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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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  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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  概念的な依存関係理論 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  概念的依存性理論とは
   
  概念的依存性の概念は、人工知能 (ai) システムで採用される自然言語理解のモデルです。
   
  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: 概念的な依存関係理論
   
  第 2 章: 知識の表現と推論
   
  第 3 章: 自然言語処理
   
  第 4 章: 自然言語理解
   
  第 5 章: 記号人工知能
   
  第 6 章: 思考言語仮説
   
  第 7 章: ロジャー シャンク
   
  第 8 章: 概念モデル
   
  第 9 章: フレーム セマンティクス ( 言語学)
   
  第 10 章: スクリプト理論
   
  (ii) 概念的な依存関係理論に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 実際の使用例
   
  (iv) 概念的依存理論のテクノロジーを 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、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の概念的な依存関係理論についての基本的な知識や情報を超えたい人 .
   
   

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  ラボオンチップ -...

  Fouad Sabry

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  ラボオンチップとは
   
  ラボオンチップ（LOC）は、1つまたは複数のラボ機能をわずか数ミリメートルから数平方センチメートルの単一の集積回路に統合して、自動化とハイスループットスクリーニングを実現するデバイスです。 LOCは、ピコリットル未満までの非常に少量の液体を処理できます。ラボオンチップデバイスは、微小電気機械システム（MEMS）デバイスのサブセットであり、「マイクロトータル分析システム」（＆micro; TAS）と呼ばれることもあります。 LOCは、マイクロフルイディクス、物理学、操作、および微量の流体の研究を使用する場合があります。ただし、厳密に見なされる「ラボオンチップ」は、一般に、単一または複数のラボプロセスをチップ形式にスケールダウンすることを示します。一方、「＆micro; TAS」は、化学を実行するためのラボプロセスの全シーケンスの統合に専念します。分析。 「ラボオンチップ」という用語は、＆micro; TASテクノロジーが分析目的以外にも適用可能であることが判明したときに導入されました。
   
  どのようにメリットがありますか
   
  （I）次のトピックに関する洞察と検証：
   
  第1章：ラボオンチップ
   
  第2章：アッセイ
   
  第3章：誘電泳動
   
  第4章：イムノアッセイ
   
  第5章：電気生理学
   
  第6章：マイクロフルイディクス
   
  第7章：材料科学
   
  （II）ラボオンチップに関する一般的な質問への回答。
   
  （III）多くの分野でのラボオンチップの使用例。
   
  （IV）17の付録で、ラボオンチップのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新興テクノロジーについて簡単に説明します。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびチップ上のあらゆる種類のラボの基本的な知識や情報を超えたい人。

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  コンテンツベースの画像検索 -...

  Fouad Sabry

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  コンテンツベースの画像検索とは何ですか
   
  コンテンツベースの画像検索は、画像コンテンツによるクエリおよびコンテンツベースの視覚情報検索 (cbvir) とも呼ばれ、大きなデータベース内のデジタル画像を検索する難しさである画像検索の問題にコンピューター ビジョン技術を応用したものです。 。この技術の別名には、コンテンツベースの視覚情報検索などがあります。従来の概念ベースの方法とは対照的に、コンテンツベースの画像検索は、より最近の開発です。
   
  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: コンテンツベースの画像検索
   
  第 2 章: 情報の検索
   
  第 3 章: 画像の検索
   
  第 4 章: 自動画像アノテーション
   
  第 5 章: タグクラウド
   
  第 6 章: ビデオ検索エンジン
   
  第 7 章: 画像オーガナイザー
   
  第 8 章: 画像メタ検索
   
  第 9 章: 画像の逆検索
   
  第 10 章: ビジュアル検索エンジン
   
  (ii) コンテンツベースの画像検索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コンテンツベースの画像検索の使用例。
   
  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、愛好家、およびあらゆる種類のコンテンツベースの画像検索について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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