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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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  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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  アルファ合成 - コンピュータビジョンにおける画像合成の技術を習得する

  Fouad Sabry

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  アルファ合成とは
   
  コンピューター グラフィックスにおけるアルファ合成またはアルファ ブレンディングは、1 つの画像を背景と組み合わせて、部分的または完全な透明の外観を作成するプロセスです。多くの場合、画像要素 (ピクセル) を個別のパスまたはレイヤーでレンダリングし、結果として得られる 2d 画像を合成と呼ばれる単一の最終画像に結合すると便利です。合成は、コンピューターでレンダリングされた画像要素とライブ映像を組み合わせるときに映画で広く使用されています。アルファ ブレンディングは、2d コンピュータ グラフィックスでも、ラスタライズされた前景要素を背景の上に配置するために使用されます。
   
  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: アルファ合成
   
  第 2 章: デジタル合成
   
  第 3 章: png
   
  第 4 章: rgb カラーモデル
   
  第 5 章: ガンマ補正
   
  第 6 章: クロマサブサンプリング
   
  第 7 章: bmp ファイル形式
   
  第 8 章: rgba カラーモデル
   
  第 9 章: グレースケール
   
  第 10 章: 透明性 (グラフィック)
   
  (ii) アルファ合成に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でアルファ合成を使用する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のアルファ コンポジットに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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  ロボット学習 - 適応型アルゴリズムによるインテリジェントな行動の強化

  Fouad Sabry

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  1: ロボット学習: この章では、ロボット学習の概念を紹介し、ロボットが環境から自律的に知識を獲得してパフォーマンスと意思決定を向上させる方法について説明します。
   
  2: ドーモ (ロボット): ドーモ ロボットは、ロボット学習の進化に関するケース スタディとして検討され、その学習方法と感覚フィードバックによる適応能力についての洞察が提供されます。
   
  3: 発達ロボット: この章では、発達ロボットの基礎について説明し、人間の認知発達と同様に、ロボットが時間の経過とともに徐々に学習する方法に焦点を当てます。
   
  4: アイカブ: アイカブ ロボットを詳しく調べ、認知発達と人間とロボットの相互作用の研究におけるその役割を強調し、その高度な学習機能を紹介します。
   
  5: デモンストレーションによるプログラミング: この章では、人間のオペレーターによるデモンストレーションを通じてロボットをプログラミングする方法について説明し、ロボットに複雑なタスクを教える際の容易さと効率性を強調します。
   
  6: ニューロロボティクス: ニューロロボティクスは神経科学とロボット工学を融合したもので、この章では、ロボットの学習が脳のプロセスを理解することによってどのように影響を受けるか、そしてそれを機械でどのように再現できるかを検討します。
   
  7: ダニエラ・ラス: この章では、ロボット工学の分野を代表する研究者であるダニエラ・ラスの研究に焦点を当て、ロボットの学習と自律システムへの彼女の貢献を検討します。
   
  8: 状況依存アプローチ (人工知能): ロボットが環境と直接対話することで学習する 人工知能 の状況依存アプローチについて検討し、ロボットの学習における現実世界のコンテキストの重要性を強調します。
   
  9: グーグルブレイン: この章では、ディープラーニングとロボット工学の交差点、特に高度なアルゴリズムとニューラル ネットワークを通じてロボットの学習を強化する グーグルブレイン の研究の影響について検討します。
   
  10: ジェームズ・j・クフナー・ジュニア: ジェームズ・j・クフナーのロボット工学における先駆的な研究と、ロボットが複雑なタスクを実行できるようにする動作計画とロボット学習技術への貢献を分析します。
   
  11: クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスは、クラウド コンピューティングを活用して大量のデータを処理および保存することで、ロボットの学習方法を変えています。この章では、このイノベーションがロボットの学習とそのスケーラビリティにどのような影響を与えるかを概説します。
   
  12: ジャンクリストフ・バイリー: この章では、ジャンクリストフ・バイリー の研究に焦点を当て、特にモバイル ロボティクスと感覚処理におけるシステムの観点からのロボット学習の探求について詳しく説明します。
   
  13: スティーブン・e・レビンソン: この章では、スティーブン・e・レビンソン のロボット学習への貢献、特にロボット工学と自然言語処理および認知科学の統合に関する研究を検証します。
   
  14: アシュトシュ・サクセナ: この章では、人間の行動から学習するロボットを作成する アシュトシュ・サクセナ の研究について説明し、ロボットが人間の行動を理解して再現するようにトレーニングする方法を強調します。
   
  15: オード・ビラール: ここでは、オード・ビラール のヒューマンロボットインタラクションに関する研究について取り上げ、社会的手がかりや人間のコラボレーションから学習できるロボットの開発に焦点を当てています。
   
  16: ビビアン・チュー: この章では、特にロボットアームの動きとフィードバックによるリアルタイム学習のコンテキストでのロボット学習に関する ビビアン・チュー の研究について探ります。
   
  17: ウェン・ジュヤン: この章では、ロボット工学における具体化された認知に対する ウェン・ジュヤン のアプローチについて取り上げ、ロボットが物理的な世界での自身の経験からどのように学習できるかに焦点を当てています。
   
  18: アンディ・ゼン: アンディ・ゼン のロボット工学における深層強化学習への貢献について探り、ロボットが複雑な動作に自律的に適応して学習する方法に焦点を当てています。
   
  19: アンドロイド (ロボット): 人間のような外観と学習機能で知られる アンドロイド ロボットについて調べ、ロボットを人間の知能を忠実に再現するように設計する方法についての洞察を提供します。
   
  20: ヒューマノイド ロボット: この章では、ヒューマノイド ロボット、その設計、学習アルゴリズムについて、人間とロボットの相互作用と学習能力の向上における役割に焦点を当てて説明します。
   
  21: コグ (プロジェクト): ここでは、ロボット研究における重要なマイルストーンである コグ プロジェクトを分析し、ロボット学習の進歩と認知科学への影響を強調します。

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  自律型水中車両 - 現代の海軍戦争におけるステルス技術と戦術の進歩

  Fouad Sabry

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  自律型水中車両とは
   
  自律型水中車両 (auv) は、オペレーターからの継続的な入力を必要とせずに水中を移動するロボットです。auv は、無人水中車両と呼ばれる大規模な海中システム グループの一部です。この分類には、オペレーター/パイロットが臍の緒を介して、またはリモート コントロールを使用して水面から制御および電源供給する非自律型遠隔操作型水中車両 (rov) が含まれます。軍事用途では、auv は無人水中車両 (uuv) と呼ばれることがよくあります。水中グライダーは auv のサブクラスです。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 自律型水中車両
   
  第 2 章: 水中グライダー
   
  第 3 章: モントレー湾水族館研究所
   
  第 4 章: 無人水中車両
   
  第 5 章: 콩스베르그 마리타임
   
  第 6 章: 바다 글라이더
   
  第 7 章: 無人車両
   
  第 8 章: 익스플로러 auv
   
  第 9 章: auv-150
   
  第 10 章: 센트리(auv)
   
  (ii) 自律型水中車両に関する一般のよくある質問への回答。
   
  この本の対象読者対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の自律型水中車両に関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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