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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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  焼き鈍し法 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  シミュレーテッド アニーリングとは
   
  sa としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して sa を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
   
  第 1 章: シミュレーテッド アニーリング
   
  第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング
   
  第 3 章: 自動ラベル配置
   
  第 4 章: 組み合わせ 最適化
   
  第 5 章: 二相進化
   
  第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット
   
  第 7 章: 分子動力学
   
  第 8: 学際的な設計の最適化
   
  第 9 章: 粒子群の最適化
   
  第 10 章: 量子アニーリング
   
  (ii) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。
   
  (iii) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。
   
  (iv) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびアニーリング技術を学びたい人 あらゆる種類の模擬アニーリングに関する基本的な知識や情報を超えた内容です。
   
   

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  オートノミック・コンピューティング - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  オートノミック コンピューティングとは
   
  オートノミック コンピューティング (ac) とは、自己管理機能を持つ分散コンピューティング リソースの利用を指します。 これらのリソースは、ユーザーやオペレーターから根本的な複雑さを隠しながら、予測不可能な変化に適応できます。 2001 年に ibm によって開始されたこの取り組みは、自己管理が可能なコンピューター システムの作成、増大し続けるコンピューティング システム管理の複雑性の克服、および複雑さによってもたらされる障壁を軽減することを最終目標としています。
   
  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: オートノミック コンピューティング
   
  第 2 章: コンピューター科学者のリスト
   
  第 3 章: アルゴリズムの効率
   
  第 4 章: コンピューター サイエンスの概要
   
  第 5: 自己管理 (コンピュータ サイエンス)
   
  第 6 章: 自律ネットワーク
   
  第 7 章: コンピュータ クラスタ
   
  第 8 章: クラウド コンピューティング
   
  第 9 章: ポリシーベースの管理
   
  第 10 章: 人工知能の用語集
   
  (ii) オートノミック コンピューティング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オートノミック コンピューティングの使用例の実例。
   
  (iv) オートノミック コンピューティングのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類のオートノミック コンピューティング。
   
   

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  人工知能フレーム - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  人工知能フレームとは
   
  フレームは、知識を下部構造に分割しやすくするために、人工知能で使用されるデータ構造の一種で、「固定観念的な状況」を反映します。 1974 年に発表された論文「知識を表現するためのフレームワーク」の中で、マービン ミンスキーは彼らに最初の提案をしました。 人工知能フレーム言語で利用される基本的なデータ構造はフレームとして知られており、フレームはセットのオントロジーとして保持されます。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: フレーム (人工知能)
   
  第 2 章: 知識の表現と推論
   
  第 3 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
   
  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: 記号人工知能
   
  第 7 章: コンピューター サイエンスのロジック
   
  第 8 章: 知識ベースのシステム
   
  第 9 章: 推論システム
   
  第 10 章: 人工知能の用語集
   
  (II) 人工知能フレーム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フレームを使用する実際の例。
   
  (IV) 人工知能フレームのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
   
  この本の対象者
   
  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フレームの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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