- 安定したラバーシャーシ、バッティングパッドが地面にくっつく効果を高め、スイング時に動きにくく、耐久性に優れています。
- 保管に便利で、狭いエリアをカバーし、練習用ネットでいつでも練習を開始できます。
- 高品質のベルベットを採用し、摩擦によるダメージを減らし、ストライキを防ぎます。
- 打った後のショット弾道を表示すると、動きの弾道が残り、ドロップポイントを効果的に分析できます。
- 柔らかく快適なベルベットブランケット、環境保護ゴム底板は、快適な練習体験を提供します。
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ホットニュース
- 2021-10-28「富岳」成果創出加速プログラム（宇宙の構造形成と進化から惑星表層環境変動までの統一的描像の構築）メンバーの筑波大学計算科学研究センターの吉川耕司講師、京都大学基礎物理学研究所の田中賢特定研究員、東京大学カブリ数物連携宇宙機構の吉田直紀教授は、「富岳」を用いた宇宙ニュートリノの数値シミュレーションに成功し、2021年ゴードン・ベル賞ファイナリストに選出されました。
- 2021-10-21 惑星科学と情報基盤シンポジウム (2021年11月9日開催)
- 2021-10-18 CPS セミナー 村山 泰啓（情報通信研究機構NICTナレッジハブ）"オープンサイエンス、オープンデータの国際潮流と日本における現状について" (2021年11月12日開催)
- 2021-09-14「富岳」成果創出加速プログラム（宇宙の構造形成と進化から惑星表層環境変動までの統一的描像の構築）メンバーの千葉大学大学院理学研究院の堀田英之准教授と名古屋大学宇宙地球環境研究所長の草野完也教授は、スーパーコンピュータ「富岳」による世界最高解像度計算で太陽の自転分布を世界で初めて再現しました。
- 2021-06-28 牧野センター長らの研究グループが Preferred Networks 社と共同開発した深層学習用スーパーコンピュータMN-3が省電力性能を向上させ，世界第1位に認定されました。MN-3 が第1位となるのは昨年6月以来で通算2回目です。
- 2021-06-22 牧野センター長が執筆した、「Principles of High-Performance Processor Design」が Springer社から刊行されます。
- 2021-06-18 惑星学専攻の林祥介教授らの研究グループが、金星の大気の流れをシミュレーションする大気大循環モデル「AFES-Venus」 を、地球シミュレータ を用いて世界最高解像度で走らせ、小規模な波の自発的な励起を再現しました。
- 2021-06-14 株式会社Preferred Networksと神戸大学が共同開発した深層学習用プロセッサーMN-Coreの専用ソフトウェア（コンパイラ）が、深層学習の実用的なワークロードの計算速度を最大6倍以上高速化することができました。
- 2020-11-17 牧野センター長らの研究グループが Preferred Networks 社と共同開発した深層学習用スーパーコンピュータMN-3が省電力性能を向上させ，世界第2位(システム全体測定では第1位)にランキングされました。
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