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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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  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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  アクティブコンター -...

  Fouad Sabry

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  アクティブコンターとは
   
  アクティブ輪郭モデルは、しばしばスネークと呼ばれ、マイケル・カス、アンドリュー・ウィトキン、ディミトリス・テルゾプロス によって最初に導入されたコンピューター ビジョンの分野のフレームワークです。その目的は、ノイズを含む可能性のある 2 次元画像からオブジェクトの輪郭を描くことです。オブジェクト追跡、形状認識、セグメンテーション、エッジ検出、ステレオ マッチングは、ヘビを広範囲に使用するアプリケーションのほんの一部です。ヘビ モデルは、コンピュータ ビジョンの分野でますます人気が高まっています。
   
  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: アクティブ輪郭モデル
   
  第 2 章: 一般化されたストークスの定理
   
  第 3 章: ポテンシャルの流れ
   
  第 4 章: デル
   
  第 5 章: ラグランジュ乗数
   
  第 6 章: 変分法
   
  第 7 章: ラプラス演算子
   
  第 8 章: グリーン関数
   
  第 9 章: 共変導関数
   
  第 10 章: テンソル微積分
   
  (ii) アクティブ輪郭に関する一般のトップの質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でアクティブ コンターを使用する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のアクティブ コンターに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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  方向性のある勾配ヒストグラム - 視覚的領域の解明:...

  Fouad Sabry

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  方向性勾配ヒストグラムとは
   
  コンピューター ビジョンおよび画像処理の分野では、方向性勾配のヒストグラム (h o g) は、物体検出の目的で使用される特徴記述子です。この手法は、画像の特定の領域で発生する勾配方向のインスタンスの数をカウントするために使用されます。この手法は、エッジ方向ヒストグラム、スケール不変特徴変換記述子、および形状コンテキストに相当します。ただし、等間隔のセルの密なグリッド上で計算され、より高いレベルの精度を達成する目的で重複する局所コントラスト正規化を使用するという点で、これらの方法とは異なります。
   
  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: 方向性のある勾配のヒストグラム
   
  第 2 章: エッジ検出
   
  第 3 章: スケール不変特徴量変換
   
  第 4 章: 堅牢な機能の高速化
   
  第 5 章: グラデーションの位置と方向のヒストグラム
   
  第 6 章: ローカル バイナリ パターン
   
  第 7 章: 高速化されたセグメント テストからの指向性特徴と回転されたバイナリのロバストな独立基本特徴
   
  第 8 章: ブースティング (機械学習)
   
  第 9 章: 画像のセグメンテーション
   
  第 10 章: 物体検出
   
  (ii) 指向性勾配ヒストグラムに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で指向性勾配ヒストグラムを使用する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の方向性勾配ヒストグラム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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  フィードフォワード ニューラル ネットワーク -...

  Fouad Sabry

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  フィードフォワード ニューラル ネットワークとは
   
  FNN としてよく知られるフィードフォワード ニューラル ネットワークは、人工ニューラル ネットワークの一種であり、相互にサイクルを形成する接続を持たない そのノード。 したがって、リカレント ニューラル ネットワークとして知られる子孫とは異なります。
   
  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:
   
  第 1 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
   
  第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章 : 人工ニューロン
   
  第 5 章: 多層パーセプトロン
   
  第 6 章: デルタ則
   
  第 7 章: バックプロパゲーション
   
  第 8 章: の種類 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 9 章: 学習ルール
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
   
  (II) フィードフォワード ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野におけるフィードフォワード ニューラル ネットワークの実際の使用例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類のフィードフォワード ニューラル ネットワーク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。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 シリーズは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。Artificial Intelligence eBook シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。

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