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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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  レイ トレーシング グラフィックス - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  レイ トレーシング グラフィックスとは
   
  3d コンピュータ グラフィックスにおいて、レイ トレーシングは、デジタル画像を生成するためのさまざまなレンダリング アルゴリズムで使用される光輸送をモデル化する技術です。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: レイ トレーシング ( グラフィックス)
   
  第 2 章: レンダリング (コンピューター グラフィックス)
   
  第 3 章: グローバル イルミネーション
   
  第 4 章: ラジオシティ (コンピューター グラフィックス)
   
  第 5 章: フォトン マッピング
   
  第 6 章: レイ キャスティング
   
  第 7 章: 鏡面反射
   
  第 8 章: 幾何光学
   
  第 9: グラフィックス パイプライン
   
  第 10 章: レンダリング方程式
   
  (ii) レイ トレーシング グラフィックスに関するよくある質問に答えます。
   
  (iii) 実際の例 多くの分野でのレイ トレーシング グラフィックスの使用法について説明します。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、および あらゆる種類のレイ トレーシング グラフィックス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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  数学的等価性 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  数学的等価性とは
   
  数学の分野では、等価性とは 2 つの数値、より一般的には 2 つの数式の間に存在する関係を指します。 この関係は、量が同じ値を共有するか、式が同じ数学的対象を反映していることを主張します。 a と b が等しいというステートメントは、「a は b に等しい」と書くことも、「a は b に等しい」と話すこともできます。 「等号」は、記号「=」に付けられた名前です。 2 つのものは、相互に比較できない場合、別個のものとみなされます。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) についての洞察と検証 次のトピック:
   
  第 1 章: 平等 (数学)
   
  第 2 章: 同値関係
   
  第 3 章: 同値クラス
   
  第 4 章 : 一階論理
   
  第 5 章: グループイド
   
  第 6 章: 同型性
   
  第 7 章: ペアノ公理
   
  第 8 章: 代数 構造
   
  第 9 章: 再帰的関係
   
  第 10 章: 推移的関係
   
  (ii) 数学的等価性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数学的等価性の実際の使用例。
   
  (iv) 数学的等価性を 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
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の数学的等式に関する情報。
   
   

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  アクティビティの認識 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  アクティビティ認識とは
   
  アクティビティ認識は、1 つ以上のエージェントのアクティビティとその状態に関する多数の観察を利用するアプローチです。 最終目標は、それらの個人の行動と目的を特定することです。 さまざまなアプリケーションに対して個別のサポートを提供できる能力と、医学、ヒューマンコンピュータインタラクション、社会学などの他のさまざまな研究分野とのつながりにより、この研究分野はいくつかのコミュニティの注目を集めています。
   
  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: アクティビティ認識
   
  第 2 章: コンピューター ビジョン
   
  第 3 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 4 章: 機械学習
   
  第 5 章: ジェスチャ認識
   
  第 6 章: リカレント ニューラル ネットワーク
   
  第 7 章: コンテキスト認識
   
  第 8 章: 転移学習
   
  第 9 章: 畳み込みニューラル ネットワーク
   
  第 10 章: 機械学習研究用のデータセットのリスト
   
  (ii) アクティビティ認識に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でアクティビティ認識を使用する実際の例。
   
  (iv) アクティビティを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類のアクティビティ認識のための情報。
   
   

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