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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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  技術的な図面 - 製図を通じてコンピューター ビジョンを解き放つ

  Fouad Sabry

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  製図とは
   
  技術的な図面、製図または製図は、何かがどのように機能するか、またはどのように構築されるかを視覚的に伝える図面を構成する行為および規律です。
   
  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: 技術的な図面
   
  第 2 章: コンピュータ支援設計
   
  第 3 章: 等角投影
   
  第 4 章: 設計図
   
  第 5 章: 正投影
   
  第 6 章: 3 寸法 プロジェクション
   
  第 7 章: 不等角投影法
   
  第 8 章: 記述幾何学
   
  第 9 章: 斜め投影
   
  第 10 章: 平行投影
   
  (ii) 製図に関する一般のトップの質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で製図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、愛好家、あらゆる種類の製図に関する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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  畳み込みニューラル ネットワーク -...

  Fouad Sabry

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  畳み込みニューラル ネットワークとは
   
  深層学習の分野では、CNN とも呼ばれる畳み込みニューラル ネットワークは、通常、人工ニューラル ネットワークの一種です。 視覚データの分析を行うために使用されます。 CNN の層の少なくとも 1 つは、より伝統的な行列の乗算を、畳み込み演算 (畳み込みとしても知られる) の数学的演算に置き換えます。 これらは主な目的がピクセル データの処理であるため、画像認識プロセスと処理プロセスの両方で利用されます。 アプリケーションは、画像やビデオの認識、レコメンダー システムなどの分野で見られます。画像分類、画像セグメンテーション、医療目的の画像分析、自然言語処理、人間の脳とコンピューター間のインターフェース、金融時系列など。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 畳み込みニューラル 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: 人工ニューラル ネットワークの種類
   
  第 4 章: 深層学習
   
  第 5 章: 活性化関数
   
  第 6 章: レイヤー (深層学習)
   
  第 7 章: ルネット
   
  第 8 章: テンソル(機械学習)
   
  第 9 章: 受容野
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史
   
  (II) 畳み込みニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野における畳み込みニューラル 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と考えている人 畳み込みニューラル ネットワーク。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 シリーズは、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。人工知能の電子書籍 シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 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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  モーションフィールド - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  モーションフィールドとは
   
  コンピューター ビジョンでは、モーション フィールドは、カメラ画像に投影される 3 次元空間 (3 寸法) 内のモーションの理想的な表現です。 単純化されたカメラ モデルを考えると、画像内の各点は 3 寸法 シーン内の点の投影ですが、空間内の固定点の投影の位置は時間とともに変化する可能性があります。 動きフィールドは、固定 3 寸法 点に対応するすべての画像点の画像位置の時間導関数として正式に定義できます。 これは、動きフィールドが画像座標を 2 次元ベクトルにマッピングする関数として表現できることを意味します。 モーション フィールドは、正式に定義できるという意味で、投影された 3 寸法 モーションの理想的な記述ですが、実際には、通常、画像データからモーション フィールドの近似値を決定することのみが可能です。
   
  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: モーション フィールド
   
  第 2 章: チェーンルール
   
  第 3 章: カール (数学)
   
  第 4 章: 極座標系
   
  第 5 章: グリーンの定理
   
  第 6 章: 線要素
   
  第 7 章: カメラ マトリックス
   
  第 8 章: ピンホール カメラ モデル
   
  第 9 章: ナビエ・ストークス方程式の導出
   
  第 10 章: 相対論的ラグランジュ力学
   
  (ii) 運動場に関する一般のトップの質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのモーション フィールドの使用に関する実際の例。
   
  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、あらゆる種類のモーション フィールドについて基礎的な知識や情報を超えたいと考えている人。

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