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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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  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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  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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  画像検索 - ビジュアルデータの力を解き放つ

  Fouad Sabry

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  画像検索とは
   
  画像検索システムは、デジタル画像の大規模なデータベースから画像を閲覧、検索、取得するために使用されるコンピュータ システムです。従来の一般的な画像検索方法のほとんどは、キャプション、キーワード、タイトル、説明などのメタデータを画像に追加する何らかの方法を利用して、注釈単語に対して検索を実行できるようにします。手動で画像に注釈を付けるには、時間と手間がかかり、費用もかかります。これに対処するために、自動画像アノテーションについて大量の研究が行われてきました。さらに、ソーシャル ウェブ アプリケーションとセマンティック ウェブ の増加により、いくつかの ウェブ ベースの画像注釈ツールの開発が促進されました。
   
  どのようなメリットがあるのか
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 画像の検索
   
  第 2 章: 情報の検索
   
  第 3 章: コンテンツベースの画像検索
   
  第 4 章: 自動画像アノテーション
   
  第 5 章: グーグル 画像
   
  第 6 章: 画像メタ検索
   
  第 7 章: ビジュアル検索エンジン
   
  第 8 章: 画像の逆検索
   
  第 9 章:ティンアイ
   
  第 10 章: 画像コレクションの探索
   
  (ii) 画像検索に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野における画像検索の使用例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の画像検索についての基本的な知識や情報を超えたい人。

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  タンパク質構造予測 - 計算手法の進歩と分子モデリングへの応用

  Fouad Sabry

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  「タンパク質構造予測」は、急速に進化する分子生物物理学の分野に携わるすべての人にとって欠かせないリソースです。プロの研究者、学部生や大学院生、あるいは単なる愛好家であっても、この本はタンパク質構造予測の複雑な世界に関する最先端の洞察を提供します。タンパク質構造を予測する能力は、新薬の発見から基本的な生物学的プロセスの理解まで、数多くのアプリケーションで重要な役割を果たします。この本は、タンパク質構造予測のさまざまな側面を包括的かつ詳細に探求し、理論と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めます。
   
  章の概要:
   
  1: タンパク質構造予測: この章では、タンパク質構造予測の基本概念と重要性を紹介し、その後の議論の土台を築きます。
   
  2: アルファ ヘリックス: タンパク質で最も一般的な構造モチーフの 1 つであるアルファ ヘリックスと、タンパク質の全体的な安定性と機能におけるその役割に焦点を当てます。
   
  3: ベータ シート: ベータ シート構造、その形成、およびそれがタンパク質の三次構造と生物学的機能にどのように寄与するかを探ります。
   
  4: タンパク質の二次構造: タンパク質のさまざまな二次構造要素を詳しく調べ、タンパク質の折り畳みと安定性への影響を説明します。
   
  5: タンパク質の三次構造: 二次構造要素の三次元配置と、この最終構造を安定化させる力について説明します。
   
  6: 膜トポロジー: この章では、膜タンパク質構造の予測と脂質二重層との複雑な相互作用について説明します。
   
  7: 構造アラインメント: 相同タンパク質の比較と対比に不可欠な、タンパク質構造のアラインメントに使用される手法を紹介します。
   
  8: 構造バイオインフォマティクス: タンパク質構造の予測と分析に使用される計算ツールと手法について説明します。
   
  9: タンパク質構造: タンパク質構造のさまざまなレベルの概要と、それらが機能にどのように関係するかについて説明します。
   
  10: タンパク質設計: 計算手法を使用して、特定の機能を持つタンパク質を設計するための原理と方法について説明します。
   
  11: 格子タンパク質: タンパク質の折り畳みにおける格子モデルの概念について探究し、タンパク質構造の形成方法を理解するのに役立ちます。
   
  12: スレッド化 (タンパク質配列): 既知の構造との配列類似性に基づいてタンパク質構造を予測するために使用されるスレッド化手法を紹介します。
   
  13: タンパク質接触マップ: 接触マップを使用してタンパク質の折り畳みと相互作用を予測することに焦点を当てます。
   
  14: ターン (生化学): タンパク質構造におけるターンの役割、その形成、およびタンパク質の安定性を維持する上での重要性について説明します。
   
  15: 相同性モデリング: この章では、配列相同性に基づいてタンパク質の 3 次元モデルを作成するプロセスを探究します。
   
  16: ループ モデリング: 機能と安定性に重要な、タンパク質のループ領域をモデリングする手法に焦点を当てます。
   
  17: 新規タンパク質構造予測: 相同テンプレートに依存せずにタンパク質構造を予測するために使用されるアプローチを詳細に説明します。
   
  18: タンパク質ドメイン: タンパク質のモジュール性、およびタンパク質ドメインがタンパク質の構造と機能に及ぼす重要性について説明します。
   
  19: ファイア: タンパク質構造予測に広く使用されているツールである ファイア サーバーのケース スタディで、そのアプリケーションと方法について説明します。
   
  20: タンパク質スーパーファミリー: タンパク質スーパーファミリーの概念と、進化生物学と機能予測におけるその重要性を紹介します。
   
  21: イタッサー: 複数の手法を統合したタンパク質構造予測の強力な手法である イタッサー ツールの詳細な説明。
   
  この本は、タンパク質構造予測とその実際の応用についての理解を深めたいと考えている専門家や学生にとって不可欠です。各章の概念をわかりやすく説明し、高度な手法を詳細に説明しているため、分子生物物理学の分野では必携のリソースとなっています。

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  ホモグラフィー - ホモグラフィー: コンピューター ビジョンの変換

  Fouad Sabry

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  ホモグラフィーとは
   
  コンピュータ ビジョンの分野では、空間内の同じ平面の 2 つの画像はホモグラフィーによって関連付けられます。 これには、画像の修正、画像の位置合わせ、または 2 つの画像間のカメラの動き（回転や平行移動）など、多くの実用的な用途があります。 推定されたホモグラフィー行列からカメラ切除が行われると、この情報はナビゲーションに使用したり、3d オブジェクトのモデルを画像やビデオに挿入したりするために使用され、オブジェクトが正しいパースペクティブでレンダリングされ、オブジェクトの一部であるように見えます。
   
  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: ホモグラフィー (コンピューター ビジョン)
   
  第 2 章: アフィン変換
   
  第 3 章: 変換行列
   
  第 4 章: 画像スティッチング
   
  第 5 章 : 線と平面の交差
   
  第 6 章: 基本行列 (コンピュータ ビジョン)
   
  第 7 章: カメラの切除
   
  第 8 章: 画像の修正
   
  第 9 章: カメラ マトリックス
   
  第 10 章: カメラの自動キャリブレーション
   
  (ii) ホモグラフィーに関するよくある質問に答える。
   
  (iii) 実数 さまざまな分野でのホモグラフィーの使用例を紹介します。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など。 あらゆる種類のホモグラフィー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。
   
   
   
   

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