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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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  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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  クアッドツリー - 画像解析のための階層データ構造の探索

  Fouad Sabry

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  クアッドツリーとは
   
  クアッドツリーは、各内部ノードがちょうど 4 つの子を持つツリー データ構造です。 クオッドツリーはオクツリーの 2 次元類似物であり、2 次元空間を 4 つの象限または領域に再帰的に細分することによって分割するために最もよく使用されます。 リーフ セルに関連付けられたデータはアプリケーションによって異なりますが、リーフ セルは「興味深い空間情報の単位」を表します。
   
  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: クアッドツリー
   
  第 2 章: オクツリー
   
  第 3 章: R ツリー
   
  第 4 章: バイナリ ツリー
   
  第 5 章: B ツリー
   
  第 6 章: AVL ツリー
   
  第 7 章: 赤黒の木
   
  第 8 章: 二分探索ツリー
   
  第 9 章: バイナリ ヒープ
   
  第 10 章: セグメント ツリー
   
  (II) クアッドツリーに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのクアッドツリーの使用例。
   
  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 Quadtree 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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  国際関係におけるリアリズム -...

  Fouad Sabry

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  国際関係におけるリアリズムとは何か
   
  国際関係理論の一学派であるリアリズムは、中央集権的な権威のない無政府的な世界システムの中で権力と地位を争う利己的な国家間の永続的な競争として世界政治をとらえる理論的枠組みです。権力政治、国益、そして安全保障と自己保存の追求によって形成されたシステムをナビゲートする合理的な主要アクターとしての国家に焦点を当てています。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: リアリズム (国際関係)
   
  第 2 章: ネオリアリズム (国際関係)
   
  第 3 章: 現実主義
   
  第 4 章: 国際関係
   
  第 5 章: 国際関係理論
   
  第 6 章: 国益
   
  第 7 章: ケネス ウォルツ
   
  第 8 章: 安全保障のジレンマ
   
  第 9 章: 体制理論
   
  第 10 章: 国際安全保障
   
  (ii) 国際関係におけるリアリズムに関する一般のよくある質問への回答
   
  この本は誰に向けた本ですか
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そして国際関係におけるあらゆるリアリズムについて基礎知識や情報を超えたい人。
   
   

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  ランダムサンプルのコンセンサス -...

  Fouad Sabry

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  ランダムサンプルコンセンサスとは
   
  R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
   
  どのようなメリットがあるのか
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 無作為サンプルのコンセンサス
   
  第 2 章: 推定者
   
  第 3 章: 最小二乗法
   
  第 4 章: 異常値
   
  第 5 章: 相互検証 (統計)
   
  第 6 章: 誤差と残差
   
  第 7 章: 混合モデル
   
  第 8 章: 堅牢な統計
   
  第 9 章: 画像スティッチング
   
  第 10 章: リサンプリング (統計)
   
  (II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  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ランダム サンプル コンセンサス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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