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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)

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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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  アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用

  Fouad Sabry

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  アトラクター ネットワークとは
   
  アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。
   
  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: アトラクター ネットワーク
   
  第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 3 章: ヘビアン理論
   
  第 4 章: ホップフィールド ネットワーク
   
  第 5 章: リカレント ニューラル ネットワーク
   
  第 6 章: 自己連想記憶
   
  第 7 章: 双方向連想記憶
   
  第 8 章: 競争学習
   
  第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
   
  第 10 章: 動的神経科学
   
  (II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 アトラクター ネットワークの。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。

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  パーソナルラピッドトランジット -...

  Fouad Sabry

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  パーソナル ラピッド トランジットとは
   
  パーソナル ラピッド トランジット (PRT) は、ポッドカーまたはガイド付き/レール タクシーとも呼ばれ、小型の自動運転車を利用する公共交通機関の一種です。特別に構築されたガイドウェイのネットワーク上でそれらを運用します。このタイプの交通機関の他の名前には、パーソナル ラピッド トランジット (PRT) やガイド付き/レール タクシーなどがあります。自動軌道交通 (AGT) は、大型の車両からなる一種のシステムであり、小型の地下鉄システムまで拡張されています。 PRT は AGT カテゴリに分類されます。経路に関して言えば、個人の公共交通システムに似ています。
   
  メリット
   
  (I) インサイト、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 個人用高速輸送
   
  第 2 章: ピープル ムーバー
   
  第 3 章: 自動軌道輸送
   
  第 4 章: 旅客鉄道の用語
   
  第 5 章: Cabinentaxi
   
  第 6 章: Morgantown Personal Rapid Transit
   
  第 7 章: ULTra (高速輸送)
   
  第 8 章: 前進
   
  第 9 章: SEA Underground
   
  第 10 章: ケーブルライナー
   
  第 11 章: Vought Airtrans
   
  第 12 章: Ford ACT
   
  第 13 章: Alden staRRcar
   
  第 14 章: ROMAG
   
  第 15 章: コンピュータ制御の車両システム
   
  第 16 章: 公共交通機関
   
  第 17 章: Krauss-Maffei Transurban
   
  第 18 章: Dashaveyor
   
  第 19 章: ミニトラム
   
  第 19 章20: 自動輸送ネットワーク サプライヤーのリスト
   
  第 21 章: 未構築の Rosemont パーソナル高速輸送システム
   
  (II) 個人用高速輸送に関する一般のよくある質問への回答
   
  (III) 多くの分野での個人用高速輸送の実際の使用例
   
  (IV) 各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録で、個人用高速輸送の技術を 360 度完全に理解できます。
   
  この本の対象読者>
   
  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個人的な高速輸送に関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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  合成ゲノミクス - 遺伝子組み換えを使用して新しい dna...

  Fouad Sabry

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  合成ゲノミクスとは
   
  新しい DNA または完全な生命体を製造するために、合成生物学の比較的新しいサブフィールドである合成ゲノミクスでは、既存の遺伝子を改変するなどの技術を採用しています。生命体または人工遺伝子合成。これらの技術は、新しい DNA を作成するために使用される場合があります。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 合成ゲノミクス
   
  第 2 章: 塩基対
   
  第 3 章: 細菌人工染色体
   
  第 4 章: 分子遺伝学
   
  第 5 章: 酵母人工染色体
   
  第 6 章: DNA 合成
   
  第 7 章: 部位特異的突然変異誘発
   
  第 8 章: 異種生物学
   
  第 9 章: 分子生物学の記事の索引
   
  第 10 章: DNA 構築物
   
  第 11 章: ゲノム ライブラリー
   
  第 12 章: フォスミド
   
  第 13 章: 人工遺伝子合成
   
  第 14 章: 機能的クローニング
   
  第 15 章: マイコプラズマ研究所
   
  第 16 章: 核酸アナログ
   
  第 17 章: 分子クローニング
   
  第 18 章: 最小限のゲノム
   
  第 19 章: Clyde A. Hutchison III
   
  第 20 章: 合成ゲノム
   
  >
   
  第 21 章: No-SCAR (Scarless Cas9 Assisted Recombineering) ゲノム編集
   
  (II) Ans
   
  (III) 多くの分野での合成ゲノミクスの使用に関する実際の例
   
  (IV) 簡単に説明する 17 の付録 266
   
  対象読者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の合成ゲノミクスに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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