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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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  Oku no Hosomichi

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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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  帰納的論理プログラミング - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  帰納的論理プログラミングとは
   
  帰納的論理プログラミング (ILP) として知られる記号人工知能のサブフィールドでは、例、背景知識、および論理プログラミングを一貫した表現として使用します。 仮説。 ILP システムは、既知の背景知識のエンコードと、事実の論理データベースとして表現される例のコレクションが提供される場合、仮説を立てた論理プログラムを開発します。 このプログラムにはすべての肯定的な例が含まれますが、否定的な例は含まれません。このモデルでは、仮説は肯定的な例、否定的な例、および背景知識から導き出されます。
   
  どのようなメリットが得られるか
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 帰納的論理プログラミング
   
  第 2 章: Stephen Muggleton
   
  第 3 章: プロゴール
   
  第 4 章: プログラム合成
   
  第 5 章: 帰納的プログラミング
   
  第 6 章: 一次論理
   
  第 7 章: 推論規則のリスト
   
  第 8 章: 選言正規形
   
  第 9 章: 解決 (論理)
   
  第 10 章: 解答セット プログラミング
   
  (II) 帰納的論理プログラミングに関する一般のよくある質問に答える。
   
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  (IV) 帰納的論理プログラミングのテクノロジを 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帰納的論理プログラミング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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  自動画像注釈 - 自動タグ付けによる視覚的理解を強化

  Fouad Sabry

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  自動画像注釈とは
   
  キャプションまたはキーワードの形式でメタデータをデジタル画像に自動的に割り当てるプロセスは、自動画像注釈と呼ばれます。この手順は電子コンピュータ システムによって実行されます。コンピューター ビジョン技術の応用は、データベースから目的の画像を整理して検索する目的で画像検索システムに利用されています。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 自動画像注釈
   
  第 2 章: 情報の取得
   
  第 3 章: 画像の取得
   
  第 4 章: コンテンツベースの画像検索
   
  第 5 章: コンピュータ ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
   
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  第 8 章: コンピュータ ビジョンとパターン認識に関するカンファレンス
   
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  第 10 章: 自動ターゲット認識
   
  (ii) 自動画像アノテーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野での自動画像アノテーションの使用例の実例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の自動画像に関する基本的な知識や情報を超えたい人注釈。
   
   
   
   

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  Stefano Calicchio

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  本書は、よく書かれたSEOプランの作成とその仕組みに関する主な質問に、シンプルで実践的かつ効果的な回答を与えるために作成されました。
  
  Webを直接扱わない人でも、仕事での話題の習得を目指した、シンプルで実用的な道筋を提供することを目的としています。
  
  その中でカバーされているトピックの中で、あなたは発見することができます。
  
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  - レバレッジをかけて良い指標を得るためのポイントとは？
  - 目標を達成するために介入する必要があるウェブサイトのどのポイントと構造について。
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  - SEOが望ましい時期とペイ・パー・クリックを利用した方が良い時期をどのように理解するか
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  このガイドの中では、サイトのSEOポジショニングがどのように機能するのか、ウェブポジショニングの専門家がどのような作業を通常行っているのか、そして望ましい結果を得るためにどのくらいの時間がかかるのかを理解するために必要なすべての情報を見つけることができます。最後に、読者はこの区域で彼ら自身を方向づけるために始めるために参照のいくつかの網資源とともに自己評価テストの形で小さい挑戦を、提供される。

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