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    CECソリューションフェア2024

    PRCECソリューションフェア2024~DXと生成AIで創るビジネスの未来…

    当社設立50周年を記念して、恒例のCECソリューションフェアを更にパワーアップして開催! 出展52社 150以上の製品・ソリューションを展示いたします。 *** リアルとオンラインでのダブル開催! <朱鷺メッセ>と<オンライン特設サイト>のご都合の良い会場でご参加いただけます。 今話題の生成AIを活用したチャットボットが、製品質問に応え、あなたにぴったりな製品をおすすめします! スキージャンプレジ...

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    メーカー・取り扱い企業: CEC新潟情報サービス株式会社

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    失敗しないプールの作り方第2弾『知っておきたい管理とコスト』

    PRプールを設置する時に課題となる、管理方法と維持コストについて押さえるべ…

    プールカンパニーは「自宅にプールは夢じゃない!」と確信し この感動を届けられるように日本でのプール文化の普及を目指しています。 今回、プールを設置する上で考慮が必要になる メンテナンス管理や維持コストについて、分かりやすく解説した資料を制作しました。 「失敗しないプールの作り方」シリーズの第2弾となります! 【知っておきたい管理とコスト:掲載内容】 ■循環ろ過 ■メンテナンスの基本6 ■メンテ...

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    メーカー・取り扱い企業: マジラインプールカンパニー

  • 技術書 迫りくるDX時代に向けたデジタル化導入・利活用提案 製品画像

    技術書 迫りくるDX時代に向けたデジタル化導入・利活用提案

    製造業特有の課題や実際のトラブルに触れながら、業務のDX化及びデジタル…

    ●何故多くの企業が失敗するのか・・・?データ収集で多くの企業が陥りやすい失敗例と対処方法、現場と経営双方との連携の仕方など 〇DXに進む前に・・・IoT、AIを活用した生産性向上への取り組み例  ⇒現場ノウハウや熟練工業務のデジタル化、旧式設備でのデータ取得アプローチと生産効率改善、設備開発のフロントローディング技術 〇現場のよくある疑問にお答えします! 「導入後の効果を可視化した...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社情報機構

  • 専門書籍【宇宙ビジネス新規参入の手引き】 製品画像

    専門書籍【宇宙ビジネス新規参入の手引き】

    ★国内の宇宙ビジネス現状や、保有技術を活用した各社事例から、新規ビジネ…

    【このような方におすすめです】 ・宇宙産業分野、宇宙ビジネスへの参入、着手を検討している方 ・リモートセンシングデータの活用に興味・関心をお持ちの方 ・宇宙をキーワードに自社の製品に付加価値をつけたいと考えている方 ●非宇宙企業が狙える領域や、自社技術を活用した参入の視点を解説。機器・コンポーネントメーカー、材料メーカーにとってのビジネスチャンスとは? ●宇宙用部材の設計開発ポイ...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社情報機構

  • 専門書籍【データ分析の進め方及び AI・機械学習導入の指南】 製品画像

    専門書籍【データ分析の進め方及び AI・機械学習導入の指南】

    加速するDX(デジタルトランスフォーメーション)、IoT化に求められる…

    ★【プロジェクト成否の鍵を握る!】 データ前処理の実践的テクニックを解説  ⇒データの種類に応じた特徴量生成方法、水増し・転移学習の方法、欠損値が生じた際の考え方とその補完・  除去・置換方法、前処理にどの手法を用いるべきか?その見極め方、リーケージ(余計なデータの混入)の対策、処理に便利なツール一覧など...現在活躍中のデータサイエンティストが解説! ★データ分析の進め方や導入例を、分...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社情報機構

  • 【書籍】自然言語処理技術 2020年3月発刊 製品画像

    【書籍】自然言語処理技術 2020年3月発刊

    ★自然言語処理の基礎からトレンド技術まで一から把握!実務で役立つ前処理…

    ●目的別でわかる!各処理手法とアプリケーションを実現する上で必要不可欠な技術 ●ハンズオンで学ぶ!文書分類モデルの作成方法 ⇒例題を基に、データの準備や前処理、ファインチューニング設定等、 豊富なソースコードと併せて順を追って解説していきます。 ●処理精度向上に直結!実務で役立つ「前処理」と実装の手法 ⇒固有名詞の扱いは?表記揺れの対策は?役に立つツールやライブラリの紹介など ●アプリ...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社情報機構

  • 専門書籍 【機械学習を中心とした 異常検知技術と応用提案】 製品画像

    専門書籍 【機械学習を中心とした 異常検知技術と応用提案】

    豊富な事例を基に、異常検知を実務活用するための勘所を把握。多くの現場で…

    ●導入として機械学習の基礎知識から始まり、各種課題に対応可能な異常検知法をそれぞれ解説 ●異常検知モデル構築の各ステップ(学習モデルの構築、異常度の定義、閾値の設定)やデータ計測からモデル実装までの流れを、製造業における状態異常検出を例に解説 ●実用化を目指す方へ向けた、実践的なテクニックを解説  ⇒異常の定義付け、データが少ない場合の進め方、システムの評価方法等、精度向上の手法を紹...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社情報機構

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