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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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  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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  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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  エッジ検出 - コンピュータービジョンの境界を探索する

  Fouad Sabry

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  エッジ検出とは
   
  エッジ検出は、エッジを認識することを目的とした数学的手法の集合です。エッジは、明るさが異なるデジタル画像内の曲線として定義されます。 画像が突然変化するか、より正式には不連続性が含まれます。 1 次元信号の不連続性を発見することの難しさはステップ検出と呼ばれ、時間の経過に伴う信号の不連続性を見つける問題は変化検出と呼ばれます。 これらの手法は両方とも、信号の不連続性を見つけるために使用されます。 エッジ検出の方法は、画像処理、マシン ビジョン、コンピューター ビジョンの分野、特に特徴検出と特徴抽出の分野において不可欠なツールです。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: エッジ検出
   
  第 2 章: デジタル画像処理
   
  第 3 章: Sobel 演算子
   
  第 4 章: Roberts クロス
   
  第 5 章: Canny エッジ検出器
   
  第 6 章: Marr-Hildreth アルゴリズム
   
  第 7 章: スケール不変特徴量変換
   
  第 8 章: 離散ラプラス演算子
   
  第 9 章: スケール空間
   
  第 10 章: Prewitt 演算子
   
  (II) エッジ検出に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でのエッジ検出の使用例の実例。
   
  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エッジ検出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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  メッシュの生成 - コンピュータービジョンメッシュ生成の進歩と応用

  Fouad Sabry

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  メッシュ生成とは
   
  メッシュ生成とは、連続した幾何学的空間を個別の幾何学的セルや位相セルに分割したメッシュを作成することです。多くの場合、これらのセルは、通常、セルは幾何学的入力ドメインを分割します。メッシュ セルは、より大きなドメインの個別の局所近似として使用されます。メッシュは、ドメインの複雑さと必要なメッシュの種類に応じて、コンピュータ アルゴリズムによって作成されますが、多くの場合、gui を介した人間の指導が伴います。一般的な目標は、入力ドメインのジオメトリを高品質で正確にキャプチャするメッシュを作成することです。形状の良い）セルを使用し、後続の計算が困難になるほど多くのセルを使用しないでください。また、後続の計算にとって重要な領域のメッシュも適切である必要があります。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: メッシュ生成
   
  第 2 章: 有限要素法
   
  第 3 章: 偏微分方程式
   
  第 4 章: 数値流体力学
   
  第 5 章: 偏微分方程式の数値的手法
   
  第 6 章: 楕円偏微分方程式微分方程式
   
  第 7 章: 有限差分法
   
  第 8 章: 数値継続
   
  第 9 章: 有限体積法
   
  第 10 章:アイソジオメトリック解析
   
  (ii) メッシュ生成に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でメッシュ生成を使用する実際の例。
   
  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、あらゆる種類のメッシュ生成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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  状況計算 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  状況微積分とは
   
  状況微積分として知られる論理形式主義は、動的領域の表現と推論を目的として開発されました。 ジョン・マッカーシーは、1963 年にこの理論を最初に提案した人です。この記事の状況微積分に関する主な説明は、主に、1991 年にレイ・ライターによって最初に提示されたモデルに基づいています。その後、1986 年のマッカーシーの改訂版に関する情報がいくつか追加されます。
   
  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: 状況微積分
   
  第 2 章: 一次論理
   
  第 3 章: フレーム問題
   
  第 4 章: 命題微積分
   
  第 5 章: 流暢な (人工知能)
   
  第 6 章: イベント微積分
   
  第 7 章: 流暢な微積分
   
  第 8 章: 解決策 (ロジック)
   
  第 9 章: 割定 (論理)
   
  第 10 章: エール大学銃撃問題
   
  (ii) 状況計算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状況計算の実際の使用例。
   
  (iv) 状況計算を 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、基礎的な知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の状況計算に関する情報。
   
   

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