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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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  説明ベースの学習 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  説明ベース学習とは
   
  説明ベース学習 (略して ebl) として知られる機械学習の一種は、非常に堅牢な、または完璧な、 トレーニング データから一般化するか概念を構築するためのドメイン理論。 また、学習に役立つエンコードや記憶とも関連しています。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) に関する洞察と検証。 次のトピック:
   
  第 1 章: 説明ベースの学習
   
  第 2 章: 計算言語学
   
  第 3 章: 自然言語処理
   
  第 4: コーパス言語学
   
  第5章: 解析
   
  第6章: 質問応答
   
  第7章: リンク文法
   
  第8章: 文法 帰納
   
  第 9 章: 構造化予測
   
  第 10 章: 深い言語処理
   
  (ii) 説明ベースの学習に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で説明ベースの学習を使用する実際の例。
   
  (iv) 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから学びたい人 あらゆる種類の説明ベースの学習のための基本的な知識や情報を超えています。
   
   

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  アクション選挙 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  アクションの選択とは
   
  インテリジェント システムが直面する最も基本的な課題は、次にどのようなアクションを実行するかを決定することです。アクションの選択は、この課題を特徴付ける方法の 1 つです。 「行動選択問題」は、人工知能や計算認知科学の分野において、インテリジェント エージェントやアニマットと関連付けられることがよくあります。 インテリジェント エージェントとアニマットは、エージェント環境で複雑な動作を示す人工システムです。 動物の行動を研究する動物行動学の分野でも、この用語が時々使用されます。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
   
  第 1 章: アクションの選択
   
  第 2 章: 被殻
   
  第 3 章: 線条体
   
  第 4 章: 基底 神経節
   
  第 5 章: ドーパミン作動性経路
   
  第 6 章: 黒質線条体経路
   
  第 7 章: 腹側被蓋野
   
  第 8 章: 前頭線条体回路
   
  第 9 章: 神経調節
   
  第 10 章: 神経結合
   
  (ii) アクション選挙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アクション選挙の実際の使用例。
   
  (iv) アクション選挙のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類のアクション選挙。
   
   

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  虹彩認識 - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  虹彩認識とは
   
  虹彩認識は、個人の虹彩の一方または両方のビデオ画像に対して数学的パターン認識技術を使用する、生体認証の自動化方法です。複雑な模様が特徴的で安定感があり、遠くからでも見える目。すべての生体認証テクノロジーの識別力は、エンコードして照合に使用できるエントロピーの量に依存します。虹彩認識はこの点で例外的であり、大規模な集団間の相互比較でも「衝突」を回避できます。その主な制限は、1 ～ 2 メートルを超える距離からの画像取得、または協力なしでの画像取得が非常に困難になる可能性があることです。ただし、この技術は開発中であり、虹彩認識は最大 10 メートル離れた場所からでも、またはライブカメラのフィード内からでも実行できます。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 虹彩認識
   
  第 2 章: 網膜スキャン
   
  第 3 章: ジョン・ドーグマン
   
  第 4 章: 生体認証ポイント
   
  第 5 章: 眼静脈認証
   
  第 6 章: 生体認証デバイス
   
  第 7 章: プライベート生体認証
   
  第 8 章: アダール
   
  第 9 章: 学校における生体認証
   
  第 10 章: アダール法
   
  (ii) 一般のよくある質問に答える
   
  (iii) さまざまな分野での虹彩認識の実際の使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の虹彩認識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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