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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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  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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  進化型ロボティクス - インテリジェントシステムと自律機械の適応行動

  Fouad Sabry

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  1: 進化型ロボット工学: 自律型ロボットシステムの中核原理と進化について紹介し、自然淘汰と同様に試行錯誤を通じてロボットがどのように進化するかを強調します。
   
  2: 進化型計算: ロボット工学における複雑な最適化問題を解決するために使用される遺伝的アルゴリズムなどの進化生物学にヒントを得た計算手法について説明します。
   
  3: 拡張トポロジのニューロ進化: 構造と重みの両方を含むニューラルネットワークが進化してロボットのパフォーマンスを最適化する画期的なアプローチについて説明します。
   
  4: ニューロ進化: ロボットの学習と適応性に焦点を当て、ロボットの機能を強化するために人工ニューラルネットワークを進化させるプロセスを探ります。
   
  5: 進化可能なハードウェア: 変化する環境条件に応じて進化し、物理的なロボットシステムに進化の概念を取り入れるハードウェアシステムの概要を示します。
   
  6: スポット モバイル ロボット: 進化型ロボット技術が現実世界のロボット プラットフォームにどのように適用されているかを示す重要な例である スポット モバイル ロボットを検証します。
   
  7: ダリオ・フロレアーノ: 進化型ロボットの第一人者である ダリオ・フロレアーノ の貢献に焦点を当てます。彼の研究は、この分野に大きな影響を与えました。
   
  8: インマン・ハーヴェイ: インマン・ハーヴェイ の研究と、進化型アルゴリズムとロボット システムの統合における彼の革新的なアプローチを探ります。
   
  9: フィル・ハズバンド: フィル・ハズバンド の自律ロボット動作の分野における研究と、ロボット工学における進化型手法の適用に対する彼の貢献に焦点を当てます。
   
  10: ステファノ・ノルフィ: ステファノ・ノルフィ の神経進化への貢献と、動的な環境で学習して進化するロボットの作成に関する研究を調査します。
   
  11: ニューロロボティクス: ロボット工学と神経科学が融合して生物知能を模倣できるロボットを開発する、ニューロロボティクスという刺激的な分野を取り上げます。
   
  12: 人工開発: 進化と発達の原理を適用して、より複雑で適応性の高いロボット システムを作成する、人工開発という新興分​​野について説明します。
   
  13: ハイパーニート: 複雑なロボットの動作と構造を生成するニューラル ネットワークを進化させる高度な方法である ハイパーニート フレームワークを紹介します。
   
  14: 形態形成ロボット工学: ロボットが進化のプロセスを通じて自己組織化し、物理的形状を適応させる形態形成ロボット工学に焦点を当てます。
   
  15: 進化的発達ロボット工学: 進化的アルゴリズムと発達ロボット工学を組み合わせることで、時間の経過とともに成長し学習するロボットがどのように作成されるかを検討します。
   
  16: デイブ・クリフ (コンピューター科学者): 人工生命と進化アルゴリズムの研究が適応型ロボットの開発に影響を与えた デイブ・クリフ の研究について論じます。
   
  17: 人工生命: 人工生命とロボット工学の関係を探り、ロボットに生命のような動作を作り出すことで、よりインテリジェントなシステムがどのように実現できるかについて論じます。
   
  18: ジョーダン・ポラック: ジョーダン・ポラック の人工進化に関する研究、特にロボットのパフォーマンスを向上させるために自然のプロセスを模倣するシステムの開発について取り上げます。
   
  19: サビーヌ・ハウエルト: サビーヌ・ハウエルト のマルチロボット システムへの貢献と、進化の原理が協調型ロボットの動作をどのように改善できるかに焦点を当てます。
   
  20: パヴァイ・ラムダヤ: パヴァイ・ラムダヤ の研究について論じます。パヴァイ・ラムダヤ のロボット工学と神経生物学に関する研究は、自律型ロボットの動きと動作の研究と統合されています。
   
  21: 遺伝的プログラミング: 最後に、ロボットの動作を制御するプログラムを進化させ、複雑なタスクの自動化を促進する方法である遺伝的プログラミングについて説明します。

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  視覚センサーネットワーク - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  視覚センサーネットワークとは
   
  視覚センサー ネットワーク、スマート カメラ ネットワーク、またはインテリジェント カメラ ネットワークは、さまざまな視点からのシーンの画像を処理、データ交換し、個々の画像よりも有用な形式に融合できる、空間的に分散されたスマート カメラ デバイスのネットワークです。視覚センサー ネットワークはワイヤレス センサー ネットワークの一種であり、後者の理論と応用の多くは前者に当てはまります。ネットワークは通常、ローカル画像処理、通信、保存機能を備えたカメラ自体と、場合によっては複数のカメラからの画像データがさらに処理され融合される 1 つ以上の中央コンピュータで構成されます。視覚センサー ネットワークは、特定のクエリを使用して大量のデータを目的の情報に抽出できるように、ユーザーにいくつかの高レベルのサービスも提供します。
   
  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: 視覚センサー ネットワーク
   
  第 2 章: コンピュータ ビジョン
   
  第 3 章: スマートダスト
   
  第 4 章: ワイヤレス センサー ネットワーク
   
  第 5 章: スマートカメラ
   
  第 6 章: センサーフュージョン
   
  第 7 章: エッジ コンピューティング
   
  第 8 章: 屋内測位システム
   
  第 9 章: センサーグリッド
   
  第 10 章: 視覚的なプライバシー
   
  (ii) 視覚センサー ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野における視覚センサー ネットワークの使用例。
   
  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、およびあらゆる種類の視覚センサー ネットワーク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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  バイナリ空間の分割 - バイナリ空間分割の探索: コンピュータ...

  Fouad Sabry

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  バイナリ空間分割とは
   
  コンピュータ サイエンスにおけるバイナリ空間分割 (BSP) は、次の方法を使用してユークリッド空間を 2 つの凸集合に再帰的に分割する空間分割の手法です。パーティションとしての超平面。この細分化のプロセスにより、BSP ツリーとして知られるツリー データ構造の形式で空間内のオブジェクトが表現されます。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: バイナリ空間分割
   
  第 2 章: バイナリ ツリー
   
  第 3 章:レンダリング (コンピュータ グラフィックス)
   
  第 4 章: スキャンライン レンダリング
   
  第 5 章: 陰面の決定
   
  第 6 章: クアッドツリー
   
  第7: オクツリー
   
  第 8 章: 空間分割
   
  第 9 章: K-d ツリー
   
  第 10 章: クリッピング (コンピューター グラフィックス)
   
  ( II) バイナリ空間分割に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でのバイナリ空間分割の使用例の実例。
   
  この本は誰ですか対象:
   
  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バイナリ空間分割に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   
   
   

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