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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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  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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  ベイズ学習 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ベイジアン学習とは
   
  統計の分野では、期待値最大化 (em) アルゴリズムは、(局所的な) 最大尤度または事後確率の最大値を発見するための反復的なアプローチです。 (map) 統計モデルのパラメーターの推定。モデルは観測されていない潜在変数に依存します。 em アルゴリズムは、最尤法または最大事後推定 (map) 推定としても知られています。 em 反復の期待値 (e) ステップは、パラメーターの現在の推定値を使用して評価された対数尤度の期待値の関数を作成します。em 反復の最大化 (m) ステップは、期待値を最大化することを目的としてパラメーターを計算します。 期待ステップで見つかった対数尤度。 これら 2 つのステップは、反復を通じて交互に実行されます。 これらのパラメータ推定値は、後続の e フェーズで利用され、潜在変数の分布を決定する目的で使用されます。
   
  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: 期待値?最大化アルゴリズム
   
  第 2 章: 尤度関数
   
  第 3 章: 最大値 尤度推定
   
  第 4 章: ロジスティック回帰
   
  第 5 章: 指数族
   
  第 6 章: フィッシャー情報
   
  第 7 章: 一般化線形 モデル
   
  第 8 章: 混合モデル
   
  第 9 章: 変分ベイジアン法
   
  第 10 章: em アルゴリズムと gmm モデル
   
  (ii ) ベイズ学習に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野でベイズ学習を使用する実際の例。
   
  (iv) 17 の付録で簡単に説明します。 各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、ベイジアン学習テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のベイズ学習につい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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  情報抽出 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  情報抽出とは
   
  非構造化および/または半構造化された機械可読文書やその他の電子的に表現されたソースから構造化情報を自動的に抽出するプロセスは、情報と呼ばれます。 抽出（ie）。 ほとんどの場合、このアクティビティは、自然言語処理 (nlp) を利用して人間の言語で書かれたドキュメントを処理することを指します。 情報を抽出するプロセスは、写真、音声、ビデオ ドキュメントからの自動注釈やコンテンツ抽出など、マルチメディア ドキュメント処理における最近のアクティビティに見られます。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 情報抽出
   
  第 2 章: 自然言語処理
   
  第 3 章: テキスト マイニング
   
  第 4 章: 固有表現の認識
   
  第 5 章: 非構造化データ
   
  第 6 章: 関係性の抽出
   
  第 7 章: データ抽出
   
  第 8 章: 知識抽出
   
  第 9 章: エンティティリンク
   
  第 10 章: 自然言語処理の概要
   
  (ii) 情報抽出に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で情報抽出を使用する実際の例。
   
  本書の対象者
   
  プロフェッショナル 、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および基本的な知識や情報を超えてあらゆる種類の情報を抽出したいと考えている人。
   
   

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  資材 - 武器庫の鍛造、軍事ロジスティクスと装備の包括的な調査

  Fouad Sabry

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  資材とは何か
   
  資材とは、軍事サプライ チェーン管理における物資、装備、武器のことであり、通常は商業サプライ チェーンのコンテキストにおける物資と装備です。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 資材
   
  第 2 章: 物流
   
  第 3 章: 空軍資材司令部
   
  第 4 章: 国防物流局
   
  第 5 章: 空軍資材司令部
   
  第 6 章: 統合物流サポート
   
  第 7 章: 軍事物流
   
  第 8 章: 能力獲得および維持グループ
   
  第 9 章: 軍事サプライ チェーン管理
   
  第 10 章: オーストラリア陸軍兵器部隊
   
  (ii) 資材に関する一般からのよくある質問への回答。
   
  この本は誰を対象にしていますか
   
  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資材に関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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