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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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  アルゴリズム情報理論 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  アルゴリズム情報理論とは
   
  アルゴリズム情報理論 (略して AIT) として知られる理論コンピューター科学の分野は、計算と計算可能な情報の関係に関係しています。 文字列やその他のデータ構造など、(確率的に生成されたオブジェクトとは対照的に) 生成されたもの。 言い換えれば、アルゴリズム情報理論は、計算上の非圧縮性が、情報理論に存在する関係または不等式を (選択された汎用プログラミング言語のみに依存する定数を除いて) 「模倣」していることを実証します。 Gregory Chaitin 氏は、これは「シャノンの情報理論とチューリングの計算可能性理論をカクテル シェーカーに入れて激しく振った結果である」と説明しています。
   
  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: アルゴリズム情報理論
   
  第 2 章: コルモゴロフの複雑性
   
  第 3 章: チャイティンの定数
   
  第 4 章: グレゴリー チャイティン
   
  第 5 章: アルゴリズムの確率
   
  第 6 章: ソロモノフの帰納推論理論
   
  第 7 章 : 最小記述長
   
  第 8 章: ランダム シーケンス
   
  第 9 章: アルゴリズムによるランダム シーケンス
   
  第 10 章: 非圧縮性手法
   
  (II ) アルゴリズム情報理論に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でのアルゴリズム情報理論の使用例の実例。
   
  (IV) 説明する 17 の付録。 簡単に説明すると、アルゴリズム情報理論のテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジが紹介されています。
   
  本書の対象者
   
  専門家、 学部生と大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のアルゴリズム情報理論の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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  文脈に応じた画像分類 - 効果的な分類のための視覚データの理解

  Fouad Sabry

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  コンテキスト画像分類とは何ですか
   
  画像に含まれるコンテキスト情報に基づく分類方法は、コンテキスト画像分類と呼ばれます。この方法は、コンピュータ ビジョンにおけるパターン認識のカテゴリーに分類されます。 「コンテキスト」アプローチは、互いに近接しているピクセル間の関係に焦点を当てるアプローチであり、近傍とも呼ばれます。文脈情報を利用して写真を分類することが、このアプローチの目的です。
   
  どのようなメリットがあるのか
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 文脈に応じた画像分類
   
  第 2 章: パターン認識
   
  第 3 章: ガウス過程
   
  第 4 章: 線形計画法ブースティング
   
  第 5 章: ワンショット学習 (コンピュータビジョン)
   
  第 6 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
   
  第 7 章: フラウンホーファー回折方程式
   
  第 8 章: 量子力学における対称性
   
  第 9 章: ベイズ階層モデリング
   
  第 10 章: パデン・カハン部分問題
   
  (ii) コンテキスト画像分類に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのコンテキスト画像分類の使用に関する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  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コンテキスト画像分類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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  ラスターグラフィックス - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  ラスター グラフィックスとは
   
  コンピュータ グラフィックスやデジタル写真では、ラスター グラフィックは、コンピュータで表示できる、ピクセルの長方形マトリックスまたはグリッドとして 2 次元の画像を表します。 ディスプレイ、紙、またはその他の表示媒体。 ラスターは技術的には、ピクセル単位の画像の幅と高さ、およびピクセルあたりのビット数によって特徴付けられます。 ラスター イメージは、さまざまな配布、制作、生成、取得形式のイメージ ファイルに保存されます。
   
  メリット
   
  (i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: ラスター グラフィックス
   
  第 2 章: ピクセル
   
  第 3 章: 赤、緑、青 カラー モデル
   
  第 4 章: ベクター グラフィックス
   
  第 5 章: ドット マトリックス
   
  第 6 章: ラスタライゼーション
   
  第 7 章: フレームバッファ
   
  第 8 章: 本当のビジョン グラフィックス アダプター
   
  第 9 章: 1 インチあたりのドット数
   
  第 10 章: 色深度
   
  (ii) ラスター グラフィックスに関するよくある質問に答えます。
   
  (iii) さまざまな分野におけるラスター グラフィックスの使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のラスター 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る人。

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