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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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  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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  ファジィ集合理論 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ファジー集合理論とは
   
  数学の分野では、ファジー集合は、さまざまな程度のメンバーシップを持つ構成要素を含む集合として定義されます。 Lotfi A. Zadeh は 1965 年にファジー集合の概念を独自に開発し、伝統的な集合の概念の拡張として世界に提示しました。この同じ時期に、Salii (1965) は彼が言及したより広範な種類の構造を定義しました。 L関係として。 彼はこの構造を抽象代数の枠組みで調べました。 ファジィ関係は現在ファジィ数学全体で利用されており、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野で応用されており、L が単位間隔 [0, 1] の場合の L リレーションの特別な例です。 ファジィ関係は、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野に応用できます。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 洞察と検証 次のトピック:
   
  第 1 章: ファジー集合
   
  第 2 章: カルーザ?クライン理論
   
  第 3 章: ディラック方程式
   
  第 4 章: 応力?エネルギー テンソル
   
  第 5 章: ファジィ制御システム
   
  第 6 章: 測定可能な基数
   
  第 7 章: ラドン?ニコジム定理
   
  第 8 章: 安定分布
   
  第 9 章: 4 勾配
   
  第 10 章: ピアソン分布
   
  (II) ファジィ集合論に関する一般のよくある質問に答える
   
  (III) 多くの分野におけるファジィ集合論の使用例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のファジィ集合論に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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  顔認識システム - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  顔認識システムとは
   
  顔認識システムは、デジタル画像またはビデオ フレームから人間の顔を顔のデータベースと照合できるテクノロジーです。 。 人物の顔を静止画または動画で撮影できます。 この種の技術は、一般的に ID 認証サービスを通じて顧客を認証するために使用されます。 このタスクは、提供された画像内から顔の特徴を特定して測定することで実現されます。
   
  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: 顔認識システム
   
  第 2 章: 生体認証
   
  第 3 章: 顔検出
   
  第 4 章: 生体認証ポイント
   
  第 5 章: ID ベースのセキュリティ
   
  第 6 章: DeepFace
   
  第 7 章: Visage SDK
   
  第 8 章: アルゴリズムのバイアス
   
  第 9 章: Amazon Rekognition
   
  第 10 章: Clearview AI
   
  (II) 顔認識システムに関するよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野での顔認識システムの実際の使用例。
   
  (IV) 360 の各業界の 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、および以下のような人々 あらゆる種類の顔認識システムに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
   
   

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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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