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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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  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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  幾何学的特徴の学習 -...

  Fouad Sabry

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  幾何特徴学習とは
   
  幾何特徴学習は、機械学習とコンピューター ビジョンを組み合わせて視覚的なタスクを解決する手法です。この方法の主な目的は、画像から幾何学的特徴を収集し、効率的な機械学習方法を使用してそれらを学習することにより、オブジェクトを表す幾何学的形状の代表的な特徴のセットを見つけることです。人間は視覚的なタスクを解決し、見たものから知覚情報を抽出することで環境に迅速に応答できます。研究者は、コンピューター ビジョンの問題を解決するために、人間の物体認識能力をシミュレートしています。たとえば、M. Mata et al. (2002) は、障害物を回避するために、特徴学習技術を移動ロボットのナビゲーション タスクに適用しました。彼らは特徴を学習し、物体 (図形) を認識するために遺伝的アルゴリズムを使用しました。幾何学的特徴学習方法は、認識問題を解決できるだけでなく、一連の連続入力感覚画像 (通常は画像のいくつかの特徴を抽出) を分析することによって、その後の行動を予測することもできます。学習を通じて、次の行動に関するいくつかの仮説が与えられ、各仮説の確率に従って、最も可能性の高い行動が与えられます。この技術は人工知能の分野で広く使用されています。
   
  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: 幾何学的特徴の学習
   
  第 2 章: パターン認識
   
  第 3 章: ハフ変換
   
  第 4 章: 損失関数
   
  第 5 章: 期待値?最大化アルゴリズム
   
  第 6 章: 拒否サンプリング
   
  第 7 章: 配列の処理
   
  第 8 章: オートエンコーダ
   
  第 9 章: 確率的近似
   
  第 10 章: チェス盤の検出
   
  (II) 幾何特徴学習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幾何学的特徴学習の使用例の実例。
   
  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幾何特徴学習についての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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  認知アーキテクチャ - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  コグニティブ アーキテクチャとは
   
  「コグニティブ アーキテクチャ」という用語は、人間の心の構造に関する理論と、そのような理論の計算による実装の両方を指します。 人工知能（ai）や計算認知科学の分野で活用されています。 「認知的アーキテクチャ」という用語は、「心理的アーキテクチャ」と同じ意味で使用することもできます。 形式化されたモデルは、包括的な認知理論をさらに洗練させる目的と、実用的な人工知能プログラムの開発の両方に利用できます。 act-r および soar コグニティブ アーキテクチャは、成功したコグニティブ アーキテクチャの例です。 アレン ニューウェルは、1990 年に認知理論のソフトウェア実装として認知アーキテクチャの研究を最初に開始した人物として知られています。
   
  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: 認知アーキテクチャ
   
  第 2 章: 認知科学
   
  第 3 章: コネクショニズム
   
  第 4 章: act-r
   
  第 5 章: 認知の統一理論
   
  第 6 章: 計算的認知
   
  第 7 章: 計算的 心の理論
   
  第 8 章: clarion (認知アーキテクチャ)
   
  第 9 章: lida (認知アーキテクチャ)
   
  第 10 章: 微分可能ニューラル コンピューター
   
  (ii) コグニティブ アーキテクチャ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コグニティブ アーキテクチャの実際の使用例。
   
  (iv) 17 の付録 コグニティブ アーキテクチャのテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジ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コグニティブ アーキテクチャ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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  小惑星の鉱業 -...

  Fouad Sabry

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  小惑星の採掘とは
   
  小惑星や、地球に近接している惑星などの他の小さな惑星からの資源の抽出は、この用語の背後にある概念です。 「小惑星の採掘」
   
  どのように利益を得るか
   
  （i）次のトピックに関する洞察と検証：
   
  章1：小惑星の採掘
   
  第2章：小惑星
   
  第3章：惑星間宇宙飛行
   
  第4章：宇宙の植民地化
   
  第5章：宇宙生息地
   
  第6章：宇宙条約
   
  第7章：宇宙法
   
  第8章：月の植民地化
   
  第9章：月の条約
   
  第10章：宇宙製造
   
  第11章：地球外の不動産
   
  第12章：宇宙の商業利用
   
  第13章：その場での資源利用
   
  第14章：地球外物質
   
  第15章：宇宙の政治
   
  第16章：小惑星の捕獲
   
  第17章：惑星資源
   
  第18章：深宇宙産業
   
  第19章：大気採掘
   
  第20章：資源探鉱者（ローバー）
   
  第21章：月の資源
   
  （ii）小惑星の採掘に関する一般のトップ質問への回答。
   
  （iii）多くの分野での小惑星の採掘の実際の使用例。
   
  （iv）簡単に説明する17の付録266小惑星の鉱業の技術を360度完全に理解するための各業界の新しい技術。
   
  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小惑星採掘に関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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