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CPU | Core i7 7800X 6core/12thread 3.5GHｚ 8.25MB |
標準 |  |
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標準
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+￥87700
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+￥116200
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+￥145100
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+￥188400
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+￥232000
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CPU
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CPU水冷冷却ユニット | CPU水冷ユニット |
標準 | |
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標準
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CPU水冷冷却ユニット
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GPU | NVIDIA TITAN RTX 24GB |
標準 | |
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標準
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GPU
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GPU 2 | NVIDIA TITAN RTX 24GB |
標準 | |
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-￥333000
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標準
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GPU 2
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マザーボード | intel X299 Express チップセット(DLB) |
標準 | |
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標準
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マザーボード
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メモリー | 32GB (8GBx4) DDR4-2666 Quad-Channel (高品質永久保証品) |
標準 | |
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標準
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+￥48500
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+￥46200
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+￥140900
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メモリー
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HDD1 BootDevice | SSD 480GB MTBF120万時間高耐久品 |
標準 | |
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標準
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+￥32800
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HDD1 BootDevice
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HDD2 | なし |
標準 | |
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標準
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+￥7400
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+￥7600
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+￥10600
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+￥59800
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+￥41000
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+￥73800
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+￥145800
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+￥289900
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HDD2
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HDD3 | なし |
標準 | |
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標準
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+￥7400
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+￥7600
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+￥10600
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+￥59800
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+￥41000
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+￥73800
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+￥145800
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+￥289900
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HDD3
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HDD4 | なし |
標準 | |
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標準
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+￥7400
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+￥7600
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+￥10600
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+￥59800
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+￥41000
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+￥73800
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+￥145800
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+￥289900
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HDD4
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HDD5 | なし |
標準 | |
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標準
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+￥18100
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+￥31100
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+￥45200
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+￥56200
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+￥58800
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+￥61300
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HDD5
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HDD6 | なし |
標準 | |
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標準
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+￥18100
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+￥31100
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+￥45200
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+￥56200
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+￥58800
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+￥61300
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HDD6
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RAID | なし |
標準 | |
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標準
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+￥5600
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+￥5600
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RAID
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光学ドライブ | DVD±R/RW 2層対応スーパーマルチドライブ |
標準 | |
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標準
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+￥7800
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-￥2400
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光学ドライブ
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ディスプレイ | なし |
標準 | |
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標準
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+￥17200
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+￥23100
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+￥33500
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+￥200400
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+￥33200
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+￥54200
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ディスプレイ
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ネットワーク | onboard Gigabit Ether |
標準 | |
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標準
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ネットワーク
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ケース | DeepLearning BOX セパレートキューブ （W400 x H480 x D520mm) |
標準 | |
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標準
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ケース
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電源 | 1500W 80PLUS TITANIUM 認証静音電源 100V入力(GPUワークステーション用） |
標準 | |
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標準
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電源
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キーボード | 日本語 Logicool スタンダードキーボード K120 黒 |
標準 | |
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標準
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+￥1200
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+￥26200
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+￥6700
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+￥6700
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+￥6700
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+￥6700
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+￥3600
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-￥2000
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-￥2000
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キーボード
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マウス | Logicool オプティカルマウス M100r |
標準 | |
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標準
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+￥300
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+￥2300
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+￥1700
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-￥1100
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-￥1100
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マウス
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WEBカメラ | HD1080 WEBカメラ |
標準 | |
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標準
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WEBカメラ
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OS | Ubuntu |
標準 | |
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標準
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OS
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フレームワーク | G-Works2.0 Ubuntu：CUDA10.0 , cuDNN , NCCL , Pytorch , Caffe2 , DIGITS ,Tensorflow , Keras |
標準 | |
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標準
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フレームワーク
お客様に代わりインストールを代行するものであり、ご利用に際しては開発元のライセンス規約に準じた使用を前提としています。
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サンプルプログラム | ディープラーニング ハンドサイン認識デモプログラム及び構築済みニューラルネットワーク |
標準 | |
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標準
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サンプルプログラム
サンプルプログラムとして「ハンドサイン認識アプリケーション」をバンドルしています。
あらかじめディープラーニングのフレームワーク「Caffe」にて学習を行った6種類のハン
ドサイン（右手形状）を識別するニューラルネットワークのモデルが組み込まれており、
付属のWebカメラからの入力映像に対しリアルタイムに判別を行います。
「ハンドサイン認識アプリケーション」としては、JetsonTX1には実装方法の異なる
2種類のプログラム(Python版と、C++によるネイティブ版)をSDカードで同梱し、
DeeplearningBOXにはPython版のみをプレインストールしてあります。
C++ネイティブ版は、最適化による高速化により、リアルタイムの識別を実現。
Python版は、レスポンスは落ちますが、スクリプトが開示され、Caffeによる学習結果を
用いた識別処理をプログラムに組み込む参考にしていただけます。
DeepLearningBOXの場合は反応速度も速いため、Python版のみのバンドルとなります。
－ ご使用上の注意点 －
※C++によるネイティブ版のソースコード提供はありません。
※本製品について、ハードウェアの不具合以外での操作方法やサンプルコードに
ついて一切のサポート提供はございません。
※本製品に同梱されているミドルウェア、フレームワーク、サンプルコードの著
作権は開発元もしくは管理団体に帰属します。
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DIGITS日本語ガイド | G-DEP DIGITS日本語ガイド（Ver6.0対応） |
標準 | |
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標準
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DIGITS日本語ガイド
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バックアップイメージ | バックアップ・リストアUSBスティック |
標準 | |
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標準
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バックアップイメージ
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DLスタートアップサポート | なし |
標準 | |
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標準
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+￥100000
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DLスタートアップサポート
導入時に訪問し、お客様のご要望に合わせてフレキシブルに技術対応を行うサービスです。
対象：都内近郊の会社、研究所様のみとなります。※学校や教育機関への本サービス提供は行っておりません。
時間：2時間
内容：DeepLearningに関するご質問全般
(例）
・漠然としたDLのアイディアの相談に乗って欲しい
・素材集めからNN構築まで全般的な相談に乗って欲しい
・簡単なコンサルをしてほしい
等々、経験豊富なスタッフがお客様のご要望に柔軟にお応えするサービスです。
詳しくはお問い合わせ下さい。
※対象は都内近郊の会社・研究所のみとなります（学校や教育機関への本サービスの提供は行っておりません）
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無停電電源 | なし |
標準 | |
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標準
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+￥238000
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無停電電源
100V入力に対応した常時インバーター方式の無停電電源装置です。
2100Wの最大負荷に対応しています。
・定格出力容量：3kVA/2100W
・交流入力プラグ：NEMA5-15P
・入力電圧：80～144V
・入力周波数：50/60Hz自動切換え
・入力容量：3kVA
・交流出力コンセント：L5-30R 1個、5-15R 10個
・出力電圧：100V(工場出荷時)、110V、115V、120V、127V(モード選択)、各±2%
・定格電流：30A
・出力周波数：50/60Hz ±0.5％（自走時）以内
・負荷力率：0.7遅れ
・バックアップ時間：8分（70％負荷時）
・冷却方式：風冷（自動FAN速度調整機能つき）
・周囲温度・湿度：0～40℃（使用推奨温度15～25℃)、0～95％（結露なきこと）
・インタフェース：DB9S RS232C及び接点
・外形寸法：W225×D420×H360
・質量：38.6kg
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保証体制 |
1年センドバック保証 |
標準 |
その他ご要望
ご要望・ご質問などございましたら下記フォームよりお気軽にお問い合わせ下さい。
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（半角英数)
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（半角英数)
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（半角英数)
入力は任意です。ご連絡が必要な場合は入力してください。 |
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| 確認用メールアドレス※ |
（半角英数)
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| レンタル |
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クーポン番号： 確認する |
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| 備考欄 |
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|---|---|---|
カスタマイズ内容の確認
| シリーズ名 |
DeepLearning BOXⅡ
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台
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| シリーズ名 |
DeepLearning BOXⅡ
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