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  Oku no Hosomichi

  Matsuo Basho

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  Oku no Hosomichi (meaning Narrow Road to Oku [the Deep North]) is a major work by Matsuo Basho.Oku no Hosomichi was written based on a journey taken by Basho in the late spring of 1689. He and his traveling companion Sora departed from Edo (modern-day Tokyo) for the northerly interior region known as Oku, propelled mostly by a desire to see the places about which the old poets wrote. Travel in those days was, of course, very dangerous to one’s health, but Basho was committed to a kind of poetic ideal of wandering. He travelled for about 156 days all together, covering thousands of miles mostly on foot. Of all of Basho’s works, Oku no Hosomichi is best known.(Summary from Wikipedia)

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  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

  Roger W. Lowther

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  辺りに漂っていたのは、確かにそこにある希望の香りだった。それは美の香りだった。東京在住の音楽家ロジャー・w・ラウザー宣教師が東日本大震災の被災地で見つけた音楽の力、希望の香り。ボランティアとして活動する中、美が恐怖と絶望に勝つ瞬間が何度もあった。避難所の体育館でのコンサート、炊き出し、人々との交流、それらの経験から書かれたメディテーションは、私たちに神の美しさとその存在を示し、励ましを与えてくれる。

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  Michi: The Cat (Japanese Edition)

  Bruno Barbosa

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  ミチは飼い主が家に引っ越したときに残した子猫です。 冬の真っ只中、寂しくて悲しい気持ち、ミチ パートナーと愛を求めて家を出ることにしました。 忘れられない小さな瞬間に満ちたこの本で、あなたの旅全体をたどってください。Michi is a kitten left by the owner when he moved home. In the middle of winter, I felt lonely and sad, and decided to leave the house in search of love with Michi's partner. Follow your entire journey with this book full of unforgettable little moments.

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  画像圧縮 - ビジュアルデータ最適化のための効率的なテクニック

  Fouad Sabry

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  画像圧縮とは
   
  画像圧縮は、デジタル写真に適用されるデータ圧縮の一種であり、保存や保管に必要な費用の削減に役立ちます。 伝染 ; 感染。 他のタイプのデジタル データに使用される一般的なデータ圧縮アプローチと比較して、アルゴリズムで画像データの視覚的認識と統計的側面を利用して、より高い結果を提供することが可能です。
   
  >どのようなメリットがあるか
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 画像圧縮
   
  第 2 章: データ圧縮
   
  第 3 章: 共同写真専門家グループ
   
  第 4 章: 非可逆圧縮
   
  第 5 章: 可逆圧縮
   
  第 6 章: ポータブルネットワークグラフィックス
   
  第 7 章: 変換コーディング
   
  第 8 章: 離散コサイン変換
   
  第 9 章: 共同写真専門家グループ 2000
   
  第 10 章: 圧縮アーティファクト
   
  (ii) 画像圧縮に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野で画像圧縮が使用されている実際の例。
   
  誰 この本は、
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の画像圧縮に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人を対象としています。

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  ナノエンジニアリング - 分子スケールのイノベーションとデザインの未来

  Fouad Sabry

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  ナノテクノロジーは、医療からエレクトロニクスまで、さまざまな産業を変革し、無限の機会を生み出しています。この変革の分野を開拓したい専門家、学生、愛好家にとって、ナノエンジニアリングを理解することは不可欠です。本書は、ナノエンジニアリングの原理、歴史、応用について深い洞察を提供し、読者にイノベーションに不可欠な知識を提供します。
   
  章の概要:
   
  1: ナノエンジニアリング – ナノエンジニアリングの基礎と、現代のテクノロジーの形成におけるその役割を探ります。
   
  2: ジェームズ・ギムゼフスキー – ナノスケール科学を進歩させた先駆者の貢献を発見します。
   
  3: ナノルーラー – ナノスケールの測定と製造を可能にする精密ツールについて学びます。
   
  4: ナノテクノロジー教育 – ナノテクノロジー研究の進化する学術的展望を調べます。
   
  5: ナノテクノロジーの応用 – さまざまな業界にわたる画期的な応用を明らかにします。
   
  6: ナノ製造 – ナノスケールでの大量生産を推進するプロセスを理解します。
   
  7: ナノテクノロジー、科学、工学部 – ナノ教育の最前線にある機関を探ります。
   
  8: ナノテクノロジーの歴史 – ナノテクノロジーの概念から現実への進化をたどります。
   
  9: グリーンナノテクノロジー – 持続可能性の原則がナノエンジニアリングにどのように統合されているかを探ります。
   
  10: dna ナノテクノロジー – dna ベースのナノ構造と、さまざまな分野でのその可能性について学びます。
   
  11: 分子ナノテクノロジー – 分子スケールのエンジニアリングとその未来的な応用について調べます。
   
  12: で. チャーリー ジョンソン – ナノマテリアルとその特性を形成する影響力のある研究を探ります。
   
  13: マーク ハーサム – 現実世界のアプリケーション向けにナノマテリアルを発展させている一流の科学者について学びます。
   
  14: ナノ化学 – ナノスケールの材料と反応を支配する化学プロセスを理解します。
   
  15: ナノマテリアル – ナノスケールでエンジニアリングされた材料の特性と機能を探ります。
   
  16: ナノ計測学 – ナノテクノロジーの精度を保証する測定技術について詳しく学びます。
   
  17: ナノテクノロジーの産業応用 – ナノテクノロジーが世界中の産業にどのような革命を起こしているかをご覧ください。
   
  18: ナノセンサー – ナノ材料を利用して検出を強化するセンサー技術について調べます。
   
  19: ナノテクノロジー – この分野を推進する原理を包括的に理解します。
   
  20: ナノメカニクス – ナノスケールでの機械的動作とそのエンジニアリングへの応用を探ります。
   
  21: ナノバイオテクノロジー – ヘルスケアやその他の分野におけるナノテクノロジーと生物学の融合を探ります。
   
  ナノエンジニアリングをマスターすると、キャリアアップ、研究のブレークスルー、業界のリーダーシップへの扉が開かれます。この本は、ナノテクノロジーが進歩を推進する時代に先んじるために必要な知識を提供します。専門家、学生、愛好家のいずれであっても、この必須ガイドは最先端のイノベーションに取り組む力を与えてくれます。自分の将来に投資しましょう。この本は、その価格よりもはるかに価値があります。

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  非線形次元削減 -...

  Fouad Sabry

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  1: 非線形次元削減: 基礎概念と、高次元データを削減して分析を容易にすることの重要性について学びます。
   
  2: 線形マップ: 線形マッピングの基礎と、機械学習におけるデータ次元削減の役割を紹介します。
   
  3: サポートベクターマシン: サポートベクターマシンが分類タスクとパターン認識で次元削減を適用する方法について学びます。
   
  4: 主成分分析: データを線形に相関のない変数のセットに変換する pca の手法について詳しく学びます。
   
  5: 等長法: 等長法がデータ次元を削減しながらポイント間の距離を維持する方法を調べます。
   
  6: 次元削減: 次元削減のより広い範囲と、さまざまな分野でのその応用について理解します。
   
  7: 半正定値埋め込み: 半正定値プログラミングと、その次元削減法との関連について学びます。
   
  8: カーネル法: データ削減における非線形関係の処理におけるカーネル法の威力について学びます。
   
  9: カーネル主成分分析: 高次元の特徴空間で次元削減を実行する 韓国pca の機能について学習します。
   
  10: 数値継続: 数値継続手法が高次元システムの理解にどのように役立つかを学びます。
   
  11: スペクトル クラスタリング: スペクトル クラスタリングが次元削減を活用して類似のデータ ポイントをグループ化する方法を理解します。
   
  12: アイソマップ: 多次元スケーリングと測地距離を組み合わせて次元削減を行う手法である アイソマップ について説明します。
   
  13: ジョンソン–リンデンの花束 の補題: 次元削減で幾何学的特性が維持されるようにする ジョンソン・リンデンシュトラウス の補題の数学について学習します。
   
  14: 線形非線形ポアソン カスケード モデル: このモデルが次元削減で線形および非線形手法をどのように統合するかを学習します。
   
  15: マニフォールド アライメント: マニフォールド アライメントと、次元削減において異なるドメインのデータをアライメントする際のその重要性について学びます。
   
  16: 拡散マップ: 拡散マップが複雑なデータセットの次元削減に拡散プロセスを使用する方法を理解します。
   
  17: t 分散確率的近傍埋め込み: データのローカル構造を保持しながら次元を削減する ツネ の機能を調べます。
   
  18: 分布のカーネル埋め込み: カーネル埋め込みによって、データセットだけでなく分布の次元削減がどのように可能になるかを調べます。
   
  19: ランダム投影: 高速計算のためにランダム投影に依存する次元削減の実用的なアプローチ。
   
  20: マニフォールド正則化: マニフォールド正則化手法と、高次元データからの学習への影響について学びます。
   
  21: 経験的動的モデリング: 時系列データ分析を通じて経験的動的モデリングが次元削減にどのように役立つかを確認します。

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