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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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  人工知能による乗っ取り - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  人工知能による乗っ取りとは
   
  人工知能による乗っ取りとは、人工知能 (ai) がコンピューター プログラムとして地球上の支配的な知性の形態になるという仮説的なシナリオです。 あるいは、ロボットが人類から事実上地球の支配権を奪うかもしれない。 このシナリオはロボットの反乱としても知られています。 人間の労働者がすべて機械に取って代わられる可能性、超知能の人工知能が引き継ぐ可能性、さらにはロボットが立ち上がって人間を打倒する可能性さえある。 人工知能が世界を支配するという物語は、sf では特によく見られます。 スティーブン・ホーキング博士やイーロン・マスクなどの著名人は、将来にわたって超知能ロボットが引き続き人間の制御下に置かれることを確実にするための予防策の研究を強く求めています。
   
  どのように行動するか 利点
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ai の乗っ取り
   
  第 2 章: 技術的特異点
   
  第 3 章: 汎用人工知能
   
  第 4 章: 超知能
   
  第 5 章: 人工知能の倫理
   
  第 6 章: ai 能力制御
   
  第 7 章: 機械倫理
   
  第 8 章: 汎用人工知能による実存的リスク
   
  第 9 章: 大衆文化における ai の乗っ取り
   
  第 10: ai 余波シナリオ
   
  (ii) 人工知能乗っ取りに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で人工知能乗っ取りが使用される実際の例。
   
  (iv) 人工知能乗っ取りテクノロジーを 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。
   
  この本について 対象:
   
  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人工知能の乗っ取りに関して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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  クライオニクス - 体を冷凍して保管し、蘇生させましょう。

  Fouad Sabry

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  クライオニクスとは
   
  クライオニクスとは、人間の遺骨を非常に低温で冷凍し、いつか復活できるかもしれないという空想的な期待を込めて保存する方法を指します.伝統的な科学的実践の領域内では、クライオニクスは多くの懐疑論に直面しています。それは大多数の人々によって疑似科学と見なされており、その実践はいんちきとしてレッテルを貼られてきました。 ) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: クライオニクス
   
  第 2 章: 凍結生物学
   
  第 3 章: ガラス化
   
  第 4 章: Alcor Life Extension Foundation
   
  第 5 章: 21 世紀の医学
   
  第 6 章: 凍結防止剤
   
  第 7 章: James Bedford
   
  第 8 章: マイク・ダーウィン
   
  第 9 章: ジェリー・リーフ
   
  第 10 章: トーマス・K・ドナルドソン
   
  第 11 章: ソウル・ケント
   
  第 12 章: グレッグ・フェイ
   
  第 13 章: ブライアン・ワウク
   
  第 14 章: フレッドとリンダ・チェンバレン
   
  第 15 章: クリオラス
   
  第 15 章16: 卵母細胞の凍結保存
   
  第 17 章: 凍結保存
   
  第 18 章: 精液の凍結保存
   
  第 19 章: Suspended Animation, Inc
   
  第 20 章: クライオニクス研究所
   
  第 21 章: 山東銀峰生命科学研究所
   
  (II)
   
  (III) 多くの分野でのクライオニクスの使用に関する実際の例
   
  (IV) 17 の付録で、それぞれに 266 の新興技術を簡単に説明します。
   
  この本の対象読者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、また、あらゆる種類のクライオニクスに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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  デジタル画像処理 -...

  Fouad Sabry

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  1: デジタル画像処理: デジタル画像を操作する基本原理と手法を紹介し、以降の章の基礎となります。
   
  2: JPEG: JPEG 形式について説明し、その圧縮手法、用途、デジタル画像ストレージにおける重要性について詳しく説明します。
   
  3: 2D コンピュータ グラフィックス: 2D グラフィックスの作成と操作について説明し、ロボット工学と視覚表現における関連性を強調します。
   
  4: アフィン変換: 幾何学的変換について説明し、アフィン変換が画像の位置合わせとマッピングにどのように使用されるかに焦点を当てます。
   
  5: 画像圧縮: 圧縮方法の詳細を示し、画像データのストレージと転送を最適化して効率的な処理を実現します。
   
  6: 動き補正: ビデオ シーケンス内の移動オブジェクトの追跡と補正に役立つ動き推定手法について説明します。
   
  7: 離散コサイン変換: 画像圧縮における離散コサイン変換の適用について説明し、JPEG 圧縮への影響に焦点を当てます。
   
  8: ビデオカメラ: ロボット工学や動作分析に不可欠な、画像のキャプチャと処理におけるビデオカメラの役割を調査します。
   
  9: Canny エッジ検出器: 物体認識に不可欠な、画像内の境界を識別する強力なツールである Canny エッジ検出器を分析します。
   
  10: デジタル画像: デジタル画像の本質を掘り下げ、デジタルシステムでの表現と処理について説明します。
   
  11: 画像セグメンテーション: ロボット工学における物体検出と分類に不可欠な、画像を意味のある領域に分割する方法について説明します。
   
  12: 量子化 (画像処理): 画像圧縮における量子化プロセスと、それが画像品質とデータサイズに与える影響について説明します。
   
  13: スケール不変特徴変換: 物体認識とマッチングに特に役立つ、局所的な画像特徴を検出して記述する手法を調査します。
   
  14: 動き推定: 動的な環境の追跡と分析に不可欠な、ビデオシーケンス内の動きを推定するアルゴリズムについて説明します。
   
  15: メジアン フィルター: 画像のノイズ低減の主要手法であるメジアン フィルターについて説明します。これはロボット アプリケーションで画像品質を向上させるために重要です。
   
  16: 画像センサー: 画像センサー、その動作、および分析用のデジタル画像をキャプチャする際の重要な役割について説明します。
   
  17: カメラの再断面化: ロボット工学における正確な視覚データに不可欠な、3D 空間を 2D 画像にマッピングするためのカメラの調整プロセスについて説明します。
   
  18: ヒストグラム マッチング: ヒストグラムをマッチングして画像特性を標準化し、画像処理の一貫性を向上させる手法について説明します。
   
  19: 剛体モーションのセグメンテーション: 物体の動きを理解するために不可欠な、ビデオ シーケンス内の剛体モーションをセグメント化する手法について説明します。
   
  20: データ圧縮: 画像とビデオの両方の形式でデータを圧縮し、効率的な保存と転送を保証するさまざまな手法について説明します。
   
  21: 非可逆圧縮: 非可逆圧縮の概念、そのトレードオフ、およびデジタル画像の保存と転送への応用について説明します。

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