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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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  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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  ランダムサンプルのコンセンサス -...

  Fouad Sabry

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  ランダムサンプルコンセンサスとは
   
  R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
   
  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: 無作為サンプルのコンセンサス
   
  第 2 章: 推定者
   
  第 3 章: 最小二乗法
   
  第 4 章: 異常値
   
  第 5 章: 相互検証 (統計)
   
  第 6 章: 誤差と残差
   
  第 7 章: 混合モデル
   
  第 8 章: 堅牢な統計
   
  第 9 章: 画像スティッチング
   
  第 10 章: リサンプリング (統計)
   
  (II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサス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ランダム サンプル コンセンサスについて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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  戦鎌 - シャドウズ・ハーベスト、現代の紛争戦術を明らかにする

  Fouad Sabry

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  戦鎌とは
   
  長柄武器の一種に、戦鎌または軍鎌と呼ばれるものがあります。このタイプの長柄武器は、片刃の刃が内側に湾曲しており、刃の凹面側に切れ味があります。戦鎌は歩兵戦闘用に作られた武器で、農業用鎌の刃と表面的な類似性があり、農業用鎌から進化したと考えられています。ただし、戦鎌は農具とはまったく関係がなく、兵士が使用するために特別に設計された武器です。戦鎌の刃は、平らな部分が規則的に釣り合っているほか、槍や剣の刃と同等の厚さがあり、先端に向かって狭くなるにつれて刃先に沿ってわずかに湾曲しています。これは、刃が非常に薄く不均一に曲がっている農業用鎌とは区別されます。これらの刃は草や小麦を刈るために特別に設計されているため、即席の槍や長柄武器の刃として使用するのは適切ではありません。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 戦争用大鎌
   
  第 2 章: 長柄武器
   
  第 3 章: 戟
   
  第 4 章: サーベル
   
  第 5 章: 刀 (中国刀)
   
  第 6 章: 大鎌
   
  第 7 章: ビル (武器)
   
  第 8 章: 鎌
   
  第 9 章: グレイブ
   
  第 10 章: コピス
   
  (ii) 戦争に関する一般のよくある質問への回答
   
  この本は誰を対象にしていますか
   
  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ウォーサイスに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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  モバイルマッピング -...

  Fouad Sabry

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  モバイル マッピングとは
   
  モバイル マッピングは、通常、さまざまな 全地球測位衛星システム、写真、レーダー、レーザー、光の検出と測距 が搭載されたモバイル車両から地理空間データを収集するプロセスです。または任意の数のリモート センシング システム。このようなシステムは、モバイル プラットフォームに搭載された時間同期ナビゲーション センサーと画像センサーの統合アレイで構成されます。このようなシステムからの主な出力には、全地球測位衛星システム データ、デジタル マップ、地理参照された画像とビデオが含まれます。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: モバイル マッピング
   
  第 2 章: 数値標高モデル
   
  第 3 章: 画像分析
   
  第 4 章: 写真測量
   
  第 5 章: 地理情報学
   
  第 6 章: 三次元 スキャン
   
  第 7 章: ジオリファレンス
   
  第 8 章: 地理空間データ抽象化ライブラリ
   
  第 9 章: ソケットセット
   
  第 10 章: イルウィス
   
  (ii) モバイル マッピングに関するよくある質問に答えます。
   
  (iii) ) さまざまな分野でのモバイル マッピングの使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のモバイル マッピングに関する基本的な知識や情報をさらに詳しく知りたい人。

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