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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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  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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  異方性拡散 - 異方性拡散による画像解析の強化

  Fouad Sabry

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  異方性拡散とは
   
  画像処理とコンピュータ ビジョンにおいて、異方性拡散はペローナ?マリク拡散とも呼ばれ、重要な部分を削除せずに画像ノイズを低減することを目的とした技術です。 画像コンテンツの、通常は画像の解釈にとって重要なエッジ、線、またはその他の詳細。 異方性拡散はスケール空間を作成するプロセスに似ており、画像は拡散プロセスに基づいてパラメータ化された一連のぼやけた画像のファミリーを生成します。 このファミリーの結果として得られる各画像は、画像と 2d 等方性ガウス フィルターの間の畳み込みとして与えられ、フィルターの幅はパラメーターとともに増加します。 この拡散プロセスは、元の画像の線形かつ空間不変の変換です。 異方性拡散は、この拡散プロセスを一般化したものです。異方性拡散では、パラメータ化された画像のファミリーが生成されますが、結果として得られる各画像は、元の画像と、元の画像のローカル コンテンツに依存するフィルターとの組み合わせになります。 結果として、異方性拡散は、元の画像の非線形で空間変化のある変換になります。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 異方性拡散
   
  第 2 章: フィックの拡散の法則
   
  第 3 章: 拡散方程式
   
  第 4 章: 熱方程式
   
  第 5 章: ナビエ・ストークス方程式
   
  第 6 章: 全体の変動
   
  第 7 章: 発散
   
  第 8 章: ラプラス演算子
   
  第 9 章: カール (数学)
   
  第 10 章: 発散定理
   
  (ii) 異方性に関する一般のよくある質問に答える
   
  (iii) さまざまな分野での異方性拡散の使用例の実例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の異方性拡散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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  自律鉄道高速輸送 - 自動運転無軌道鉄道バス

  Fouad Sabry

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  Autonomous Rail Rapid Transit とは
   
  都市の旅客輸送を目的とした Autonomous Rail Rapid Transit システムは、LiDAR ガイド付き連接バス システムです。 2017 年 6 月 2 日、湖南省の株洲で公開されました。 CRRC Zhuzhou Institute Co Ltd によって開発されました。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 自律型鉄道高速輸送
   
  第 2 章: 上海地下鉄
   
  第 3 章: 深圳地下鉄
   
  第 4 章: 天津地下鉄
   
  >
   
  第 5 章: 武漢地下鉄
   
  第 6 章: 重慶鉄道輸送
   
  第 7 章: 成都地下鉄
   
  第 8 章: 中国の都市鉄道輸送
   
  第 9 章: 自動列車運行
   
  第 10 章: 上海の公共交通機関
   
  第 11 章: 寧波鉄道輸送
   
  第 12 章: 昆明地下鉄
   
  第 13 章: 佛山地下鉄
   
  第 14 章: 南寧地下鉄
   
  第 15 章: 中国の路面電車
   
  第 16 章: 深圳市の路面電車
   
  第 17 章: 温州鉄道輸送
   
  第 18 章: 武漢のトラム
   
  第 19 章: 天水トラム
   
  第 20 章: 2 号線(Chengdu Tram)
   
  第 21 章: 上海鉄道輸送
   
  (II) 自律型鉄道高速輸送に関するよくある質問への回答。
   
  (III) 多くの分野での自律型鉄道高速輸送の使用の実例。
   
  (IV) 17 の付録で、各業界の 266 の新興技術を簡単に説明します。自律型鉄道高速輸送の技術を 360 度完全に理解しています。
   
  対象読者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、また、あらゆる種類の自律型鉄道高速輸送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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  デジタルラスターグラフィックス - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  デジタル ラスター グラフィックとは
   
  デジタル ラスター グラフィック (DRG) は、コンピューターで使用するために紙の USGS 地形図をスキャンして得られるデジタル画像です。 USGS によって作成された DRG は通常、250 dpi でスキャンされ、TIFF として保存されます。通常、ラスター イメージには、「マップ カラー」と呼ばれる元の境界情報が含まれています。マップ ファイルは UTM 投影され、地球の表面に地理参照されます。 DRG は GIS アプリケーションで定期的に使用されます。 DRG は 1995 年に初めて作成されました。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: デジタル ラスター グラフィック
   
  第 2 章: ラスター グラフィック
   
  第 3 章: ファイル形式 (GIS)
   
  第 4 章: GeoTIFF
   
  第 5 章: 画像ファイル形式
   
  第 6 章: GDAL
   
  第 7 章: Web マッピング
   
  第 8 章: ビットマップ
   
  第9: 米国地質調査所
   
  第 10 章: 土地地図
   
  (II) デジタル ラスター グラフィックに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 現実世界の例多くの分野でのデジタル ラスター グラフィックの使用法について説明します。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家など。あらゆる種類のデジタル ラスター グラフィック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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