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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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  機械学習 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  機械学習とは
   
  機械学習 (ml) は、コンピューター サイエンスのサブ分野であり、コンピューターが「学習」できるようにする方法の研究と開発に焦点を当てています。 これらは、特定の一連のタスクにおけるコンピュータのパフォーマンスを向上させるためにデータを利用する方法です。
   
  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: 機械学習
   
  第 2 章: ビッグデータ
   
  第 3 章: 自動運転車
   
  第 4 章: 教師なし学習
   
  第 5 章: 教師あり学習
   
  第 6 章: 統計的学習理論
   
  第 7 章: 計算学習理論
   
  第 8 章: 自動機械学習
   
  第 9 章: 微分可能プログラミング
   
  第 10 章: 強化学習
   
  (ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える
   
  (iii) 多くの分野で機械学習を使用する実際の例。
   
  (iv) 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 機械学習のテクノロジーを 360 度完全に理解している人。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類の機械学習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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  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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  自然言語理解 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  自然言語理解とは
   
  自然言語処理として知られる人工知能の分野には、自然言語理解 (nlu) として知られるサブフィールドが含まれています。 -言語解釈 (nli)。機械の読解を扱います。 自然言語の理解は、人工知能にとって難しいトピックとみなされています。
   
  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: 自然言語理解
   
  第 2 章: 計算言語学
   
  第 3 章: 自然言語処理
   
  第 4 章: 解析
   
  第 5 章: 質問応答
   
  第 6 章: 意味役割のラベル付け
   
  第 7 章: 計算意味論
   
  第 8 章: 意味解析
   
  第 9 章: 自然言語ユーザー インターフェイス
   
  第 10 章: 自然言語処理の歴史
   
  (ii) 自然言語理解に関するよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野における自然言語理解の使用例。
   
  (iv) 360 度の各業界における 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、および次のことを目指す人 あらゆる種類の自然言語を理解するための基本的な知識や情報を超えて。
   
   

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