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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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  多関節体の姿勢推定 - コンピュータービジョンで人間の動きを解き放つ

  Fouad Sabry

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  多関節体のポーズ推定とは
   
  コンピュータ ビジョンの分野において、関節で構成される多関節体の姿勢を復元する技術とシステムの研究。 画像ベースの観察を使用した剛部品の評価は、多関節体の姿勢推定と呼ばれます。 これは、観測と位置を関連付けるモデルの複雑さと、それが役立つシナリオの範囲の広さのため、コンピューター ビジョンにおいて最も長く続く課題の 1 つです。
   
  方法 メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 関節による身体姿勢の推定
   
  第 2 章: 画像セグメンテーション
   
  第 3 章: 同時ローカリゼーションとマッピング
   
  第 4 章: ジェスチャ認識
   
  第 5 章: ビデオ追跡
   
  第 6 章: 基本マトリックス (コンピューター ビジョン)
   
  第 7 章: 動きからの構造
   
  第 8 章: コンピューター ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
   
  第 9 章: ポイント セットの登録
   
  第 10 章: マイケル・j・ブラック
   
  (ii) 多関節体の姿勢推定に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 実際の例
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類の多関節体のポーズ推定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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  サポートベクターマシン - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  サポート ベクター マシンとは
   
  機械学習の分野では、サポート ベクター マシンは、分類と回帰分析のためにデータを検査する教師あり学習モデルです。 これらのモデルには、関連する学習アルゴリズムが付属しています。 AT&T Bell Laboratories の Vladimir Vapnik と彼の同僚がその作成を担当しました。 サポート ベクター マシン (SVM) は、Vapnik と Chervonenkis (1974 年) によって開発された統計学習フレームワークまたは VC 理論に基づいているため、最も正確な予測システムの 1 つです。 非確率的バイナリ線形分類器は、SVM トレーニング アルゴリズムに一連のトレーニング サンプルが与えられ、それぞれが 2 つのカテゴリのいずれかに属するものとしてマークされた場合に得られるものです。 次に、アルゴリズムは、後続の例を 2 つのカテゴリのいずれかに割り当てるか、どちらにも割り当てないモデルを開発します。 サポート ベクター マシン (SVM) は、2 つのカテゴリ間のサイズの差を最大化するような方法で、トレーニング サンプルを空間内の点に割り当てます。 その後、新しいサンプルが同じ空間にマッピングされ、ギャップのどちら側に該当するかに応じて、それらがどのカテゴリに属するかが予測されます。
   
  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: サポート ベクター マシン
   
  第 2 章: 線形分類器
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章: 射影 (線形代数)
   
  第 5 章: 線形分離性
   
  第 6 章: カーネル法
   
  第 7 章: 逐次最小最適化
   
  第 8 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
   
  第 9 章: ヒンジ損失
   
  第 10 章: 多項式 カーネル
   
  (II) サポート ベクター マシンに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのサポート ベクター マシンの使用例の実例。
   
  (IV) サポート ベクター マシンのテクノロジを 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、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のサポート ベクター マシン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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  コンピュータサイエンスオントロジー - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  コンピュータ サイエンス オントロジーとは
   
  オントロジーとは、カテゴリー、性質、概念、データ、エンティティ間の関係の表現、正式な命名、仕様です。 1 つ、複数、またはすべての言説領域を実証する。 情報科学の分野では、オントロジーはこれらすべての要素をカバーします。 別の言い方をすると、オントロジーは、その主題領域の特性が互いにどのように関連しているかを示すために、その主題領域を代表する概念とカテゴリのグループを確立する方法です。
   
  メリット
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
   
  第 2 章: Cyc
   
  第 3 章: 知識の表現と推論
   
  第 4 章: セマンティック Web
   
  第 5 章: Web オントロジー言語
   
  第 6 章: 記述ロジック
   
  第 7 章: モデリング言語
   
  第 8 章: 上位オントロジー
   
  第 9 章: オントロジー言語
   
  第 10 章: オントロジー エンジニアリング
   
  (II) コンピューター サイエンス オントロジーに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でコンピューター サイエンス オントロジーを使用する実際の例。
   
  (IV) コンピュータ サイエンス オントロジーのテクノロジを 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。
   
  この本について 対象:
   
  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コンピューター サイエンス オントロジー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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