@japanking23.8: SMAPのShake‼︎やっぱめっちゃいい! #SMAP#Shake #木村拓哉 #ジャニーズ #スマスマビストロ #いいねお願いします

Phantom エース♤
Phantom エース♤
Open In TikTok:
Region: JP
Sunday 01 December 2024 09:53:43 GMT
8275654
342811
1551
4567

Music

Download

Comments

8778abc7
8778abc :
遺伝ってすげーよな。キムタク見てもkokiだし、koki見てもキムタクだし。この顔の遺伝子は強いな。
2024-12-03 11:06:01
15237
onaka_suita21
わわわ :
キムタクと反町隆史の長髪は全員1回憧れるよね
2024-12-02 03:35:52
10241
mmmm___1221
ももね :
なんでこの髪型でかっけぇんだよ
2024-12-02 15:17:37
20410
konyamelo
konyamelo♡ :
なんでガソスタみたいな制服着てるのにかっこいいんだ
2024-12-03 08:54:13
15267
nyan_tata
なかば :
結構歳いったSMAPしか知らなかったけど、若い頃みたらまじで一世風靡した理由がわかるわ
2024-12-03 11:59:19
3769
koharu__7121
こはる :
この本人達が1番楽しんでる感じがすき
2024-12-02 07:35:54
4948
medgwpmtajg
ㅤ :
やっぱSHAKEはこれくらい晴れてなきゃね。最高本当に!
2024-12-02 07:36:15
2865
__517mz
^•⩊•^ :
相変わらずダンスバラッバラなの愛おしいなほんと
2024-12-03 13:27:06
905
___.0pggg
🎶 :
キムタクってずっとイケメンだよね
2024-12-02 09:13:13
1040
hamukichi00
22 :
SMAPってマジでいい曲多いよね
2024-12-02 06:41:37
1114
kai9100
Kai :
このSMAPの重なり合う歌声が好き
2024-12-02 08:10:11
551
kosuke0111
こう :
あかんかっこよすぎるやろ男でも惚れるわ
2024-12-04 00:47:08
782
bxinvanzefr
犬って可愛いよね :
自分がこの時代の若者だったら100%ジャニオタになってた自信あるわ
2024-12-22 15:42:10
102
shaculatier
しゃくらてぃえ :
さすが平成を抱いた男
2025-01-23 14:32:40
47
kusata327
k :
中居の音極端に下げてあるのほんと面白い笑
2025-01-10 04:18:46
38
yr_rn
ぴぴるぴ :
若い頃の木村くんほんとかっこいいな…かっこいい…
2024-12-03 12:26:11
270
yuji3427
Oni :
キムタク最高!
2025-01-23 08:38:47
9
cikw.usus
うさぎ님 :
この時代の推し活オタ活も楽しそうだな〜
2024-12-03 13:48:51
98
rnar1yfav0r10
rnar1yfav0r10 :
オールバックポニーテール似合うのなんで?爆笑
2024-12-03 12:12:21
198
user4270971513382
ショウ吉 :
どこで止めてもいけめん、
2026-01-31 06:06:19
7
ushi8n
うしまる :
まじイントロから優勝
2024-12-03 18:40:15
58
emiemi927
えみこー :
マジで顔面最強やな…
2024-12-05 10:29:28
36
jangulu18
YAMAP :
イケメンはどんな髪型でも似合うからなぁ
2025-01-23 18:20:04
26
anko___1105
あんこ🍫💚 :
スクロールできねぇーー!!
2024-12-02 14:49:00
315
takaniro.nanase
七瀬貴大(スーパーポジティブレインボ... :
どんな髪型しても化粧に頼らなくてもホントのイケメンキムタク
2025-01-28 08:25:13
24
To see more videos from user @japanking23.8, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Para ilmuwan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan bioakustik untuk merekam serta memetakan pola suara kicauan burung ke dalam bentuk visual atau klaster data terstruktur. Teknologi ini mendeteksi frekuensi, durasi, dan nada untuk mengenali makna seperti tanda bahaya, panggilan sosial, atau penarikan pasangan, tanpa harus menebaknya secara manual -Proses Kerja Penerjemahan Suara Burung Menjadi DataPerekaman Massal: Mikrofon khusus merekam jutaan suara dan frekuensi kicauan burung di alam liar, termasuk suara lirih yang tidak terdengar jelas oleh telinga manusia -Pemetaan Pola (Clustering): Sistem machine learning mengelompokkan bentuk gelombang audio ke dalam klaster visual atau koordinat geometri berdasarkan kemiripan pola -Penyusunan Kosakata: Algoritma mendeteksi aturan sintaks atau pengulangan tertentu—seperti riset pada burung zebra finch yang berhasil diidentifikasi memiliki 11 jenis panggilan dasar atau penemuan bahwa kicauan burung mematuhi hukum kemiripan struktur seperti bahasa manusia -Pemanfaatan dan Batasan TeknologiBukan Terjemahan Kata per Kata: Sistem AI belum bisa menerjemahkan bahasa burung menjadi kalimat manusia secara harfiah, melainkan membaca pola intensitas, emosi, dan sinyal perilakunya -Konservasi Ekosistem: Data terstruktur ini membantu para peneliti memantau kesehatan lingkungan, keanekaragaman hayati, serta pergerakan satwa secara real-time.Organisasi seperti Earth Species Project terus mengembangkan model audio-bahasa tingkat lanjut untuk memetakan komunikasi lintas spesies ini IG : teorisains #kicauanburung ##education #foryou #4u #fyp
Para ilmuwan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan bioakustik untuk merekam serta memetakan pola suara kicauan burung ke dalam bentuk visual atau klaster data terstruktur. Teknologi ini mendeteksi frekuensi, durasi, dan nada untuk mengenali makna seperti tanda bahaya, panggilan sosial, atau penarikan pasangan, tanpa harus menebaknya secara manual -Proses Kerja Penerjemahan Suara Burung Menjadi DataPerekaman Massal: Mikrofon khusus merekam jutaan suara dan frekuensi kicauan burung di alam liar, termasuk suara lirih yang tidak terdengar jelas oleh telinga manusia -Pemetaan Pola (Clustering): Sistem machine learning mengelompokkan bentuk gelombang audio ke dalam klaster visual atau koordinat geometri berdasarkan kemiripan pola -Penyusunan Kosakata: Algoritma mendeteksi aturan sintaks atau pengulangan tertentu—seperti riset pada burung zebra finch yang berhasil diidentifikasi memiliki 11 jenis panggilan dasar atau penemuan bahwa kicauan burung mematuhi hukum kemiripan struktur seperti bahasa manusia -Pemanfaatan dan Batasan TeknologiBukan Terjemahan Kata per Kata: Sistem AI belum bisa menerjemahkan bahasa burung menjadi kalimat manusia secara harfiah, melainkan membaca pola intensitas, emosi, dan sinyal perilakunya -Konservasi Ekosistem: Data terstruktur ini membantu para peneliti memantau kesehatan lingkungan, keanekaragaman hayati, serta pergerakan satwa secara real-time.Organisasi seperti Earth Species Project terus mengembangkan model audio-bahasa tingkat lanjut untuk memetakan komunikasi lintas spesies ini IG : teorisains #kicauanburung ##education #foryou #4u #fyp

About