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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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  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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  クアッドツリー - 画像解析のための階層データ構造の探索

  Fouad Sabry

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  クアッドツリーとは
   
  クアッドツリーは、各内部ノードがちょうど 4 つの子を持つツリー データ構造です。 クオッドツリーはオクツリーの 2 次元類似物であり、2 次元空間を 4 つの象限または領域に再帰的に細分することによって分割するために最もよく使用されます。 リーフ セルに関連付けられたデータはアプリケーションによって異なりますが、リーフ セルは「興味深い空間情報の単位」を表します。
   
  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: クアッドツリー
   
  第 2 章: オクツリー
   
  第 3 章: R ツリー
   
  第 4 章: バイナリ ツリー
   
  第 5 章: B ツリー
   
  第 6 章: AVL ツリー
   
  第 7 章: 赤黒の木
   
  第 8 章: 二分探索ツリー
   
  第 9 章: バイナリ ヒープ
   
  第 10 章: セグメント ツリー
   
  (II) クアッドツリーに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのクアッドツリーの使用例。
   
  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 Quadtree 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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  機械の認識 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  機械認識とは
   
  人間が周囲の世界を理解する方法と同様の方法でデータを解釈するコンピュータ システムの能力。 機械の知覚について話すとき、私たちが意味するのは、彼らの感覚の使用です。 接続されたハードウェアは、パーソナル コンピュータが周囲の情報を取り込み、そのデータに応答するための主要なチャネルです。 以前は入力はキーボードまたはマウスに制限されていました。 しかし、ハードウェアとソフトウェアの両方における最近のテクノロジーの発展により、人間が行うのと同じ方法でコンピュータが感覚データを取り込むことが可能になりました。
   
  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: 機械の認識
   
  第 2 章: オーディオ信号処理
   
  第 3 章: 知覚
   
  第 4 章: バイオインスピレーションコンピューティング
   
  第 5 章: 感覚神経系
   
  第 6 章: 刺激モダリティ
   
  第 7 章: 感覚の代替
   
  第 8 章: コンピュータによるオーディション
   
  第 9 章: 触覚知覚
   
  第 10 章: ロボットセンシング
   
  (ii) 機械知覚に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で機械知覚を使用する実際の例。
   
  (iv) 17 の付録 機械認識テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡単に説明します。
   
  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機械認識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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  3次元コンピュータグラフィックス -...

  Fouad Sabry

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  3 次元コンピュータ グラフィックスとは
   
  3d コンピュータ グラフィックスは、cgi、3-d-cgi、または 3 次元コンピュータ グラフィックスとも呼ばれ、3 次元コンピュータ グラフィックスを使用するグラフィックスです。計算を実行し、デジタル画像 (通常は 2d 画像ですが、場合によっては 3d 画像) をレンダリングする目的でコンピューターに保存される幾何学的データの次元表現。結果の画像は、後で表示するために保存したり、リアルタイムで表示したりできます。
   
  メリット
   
  (i) 以下に関する洞察と検証トピック:
   
  第 1 章: 3d コンピュータ グラフィックス
   
  第 2 章: レンダリング (コンピュータ グラフィックス)
   
  第 3 章: コンピュータ アニメーション
   
  第 3 章4: ベクター グラフィックス
   
  第 5 章: ボクセル
   
  第 6 章: 科学的視覚化
   
  第 7 章: リアルタイム コンピュータ グラフィックス
   
  第 6 章8: コンピュータ グラフィックス (コンピュータ サイエンス)
   
  第 9 章: 3d モデリング
   
  第 10 章: コンピュータ生成画像
   
  (ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える3 次元コンピュータ グラフィックス。
   
  (iii) さまざまな分野での 3 次元コンピュータ グラフィックスの実際の使用例。
   
  この本の対象者
   
  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 3 次元コンピュータ グラフィックス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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