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Glowide Wood LED デスクライト GW1000N-O (ナチュラルウッド・ホワイトオーク)

22408円

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Glowide Wood(グローワイド・ウッド)は日本発のバルブレス・デスクライトです。木造台座には LEDが隠れていて、滑らかにカーブした透明アクリル板の中を光が通り、その先端からおだやかに照らします
独自のデュアルエッジ屈折技術により、広範囲をはっきりとムラなく均一に照らすので、目が疲れにくいです さらに、光源が広いため、手や腕の影が気になりません
透明で圧迫感がないので、玄関でも、リビング、寝室でも利用可能です オフィスではパーテーションにもなります
6Wの省エネルギー設計、デスクからの距離がほぼ等しい標準LW型150W白熱電球と同等の明るさ、6万時間動作する高輝度LED、電源100V AC (日本用)
3段階に明るさを切り替えられるボタン、目にやさしい紫外線カットの光、ハードコート加工アクリル、高品質のホワイトオークの木、PSE、Made in JapanGlowide Wood (グローワイド・ウッド)は革新的なコンセプトのもと開発されたデスクライトです。
この発明により、長方形の広い60 cm × 40 cmむらのない照射領域を得ることができました。
ホワイトオークの木の台座中にある高輝度 LEDの光がハードコートされたアクリル板を通り、最適な角度で広い範囲を明るく照らします。
明るさを3段階に調整するボタンが取り付けられています。最高の読書体験になります。
機能と美の融合で、様々な場面で利用できます。デスクライトとしてはもちろん、スタイリッシュなインテリアにもなります。透明で圧迫感がないので、玄関、リビング、寝室でも利用可能です。
まるで魔法のように、無駄なく必要な場所のみ明るく照らします。21個の6万時間も動作する高性能日亜製LEDを用いており、消費電力はわずか6W。また、コードスイッチ付きなので電源OFF時には待機電力が発生しません。
Glowideは広い範囲を照らすため、どこに置いても位置調整不要です。勉強、仕事、読書などに欠かせない集中力をサポートをします。アクリル板を使うことで目にやさしい完全紫外線カットの光も実現します。

滑らかなカーブがデザインをより美しくします。
電源: 100V AC, 50/60 Hz, 6W (最大値)
照度: 800 lux (100%設定の机上の典型的な最大値)、色温度 4600-5600 K (白)
調光機能: 3段階 (100%, 55%, 10%; 6W, 3.3W, 0.6W)
材質: 両面ハードコートされたアクリル、ホワイトオークの木の台座:ツキ板のボディーと無垢材の半円サイドプレート、台座内部のアルミヒートシンク
コード: 長さ2m、電源スイッチ付き(本体より0.5m)
使用: 屋内
Made in Japan

Glowide Wood LED デスクライト GW1000N-O (ナチュラルウッド・ホワイトオーク)

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

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  • 学習
  • 汎化性能を最も良くする仮説
    • 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較
  • バイアスとバリアンス
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  • はじめに
  • 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3
  • 入門機械学習による異常検知 / 井手 剛 難易度 2
  • pythonによる異常検知 / 曽我部 東馬 難易度 1
  • まとめ
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  • データ分析:実用系
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    • ウェブ最適化ではじめる機械学習
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  • はじめに
  • 必要なパーツ
    • 予測
    • 観測更新
  • 逐次ベイズフィルタの流れ
    • 前提
    • 流れ
    • 予測の密度関数をどう使うのか
  • 各パーツの式展開
    • 予測の密度関数
    • 更新の密度関数
  • まとめ
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  • はじめに
  • 決定論的なニューラルネットワーク
    • ニューラルネットワーク
    • 学習
    • ニューラルネットワークの最尤推定
    • 正則化
    • MAP推定と正則化の関連
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  • はじめに
  • モジュールインポート
  • Jax
    • 勾配関数と線形探索関数を準備
    • 最適化実行
  • PyTorch
    • 線形探索関数準備
    • 最適化実行
    • 結果
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  • はじめに
  • クラメル・ラオの不等式
    • 不偏推定量のバリアンスは一定以上に下がらない
    • 対数尤度関数とその微分
    • フィッシャー情報量
  • クラメル・ラオの不等式を導く過程
    • コーシー・シュワルツの不等式での評価
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第2項は $0$
    • クラメル・ラオまでの大まかな指針 : 第1項は $1$
    • 今回のクラメル・ラオの不等式の前提
    • $\theta$ が多変数の場合
  • 参考文献
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  • はじめに
  • 不偏性
    • 推定量
    • 不偏推定量
    • 不偏性を有さない推定
    • 正規分布の分散の推定
  • 不偏推定量は必ずしも良い推定量ではない
    • バリアンス
    • バイアスとバリアンス
    • 両者を考慮した平均二乗誤差
    • 正規分布の不偏分散と標本分散の比較
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