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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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  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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  人工知能システムの統合 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  人工知能システム統合とは
   
  音声シンセサイザーなどの個別のソフトウェア コンポーネントを、常識知識ベースなどの他のコンポーネントと互換性のあるものにすることは、人工知能システムの統合の背後にある中心的な概念です。 人工知能システムの統合。 この取り組みの目標は、より大規模で、より包括的で、より強力な人工知能システムを開発することです。 統合のために提案されている主なアプローチは、メッセージ ルーティングまたは通信プロトコルとして知られています。 これらのプロトコルは、ソフトウェア コンポーネントが相互に接続するために、通常はミドルウェア ブラックボード システムを使用して利用されます。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 人工知能システムの統合
   
  第 2 章: 人工知能の歴史
   
  第 3: 人工知能プロジェクトのリスト
   
  第 4 章: シンボリック人工知能
   
  第 5 章: ハイブリッド インテリジェント システム
   
  第 6 章: コグニティブ コンピューティング
   
  第 7 章: 人工知能の用語解説
   
  第 8 章: 状況依存型アプローチ (人工知能)
   
  第 9 章: 人工知能の概要
   
  第 10 章: OpenCog
   
  (II) 人工知能システム統合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システム統合を使用する実際の例。
   
  (IV) 人工知能システム インテグレーションのテクノロジを 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、およびあらゆる種類の人工知能システム統合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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  mRNAワクチン -...

  Fouad Sabry

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  mRNA ワクチンとは
   
  mRNA ワクチンとして知られるワクチン接種によって誘発される免疫応答は、メッセンジャーとして知られる分子のレプリカの投与によって引き起こされます。 RNA（mRNA）。ワクチンは、抗原をコードする mRNA の分子を免疫細胞に挿入します。次に、免疫細胞は、操作されたmRNAをテンプレートとして利用して、通常は癌細胞または疾患によって生成されるものと同様の外来タンパク質を構築します.これらのタンパク質分子は適応免疫応答を活性化し、適合するがん細胞または病原体を検出して排除するよう体を教育します。適応免疫応答は、従来の免疫応答よりも効果的であることが示されています。 mRNAの送達は、脂質ナノ粒子に包まれたRNAからなる共製剤を使用することによって達成されます。これらのナノ粒子は RNA 鎖を保護し、細胞への取り込みを支援します。
   
  メリット
   
  (I) についての洞察と検証次のトピック:
   
  第 1 章: mRNA ワクチン
   
  第 2 章: ワクチン
   
  第 3 章: PEG 化
   
  第 4 章: 固体脂質ナノ粒子
   
  第 5 章: モデルナ
   
  第 6 章: COVID-19 ワクチン
   
  第 7 章: モデルナ COVID-19 ワクチン
   
  第 8 章: Jason McLellan
   
  第 9 章: BioNTech
   
  第 10 章: RNA 治療薬
   
  第 11 章: Pfizer-BioNTech COVID-19 ワクチン
   
  第 12 章: Özlem Türeci
   
  第 13 章: ヌクレオシド修飾メッセンジャー RNA
   
  第 14 章: ALC-0315
   
  第 15 章: ジステアロイルホスファチジルコリン
   
  第 16 章: SM-102
   
  第 17 章: COVID-19 ワクチンの展開
   
  第 18 章: COVID-19 ワクチン開発の歴史
   
  第 19 章: CureVac COVID-19 ワクチン
   
  第 20 章: N1-メチルシュードウリジン
   
  第 21 章: COVID-19 ワクチンの臨床研究ch
   
  (II) mRNA ワクチンに関するよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野での mRNA ワクチンの使用に関する実際の例
   
  (IV) mRNA ワクチンの技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新しい技術を簡潔に説明する 17 の付録。
   
  対象読者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の mRNA ワクチンに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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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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