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PC版シージの設定【おすすめ設定】ゲームプレイHUD設定 言語と音声 ディスプレイ グラフィック 操作 PS4版シージの設定【おすすめ設定】ゲームプレイHUD設定 言語と音声 映像 操作 PC版シージの設定【おすすめ設定】 ※参考程度に！ 自分に合うかいろいろ調整してみてください。 ゲームプレイ ピンの使用 オン ゲーム情報の表示 オン カメラオーバレイ オフ 強化ドローン オフ HUD設定 HUDプリセット カスタム スコアを表示 オン グレネードインジケーターを表示 オン 仲間のアウトラインを表示 オン 仲間の名前を表示 オン 脅威インジケーターを表示 オン ヒットインジケーターを表示 オン リロードインジケーターを表示 オン 体力を表示 オン 武器パネルを表示 オン コンパスを表示 オン VS通知を表示 オン 照準を表示 オン ヒット確認を表示 オン PCチャットを表示 オン 言語と音声 ボイス言語 日本語 メニュー＆字幕言語 日本語 字幕 オフ 主音量 50～40 BGM ０ セリフ音量 30 ダイナミックレンジ Hi-Fi ボイスチャット音量 10 ディスプレイ モニター 使用モニター 解像度 使用モニター ディスプレイモード フルスクリーン リフレッシュレート - アスペクト比 - V-SYNC オフ ワイドスクリーン・レターボックス オフ 視野 82 明るさ 45 グラフィック 総合品質 カスタム テクスチャー 低 テクスチャーフィルタリング リニア LOD品質 低 シェーディング 低 シャドウ 低 リフレクション 低 アンビエントオクルージョン オフ レンズエフェクト オフ ズーム被写界深度 オフ ポストプロセス・アンチエイリアス オフ マルチサンプル・アンチエイリアス オフ 操作 マウス視点反転 無効 マウス感度水平方向 5 マウス感度垂直方向 6 エイム 50 PS4版シージの設定【おすすめ設定】 ※参考程度に！ 自分に合うかいろいろ調整してみてください。 ゲームプレイ ピンの使用 オン ゲーム情報の表示 オフ HUD設定 HUDプリセット カスタム スコアを表示 オン グレネードインジケーターを表示 オン 仲間のアウトラインを表示 オン 仲間のオンラインIDを表示 オン 脅威インジケーターを表示 オン ヒットインジケーターを表示 オン リロードインジケーターを表示 オン 体力を表示 オン 武器パネルを表示 オン コンパスを表示 オン VS通知を表示 オン 照準を表示 オン ヒット確認を表示 オン 言語と音声 ボイス言語 日本語 メニュー＆字幕言語 日本語 字幕 オフ 主音量 50～40 BGM 10 セリフ音量 30 ダイナミックレンジ Hi-Fi ボイスチャット音量 10 映像 V-SYNC オフ 明るさ 45～55 操作 視点反転 無効 振動 無効 Y軸感度 25～40 X軸感度 35～60 左スティックのデットゾーン(%) 5～10 右スティックのデットゾーン(%) 5～10 エイムアシスト 無効 エイム 26～45 ガジェットの展開 切り替え
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概要 ●製品の特徴 オーディオインターフェイスとMIDIコントローラの一体仕様 USB2.0対応合計18チャンネルの入出力 S/PDIFデジタル入出力対応（同軸/コアキシャルまたは光/TOSLINK） フォノアンプを2系統搭載、レコード音源などのデジタル化にも最適 合計87のMIDI情報を送信可能・BPMカウンター装備 Ableton LiveやNI Tracktor Studioをはじめ様々なDJソフトウェアと高い親和性 専用のヘッドフォンCUEシステムを装備 ミニステレオジャックにも対応するデュアルヘッドフォン出力 DJバー、クラブなどの現場でも際立つデザイン性 ブラック シルバー スペック表 周波数特性サウンドカード ：10Hz～20kHz +0/-0.5dB (96ｋHzサンプルレートの場合 ： 10Hz～36kHz +0/-3dB) THD + N Line In to Line Out + 8dBu：＜0.008％ 最大出力：+9dBu 最大入力：+9dBu ダイナミックレンジ レベル：104dB システムダイナミックレンジ Line In to Line Out：94dB マイク感度：-50dBu to -30dBu アナログ5/6チャンネル入力感度： -3 to +22dB RIAA入力感度：7-48mV 1KHz/330pF 横幅：160mm 高さ：88mm 奥行き：358mm 重量：2kg 価格 ¥76,000（当時） Xone 2D http //www.allen-heath.com/ahproducts/xone-2d/
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ダイナミック・クロス 火文明 C コスト 4 呪文 ■自分のクロスギアを1枚、自分のクリーチャーにコストを支払わずにクロスする。 作者：セレナーデ 収録 宝玉編 第四弾 混沌の終幕（ワールド・オブ・アルマゲドン） 評価 名前 コメント
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447 ：名無しさん＠テケナー：2012/08/15(水) 17 04 14 ID mYk20g+I [] では、アリサ書いてみます 火力B 右アパからの単体コンボはなかなかの火力がある。 TAではキャラによってはダイナミックレンジを絡めたコンボを伸ばせるキャラと組めば火力は上がるが、それ以外は並。 横抑制S 4LK、新ホーミングによりBRと比べて格段に横抑制が楽になった。 ただ、通常の技は左移動でほとんど避けられてしまうので注意。 崩しC 1RKがこかせる下段でなかなかの威力だが、これをガードされるような相手には非常に崩すのが困難になる。 しゃがみ中3WPも優秀だが、しゃがみからしかでないのが難点。 ぼっ立ちにリスクが与えにくい印象。 削りA ディープリンクの弱体化が痛い。 2RKは浮き確で、リターンが合わない。 だが、微不利をとれる2LKもあり、やはり優秀。中段はヒットでダメージもそこそこで、大幅有利をとれる4LPもある。 BRの頃よりか弱体化はしたが、BD性能や横移動性能のおかげで削り技が光る。 確反C 10Fの確反がBRでは最強クラスだったが、今は並ぐらい。 13Fでダウンを奪えるので、少し安全に交代が行える。 14Fはリーチが長い6WP、中段のLKRP、リーチも長く、大幅有利でDF移行の6LKRPもある。 15Fで浮かしはあるが、火力とリーチはイマイチ。 だが、16Fで、46RPがあるので、遠距離確反は強い部類だろう。 しゃがみ確反はトゥースマの威力が低い。 14Fでは立ち途中LPRPがあって、少し優秀。 だが、立ち途中RPの発生が18Fのため、辛い印象。 15Fでライトゥーが出るが、リーチと火力が微妙。 置きB 置き技は13Fハイキックがあるが、他に頼れる置き技がアホキックぐらい。 暴れC 暴れ技はジャンステ発生が早いダイナミックレンジがあげられるが、浮き確なのが辛い。 移動性能S トップクラスの横移動性能、弱体化はしたが充分速いBDがあり、非常に優秀。 スカ確A ワンコマでだせる6WP、4WK、66WPなど意外と優秀な技が揃う。 ただし、4WKと66WPは浮き確なので、スカした技によって、技を使い分けるのが重要。 BRの頃と比べて弱体化はしたが、中段が豊富になった感じ。 だが、ぼっ立ちに対して、しゃがませるのがやはり困難である。 長文失礼 451 ：名無しさん＠テケナー：2012/08/15(水) 18 55 32 ID Zfxfc/fo [] 447 アリサはなー。 1LKのダメージが10とかで 気軽に振れる中段は4LP、3RK、3LPと、かなり地上でのダメ効率が悪いイメージだわ。 453 ：名無しさん＠テケナー：2012/08/15(水) 19 39 43 ID c9iQCWJo [] アリサの削りBくらいかなと思う 1LKリスク上昇がきつい アリサAにするとA以上のキャラが非常に多くなりそう 458 ：名無しさん＠テケナー：2012/08/15(水) 21 42 42 ID O7qpFlmc [] 447 かなり間違ってる印象がある。 対横はホーミングくらいしかないのにSはまずない。 普通にB。 崩しと削りは両方B。 後、評価に関係ないけど微“不利”を取れるってのがイミフ。 置きと暴れもB。 ダイナミックレンジは浮くとは言え早いジャンステで判定も厚い。 これを全く使えないように評価するのはトリガーが浮くから使えないって言ってるようなもの。 後、アリサのRKは置きより暴れに近い。
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相互結合型ニューラルネットワークHopfield Neural Network Cellular Neural Network HNNとCNNとの相違点 HNNやCNNの利点 HNNやCNNの応用例 カオスアニーリング 階層型ニューラルネットワークパーセプトロン標準デルタ則 一般化デルタ則（B. Widrow） パーセプトロンの限界 多層型ニューラルネットワーク誤差逆伝搬法 相互結合型ニューラルネットワーク Hopfield Neural Network HNNのダイナミクスは次のとおりである． ． ここに，は時間におけるニューロンの状態である；はニューロンの出力である；は入出力関数（シグモイド関数）のゲインを決定するパラメータである．は状態のダイナミックレンジを制限するため（発散を防ぐため）にある． HNNをオイラー法によって時間離散化すると発展方程式は次のようになる． ． ここで である．時間離散化したHNNをDiscrete Time Hopfield Neural Network(DT-HNN)という． HNNのリアプノフ関数は次のとおりである． ． −−−−−−これから先は間違えているかも−−−−−− が十分ちいさいとき，もしくはが十分おおきいときとき，第1項は無視できる： ． 特にならば（でもそう？？），が保証される．この性質を利用すると，2次形式の組合せ最適化問題を解くことができる．ただし，を大きくすると，状態のダイナミックレンジが広がってしまうことに注意すること． −−−−−−−−−−−−−ここまで−−−−−−−−−−−−− HNNは，入出力関数が連続値（中間値）を採ることで様々な状態を同時に考慮しているため，最適化問題を解く際に2値状態のみのニューラルネットワークよりも良質な解を導くのだという意見もある．この意見が正しいならば，はじめはゲインを低くとり，時間とともにゲインを上げることで，最終的に2値の出力を得る方が良いのかもしれない（アニーリング？）．これに関連して，Hopfieldの論文ではスピングラスの平均場近似とHNNとの類似性についても少し議論している． Cellular Neural Network ここではのCNNを想定する；行列目のセルを，とその近傍のセルとの集合をと表現する．CNNのダイナミクスは次のとおりである． ． ここに，はへの入力である；は時間におけるセルの状態である；はセルの出力である．は状態のダイナミックレンジを制限するためにある． CNNをオイラー法によって時間離散化すると発展方程式は次のようになる． ． ここで である．時間離散化したCNNをDiscrete Time Cellular Neural Network(DT-CNN)という． CNNのリアプノフ関数は で表される．が十分大きいときとき，第1項は無視できる．ただし，上記の関数がリアプノフ関数として成立するのは，テンプレートが対称性： を満たすときのみである． リアプノフ関数を見るとわかるように，CNNは上下限制約つきの2次関数を最小化するように状態を変化させていく． そのため，リアプノフ関数が上に凸： ならば，CNNの出力は，時間∞で-1か1に収束する： ． CNNを用いても二次形式の組合せ最適化問題を解くことができる．CNNはHNNとは違って2通りの方法が考えられる． HNNと同様に，を十分大きくして，リアプノフ関数の第1項を無視する．この場合，のダイナミックレンジが広がってしまうという問題も残る． CNNのリアプノフ関数は2次関数であるため，リアプノフ関数自体を目的関数とみなす．この方法ならば，を無理に大きくする必要がないため，ダイナミックレンジが小さくて済む． 2番目の方法をとれることが，HNNに対するCNNの利点である． HNNとCNNとの相違点 出力関数HNN：． CNN：．↑ 難しい非線形演算が含まれていないため，集積回路として実現しやすい． リアプノフ関数HNN：． CNN：．↑ リアプノフ関数が2次形式なので，リアプノフ関数自体を目的関数にできる．（リアプノフ関数の第1項を無視するために，のダイナミックレンジを広げなければならないという問題を気にする必要がない．） or を保証する条件HNN：シグモイド関数ののとき，（も関係ある？？） CNN：1次関数が上に凸であること．のとき，． セルフフィードバックの有無HNN：セルフフィードバックなし． CNN：セルフフィードバックあり．（CNNでを保証するためには，セルフフィードバックが必要．） セルの結合範囲HNN：すべてのセル． CNN：近傍のセルの集合． 入力信号の有無HNN：入力信号としきい値信号は区別されておらず，どちらも入力電流によって表現する． CNN：入力信号としきい値信号が区別されている．はテンプレートによって近傍セルにも影響を与える． ※１〜４までには一連の繋がりがある． HNNやCNNの利点 アナログ回路で構成すれば，A/D変換器が要らない．（HNNやCNNがA/D変換と情報処理を兼ねている．） HNNやCNNは，すべてのセルが並列で計算されるため，NN単体で高い処理能力をもっている． HNNやCNNの応用例 （ブラケット内はNN-UMに求められる機能） MRFを利用した二値化処理 ［大域的な解の探索］二値の領域分割※ 多値の領域分割 ［位置可変なテンプレート］※ 巡回セールスマン問題 ［大域的な解の探索］ スピングラス ［大域的な解の探索］ 既知の関数で定式化できる最適化問題 論理演算 エッジ検出 膨張 ※複雑な条件を取り入れたラベリングをしたい場合は，入力を画像の濃度値の関数としなければならない（HNNでも同様）．そのための計算ユニットがNN-UMに必要となる． カオスアニーリング Transiently Chaos Neural Network (TC-NN) |Chen, Aiharaが提案している相互結合型のニューラルネットワークがTransiently Chaos Neural Networkである．TC-NNの土台はDiscrete Time Hopfield Neural Networkである．HNNに負のセルフフィードバックを加えることで，ネットワークの振る舞いをカオス的に動作させ，この項を少しずつ小さくすることで，解の候補に収束させる．得られる解は，フィードバックを加えない場合よりも良い可能性が高い．良い解の得られる理由は未だ解明されていないが，多くの研究者は負のフィードバックによって引き起こされるカオス的な状態遷移が，大域的な解の探索に役立っているのではないかと考えている．TC-NNの欠点は，カオス的な動作をさせるためのパラメーターの設定が難しいことである． Chaotic Simulated Annealing with Decaying Chaotic Noise |Heの提案している，相互結合型のニューラルネットワークがChaotic Simulated Annealing with Decaying Chaotic Noiseである．のDiscrete Time Hopfield Neural Networkにロジスティック写像から生成したカオスノイズを加えることで，大域的な解の探索を可能にしている． On Chaotic Simulated Annealing |Wangらが提案した，大域的な最適化のできる相互結合型ニューラルネットワークがOn Chaotic Simulated Annealingである．DT-HNNの刻み時間を大きくすることで，カオス的な状態変化を引き起こし，大域的な最適解の探索をおこなう．TC-CNNと同じ欠点を持ち，パラメーターの設定は難しい． Noisy Chaotic Neural Network |同じくWangらが提案した，大域的な最適化を可能にしたHNNである．TC-NNと同様に負のセルフフィードバックに加え，さらにランダムノイズを各セルに供給することで，大域的な最適化を可能としている．TC-NNのパラメーター依存性を低減したモデル（？？） Cellular Neural Networks with Transient Chaos(CNN-TC) |同じくWangらが提案している，大域的な最適化が可能なニューラルネットワークである．CNN-TCは，CNNを基礎にし，TC-NNと同様に負のセルフフィードバックを加えることでカオス的な状態遷移を引き起こしている．TC-NNのCNNバージョンともいえる． 階層型ニューラルネットワーク パーセプトロン 標準デルタ則 パーセプトロンでは，中間層のニューロン（個）と出力層のニューロン（１個）の間のシナプス結合荷重が学習の対象となる． は，中間層の番目のニューロンと出力層のニューロンとの結合荷重を表している． 中間層のニューロンの出力をとすると，出力層のニューロンの出力はで計算される． は出力関数と呼ばれ，標準デルタ則ではステップ関数である． 標準デルタ則では，次式を用いて，シナプス結合荷重の修正量を計算する． 標準デルタ則 とは，それぞれ学習用データセットとその教師信号である． は学習効率と呼ばれ，大きいほど学習は速く進むが，発散や振動してしまう恐れもある． 標準デルタ則の意味を考えてみよう． 時間ステップにおけるシナプス結合荷重が，学習データセットにて誤識別を生じさせたとする． このとき，正しい識別をおこなうためには，を超平面の向こう側に移動させると良い． （∵超平面上にをとると，となる．） を超平面の向こう側に移動させる場合，修正の方向としては超平面に垂直な向き，つまりとすべきである． これが，標準デルタ則の一番右の項の意味である． 真ん中の項は，学習が，ニューラルネットワークの出力と教師信号がずれたとき，つまりニューラルネットワークが誤った答えを出力した場合に進められることを表している． 一般化デルタ則（B. Widrow） パーセプトロンの限界 多層型ニューラルネットワーク 誤差逆伝搬法
https://w.atwiki.jp/techsure/pages/17.html
とりあえずネタをあげておく。 あとで詳しい人の解説をまとめる。 各色フォーマットのダイナミックレンジ 次世代ゲーム機の性能予想 Cell SPUのスカラ演算、整数演算、分岐 Xcpu AA アンチエイリアス、もしくはアンチエア Quincunx AA HDR 遅延レンダリング HDMI Limited/Full Range SIMD Larrabee ディスクメディアとフラッシュメディア（BD死亡！云々）
https://w.atwiki.jp/retrogamewiki/pages/10416.html
今日 - 合計 - レジェンド オブ ダイナミック 豪翔伝 破壊の輪舞曲の攻略ページ 目次 基本情報 [部分編集] ストーリー [部分編集] 攻略情報 [部分編集] Tips [部分編集] プチ情報 [部分編集] 関連動画 [部分編集] 参考文献、参考サイト [部分編集] 感想・レビュー 基本情報 [部分編集] ストーリー [部分編集] 攻略情報 [部分編集] Tips [部分編集] プチ情報 [部分編集] 関連動画 [部分編集] 参考文献、参考サイト [部分編集] 感想・レビュー 名前 コメント 選択肢 投票 役に立った (0) 2012年10月09日 (火) 19時09分40秒 [部分編集] ページごとのメニューの編集はこちらの部分編集から行ってください [部分編集] 編集に関して
https://w.atwiki.jp/kata-niho/pages/741.html
原語 dynamic 和訳 その他の品詞 豪快な、凄まじい、凄い、荒荒しい、大胆な、力強い、強力な、躍動的、力動的 漢字一字 凄、荒、躍 やまとことば たけだけし（猛猛）、あらあらし（荒荒） 備考欄 辞書 説明 廣辭林新訂版 （名） ［一］活氣のあること。動的。［二］【理】力學。 新訂大言海 （無記載） 角川国語辞典新版 形動 動的。活動的。力学的。 大英和辭典 〔形〕［一］【理】力ノ,動力ノ.［二］力學〔リキガク〕ノ,機械力ノ.［三］活動的,原動的,致動的.［四］動勢的,顯勢的.［五］【經】經濟力ノ均衡〔キンカウ〕破壞ノ.［六］【聲】强ク發音サレタ,强聲的.［七］【醫】官能的. 同義等式 原語単位 dynamic＝動的 カタカナ語単位 ダイナミック＝豪快 附箋：D タ 英語
https://w.atwiki.jp/nicoratch/pages/354.html
概要 RANE serato Scratch Liveを中心としたラップトップDJシーンが急激に盛り上がる 2006年、良質なオーディオインターフェイスやコントローラーで有名なメーカーM-AUDIOが立ち上げた 新しいブランド「SynchroScience」より、DJソフト「Torq」が標準バンドルされた ハードウエアが続々発売されました。 Torq Conectiv Vinyl/CD Pack PHONO入力2系統、LINE出力ステレオ2系統のオーディオインターフェイス「Conectiv」により タイムコードコントロールが可能。 さらに、音楽ファイルのコントロールはタイムコードコントロールをするのか、ソフト内部で行うのか、 またはミックスはソフト内で行うのか、外部のDJミキサーを使用するかを選ぶことができ、 ユーザーのニーズにあわせた環境設定が可能です。 RANE scratch Live のインターフェイス部SSL1はRANE Scratch Liveのみ使用可能に対して、 M-AUDIO Conectivはオーディオインターフェイスとしても使用可能なので、 ableton Liveや ProTools M-Powered8などと組み合わせて使ったりと汎用性は高いです。 DJソフトTorqでは2デッキに音楽ファイルをアサインできる他にサンプラー機能も搭載。 TriggerFingerなどのパッドタイプのコントローラーを使用すればDJプレイの幅が広がります。 現場で使用ももちろん可能ですが、RANE Scratch Liveの半分のコストで購入できることもあり ホームユースをターゲットにした商品といえるでしょう。 スペック表 【マイクロフォン入力】 ●インピーダンス：340kΩ ●最大出力レベ： +4.1dBu（1.243Vrms）@最小ゲイン時 ●SNR： -98dB, A-weighted ●ダイナミックレンジ ：98dB, A-weighted ●歪み率 ：0.00686%（-83.3dB）@ -1dBFS, 1kHz ●周波数特性 ：20Hz?20kHz, +/- 0.2dB @ 48kHzサンプリングレート ●プリアンプ可変ゲイン： 25dB 【フォノ入力 】 ●入力インピーダンス：48kΩ ●EQ：RIAAカーブ ●ゲイン：43dB 【ライン入力】 ●入力インピーダンス：48kΩ ●最小ゲイン時の最大入力レベル： +10dBV（3.162Vrms）、アンバランス ●チャンネル間のクロストーク： -100dB @ 1KHz ●ダイナミックレンジ ：97dB, A-weighted ●歪み率 ：0.00557%（-85.1dB） @ -1dBFS, 1kHz ●周波数特性 ：20Hz?20kHz, +/- 0.2dB @ 48kHzサンプリングレート 【ライン出力 】 ●出力インピーダン： 100サンプリングレート、アンバランス ●最大出力レベル： +11.4dBV（3.711Vrms）、アンバランス ●チャンネル間のクロストーク： -109dB @ 1KHz ●ダイナミックレンジ：95dB, A-weighted ●歪み率：0.00390%（-88.2dB） @ -1dBFS, 1kHz ●周波数特性：20Hz?20kHz, +/- 0.1dB @ 48kHzサンプリングレート 【ヘッドフォン出力】 ●最大出力 ：0dBV（1Vrms, 2.8Vpp）into 30Ω ●動作範囲 ：16?80Ω ＜最低動作条件＞ Mac OS X： Mac OS X 10.4.9以降 Power Mac G4 1.5GHz 1GB以上のRAM コンピュータに搭載されたUSB端子Windows PC： Windows XP SP2 Pentium IV 1.4 GHz 512MB以上のRAM コンピュータに搭載されたUSB端子 ■価格 35.000円前後（Torq Conective Vinyl/CD Pack・当時） Torq http //www.m-audio.jp/?do=products.family ID=dj Torq取扱説明書 http //www.m-audio.jp/images/global/manuals/Torq%202.0%20User%20Guide_JP.pdf
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概要 3バンドEQと24-bit対応オーディオインターフェイスを搭載したDJコントローラー。基本的にiOS端末かPCで使用が前提のためアナログタンテの接続は不可。 スペック表 システム要件 Mac OS X 10.9または10.10または10.11または10.12(最新アップデート)、Intel Core i5, 4 GB RAM Windows 7、Windows 8 またはWindows 10（最新Service Pack、32/64 Bit）、2.0 GHz Intel Core i5 あるいは 同等のAMDプロセッサー、4 GB RAM TRAKTOR DJシステム要件 iPadバージョン：最低システム要件 iPad mini、iPad 2、iPad(第3世代)以降、iOS 7.0 以降推奨 iPad 4、500MBの空きディスクスペース iPhoneバージョン：最低システム要件 iPhone 4S以降、iPod Touch(5 世代)以降、iOS 7.0 以降推奨 iPhone 5 もしくはiPhone 6 、500MBの空きディスクスペース GENERAL 1024 x 768 以上の画像解像度、USB 2.0またはそれ以上、1GB の空きディスク容量、ハイスピードなインターネット環境 対応オーディオ・フォーマット MP3、WAV、AIFF、オーディオCD、FLAC、Ogg Vorbis、non-DRM WMA**、non-DRM AAC WMAの再生はWindowsでのみ行なえます。 寸法 120mm x 293mm x 51mm (WxLxH)、0.65 kg / 1.43 lbs ハードウェア仕様 全般 サンプリングレート 96kHz 解像度 24-bit アナログアウトプットチャンネル 4 USB オーディオインターフェイス 高速 USB 2.0 、オーディオクラス対応 マスター RCA アウトプット 最大出力 (アンバランスド)+12 dBu ノイズフロア-89,3 dB A 特性 ダイナミックレンジ+102 dB A 特性 THD+N0.005% (@0dB FS/10k) 周波数特性20Hz - 20 kHz, +/- 0.6 dB クロストーク-118 dB ヘッドフォンアウトプット 最大アウトプットレベル+11 dBu into 300 Ohms @ 0dB FS 最大アウトプットパワー2x 25mW THD+N0.05% at 0dB FS (300 Ohms load) ノイズフロア-94 dBu ダイナミックレンジ101 dB 周波数特性20Hz - 20 kHz, +/- 0.6 dB クロストーク-62dB (1kHz) 価格 ¥24,800 TRAKTOR KONTROL Z1 https //www.native-instruments.com/jp/products/traktor/traktor-for-ios/traktor-kontrol-z1/