計画通り、割りばしで慎重に慎重に土を掘りました。 しかしながらたくさんの根が邪魔をする上、下にあった鹿沼土が固まっていて掘るのは困難になっていました。 これはしかたがないと方向転換 (単に根気がないからでありますが・・・) ノコギリで土を切り出す作戦に変更しました。 ノコギリの長さは20cm以上です。 まずは、太い幹のすぐ横にノコギリを入れて「切り離し」を敢行! 次は切り離す株から10cmほど離れた所を放射状に鉢まで切り込みます。 反対側も切り込んで・・・ ある程度土を取って・・・移植ゴテで一気に起こしてしまおうとしました。 が、百均の移植ゴテが簡単にひん曲がりそうな堅さです。 両側に移植ゴテを差し込み土を掘り出し、鉢周辺にもノコギリを走らせ「縁切り」を行い 手を突っ込んで引っ張り上げようとしました。 が、そう簡単には行きません。 汗だくになって引き抜きを敢行 遂に引き抜けました! やりました! 耐寒性『アイスクリームバナナ』を日本の庭で栽培。果実は食べれませんでした！ ｜ 斑入り植物の『フローラメモ』. 本体とつながっていた部分は予想以上の大きさでした。 裏側 これだけ自根があれば枯れる事はまずないと思われます。 切り離した本体部分 素早く鉢に植え、水をたっぷりやりました。 もう少し鹿沼土を入れて元とほぼ同じレベルにしました。 しばらくは日の当たらない裏庭に行者ニンニクの種を播いたプランターと一緒に置いておく事にしました。 無事に育ってくれますように! これだけの大手術をしたので本体のほうも弱っているはずです。 もう1本の脇芽は成長が遅いので、本体が回復を待って数日後に行おうと思っています。
アイスクリームバナナの成長記録と冬季の越冬対策 - YouTube
耐寒性『アイスクリームバナナ』を日本の庭で栽培。果実は食べれませんでした! | 斑入り植物の『フローラメモ』 一つだけの『美』を持つ斑入り植物を中心とした植物の種類や栽培方法を記載中。植物を魅せるDIY技術もまとめてます。 更新日: 2020. アイスクリームバナナは実際アイスクリームの味なの？栽培・収穫して食べてみた | フルパラ. 07. 12 公開日: 2015. 02. 04 ビニールハウスなどの温室もないけど、バナナを育てたくなって苗を買ってしまいました。 買った苗はバナナの中で一番耐寒性があると言われる 『アイスクリームバナナ』 。どうなるか様子を見てみました。 耐寒性のあるアイスクリームバナナを購入 バナナは日本では温度が足りず栽培できない。そんな情報を見ていたけど、耐寒性のあるアイスクリームバナナなら栽培できるという情報を見かけました。 だったら買ってみようと思い以下のような苗を購入しました。 以下のような小さな苗が ビニールハウスもせず、放置しっぱなしで枯れずに大きく育ってくれました。バナナの木ってすごく強いです。 2年目でアイスクリームバナナが結実! バナナ苗の地植え2年目突入です!!
ガーデニング・植栽・家庭菜園 2020. 07. 22 2020. 06.
AI推進準備室 トップページ † --「システム開発に利用できる AI 技術」を探求中 -- 私的AI研究会 の成果をまとめたサイトです。 ※ 最終更新:2021/07/15 < ▼ 項目が開きます ▲ 項目を閉じます > Intel® OpenVINO™ Toolkit † ↑ OpenVINO™ Toolkit 付属のデモプログラム 詳しくは こちら ▼「OpenVINO™ Toolkit」について ▼ アプリケーション例 AI・エッジコンピューティング † ↑ OpenVINO™ Toolkit を利用した Python プログラム 詳しくは こちら トピックス † 最新情報 † マスク着用の有無を調べるアプリケーション 第11世代 CPU(Core™ i7-1185G7) ノートPC「DELL Latitude 7520」を動かす 第11世代 CPU(Core™ i3-1115G4) ノートPC「DELL Vostro 3500」を動かす アプリケーション実行ガイド † Neural Compute Application 概要 Neural Compute Application 実行スクリプト 参考資料 † 「私的AI研究会 レポート」 † Vol1. ディープラーニング / エッジコンピューティング /開発環境 Vol2. ディープラーニング覚書 (コラム) 人工知能の過去、現在、未来 † 第1回 人工知能(AI) 入門の入門 第2回 人工知能(AI) ニューラルネットワークと深層学習 第3回 人工知能(AI) ディープラーニング(深層学習)の仕組み 第4回 ディープラーニング(深層学習)のブラックボックス問題と課題 第5回 ニューラルネットの調整と強化学習 Intel® オフィシャルサイト † 「OpenVINO™ ツールキット」 INTEL® OpenVINO™ Toolkit 製品概要 更新履歴 † 2021/03/24 初版「私的AI研究会」の成果をまとめたサイトとして構築。 2021/04/28 ページリンクの修正。
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. M. Okamoto MD, MPH, MSc, PhD 信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. MD 防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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