: 3. 4. 大津の二値化 python. 1
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import random
import sys
if __name__ == '__main__':
# 対象画像を指定
input_image_path = '
OpenCVを利用して二値化を行う際, 「とりあえず RESH_OTSU やっとけばええやろ, ぽいー」って感じでテキトーに二値化してました. 「とりあえずいい感じに動く」って認識だったので, きちんと(? )理解自分なりにここにまとめていきたいと思います. 初心者なので間違いなどあれば教えていただけるとありがたいです. OpenCVのチュートリアル を見ると 大津のアルゴリズムは以下の式によって定義される 重み付けされたクラス内分散 を最小にするようなしきい値(t)を探します. $\sigma_{\omega}^2(t) = q_1(t)\sigma_1^2(t) + q_2(t)\sigma_2^2(t)$ (各変数の定義は本家を見てください) のように書いてありました. 詳しくはわからなかったけど, いい感じのしきい値(t)を探してくるってことだけわかりました. 簡単に言うと ある閾値$t$を境にクラス0とクラス1に分けたとき, クラス0とクラス1が離れている それぞれのクラス内のデータ群がまとまっている ような$t$を見つけ出すようになっている. という感じかなと思いました. 言葉だと少しわかりづらいので, このことをグラフを使って説明していきます. 閾値tを境にクラス0とクラス1に分ける 二値化を適用するのは輝度だけを残したグレースケール画像です. そのため各画素は$0\sim 255$の値を取ることになります. ここである閾値$t$を考えると, 下のヒストグラムのように各画素が2つに分断されます. ここで仮に閾値より低い輝度の画素たちをクラス0, 閾値以上の輝度を持つ画素たちをクラス1と呼びます. 大津の二値化ってなんだ…ってなった. - Qiita. クラス0の平均とクラス1の平均を出し, それらをうまいぐらいに利用してクラス0とクラス1がどのくらい離れているかを求めます. (わかりづらいですが, 離れ具合は「二つのクラスの平均の差」ではないです) ある閾値$t$で二値化することを考えると, 分断されてできた2つのクラスは なるべく離れていた方がより良さそう です. 各クラスのデータが総合的に見てまとまっているかどうかを, 各クラス内での分散を用いて算出します. ある閾値$t$において, クラス0のデータ群がまとまって(=分散が小さい)おり, クラス1もまたデータ群がまとまっていると良さそうな感じがしますね.
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