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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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  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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  戦争の芸術 - 軍事科学における戦略と戦術の習得

  Fouad Sabry

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  兵法とは何か
   
  兵法は、春秋時代後期に遡る古代中国の軍事論文です。古代中国の軍事戦略家である孫子の著作とされるこの本は、13 章から構成されています。各章は、戦争に関連するさまざまなスキルや技術、およびそれが軍事戦略や戦術にどのように適用されるかについて書かれています。兵法書は、1080 年に宋の神宗皇帝によって「兵法七経」として正式に制定されたアンソロジーの主要テキストとして、ほぼ 1,500 年にわたって使用されました。兵法書は、東アジアの戦争において最も影響力のある戦略テキストであり、東アジアと西洋の両方の軍事理論と思考に影響を与え、スパイ活動、文化、政治、ビジネス、スポーツなど、現代世界のさまざまな非軍事的競争活動にさまざまな形で応用されています。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 兵法書
   
  第 2 章: 中国の古典
   
  第 3 章: 道徳経
   
  第 4 章: ゲリラ戦
   
  第 5 章: 孫子
   
  第 6 章: 荘周
   
  第 7 章: 斉 (状態)
   
  第 8 章: 呉斉
   
  第 9 章: 孫 (姓)
   
  第 10 章: 孫斌
   
  (ii) 戦争の芸術に関する一般のよくある質問に回答します。
   
  この本は誰を対象にしていますか
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の戦争の芸術に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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  ノイズ減少 - 明瞭度の向上、コンピュータ...

  Fouad Sabry

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  ノイズ リダクションとは
   
  ノイズ リダクションは、信号からノイズを除去するプロセスです。 オーディオと画像にはノイズ低減技術が存在します。 ノイズ低減アルゴリズムにより、信号がある程度歪む可能性があります。 ノイズ除去とは、コモンモード除去比と同様、不要な信号成分を目的の信号成分から分離する回路の能力です。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ノイズ リダクション
   
  第 2 章: ドルビー ノイズ リダクション システム
   
  第 2 章 3: Dbx (ノイズ リダクション)
   
  第 4 章: デジタル画像処理
   
  第 5 章: 画像ノイズ
   
  第 6 章: ウェーブレット
   
  第 7 章: ガウスの差
   
  第 8 章: バイラテラル フィルター
   
  第 9 章: 非局所平均
   
  第 10 章: ブロック マッチングと 3D フィルター
   
  (II) ノイズ リダクションに関するよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でのノイズ リダクションの実際の使用例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のノイズ低減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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