ホーム ASICS 2018年2月4日 2018年2月27日 日頃のバスケおつかれさまです。今日は以前に使用していたゲルトライフォースについてレビューやまとめをしてみたいと思います。 先日、ゲルフープについて記事を書きましたが、 このトライフォースの第一印象は結構重くてセンターとかパワープレイする方のためのバッシュだなあという印象です。 ゲルフープからの変更は少し最初戸惑うかもしれません。 僕は数ヶ月ゲルトライフォースを履いていましたが、足を挫く頻度がかなり少なくなりました。 Mellow Surfer 足首がしっかり固定されているので捻挫しづらく て、普段していた足首サポーターもは足首サポーターを外せました。*個人の見解ですが。 ゲルトライフォースはスリム、ワイドがあってサイズのイメージとしてはゲルバーストのレギュラーぐらいが、トライフォースのスリムとあっているんじゃないかなという印象です。 少し前は一色しかなかったんですが、今はカスタムもできたり青色も出てたりと、デザイン性も上がっている印象。 POINT!! 重量は重め 安定性は抜群、センターにおすすめ スリム、ワイドがあり色々な足の形に対応 このバッシュのレビューまとめ [speech_bubble type="ln" subtype="L1" icon="" name="ユーザー"]最初は重さに少し戸惑ったけど、すぐになれました。安定性抜群なので思い切ったプレイが可能になりました [/say] 原点回帰…asicsのゲルトライフォース2…最初からしっかりシューレース結んでも足が痺れないのは懐かしい感じ。バーストより硬いソールでクッションはUAのchargedみたい…シューズとソックスのメーカー合わせるのはやめた。笑 千葉ジェッツの石井選手モデル!ラスト違うけど😂 #asics #geltriforce2 — AKI-CHANG (@akichanggggg) 2017年12月1日 ここに来てゲルトライフォース 2を履きたい欲が。。。 — AKI-CHANG (@akichanggggg) 2017年11月21日 新しいバッシュー✨ まぁ新しいゆーてもこれ 中学の現役時代の最後を 共にしたシリーズなんやけれども😅 ゲルトライフォース2、懐かしい☺️ とりあえず、これで 当分がんばろーっと💪💪 — Mitsuki (@LLmicchan007013) 2017年11月11日 左:5ヶ月間ありがとう!!
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こんにちは、虎ノ助です。 今まで履いていたゲルゾーン7がもうだめなので ゲルトライフォース-wideを購入。 中学校時代からいろいろバッシュを履いたが やはり僕の足にはアシックスのゲルがいいようだ。 なので、高校を卒業してからは ずっとアシックスを愛用している。 アシックスを愛用している理由としては 単純に甲高の足だから…というのもあるけど 一番大きな理由はザムストの足首サポーター(ハード) を付けているから、だったりします。 これを付けるとアシックスのワイドじゃないと サイズをひとつ大きくしないといけないから バッシュがフィットしなくなっちゃうんですよね。 だから、今ではバッシュを買う時は アシックスのワイドしか買わないようになりました。 ナイキとかほかのバッシュも履いた時期はあるけど 結局アシックスが僕には一番しっくりくるみたいです。 まあ、僕の足にはアシックスが合っている。 というだけで、他の人にとってのベストは まったく違うものになるんだろうなぁ、とも思いますが... なによりもやっぱり自分の足に合った靴を探す というのが、一番いいんじゃないかなと。 …と、前置きが長くなってしまいましたが 本題のゲルトライフォース-wideについていろいろと 思った事を書いていこうかと思います。 ゲルトライフォース-wideは圧倒的に重かった? 早速、家にあるアシックスの重さを量ってみたんです。 で、どうせそんなに重さなんて変わんねぇだろう… と思ってたら、意外と結構差があったのでびっくり。 ゲルスカイWD8-389g(1足) ゲルゾーン7-373g(1足) ゲルトライフォース―455(1足)おもっ! ちなみに、使われている素材は3足とも同じ。 ▼アッパー 本体=人工皮革製+合成繊維製 補強=人工皮革製 ▼ソール アウターソール=ゴム底 インナーソール=取り替え式 じゃあ、なぜ重さが違うのか?
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2021年1月22日には独立系ベンチャーキャピタル ANRI、East Venturesを引受先とする資金調達を発表した株式会社Solafune。衛星データ解析コンテスト「Solafune」の魅力とこれからについて、3社同時インタビューで伺いました。 ANRI East Ventures Solafune SPAC ビジネスモデル 投資 衛星データ 衛星ビジネス 資金調達 2021/5/20 地域課題解決に、衛星データはどう活かせる?コロナ禍で関心が高まる「シビックテック」その具体的な取り組みについて「Code for Chiba」 に聞く! 世界初※１、人工衛星を活用した高精度漁場予測サービスに関する共同研究の開始について | ニュースリリース | 京セラ株式会社. 千葉におけるシビックテックの実例とは?Code for Chibaの活動の中で衛星データを利用とするとすればどのような可能性があるか?思わぬアイディアも飛び出した、その様子をお伝えします。 Codefor宇宙 アイデア創出 データ利用 2021/5/11 本格実用目前!水害発生から早期に被害を把握、衛星データによる損害査定実証の裏側 本格実用目前まで衛星データ活用が進む東京海上日動火災保険株式会社に、利活用のきっかけや実証までの苦労、今後の展望について伺いました。 ICEYE データ利用 衛星データ 防災 2021/5/1 宙畑温泉発見! ?衛星データと地質データを利用して、機械学習で温泉地を探してみよう 衛星データと地質データを利用して、LightGBMという方法で温泉の候補地を探してみます。 結果は果たして…! AI 2021/4/15 時系列のSARデータの偏波情報を使って、都市部の可視化にチャレンジしてみた 時系列のSAR画像を使って差分抽出を行った例はありますが、踏み込んで偏波情報までは使用していませんでした。今回は偏波情報も用いて、都市部の可視化にチャレンジしてみます。 ALOS-2 PALSAR-2 SAR 衛星データ
Kotsuki, S., Y. Ota, T. 気象衛星画像で台風の強さ推定 北大グループ: 日本経済新聞. Miyoshi Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 10. 1002/qj. 3060 [1] 降水ナウキャスト 観測データによる直近の降水分布の動きを捉え、それがそのまま持続すると仮定して、将来の降水分布を予測する手法。雨雲の発生や発達などの気象学的なメカニズムを考慮しないため、計算が単純で高速でできるが、予測時間が長くなると精度が急速に低下するという問題がある。 [2] 数値天気予報 気象学的なメカニズムを考慮した物理学の方程式により、大気の状態をコンピュータの数値計算によってシミュレーションして行う天気予報。 [3] マイクロ波放射計 マイクロ波の電磁波放射エネルギーの計測器。例えば、降水によって散乱される波長がマイクロ波帯域にあり、この波長の放射エネルギーを計測することで、降水の情報を得ることができる。 [4] 数値天気予報モデルNICAM 地球全体で雲の発生・挙動を直接計算することにより、高精度の計算を実現した全球気象モデル。従来の全球気象モデルでは、高気圧・低気圧のような大規模な大気循環と雲システムの関係について、なんらかの仮定が必要とされ、不確実性の大きな要因となっていた。NICAMは主に水平解像度870 m ~14 kmの範囲で運用されており、870 m ~3. 5 kmの超高解像度を用いる場合は全球雲解像モデル、7 km ~14 kmの解像度を用いる場合は全球雲システム解像モデルと呼ばれる。今回は特に、解像度112 kmで14 kmよりも10倍程度低解像度で動かしている。NICAM はNonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Modelの略。 NICAMについて: [5] 局所アンサンブル変換カルマンフィルタLETKF データ同化手法の一種で、特に並列計算効率に優れた現実的な手法。メリーランド大学で初めて考案され、世界のさまざまな数値天気予報システムに実装されている。 LETKFはLocal Ensemble Transform Kalman Filterの略。 [6] ガウス分布変換手法 非ガウス分布に従う確率変数を、ガウス分布に従うように変数変換する手法。 6.発表者・機関窓口 <発表者> ※研究内容については発表者にお問い合わせください。 理化学研究所 計算科学研究センター データ同化研究チーム TEL:078-940-5810 FAX:078-304-4961 E-mail:takemasa.
7% に低下してしまいました。 ② 研究内容(具体的な手法など詳細) 本研究では次の 2 つのアイデアで先行研究における問題点を解決しました。 1つ目が " より層が深い"ディープラーニングを使うことです。先行研究で使われていたのは 5 層構造と比較的浅くて単純(ゆえにポピュラー)なモデル 3 でした。 台風のもっと細かい雲のパターンを衛星画像から捉えるにはこの多層化が必要であると考え、 16 層のモデル 4 を使ったところ精度を 68. 9% まで改善できました。しかしまだ課題は残っており、最強クラスである「猛烈な台風」に関しては 28% しか当てられませんでした。 そこで 2 つ目に登場するのが「ディープラーニングに見せる衛星画像に専門家の知見を活かした前処理を施す」というアイデアです。筆頭著者の比嘉氏らは、山田准教授や伊藤准教授との議論を通じて、気象学の専門家は台風の衛星画像を見る際「台風の眼が画像にはっきり現れているか」や「眼の周りに雲が同心円状に分布しているか」といった台風の中心付近に現れる特徴をよく見ていることを知りました。 よって、衛星画像を魚眼レンズ風に加工して台風の眼や中心付近の雲の分布を強調することでディープラーニングが台風の特徴的な雲パターンを認識しやすくなるのではないかと考えました。そして、魚眼レンズ風に加工した衛星画像をディープラーニングに見せた結果、推定精度を 76.