umifukuro (umifukuro) — 翻訳実績

There is one more thing needed to be confirmed with you.
1. Our price did not include any import customs fees in your country. We would like to warmly remind you that you will need to clear the
custom after the goods delivery in your country. You could check the tax rate with your local customs to get to know how much customs fees
you will have to pay.
3. If you would like to do lower value declaration, we could do it as you requested. But we will not responsible for all the
Risk & Fine which caused by lower value declaration. Please cautiously think about it. And normally we would do 60% of order
value for customs. At this time, we would like to do $229 for your order.

もう一つあなたに確認しておきたいことがあります。
1．私たちの価格にはあなたの国の輸入関税は含まれていません。荷物が配達されたら、あなたの国の税関で清算する必要がありますのでお忘れなく。税関手数料がいくら払うことになるか、あなたの国の税関で税率を調べることができます。
3．商品の値段を低めに申告したいと思われるなら、あなたのお望み通りにいたします。ただし、低価格での申告によって生じえるリスクと罰金に関しては、私たちは一切責任を持ちません。慎重に考えることをお勧めします。私たちは通常、商品価格の60%を申告します。今回のご注文に対しては、229ドルになりますがいかがでしょうか。

I mean HARD Shell case For sure! Please confirm as I am having problems writing now. Please I hope it's not too late must be Hard case. If you already sent I will pay for another hard case with expedited delivery THROUGH pay pal AND EBAY POLICY. I am very sorry for my mistake charge the existent Ebay / Pay Pall invoice accordingly and I will give another authorization as necessary. Thank you again for patience and understanding.
Richard. If I am late please do not hesitate to fulfill the hard case order asap. I hope I have the chance to thank you personally in the future'
PLEASE CONFIRM ...EBAY SAID YOU DID NOT GET THIS MESSAGE.
STAY WELL!!!!! RICHARD

もちろん、ハードシェルケースのことです！今書いている問題について、確認をお願いします。どうか、ハードケースである件が間に合わない、なんてことになりませんように。もしあなたがすでに送ってしまったのなら、Pay PalおよびEbayポリシーに基づき、新たにハードケースを急送するための費用を負担します。私の間違いのために生じた、今回のEbay/Pay Palのインボイス請求を本当に申し訳ないと思っています。必要ならさらなる許可をだします。あなたのご辛抱とご理解に感謝します。
リチャードより。
もし私が間に合わなかったのなら、できるだけ早くハードケースの注文を実行してください。またいつかお世話になると思います。その時はよろしくお願いします。
どうか確認をお願いします！Ebayによれば、あなたはこのメッセージを読んでいないことになっています。
どうかお元気で!!!!!　リチャードより。

More welfare programs for those international residents. Each city should have someone hired full-time to handle matters in different languages: English, Chinese, French, ...

Free wifi is a complet mess in Tokyo, too many operators too many registraions are needed some of them are not actually free... Public bycicle is very weak for the size and density of Tokyo + there is no way to find bycicle lines

flexibility

in my experience foreigner people are increasing day by day if government can organise public awareness program in thier native language it can help to people to adjust in new culture and new environment.

国際的な住民のための福祉問題がたくさんあります。どの都市も、英語、中国語、フランス語など、異なる言語で対応する人を全時間で雇うべきです。

東京での無料のWi-Fiは完全に混乱しています。オペレーターがありすぎて、たくさん登録させられるも実際には無料でないものもある、といった具合です。公共の自転車はそのサイズゆえに弱く、東京の密集状態に加え自転車用道路もほとんどありません。

柔軟性

わたしの経験では日増しに外国人が増加していますので、もし政府が彼らの言語で国民意識の問題を組織できれば、人々が新しい文化や環境に適応する助けになります。

↓上からの続き
most important thing is that due to a lack multi-language people have return their home country to check up their sickness.

I wish that more restaurants would provide home delivery services at a much more affordable prices, not only to prime areas of Japan.

There aren't enough green spaces in Tokyo. Of course there are some nice parks such as Hibiya Park - but not enough. I wish there were more free WiFi spots.

Creativity

Telephone, Internet charge is too high.

一番重要な問題は、多言語の人々が自国に戻って病気の検査をしないことです。

もっと多くのレストランで宅配サービスを、もっとリーズナブルな値段で、日本の主要エリア以外でも利用できたらいいのにと思います。

東京には十分な緑がありません。もちろん日比谷公園のような素敵なところもありますが、十分とは言えません。もっと無料Wi-Fiスポットがあったらいいのにと思います。

創造性

電話料金、ネット料金が高すぎます。

↓上からの続き
there should be more information written in English for a more effective and clear way of communicating.

Enough facilities/ events to include foreign workers to communicate with local residents.

Not open enough to foreign workers (hard to go through the job hunting/ visa process without speaking Japanese). Foreigners get rejected from many real state companies just because. Moving is a hard and frustrating process.

English is not wide spoken, sometimes needs flexibility,

Wish more Information will be available in English.

Lack of English ability

Lack of communicators

Affordable English or International education for children.

もっとわかりやすく効果的なコミュニケーションができるように、英語で書かれた情報がさらに必要だと思います。
外国人労働者が地元の人々とコミュニケーションをとれるイベントや施設が十分にあって欲しいです。
外国人労働者に対して十分にオープンだとはいえません。(日本語を話せない場合の仕事探し、ビザ手続きなど)多くの不動産会社から、外国人というだけで拒絶されます。引越すことは難しく、ストレスがたまります。
英語はそれほど通じません、しばしば柔軟性が求められます。
もっとたくさん英語での情報があればいいのにと思います。
英語能力の欠如、
意思疎通出来る人が足りません。
子供達のための英語あるいは国際的な教育は可能です。

I have health problems that affect my ability to drive, so being able to take public transport everywhere is a big advantage to living in the greater Tokyo area. I also enjoy the fact that many musical artists and other events come to Tokyo.

japanese is nice

Recently, not much. Maybe health infrastructure is good. Trains run on time. That's about it.

There are many activities to do in leisure time such as; eating out, going to the movies and shopping. Also there are seasonally activities such as climbing Takao-san, barbeques and the beach isn't too far from Tokyo for a day trip.

Very simple family life. Travel a little bit overseas every year for holiday

People in the local neighbourhood are friendly

健康上の問題のせいで運転が難しいので、大都市東京エリアに住む大きな利点は、公共の交通機関を用いてどこへでも行けることです。また、多くのミュージシャンや他のイベントが東京で催されるので楽しめるのもいいところです。
日本人は親切
最近はそれほどでもないです。健康面でのインフラはよいかもしれません。電車は時刻表通りです。それくらいですね。
レジャー活動は充実しています。食事に出かける、映画やショッピングに行くなどです。季節がらのイベント、高尾山に登ることや、バーベキュー、東京から日帰りでビーチもあります。

とてもシンプルな家族生活です。休暇で毎年ちょっとした海外旅行へ出かけます。
地元の住民は親切で親しみやすいです。

Cities are clean People are civilized Not aggressive Convenient Beautiful women Not too much black people trouble makers like in europe Freedom

fashionable

Japan clean, safety life.

Very safe, very convenient.

It's safe. Food is cheap.

my life style in japan i become very punctual in time

I like that the people are nice

Easy access to parks on the weekend and bars after work.

Transportation in Japan is very comfortable, so it is easy to travel around Japan.

There are so many good restaurants in Tokyo.

safe, easy going, clean, healthy environment, pure food. I love purity of Japan.

I fill that i am in one of cultural richest country in the world. People are busy doing their work and respect each other.

都市はどこも清潔で人々は洗練されており、攻撃的ではない。便利。女性が美しい。ヨーロッパのフリーダムのように、黒人のトラブルメーカーはあまりいない。

おしゃれ。

日本は清潔で安全な生活。

とても安全、とても便利。

安全。食べ物が安い。

日本に住んでから、時間厳守するようになった。

人々が親切なところが好きだ。

週末に公園や、仕事の後にバーなど行きやすい。

日本の交通機関は大変快適なので、日本を旅行するのは楽だ。

東京にはいいレストランがすごくたくさんある。

安全、気軽、清潔、健康的な環境、純粋な食べ物。日本の純粋さが好きだ。

世界でもっとも文化的に豊かな国にいると思っている。人々は自らの仕事に勤勉で、お互いに敬意を持っている。

It is unfair to treat foreigners with tattoos as yakuza members. Foreigners cannot join the yakuza and have tattoos based on beliefs. To reject them at pools, beaches, gyms and onsens is pure prejudice. When someone is divorced (or something bad happens) they have to move to a new ward... The OLD ward should NOT ask for ONE YEAR OF SHI/KU- menzei (address tax) at the same time that the new ward wants address tax! Life insurance for foreigners is only Repatriation (if I die, then my body is shipped to America for no cost to my family). There should be an official government office to support complaints of police abusing only foreigners... Japanese people can walk away from police, but foreigners can not...

タトゥーを入れている外国人をヤクザ扱いするのは不公平です。外国人はヤクザの組織に入れませんし、それぞれの信念に基づいてタトゥーを入れています。そのせいでスイミングプール、ビーチ、ジム、温泉の利用を拒否するのはただの偏見です。もし離婚したとき(あるいは悪いことが起きた場合)新しい区へ引っ越さねばなりません。新しい区が住民税を求めてくるにもかかわらず、元いた区は一年以内の死亡や不幸の免税(住民税)を求めるべきではありません！外国人が入れる生命保険は本国送還のみです(もしわたしが死んだら、わたしの遺体が家族の負担なしでアメリカに送られるということです)。警察の外国人虐待に関するクレーム対応のための公的政府機関を持つべきです。日本人は警察から逃げることができても、外国人はできません……。

Why machine vision is the next frontier for AI

The buzz around artificial intelligence, or AI, has been growing strong over the past year. We’ve never been closer to unlocking the benefits of this technology. 2016 will see new kinds of AI-powered devices as we make progress on one of the most difficult challenges in AI: getting our devices to understand what they are seeing.

機械の視覚機能がAIにおける次なる新分野となるのはなぜか

人工知能またはＡＩ関連の話は、昨年以降さらによく聞かれるようになった。この先進技術が生むであろう利益は、今まで手が届かないものだった。AI分野の最難関の一つ、デバイスに見えるものを認識させる機能をにおいて進歩を遂げ、2016年にはAIで動く新型のデバイスが登場するだろう。

Why would a machine need to see? Vision is a primary sense and one of the main mediums in which we live our lives. In order for machines to be able to relate to humans and provide the support we need, it is imperative they can observe and behave in the visual realm. This can be in the form of a small camera that helps a blind person “see” and contextualize the world around them or a home surveillance system that can correctly identify the difference between a stray cat, moving tree branches outside, and a burglar.

なぜ機械に視覚が必要なのだろうか。視覚は基本的感覚であり、私たちが生活する上での大切な手段の一つである。機械が人間になじみ、私たちが必要とする援助を提供するためには、視覚領域において観察し行動することが必須となる。盲目の人が「見て」、まわりの状況を理解できるよう援助する小型カメラの形をとるか、または野良猫や外にある木の枝の動きと泥棒の違いを正確に認識できる家庭の防犯カメラのようなシステムとなるかもしれない。

As devices play a progressively integral part in our daily lives, we have seen an increasing number of applications fail without adequate visual capabilities, including a myriad of midair drone collisions and robot vacuums that “eat” things they shouldn’t.

デバイスが私たちの日常生活で不可欠な役割を担うようになるにつれ、無人機が空中で衝突したり、ロボットが「食べる」べきでないものを吸い込むなど、視覚機能が不十分なためにうまくいかないアプリケーションの増加も観察されている。
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Machine vision, a rapidly growing branch of AI that aims to give machines sight comparable to our own, has made massive strides over the past few years thanks to researchers applying specialized neural networks to help machines identify and understand images from the real world. From that starting point in 2012, computers are now capable of doing everything from identifying cats on the Internet to recognizing specific faces in a sea of photos, but there is still a ways to go. Today, we’re seeing machine vision leave the data center and be applied to everything from autonomous drones to sorting our food.

私たちと同様の視覚を機械に与えることを目指し、AIの支流である機械の視覚機能の開発は急速に成長している。機械が現実世界のイメージを判別し理解するのを助ける、特別なニューラル・ネットワークを適用している研究者たちのおかげで、ここ数年のうちにすさまじい進歩を遂げてきた。2012年のそのスタート地点から考えると、今やコンピューターは、インターネット上で猫を特定することから、写真の海から特定の顔を認識することまで、あらゆることが可能になっており、いまだ進歩し続けている。今日、機械の視覚機能はデータ・センターを離れ、自律無人機から食物の仕分けに至るまで、あらゆるものに適用されている。

A common analogy to understanding machine vision versus our own can be found when comparing the flight of birds to that of airplanes. Both will ultimately rely on fundamental physics (e.g. Bernoulli’s Principle) to help lift them into the air, but that doesn’t mean a plane will flap its wings to fly. Just because people and machines may see the same things and the way those images are interpreted may even have some commonalties, the final results can still be vastly different.

機械の視覚機能と人間のそれとを比較することは、鳥の飛行と飛行機を比較することに類似している。鳥も飛行機も、自らを空中に浮かせるために、結局のところ基礎物理学（例えばベルヌーイの定理など）に依存している。しかし、それは飛行機が鳥のように羽ばたくという意味ではない。人と機械も同様である。同じものを見、イメージを理解する方法にもいくらか共通点があるかもしれないが、最終結果は大いに異なることもありえる。

While basic image classification has become far easier, when it comes to extracting meaning or information from abstract scenes, machines face a whole new set of problems. Optical illusions are a great example of how far machine vision still has to go.

Everyone is probably familiar with the classic illusion of two silhouettes facing one another. When a person looks at this image, they aren’t limited to just seeing abstract shapes. Their brain inserts further context, allowing them to identify multiple parts of the image, seeing two faces or a vase, all from the same image.

基本的イメージの分類はより簡単になる一方で、抽象的な場面から情報や意味を抽出するとなると、機械は新たな一連の課題に直面する。錯視は機械の視覚機能がまだまだ開発途上であることを示す良い例である。

二つのシルエットがお互いのほうを向き合っている古典的なトリックアートを知らない人はいないだろう。人がこの絵をみるとき、単に抽象的な形を見ているだけではない。脳がさらなる脈略を挿入し、画像のあらゆる部分を特定させ、同じ絵から二つの顔か花瓶の形を認識する。

When we run this same image through a classifier (you can find several free ones on the Internet), we quickly realize how hard this is for a machine to understand. A basic classifier doesn’t see two faces or a vase, instead, it sees things like a hatchet, hook, bulletproof vest, and even an acoustic guitar. While the system is admittedly uncertain any of those things are actually in the image, it shows just how challenging this can become.

分類ツール（インターネットで無料のものが見つかる）にこの同じ画像を通せば、機械がこれを理解するのがどれほど難しいか、すぐ分かる。基礎的な分類ツールは二つの顔も花瓶も見えず、代わりに斧、フック、防弾チョッキ、アコースティックギターなどに解釈する。システムはそれらのどれも明らかに特定できず、これが機械にとってどれだけの挑戦となるかが伺える。

This problem becomes even more difficult if we look at something more complicated, like a painting from Beverly Doolittle. While everyone who sees this image may not be able to spot every face on the canvas, they will almost instantly see there is more to the picture than meets the eye.

Running this image through the same classifier, our results run the gamut from something like a valley or a stone wall to the completely off-base Grifola Frondosa (a type of mushroom) or an African chameleon. While the classifier can understand the general sense of the image, it fails to see the hidden faces within the picture.

Beverly Doolittleの絵のようなもっと複雑なものについて考えるならば、問題はさらに難解になる。この絵を見る人すべてがキャンバスの中の顔を見つけられるわけではないが、それでも人はその目に映る以上のものが絵の中にあることを瞬時に理解する。

この画像を同じ分類ツールに通すと、谷や石垣のようなものから完全に的外れなマイタケやアフリカのカメレオンまで網羅した結果になる。分類ツールは画像の一般的な感覚は理解できるが、絵の中の隠れた顔を見つけられない。

To understand why this is such a challenge, you need to consider why vision is so complex. Just like these images, the world is a messy place. Navigating the world isn’t as simple as building an algorithm to parse through data, it requires experience and understanding of real situations that allow us to act accordingly.

Robots and drones face a myriad of these obstacles that may be out of the norm, and figuring out how to overcome these challenges is a priority for those looking to capitalize on the AI revolution.

視覚力の複雑さを考えるなら、なぜこの機能がそれほど挑戦となるのかが理解できるだろう。先ほどの画像のように、世界は乱雑な場所である。この世界に生きていくことは、データを通して解析するアルゴリズムを構築するように単純なものではない。経験を積み、現実の状況を理解し、それに基づいて行動することが求められる。

ロボットと無人機は、こうした基準外の障害に何度も直面する。そして、これらの挑戦を克服する方法を見つけることが、AI革命に投資しようと注目している人々にとっての優先事項である。

With the continued adoption of technologies like neural networks and specialized machine vision hardware, we are rapidly closing the gap between human and machine vision. One day soon, we may even start to see robots with visual capabilities going above and beyond our own, enabling them to carry out numerous complex tasks and operate completely autonomously within our society.

Remi El-Ouazzane is CEO of Movidius, a startup combining algorithms with custom hardware to provide visual intelligence to connected devices.

ニューラル・ネットワークと視覚的機能を専門化したハードウェアのような技術の適用を続けることで、私たちは人と機械の視覚機能の間にあるギャップを急速に縮めている。遠からぬいつか、私たちの社会では、複雑かつ多様なタスクをこなし完全に自律操作の可能な、人の視覚能力を超える視覚力を備えたロボットが登場するかもしれない。

Remi El-Ouazzane氏はMovidiusのCEO。Movidiusはデバイスに繋げる視覚知能を供給するため、アルゴリズムとカスタムメイドのハードウェアを結合するスタートアップ。

Catastrophic loss of transparency. Few IT professionals have experience managing big data platforms at scale — a situation that has created a massive skills shortage in the industry. By 2018, U.S. companies will be short 1.5 million managers able to make data-based decisions. A recent McKinsey Quarterly report estimates that, in order to close this gap, companies would need to spend 50 percent of their data and analytics budget on training frontline managers; it also notes that few companies realize this need.

透明度の破滅的な喪失が生じる。ITのプロフェッショナルで大規模なビッグデータ・プラットホームを管理した経験を持つ人はほとんどいない。膨大な技術不足が産業の現状だ。2018年までに、米国の企業はデータに基づいて決定できる管理者が150万人ほど不足すると見込まれている。最近発表されたMcKinsey Quarterlyのレポートは、このギャップを埋めるため、最前線で働ける管理者を訓練する予算を組むなら、企業は50パーセントのデータと分析論を費やす必要があるだろうと見積もっている。さらに、ほとんどの企業はこの必要性を認識していない、とも述べている。

Despite these impending challenges, you can avoid the big data time bomb — if you take action now. Here are three steps that can defuse this oncoming explosion within your company.

これらの挑戦が今すぐに生じることもありうるとはいえ、ビッグデータの時限爆弾を避けることは可能であるー今すぐに行動を起こすならばである。ここに挙げる3つの段階を踏めば、あなたの社内でも近づきつつあるこの爆発の危険を回避することができる。