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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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  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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  音声認識 - 音声認識がどのように混乱を引き起こすか

  Fouad Sabry

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  音声認識とは
   
  コンピュータサイエンスと計算言語学は、音声認識と呼ばれるサブフィールドを生み出しました。これは、方法論と技術の開発に焦点を当てた学際的な分野です。コンピュータが話し言葉を認識してテキストに変換できるようにします。これの主な利点は、テキストを検索できることです。自動音声認識（ASRと略されることもあります）は、コンピューター音声認識や音声テキスト（STT）と同様に、その別名です。コンピュータサイエンス、言語学、およびコンピュータエンジニアリングの領域はすべて、知識と研究を取り入れることで表されます。音声合成は、物事を逆方向に行うプロセスです。
   
  どのようにメリットがありますか
   
  (I）次のトピックに関する洞察と検証：
   
  第1章：音声認識
   
  第2章：計算言語学
   
  第3章：自然言語処理
   
  第4章：音声処理
   
  第5章：音声合成
   
  第6章：ベクトル量子化
   
  第7章：パターン認識
   
  第8章：ローレンスラビナー
   
  第9章：反復ニューラルネットワーク
   
  第10章：ジュリアス（ソフトウェア）
   
  第11章：長期短期記憶
   
  第12章：時間遅延ニューラルネットワーク
   
  第13章：人工ニューラルネットワークの種類
   
  第14章：ディープラーニング
   
  第15章：ネルソンモーガン
   
  第16章：シンシー
   
  第17章：機械学習の概要
   
  第18章：スティーブヤング（学術）
   
  第19章：トニーロビンソン（音声認識）
   
  第20章：音声コンピューティング
   
  第21章：Joseph Keshet
   
  (II）回答音声認識に関する一般的なトップの質問。
   
  (III）多くの分野での音声認識の使用に関する実例。
   
  (IV）簡単に説明するための17の付録266音声認識のテクノロジーを360度完全に理解するための各業界のテクノロジー。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の音声認識のための基本的な知識や情報を超えたい人。

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  深さ優先検索 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  深さ優先検索とは
   
  深さ優先検索 (dfs) として知られる手法は、ツリーまたはグラフとして編成されたデータ構造を検索または横断するために使用されます。 アルゴリズムはルート ノードから外側に向かって進み、各ブランチに沿ってできるだけ遠くまで移動してから、そのステップを戻ります。 グラフを遡るプロセスを支援するには、特定のブランチに沿ってこれまでに検出されたノードを追跡するために、通常はスタックの形式で追加のメモリが必要です。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 深さ優先検索
   
  第 2 章: 離散数学におけるグラフ
   
  第 3 章: コンピュータ サイエンスにおける再帰法
   
  第 4 章: スタック抽象データ型
   
  第 5 章: トポロジカル ソート
   
  第 6 章: アルゴリズムの効率
   
  第 7 章: ランダム化アルゴリズム
   
  第 8 章: 双方向検索
   
  第 9 章: 並列コンピューティング
   
  第 10 章: アルゴリズムの分析
   
  (ii) 深さ優先検索に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 深さ優先検索の実際の使用例
   
  (iv) 深さ優先検索テクノロジーを 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。
   
  本書の対象者
   
  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、あらゆる種類の深さを優先して検索したい人。
   
   

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  画像ベースのモデリングとレンダリング -...

  Fouad Sabry

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  イメージ ベースのモデリングおよびレンダリングとは
   
  コンピュータ グラフィックスおよびコンピュータ ビジョンでは、イメージ ベース モデリングおよびレンダリング (i b m r) メソッドは一連の 2 次元画像に依存します。シーンの 3 次元モデルを生成し、このシーンのいくつかの新しいビューをレンダリングします。
   
  メリット
   
  (i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 画像ベースのモデリングとレンダリング
   
  第 2 章: 二次元 コンピュータ グラフィックス
   
  第 3 章: 三次元 プロジェクション
   
  第 4 章: ライト フィールド
   
  第 5 章: ビュー合成
   
  第 6 章: オートエンコーダー
   
  第 7 章: 構造テンソル
   
  第 8 章: セグメンテーションベースのオブジェクトの分類
   
  第 9 章: 二次元 から 三次元 への変換
   
  第 10 章: 変分オートエンコーダー
   
  (ii) 公開トップへの回答イメージ ベースのモデリングとレンダリングに関する質問。
   
  (iii) さまざまな分野でのイメージ ベースのモデリングとレンダリングの使用例の実例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のイメージ ベースのモデリングとレンダリング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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