猫という生き物は、とってもデリケート。 普段でもいつもの場所から家具や遊び場が動かされたりする だけでも不安を覚えたりします。 ましてや引っ越しは、猫にとっては一大事です。 粗相をしたり、神経質になって飛び出してしまうことも。 マチコさん どうやってつれていこうかしら 途中で逃げ出さないかしら こんにちわ 2匹の猫と一緒に暮らして13年のブロガーWamiです。 ここでは、愛猫との初めての引っ越しで、できる限り ストレスを軽減するために気を付けたいことをまとめて みました。 猫は家に付く 昔から「犬は人につき、猫は家に付く」と言われています。 これは人に懐かないというのではなく、猫がなわばりを 大切にするという習性にあります。 猫はテリトリーがとても大切。 つまり慣れた「家」がテリトリーというわけなんですね。 はじめて飼いネコとして迎えたときはあちこち見まわって 危険がないか確認します。 そしてその家が猫のなわばりになります。 猫はその住み慣れた自分のなわばりから出ることに恐怖を 覚えるのです。 引っ越しは一大事 引っ越しは人間にとっても一大事ですが、猫にとっても 一大事!!
海外に持っていけないものって何? 海外へ引越しする場合に 国内から持ち出しが禁止されているもの があります。 爆発物などの危険物や麻薬はもちろん、各国共通で輸送が禁止されているものがあります。 例として下記のものが挙げられます。 動植物関連 (ワニ皮製品などのワシントン条約該当品や生きている動植物など) 爆発物・危険物 (銃刀法剣類、マッチ・ライター、リチウム電池、スプレー缶、化粧品液体、アルコール度数70%以上のお酒、花火・パーティクラッカーなど) 貴重品 (多額の現金、有価証券、株券、手形、古美術品など) 生鮮食料品 偽造品 (ブランドの品のコピーや偽物) 麻薬等の禁止物 ポルノ、政治的文書 さらに具体的な内容を知りたい場合はこちらのホームページを参考にしてください。 参考: 郵便局【国際郵便として送れないもの】 ダンボールは自分で用意しても大丈夫? 海外へ引越しをするときのダンボールは、 壊れにくい頑丈なもの でなくてはいけません。 かなりの長距離を移動することになりますし、手荒に扱われることも多いです。 本来ならば引越し業者に用意してもらうのが一番ですが、自分で用意する場合は厚手で頑丈なダンボールを使いましょう。 「海外用のダンボール」としてインターネットで売られているものは、2重構造になっていたり、通常のダンボールよりも頑丈なものが多いです。 どうしてもスーパーなどで無料でもらったダンボールを使いたい人は、2つのダンボールを重ねて使用するなどして強化しましょう。 現地のスタッフにチップは必要? 海外でよく見かけるのがチップの文化です。 ホテルやレストランなど、さまざまな場所でチップはスタッフに渡されていますが、現地のスタッフが日本人の場合は 支払う必要はありません。 もしどうしても何かお礼を、という場合は缶ジュースなどの飲み物を作業前に渡すとよいでしょう。 荷物に万が一のことがあったときの保険はどうなってるの? 万が一の荷物の紛失や破損、思わぬトラブルがあったときのために保険には必ず入っておきましょう。 引越し業者のプランによっては、個別で申し込まなければいけない場合もあるので、見積もりの際に業者に確認しましょう。 マイナンバーはどうなるの? 基本的に、マイナンバーは 日本に住民票がある人にのみ交付 されます。 海外に引越す人は、引っ越す前の市区町村の役場へ マイナンバーカードを返納する必要があります。 また、帰国した際にはマイナンバーカードの 再交付も必要になる ことを覚えておきましょう。 免許証はどうなるの?
08. 12 有終の美に史上最低最悪業者に当たってしまった。 終の棲家を建て「引っ越し侍」で3社の内最安値を選んでしまった私がいけないのだろうか?今時こんな業者あるんですね。経営者の端くれとしてここの経営者の面を見てみたい。先ず20は年下の雇われのクソガキにため口、他の口コミにも多々あった様に会社全体の問題。つまり経営者の未熟さ、すべての民間人はお客様にご飯を食べさせて貰っている事に未だ気付いていないの?何年やってるのか知らないけど。教育ができないなら人を雇う資格無し、客を怒らせても自分が儲ける方が大事なんでしょ。多産多死の業種ならとっくにないよ。痛い思いをしないと、バカは死ななきゃわかりませんか?うちの店に来なさいよ、同じ事して差し上げますから。他にも階段から降りる際物をぶつけまくる、当然壊れる、段ボール後で回収に来ると言っといて無視、担当者から折り返すと言っといて無しの礫。完全に客&仕事をなめている。悔しい思いをしても安い方がいいならどうぞ、いつまであるかわかりませんが・・・ みるくさん 投稿日:2020. 06. 11 素晴らしい! 二人暮らしの2DKから新しい家に引っ越す際に、利用させていただきました。2トントラック積めるだけ積んでいただく4万円のプランでお願いしました。スタッフ3名。 大きな家具はテーブル、イス3脚、一人がけソファー、洗濯機、冷蔵庫、自転車2台。そして二人とも音楽関係の仕事をしているため、楽器やアンプ、スピーカー類、CDの在庫などもあり、音楽関係のものはトラックに積めなければ自身のハイエースに積む予定でした。当日、スタッフの方に荷物の量を見てもらい、やはり音楽関係のものは形も様々で重ねられないものも多く、それらはやはりハイエースで運ぶことになりました。 6階の部屋で階段がない建物だったのに、スタッフの方々の機敏かつ丁寧に運び出してくださったおかげて、40分ほどで搬出は完了。 新しい家に搬入してくださる際も、細かく家具の位置まで聞いて下さってとても助かりました。 引越しは何度か経験していますが、業者に依頼するのは初めてでした。本当に気持ちの良いお仕事ぶりを見せていただき、拍手をおくりたいです。ありがとうございました。 今後も、ぜひ利用したいです。 セブンさん 投稿日:2020. 04 今までで一番最悪 引っ越し見積もりサイトで一番にメールが来たのでこちらの業者にお願いしました。お値段も表示金額よりは若干高かったですが、まぁいいやとゆう金額でした。電話の感じは良かったです。 作業員はおじさん二人。リーダーみたいな太っちょなおじさん、汗だく。荷物に汗ポタポタ垂らす。なんでタオルを巻かないのか?汚くて汚くてテンション下がりました。布団に汗をポタポタ垂らされたのがショック過ぎて、ファブリーズしまくりました!!またベッドの角は汚れてるし、荷物は引きずったのか底が切れてるし本当有り得ないです。今まで引っ越しを3回経験し、こんな酷い引っ越し業者に当たった事がなかったので、今後口コミを見て慎重に選ぼうと思いました。特に女性にはオススメしないです!
AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。 続きを読む... Source: GIGAZINE
1%の正確率を保ちながらSamusung S8上でMobileNetV2よりも2. 4倍軽量で1. ディープラーニングの仕組みをわかりやすく解説丨音声認識との関連は？｜トラムシステム. 5倍高速を達成しました。 6. EfficientNet 🔝 EfficientNet もまたQuoc V. Leらによるもので2019年に発表されました。従来よりかなり少ないパラメータ数で高い精度を出しました。 Kaggle などで転移学習に有用なモデルとして活用されています。 7. 転移学習とファインチューニング 🔝 ネットワークの層の数が多くなりと同時に学習に必要な計算量(時間と電力)は莫大なものになっていきました。 よって、ImageNet(ILSVRCのデータセット)で学習済みのネットワーク(VGGやGoogLeNetやResNetなど)を使った 転移学習 によって短時間で高性能のネットワークを訓練することが一般的になりました。これらのネットワークはImageNetにおける学習で畳み込み層が特徴量を抽出できるようになっているからです。その最適化されたネットワークの重みを再利用することで余計な訓練を省くというわけです。 転移学習では最後の方の結合層を入れ替えてそこだけ訓練する方法と、ネットワーク全体を微調整するファインチューニングとがあります。 参照 : ResNetで転移学習の方法を試してみる 転移学習の注意点
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の医療への応用例 医療への応用の例として、GCNで、急性中毒の高精度診断が可能になっています。 ここでは、ミュンヘン工科大学のHendrik BurwinkelらのArXiv論文 ()の概要を紹介します。 『急性中毒のコンピューター診断支援において、これまでのアプローチでは、正しい診断のための潜在的な価値があるにもかかわらず、報告された症例の年齢や性別などのメタ情報(付加的な情報)は考慮されていませんでした。 Hendrik Burwinkeらは、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用い、患者の症状に加えて、年齢層や居住地などのメタ情報をグラフ構造として、効果的に取り込んだネットワーク(ToxNet)を提案しました。 ToxNetを用いたところ、中毒症例の情報から、医師の正解数を上回る精度で、毒素を識別可能となりました。』 詳しくは下記の記事で紹介していますので、興味のある方はご覧頂ければ幸いです。 4.まとめ グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)についてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事で、GCNについて理解が深まったと感じて頂ければ幸いです。
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MedTechToday編集部のいとうたかあきです。今回の医療AI講座のテーマは、AI画像認識において重要なCNN(畳み込みニューラルネットワーク)です。 近年、CT画像や内視鏡画像など、多くの画像データに対してAIを用いた研究が盛んに行われています。そして、画像分野でAIを用いるほとんどの研究がCNNを用いていると言っても過言ではありません。 今回は、「さらっと読んで、理解したい!AI知識を増やしたい!」という方向けに解説します。 Nの定義 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)は、DNN(ディープニューラルネットワーク)の一種です。 DNNってなに?と思われた方は、下記のDNNの解説記事を先に読まれることをお勧めします。 CNNは、DNNの「入力層」、「中間層」、「出力層」、の3層の中の中間層に、畳み込み層とプーリング層という2種類の層を組み込んだニューラルネットワークです。 なお、畳み込み層とプーリング層は1層ではなく、複数の層が組み込まれていくことになります。 この記事では、まず畳み込み層やプーリング層について、順を追って説明していきます。 2. 畳み込み演算による画像のフィルタ処理 畳み込み層について理解するためには、畳み込み演算による画像のフィルタ処理についての理解が必要です。 畳み込み演算による画像フィルタ処理とは、入力画像の注目するピクセルだけでなく、その周囲にあるピクセルも利用し、出力画像のピクセル値を計算する処理になります。 フィルタ処理のフィルタとは、画像に対して特定の演算を加えることで、画像を加工する役割をもつ行列を指します。 また、ピクセル値とは画像のピクセルに含まれる色の明るさを表す数値になります。 この説明だけではまだピンと来ないと思いますので、例を挙げて具体的な処理の流れを説明します。 3 x 3のサイズのフィルタを使った畳み込み演算をするとします。 着目ピクセルとその周囲を合わせた9つのピクセル値についてフィルタの値との積和を計算します。 得られた結果の値を、着目ピクセルのピクセル値とします。 このような操作を、青枠をずらしながら出力画像の全ピクセルに対して行います。 この例では、着目ピクセルを含む周囲の9ピクセルのピクセル値の平均を計算し、その値を着目ピクセルの新しいピクセル値とする操作を行っているため、画像をぼかす効果が得られます。 3.