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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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  スキャンラインレンダリング - スキャンライン...

  Fouad Sabry

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  スキャンライン レンダリングとは
   
  スキャンライン レンダリングは、3D コンピュータ グラフィックスにおける可視表面を決定するためのアルゴリズムであり、ポリゴンではなく行ごとに動作します。 -ポリゴンごとまたはピクセルごとに。 レンダリングされるすべてのポリゴンは、最初に最初に表示される上部の y 座標によってソートされ、次に画像の各行またはスキャン ラインが、ソートされたリストの先頭にあるポリゴンとスキャンラインの交点を使用して計算されます。 アクティブなスキャン ラインが画像の下に進むにつれて、並べ替えられたリストが更新され、表示されなくなったポリゴンが破棄されます。
   
  メリット
   
  ( I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: スキャンライン レンダリング
   
  第 2 章: ペインターのアルゴリズム
   
  第 3 章: ラスタライゼーション
   
  第 4 章: テクスチャ マッピング
   
  第 5 章: Z バッファリング
   
  第 6 章: グラフィックス パイプライン
   
  第 7 章: クリッピング (コンピューター グラフィックス)
   
  第 8 章: 陰面の決定
   
  第 9 章: シェーダー
   
  第 10 章: シャドウ ボリューム
   
  (II) 一般のよくある質問に答える スキャンライン レンダリングについて。
   
  (III) さまざまな分野でのスキャンライン レンダリングの実際の使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のスキャンライン レンダリング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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  画像の分割 - ピクセル精度を通じて洞察を引き出す

  Fouad Sabry

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  画像のセグメンテーションとは
   
  デジタル画像処理およびコンピュータ ビジョンにおける画像セグメンテーションは、デジタル画像を複数の画像セグメント (画像領域または画像オブジェクトとも呼ばれる) に分割するプロセスです。 セグメンテーションの目的は、画像の表現を簡略化および/または変更して、より意味があり分析しやすいものにすることです。 画像セグメンテーションは通常、画像内のオブジェクトと境界を特定するために使用されます。 より正確には、画像セグメンテーションは、同じラベルを持つピクセルが特定の特性を共有するように、画像内のすべてのピクセルにラベルを割り当てるプロセスです。
   
  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: 画像のセグメンテーション
   
  第 2 章: エッジ検出
   
  第 3 章: スケール不変特徴量変換
   
  第 4 章：二値化処理（画像処理）
   
  第 5 章：大津のメソッド
   
  第 6 章: コーナー検出
   
  第 7 章: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット
   
  第 8 章: 平均シフト
   
  第 9 章: 範囲セグメンテーション
   
  第 10 章：分水界（画像処理）
   
  (ii) 画像セグメンテーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で画像セグメンテーション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、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の画像セグメンテーション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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  ラドン変換 - ビジュアルデータに隠されたパターンを明らかにする

  Fouad Sabry

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  ラドン変換とは
   
  数学におけるラドン変換は、平面上で定義された関数 f を、平面上で定義された関数 Rf に変換する積分変換です。 次元) 平面内の線の空間。特定の線での値は、その線にわたる関数の線積分に等しい。 この変換は 1917 年にヨハン ラドンによって導入され、逆変換の公式も提供されました。 ラドンはさらに、積分が平面上で行われる 3 次元での変換の公式を含めました。 それは後に高次元のユークリッド空間に一般化され、積分幾何学の文脈においてより広範に適用されました。 ラドン変換の複雑な類似物は、ペンローズ変換として知られています。 ラドン変換は、オブジェクトの断面スキャンに関連付けられた投影データから画像を作成する断層撮影に広く適用できます。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ラドン変換
   
  第 2 章: フーリエ変換
   
  第 3 章: ベッセル 関数
   
  第 4 章: 畳み込み定理
   
  第 5 章: 離散フーリエ変換
   
  第 6 章: フーリエ級数
   
  第 7 章: による積分 パーツ
   
  第 8 章: 分数フーリエ変換
   
  第 9 章: メリン変換
   
  第 10 章: ポアソン カーネル
   
  (II) ラドン変換に関する一般公開のトップ質問。
   
  (III) さまざまな分野でのラドン変換の実際の使用例。
   
  この本の対象者
   
  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ラドン変換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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