Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
成分分析ブランディング分析レポート 大森式流通編
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
ryoozawa
March 17, 2021
Science
2.8k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
成分分析ブランディング分析レポート 大森式流通編
ryoozawa
March 17, 2021
More Decks by ryoozawa
See All by ryoozawa
成分分析ブランディングサービス紹介資料
ryoozawa
0
1.8k
成分分析ブランディング分析レポート 真鶴干物専門店 魚伝編
ryoozawa
0
3.7k
成分分析ブランディング分析レポート 横田園芸編
ryoozawa
0
4.3k
成分分析ブランディング分析レポート 笠原餅店編
ryoozawa
0
5k
成分分析ブランディングセミナー資料(短尺版)
ryoozawa
1
1.8k
成分分析ブランディングセミナー資料(長尺版)
ryoozawa
0
20k
Other Decks in Science
See All in Science
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
1.2k
Tensor Factorization Meets Deformed Information Geometry: Convex Relaxation under Deformed Algebra
gkazunii
0
110
機械学習 - 授業概要
trycycle
PRO
0
540
Bリーグのショットデータを活用した得点期待値モデルの構築 / Construction of expected points model using shot data of B.LEAGUE
konakalab
0
150
1. CPC理論の展開と集合的知能モデル(JSAI2026 KS-27 集合的予測符号化と新たな知性の時代)
hayashiyus884
1
210
Testing the Longevity Bottleneck Hypothesis
chinson03
0
330
(CVPR2026) Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise
shumpei777
0
170
[NLP2026 参加報告会] AI for Science まとめ / NLP2026
lychee1223
0
1.9k
生成AIの現状と展望
tagtag
PRO
0
140
AI bij literatuuronderzoek in de wetenschap
voginip
0
190
データベース03: 関係データモデル
trycycle
PRO
1
560
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
2
1.1k
Featured
See All Featured
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
13k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.9k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.1k
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
370
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
960
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.3k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9.1k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.1k
Transcript
େࣜྲྀ௨ ਆܦʒॲཧͨ͠ڕ ੳ ݁ՌϨϙʔτ EPUTDJFODFגࣜձࣾ
݁ ੳ݁Ռ ੳͷৄࡉ
݁
ରͷ৯ ੳͷ݁Ռ కΊॲཧͨ͠ڕͱൺֱͯ͠ ࢫຯ͕dഒଟ͍ ͕ͨͬͯ͠ ѹతʹࢫຯΛײ͍͢͡ڕ Ͱ͋Δ େࣜྲྀ௨͕ ਆܦʒॲཧͨ͠ڕ
ੳ݁Ռ
େࣜྲྀ௨͕ ਆܦʒॲཧΛͨ͠ڕ ࢫຯ ᶃ Πϊγϯࢎ ᶄ άϧλϛϯࢎ కΊͷڕ ᶃ ഒଟ͍
ରͷ৯ ൺֱͨ͠৯ ੳ߲ ݁Ռ ͳʹΛ Ͳ͜ͱൺͯ ͲͷΑ͏ͳ࣭͕ ͲΕ͘Β͍ҧͬͨͷ͔ ᶄ ഒଟ͍
ੳͷৄࡉ
ੳ֓ཁ ڕͷࢫຯͷଟ͞ ্هͷͷ࣭Λূ໌͢Δ ͜ͱͰɺ৯ͷࠩผԽΛਤ Γ·͢ɻ ੳαϯϓϧ
େࣜྲྀ௨͕ਆܦʒॲཧ Λͨ͠ڕ కΊͷڕ˞ ˞ઁͬͨڕΛණͰྫྷͨ͠ڕ ੳ߲ ࢫຯ ü Πϊγϯࢎ ü άϧλϛϯࢎ ੳظؒ ݄ʙ݄
େࣜྲྀ௨ ͕ਆܦʒॲ ཧͨ͠ڕ ରͷ৯ ੳ߲ ͷ Λੳ͠·ͨ͠ ࢫຯ ͷଟ͞
େࣜྲྀ௨ ͕ਆܦʒॲ ཧͨ͠ڕ ରͷ৯ ൺֱ͢Δ৯" ͱ ൺֱ͠·ͨ͠ Λ కΊͷڕ
ࢫຯ ੳ͢Δ Πϊγϯࢎ ৄࡉ ͷ Λੳ͠·ͨ͠ άϧλϛϯࢎ
݄ ʙ ݄ ੳظؒ
ʮେࣜྲྀ௨͕ਆܦʒॲཧͨ͠ڕʯకΊͷڕΑΓࢫຯ͕dഒ ώϥϝͷΠϊγϯࢎͱάϧλϛϯࢎΛఆྔɻͦΕͧΕͷؚ༗ྔେࣜྲྀ௨Ͱਆܦʒॲ ཧͨ͠ώϥϝNNPMHɺNNPMHͰ͋ΓɺకΊͨ͠ώϥϝͷ NNPMHɺNNPMHͱൺֱͯ͠ɺ ഒɺഒͰ͋ͬͨɻ ࢫຯʹ͍ͭͯ େࣜྲྀ௨Ͱਆܦʒͨ͠ώϥϝ͓ΑͼకΊͨ͠ώϥϝͷ Πϊγϯࢎɺάϧλϛϯࢎͷؚ༗ྔ 0 100
200 300 400 500 mmol/100g Πϊγϯࢎ ؚ༗ྔ ഒ άϧλϛϯࢎ ؚ༗ྔ ഒ ※分析数値については⼩数点第3位を四捨五⼊し記載 倍率については四捨五⼊しない数値をもとに算出し記載
େࣜྲྀ௨͕ਆܦʒॲཧͨ͠ڕɺకΊॲཧͨ͠ڕͱൺֱͯ͠ࢫຯ͕ʙഒଟ͍ɻ ͕ͨͬͯ͠ɺѹతʹࢫຯΛײ͍͢͡ڕͰ͋Δɻ ݁ ੳͨ͠ ৯ େࣜྲྀ௨͕ ਆܦʒॲཧ͠ ͨڕ ੳ݁Ռ ࢫຯ
ᶃ Πϊγϯࢎ ᶄ άϧλϛϯࢎ ݄ ʙ ݄ కΊͷڕ ᶃNNPM H ᶄ NNPM H ᶃNNPM H ᶄ NNPM H େࣜྲྀ௨Ͱਆܦʒͨ͠ώϥϝ͓ΑͼకΊͨ͠ώϥϝͷ Πϊγϯࢎɺάϧλϛϯࢎͷؚ༗ྔ 0 100 200 300 400 500 mmol/100g Πϊγϯࢎ ؚ༗ྔ ഒ άϧλϛϯࢎ ؚ༗ྔ ഒ ※分析数値については⼩数点第3位を四捨五⼊し記載。倍率については四捨五⼊しない数値をもとに算出し記載
૬ΑΓߴ͘ചΖ͏
None