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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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  オペレーションズリサーチ - 最適な軍事的意思決定のための戦略と戦術

  Fouad Sabry

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  オペレーションズ リサーチとは
   
  オペレーションズ リサーチは、頭文字を or と略されることが多く、意思決定を改善するための分析手法の開発と適用を扱う分野です。マネジメント サイエンスという用語は、同義語として使用されることがあります。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: オペレーションズ リサーチ
   
  第 2 章: ジョージ・ダンジグ
   
  第 3 章: マネジメント サイエンス
   
  第 4 章: システム オブ システムズ
   
  第 5 章: 社会的複雑性
   
  第 6 章: 計算科学
   
  第 7 章: 意思決定分析
   
  第 8 章: 分析的階層プロセス
   
  第 9 章: デビッド・b・ハーツ
   
  第 10 章: ルーベン・ルビンシュタイン
   
  (ii) オペレーションズ リサーチに関する一般のよくある質問への回答。
   
  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オペレーションズリサーチに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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  ベイズ推論 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ベイズ推論とは
   
  ベイズ推論は、ベイズの定理を使用して新しいデータまたは情報に基づいて仮説の確率を更新する統計的推論の一種です。 この統計的推論の方法は、ベイジアン法として知られています。 統計の分野、特に数理統計の分野では、ベイズ推論手法は不可欠なツールです。 データ シーケンスの動的分析を実行する場合、ベイジアン更新は利用すると特に便利な手法です。 ベイズの定理に基づく推論は、科学、工学、哲学、医学、運動競技、法制度などのさまざまな分野で成功裏に実装されています。 ベイズ推論は主観的確率と強く関連しているため、決定理論哲学の分野ではよく「ベイズ確率」と呼ばれます。
   
  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: ベイズ推論
   
  第 2 章: 尤度関数
   
  第 3 章 : 事前共役
   
  第 4 章: 事後確率
   
  第 5 章: 事後推定の最大化
   
  第 6 章: ベイズ推定
   
  第 7 章 : ベイジアン線形回帰
   
  第 8 章: ディリクレ分布
   
  第 9 章: 変分ベイジアン手法
   
  第 10 章: ベイジアン階層モデリング
   
  ( ii) ベイズ推論に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でベイズ推論を使用する実際の例。
   
  (iv) 17 の付録で簡単に説明する 、各業界の 266 の新技術を取り上げ、ベイズ推論の技術を 360 度完全に理解できます。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のベイズ推論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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  固有顔 - 固有顔で視覚認識の深さを探る

  Fouad Sabry

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  アイゲンフェイスとは
   
  固有顔は、人間の顔認識のコンピューター ビジョンの問題で使用される場合に、固有ベクトルのセットに与えられる名前です。 認識に固有顔を使用するアプローチは、シロビッチ と カービィ によって開発され、マシュー・ターク と アレックス・ペントランド によって顔の分類に使用されました。 固有ベクトルは、顔画像の高次元ベクトル空間にわたる確率分布の共分散行列から導出されます。 固有面自体は、共分散行列の構築に使用されるすべての画像の基本セットを形成します。 これにより、より小さい基底画像セットが元のトレーニング画像を表現できるようになり、次元が削減されます。 分類は、基底セットによって顔がどのように表現されるかを比較することによって達成できます。
   
  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: 固有顔
   
  第 2 章: 主成分分析
   
  第 3 章: 特異値分解
   
  第 4 章: 固有値と固有ベクトル
   
  第 5 章: 行列の固有分解
   
  第 6 章: カーネル主成分分析
   
  第 7 章: マトリックス分析
   
  第 8 章: 線形力学システム
   
  第 9 章: 多変量正規分布
   
  第 10 章: 変動モード
   
  (ii) 固有面に関する一般のトップの質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で固有面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、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の固有顔に関する基本的な知識や情報を超えて知りたい人。

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