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日: 2024年2月4日

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ザイフ 手数料 世界で活躍するエンジニアの先輩たちにお話を伺う「GoGlobal!」シリーズ。今回はクラウド型映像監視システムを提供する「Eagle Eye Network」の社長兼CEO(最高経営責任者)であるDean Drako(ディーン・ドレイコ)氏にご登場いただく。

最初に作ったのはロボット掃除機の先駆け?

阿部川“Go”久広(以降、阿部川) ドレイコさんのご出身はどちらですか?

ドレイコ氏 米ミシガン州デトロイトです。自動車業界が街をけん引している「自動車の街」です。

阿部川 幼いころは、どんなお子さんでしたか?

ドレイコ氏 どちらかというと典型的なおとなしい子どもだったと思います。うまくはなかったけれど、野球やサッカーが好きでした。算数も好きで、特にエンジニアリングなど「何かモノを作ること」に興味がありました。

画像Dean Drako(ディーン・ドレイコ)氏 「Eagle Eye Network」の社長兼CEO

阿部川 そのころからエンジニア気質だったといえるかもしれませんね。最初に触れたコンピュータは何でしたか?

ドレイコ氏 MOS Technologyの「KIM-1」ですね。むき出しの緑のPCボードで、コンピュータというより、単なるCPUともいえます。というかそれ以外はディスプレイも何もなくてキーパッドをつなげてプログラミングするんです。その後は「Apple II」を使っていました。

阿部川 当時、何を作っていたか覚えていますか?

ドレイコ氏 はい。KIM-1で床を走るロボットを作りました。何かにぶつかるとそれを学んで、そこを避けて通るようになります。今普及しつつある自走型の掃除機の走りです。もっとも、私の「作品」はずっと大きかったのですが。

起業家スタートは16歳

ドレイコ氏 Apple IIでは2つの作品を作ったのを覚えています。1つはビデオゲーム、もう1つは、今でいう掲示板のようなものでした。BBSがインターネットに登場する前です。私はそれを売って、最初の会社を作り、その売り上げで高校の授業料を払いました。私は15歳か16歳でした。1つ売るたびに99ドル売り上げました。

阿部川 それはすごい。しかし、どうやって顧客を見つけ出したのですか。

ドレイコ氏 むしろ「顧客が私を見つけ出してくれた」といっていいでしょう。私がやったことは、初歩的なマーケティングです。コンピュータ雑誌の半ページ分の広告スペースを買って、自分でデザインした広告を掲載してもらったのです。16歳でした。今ならもうすこし多くのスペースを買えるでしょうね(笑)。

阿部川 16歳で起業家としてのキャリアをスタートさせたのですね。ビジネスを始めるに当たってどんなことを学習したのでしょうか。

ドレイコ氏 まずは雑誌の広告ビジネスを学びました。広告スペースを買うとか実際にデザインするとか。金額はたかだか200ドルくらいだったと思います。アイティメディアさんの広告枠もこれぐらいの値段だとうれしいのですが(笑)。

画像「アイティメディアさんの広告枠も200ドルくらいだとうれしいんですが」と笑うドレイコ氏

阿部川 その件は後でゆっくり営業担当者とご相談ください(笑)。ともあれ、広告を出してそれを顧客が買ってくれました。パッケージング作業などはどうしたのでしょうか? 1人でやったのでしょうか?

ドレイコ氏 はい。製品マニュアルも作り、フロッピーディスクに製品をコピーし、パッケージに入れて、送り出しました。今のように「電子的にソフトウェアを配送する」といったことはできませんでしたから、毎日製品をコピーして、パッケージして、送り出す……ということを繰り返していました。

阿部川 その売り上げで大学の授業料も、自身でお支払いになったんですよね。最初からこうするとお考えでしたか。つまり「ソフトウェアを作って、それを売って、そのお金で授業料を払おう」といったようなことを最初から考えていましたか。

ドレイコ氏 昔のことですから明確には覚えていませんが、確固としたプランはなかったと思います。ただ、とにかく大学に行って勉強したいとは強く思っていました。

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ウルトラマンティガパチンコ デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、最も重要な要素の一つがデータだ。データは「21世紀の石油」とも称されるように、新たな製品・サービスを生み出す“資源”になると期待されている。石油が燃料をはじめプラスチックや合成ゴム、合成繊維などに加工されて社会生活を激変させたように、データもビジネスの在り方や価値を激変させるというわけだ。

 また、この「石油」という比喩は「成果物を得るまでのプロセス」を説明する際に用いられることも多い。石油を使って製品を生み出すまでには「発掘・精製・加工」といった一連のプロセスがある。同様に、データそのものに資源としての価値はあっても、そこから「成果」を生み出すためには「発掘・精製・加工」という一連のプロセスを経る必要があるのだ。

 では、企業がデータを使って価値を生み出し、ビジネスの成果を獲得するためには、データにどうアプローチすればよいのだろうか?――この問いに対して「データパイプライン」というコンセプトを打ち出しているのがNetAppだ。

 ストレージベンダーとして長い実績を持つ同社だが、近年はディープラーニングや機械学習といったAI技術領域へも進出し、石油精製のパイプラインのごとく、データから価値を引き出すための環境構築を支援している。

 では同社が提案する環境とはどのようなものなのか。また、AIはその中でどのような役割を担っているのか。NetAppにおけるAIソリューションとAIプロダクトの担当者である、サントッシュ・ラオ氏(AI&データエンジニアリング シニアテクニカルディレクター)と、スンダー・ランガナタン氏(ONTAP Software & Systems/AI シニアプロダクトマネジャー)に、AI活用やデータ活用で日本企業が抱えがちな課題と、その解決方法、NetAppが企業に提供できる価値などを聞いた。

なぜAIの取り組みは「PoC止まり」になってしまうのか

──日本企業のAI活用は米国に比べて遅れているといわれています。日本における活用状況をどう見ていらっしゃいますか。

NetApp AI&データエンジニアリング シニアテクニカルディレクター サントッシュ・ラオ氏

ラオ氏 私はむしろアジアでこそAI活用が進展していると見ています。特に製造業がAI導入に積極的で、「デジタルファクトリー」「コネクテッドファクトリー」と呼ばれる分野でさまざまな新しい取り組みが進められています。在庫管理など作業のオートメーション、ロボティクスを使ったプロセス改善などが代表例でしょう。私たちのお客さまの中にも、そうした取り組みを積極的に進めている方がたくさんいます。

──ただ、多くの取り組みがPoCで終わってしまっているという声も少なくありません。データサイエンティストなどの人材不足も指摘されています。

ラオ氏 人材不足やスキルセット不足はご指摘の通りでしょう。しかし、これは日本に限ったことではなく、世界的な傾向です。企業はデータサイエンティストの育成や雇用などに投資をしなければなりません。もちろん、それと同様にインフラへの投資も必要です。さらに「どういったデータをどう活用するのか」というデータストラテジーを持つことも求められます。

 PoCで終わってしまうのは、スキルも人材もインフラも戦略も不足している中で、AIの取り組みを取りあえず始めてしまうからだと考えます。そこでわれわれは、「不足している要素を補うためのサービス」を提供することで、企業の取り組みを支援しているのです。

──中でもインフラという面では、「システムがサイロ化しているため、データの一元管理が難しい」といった問題もよく聞かれます。

ラオ氏 それも大きな問題です。さまざまなシステムからデータを収集、統合することは簡単ではありません。例えば、分析システム一つとっても、GPFS(General Parallel File System)やLustre(ラスター)などのHPC(High Performance Computing)で実績ある並列分散システムにデータが入っていることもあれば、Apache HadoopのHDFS(Hadoop Distributed File System)やNoSQLといった最近のデータ基盤を使っているケースもあるでしょう。ログなどをSplunkなどのシステムに格納し分析しているケースも多くあります。

ランガナタン氏 分析システムだけではなく、NFS(Network File System)やCIFS(Common Internet File System)などのオンプレミスのファイルシステムに非構造化データが置かれていたり、Amazon S3などのクラウド上のオブジェクトストレージにログや非構造化データがまとめて置かれていたりするケースもあります。こうした「オンプレミスとクラウドに散在する多種多様なデータ」を一元的に管理していくことが求められるわけです。データをAIで処理する以前に、データがきちんと整備されていないことも大きな課題になっていると考えます。

エッジ、コア、クラウドをシームレスに連携させることが重要

──そうした課題に対し、企業はどう取り組めばよいと思いますか。

ラオ氏 NetAppが提案しているのは、データが生成される場所や処理の仕方などに応じて、3つの領域に分けてデータを管理することです。すなわちデータが生成される場所としての「エッジ」、データを準備・加工・展開する場所としての「コア」、データを階層化しAIを使って分析する場所としての「クラウド」という3つに分け、エッジ、コア、クラウドまで、シームレスなデータマネジメントができる仕組みを提案しています。

 まずエッジは、さまざまなデータを収集してコアに送り出す役割を担います。必要に応じてエッジ上でAI処理を行う場合もあります。コアの役割は、データの前処理(プレパレーション)と、AI学習に向けたクラスタへの展開です。コアに統合データレイクを構築し、そこにデータを集約、正規化し、学習用セットとテストデータを作るのです。また、分析モデルに合わせて分析のためのクラスタにデプロイする役割も担います。

 クラウドの役割は、AI処理です。GPUを活用して、高い性能の下、ディープラーニング、機械学習を効率的に実施します。処理しやすいようにデータを階層化して渡す仕組みとしています。

──それぞれが別の役割を担うエッジ、コア、クラウドをつなぎ、データという資源から価値を生み出すまでのパイプラインを作るわけですね。ただ一般に、そうしたパイプラインを作る場合、既存の多様なインフラとソフトウェアを組み合わせて構築することが多いと思います。貴社が提案する仕組みとの違いは何でしょうか。

ラオ氏 一つは、あらゆるデータに対して「一貫したアクセス方法」を提供できることです。データにはランダムアクセスする場合とシークエンシャルにアクセスする場合があります。また構造化/非構造化データの違いやファイルシステムの違いもあります。そうした違いがあっても、データ管理ソフトウェア「ONTAP」という1つの製品、1つの方法で全て対応することができるのです。これは、ONTAPが培ってきたマルチワークロード対応のNFS(Network File System)で実現しています。ランダム/シークエンシャル、非構造化/構造化データが混在する複雑なワークロードでも、容易にデータにアクセスでき、高いパフォーマンスで処理できるのです。

NetApp ONTAP Software & Systems/AI シニアプロダクトマネジャー スンダー・ランガナタン氏

ランガナタン氏 もう一つは、データをハイブリッドクラウド環境でシームレスに利用できることです。ONTAPは物理環境だけではなく、ハイパーバイザー上で動作するSDS(Software Defined Storage)製品「ONTAP Select」としても提供しています。これは、エッジでも稼働可能です。また、クラウド上では「Cloud Volumes Service(旧ONTAP Cloud)」や「Cloud Volumes ONTAP(旧ONTAP Cloud)」というクラウドファイルサービスを提供しています。

──エッジからコア、クラウドまで、ONTAPが軸になることで、一貫したデータアクセス、データ処理が行えるわけですね

ランガナタン氏 そうですね。エッジ、コア、クラウド間でのデータ移行もシームレスに行えます。移行の際には「Data Mover」「SnapMirror」「CloudSync」「NetApp In-Place Analytics Module」といったツールを用い、データを二重にコピーする必要なく、分析のためのデータを効率良く移動できます。AWS(Amazon Web Services)やMicrosoft Azure、GCP(Google Cloud Platform)といった主要なパブリッククラウドにも対応しています。

AI活用を加速させる「ONTAP AI」

──データを使ってやりたいことがありながら、価値を生み出すまでのパイプラインが整っていない、使いにくいためにそれができない。そこでインフラの仕組み、データ管理の在り方、データの種類といった“ビジネスにとって本質的ではない部分”にまつわる問題を解消するというわけですね。

ラオ氏 はい。また、NetAppのソリューションのもう一つの特徴として、AI活用を簡単に行うためにシステムのリファレンスアーキテクチャを提供していることが挙げられます。これは、NVIDIAと共同で開発した「ONTAP AI」というソリューションで、GPUをフル活用してディープラーニングや機械学習を高速に実行します。ONTAP AIは、エッジ、コア、クラウドで構成するデータパイプラインのコアに相当し、クラウドAIにデータを送る際の前処理だけではなく、オンプレミスでのAI処理も担います。

──AIというとまずクラウドが想起されますが、データによってはガバナンス、セキュリティ面の事情からオンプレミスで処理したいケースも多いと思います。データの重要度や活用目的に最適な場所で処理できることは企業ニーズも大きいでしょうね。

ランガナタン氏 そうですね。さまざまなデータを目的に応じた場所で処理できることはわれわれの大きな強みです。AIやディープラーニングのためのデータの展開方法にも大きく5つのパターンがあります。

 1つ目は「ONTAP AI」にデータを集約するパターンです。前述のように「Data Mover」関連ツールを用いて、HadoopやNoSQL、SplunkなどからデータをONTAP AIに簡単に移行することができます。2つ目はデータ管理ソフトウェア「ONTAP」を使ったコアのユニファイドデータレイク上でデータを管理するパターン。クラウドやエッジと連携しながらさまざまなデータを高速にAI処理します。

 3つ目は「コールドストレレージ内でのデータ活用」。モデルトレーニングのためにコールドデータ階層からデータを移動して活用します。この際には、「StorageGRID」というAmazon S3互換のオブジェクトストレージから「ONTAP AI」にデータを移動します。4つ目は、データとGPUをパブリッククラウド上にプロビジョニングし「Cloud Volumes Service」や「Cloud Volumes ONTAP(旧ONTAP Cloud)」を使ってアクセスするパターン。5つ目は「ニアクラウドソリューション」で、マルチハイブリッドクラウドソリューションである「NetApp Private Storage(NPS)」を活用します。いずれのパターンを用いる場合も、エッジからクラウドまでのシームレスなデータマネジメントが可能です。

PoCの小さな成功をビジネスにつなげるために

──導入事例を教えてください。

ラオ氏 米国のある金融業では、Apache Spark/Hadoopで構築した基盤をONTAPと連携させ、AI/ディープラーニング処理を効率化しています。Hadoopクラスタはコモディティハードウェアを使って構築されていましたが、GPUを使う場合と比べて処理速度に制約がありました。そこで分析データをNFSに格納してONTAPと連携させ、ONTAP AIを用いて、GPUで処理できるようにしました。NFSへの変換には「NetApp In-Place Analytics Module」を使っています。これは、既存のHadoopデータを生かしながら、GPUを使ってAI分析を高速化した良い事例です。

 また、米国のある自動車メーカーでは、デジタル変革を見据えた次世代アーキテクチャを構築するために、オールフラッシュで構築したONTAPシステムにHadoopを直接デプロイしています。まずデータのプリパレーションを行い、それを「FlexCache」という論理コピーを作る機能を利用してONTAPクラスター上にでデプロイし、それに対してGPUを使ったAI処理を行っています。

ランガナタン氏 アジア太平洋地域(APAC)の事例もあります。APACのある大手自動車メーカーは、NetAppのストレージ製品「FAS」やオールフラッシュシステム「AFF(All Flash FAS)」にデータを格納し、それをNVIDIAのAI専用システム「DGX-1」で分析しています。DGX-1はONTAP AIで採用されているシステムです。TensorFlow、Caffe2、PyTorchなどのAIライブラリを活用しています。

 また、APACの大手通信事業者は、AR/VR、IoT、ブロックチェーンといったAIに関わるサービスを一元的に管理するためのAIコントロールセンターを構築しました。コントロールセンターは、FASハイブリッドシステムとDGX-1を用いて構築されていて、動画や音声、画像、言語処理など多様なI/Oパターンを、パフォーマンスを犠牲にすることなく処理しています。このコントロールセンターは近年開催されたオリンピックでも活躍したそうです。

AI/ディープラーニングでNetAppが提供できる価値とは

──インフラ基盤を刷新することで、どのような成果が得られますか。

ラオ氏 このようなマルチワークロード対応やハイブリッドクラウド対応、パフォーマンス、容量効率などはTCOの削減に効果があります。DAS上に構築したHadoopクラスタから、ハイブリッドクラウドアーキテクチャを備えたNetAppシステム(AFF、StorageGRID)に移行し、TCOを625万ドルから350万ドルにまで削減できたケースもあります。

──ユースケースはグローバルで着実に増えているのですね。では最後に、実際にAIプロジェクトを進めている現場の方に向けて、一言メッセージを頂きたいのですが。

ランガナタン氏 AI活用のためのデータインフラ整備だけではなく、取り組み自体を支援できる点もNetAppの強みだと思います。NetAppでは「NetApp Excellerator」というスタートアップアクセラレータープログラムを提供しており、多様なスタートアップがAIを使ったソリューションを開発しています。そうしたパートナーのソリューションを活用することで、AIのPoCをスモールスタートし、成果を確認しながらスケールさせていくこともできるのです。ある医療系のお客さまは、15人で1日当たり150人の患者に対応していましたが、AIを活用したバーチャルアシスタントを導入したことで、1日当たり200人の患者に対応できるようになりました。

ラオ氏 やはり1つのユースケースで、まずは小さな成功を得ることがAI活用成功の近道だと思います。スキル不足や人材不足、データインフラの問題などはわれわれやパートナーのソリューションで補うことができます。まずはクラウド上でのPoCをお勧めします。ROIを測り成果を確認できたら、戦略的に社内で活用を広げていってほしいと思います。

ランガナタン氏 NetAppはスモールスタートに必要な環境から、その後の大規模環境までをトータルにサポートできます。AIを活用する上で不足している部分を支援しつつ、共に成長の過程を歩んでいきたいと思っています。

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志村 三 丁目 パチンコ KDDIが5月10日、サムスン電子製のスマートフォン「Galaxy S7 edge SCV33」を発表。5月19日に発売する。あわせて、5月12日から5月18日までの期間にGalaxy S7 edgeを予約して購入をすると、VR(バーチャルリアリティ)コンテンツを楽しめるヘッドマウントディスプレイ「Gear VR」をプレゼントするキャンペーンも実施する。

 価格は新規契約、機種変更、MNPいずれも一括で9万8280円(税込、以下同)。毎月割が月2070円適用され、これの24回分を引いた実質価格は4万8600円。

→Galaxy S7/S7 edgeは何が変わったのか? 防水/microSDスロット復活の経緯は?Galaxy S7 edge「Galaxy S7 edge SCV33」Galaxy S7 edge期間内に予約購入すると、「Gear VR」が確実にもらえるキャンペーンも実施

 Galaxy S7 edgeは、ディスプレイ左右がカーブしている「デュアルエッジスクリーン」を採用した、サムスンのフラッグシップモデル。ボディーカラーはブラックオニキス、ホワイトパール、ピンクゴールドの3色。ピンクゴールドは海外で4月に追加されたカラーで、韓国に続いての採用となる。なお、海外で販売されているシルバーチタニウムとゴールドプラチナは含まれない。

 ディスプレイはWQHD(1440×2560ピクセル)表示対応の5.5型有機ELを搭載。左右の端まで画面が広がっているため、5.5型ながら幅は73ミリにとどめ、一般的な5型~5.2型スマホと同等のサイズを実現した。有機ELの特性を生かした「Always On Display」を新たに採用し、画面が消灯しているときでも時刻やカレンダーを表示できる。

 画面の端を使ってさまざまな操作ができる「エッジスクリーン」には、最大10個のアプリや、「自分撮りをする」「○○に電話をする」などの操作をショートカットとして置ける。また、エッジスクリーン部分を懐中電灯、コンパス、定規などに使える「クイックツール」も用意した。

Galaxy S7 edgeGalaxy S7 edgeGalaxy S7 edge

 1220万画素のアウトカメラには、1つ1つの画素が「撮像」と「位相差AF(オートフォーカス)」を兼ねる「デュアルピクセルセンサー」を採用。より正確かつ高速にAFが可能になったほか、F1.7のレンズと合わせて、「Galaxy S6 edge」よりも2倍明るく撮影できるという。被写体の目を大きく、顔をスリムに撮影できる「美顔モード」も新たに搭載した。500万画素のインカメラには、ディスプレイを光らせることでフォトライトとして活用できる機能も追加した。

 バッテリー容量は、Galaxy S6 edgeの2600mAhから3600mAhに増量。ワイヤレス充電もサポートしており、日本ではQi規格を利用できる。約110分でフル充電が可能な急速充電(Quick Charge 2.0)にも対応している。プロセッサはQualcommのSnapdragon 820、メモリは4GB、ストレージは32GB。ホームボタンには指紋センサーも搭載した。

 Galaxy S6 edgeでは見送られた防水(IPX5/8)と防じん(IP6X)、外部メモリスロットが復活。外部接続端子にキャップのない“キャップレス防水”となっているほか、端子付近に水滴が付いていると自動で検知して、充電しようとすると「拭いてください」というポップアップが出るよう工夫した。外部メモリは最大200GBのmicroSDXCを利用できる。

 ゲームアプリを1箇所に集約させる「ゲームランチャー」をホーム画面上に用意し、各ゲームへ簡単にアクセスできる。ゲーム中に通知のポップアップを止めたり、ゲームのプレイ動画を録画したりすることもできる。言語は日本語、英語、韓国語のほか、新たに中国語とポルトガル語にも対応した。

 日本向けの機能としてワンセグ/フルセグ、おサイフケータイ(FeliCa)、au VoLTEを利用できる。ネットワークは、3つの周波数帯を束ねる「3CA(キャリアアグリゲーション)」に対応。一部エリアに限られるが、2GHz、2.5GHz、2.5GHz帯の3つの周波数帯を使うことで、理論値で下り最大370Mbpsの高速通信が可能になる。370Mbpsは東京都渋谷駅周辺エリアから開始し、愛知県名古屋駅周辺、大阪府梅田駅周辺、山手線主要駅周辺などへ拡大する予定。ただし駅構内では利用できない場合があるとのこと。

Galaxy S7 edgeGalaxy S7 edgeピンクゴールド(海外版)

 au +1 collectionブランドから、閉じた状態でも小窓から操作ができる「S VIEW COVER」(ブラックとホワイト)、閉じた状態でも各種情報を表示できる「CLEAR VIEW COVER」、ハードカバーなどを販売する。

Galaxy S7 edge

「Galaxy S7 edge SCV33」の主な仕様

機種名 Galaxy S7 edge SCV33メーカー サムスン電子OS Android 6.0プロセッサ Qualcomm Snapdragon 820 MSM8996(4コア、2.2GHz+1.6GHz)メインメモリ 4GBストレージ 32GB外部メモリ microSDXC(最大200Gバイト)ディスプレイ 約5.5型有機EL解像度 1440×2560ピクセル連続通話時間 約1480分(VoLTE)連続待受時間 約530時間(LTE/WiMAX 2+)バッテリー容量 3600mAhアウトカメラ 有効約1220万画素CMOSインカメラ 有効約500万画素CMOSボディーカラー ブラックオニキス、ホワイトパール、ピンクゴールドサイズ 約73(幅)×151(高さ)×7.7(奥行き)ミリ重量 約158グラム

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