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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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  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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  アダプティブ コンプライアント ウィング -...

  Fouad Sabry

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  アダプティブ コンプライアント ウィングとは
   
  アダプティブ コンプライアント ウィングと呼ばれる翼は、航空機が飛行中にその形状の一部の機能を変更できるほど柔軟な翼です。動いています。柔軟な翼を持つことの利点はたくさんあります。従来の飛行制御装置の操作には、多くの場合、ヒンジの使用が含まれます。これにより、気流、渦、および場合によっては気流の分離が中断される可能性があります。これらの要因が航空機の抗力に加わり、効率の低下と燃料費の増加につながります。柔軟なエアロフォイルは、空気の流れを乱すことなく、空力を変化させることができます。これにより、空力抵抗が減少し、燃料効率が向上します。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: アダプティブ コンプライアント翼
   
  第 2 章: 翼
   
  第 3 章: 空力弾性
   
  第 4 章: 翼型
   
  第 5 章: エレボン
   
  第 6 章: 航空機の飛行制御システム
   
  第 7 章: エレベーター (航空)
   
  第 8 章: フラップ (航空)
   
  第 9 章: 翼の反り
   
  第 10 章: フラペロン
   
  第 11 章: スポイレロン
   
  第 12 章: 可変キャンバー翼
   
  第 13 章: キャンバー (空気力学)
   
  第 14 章: ボーイング x-53 アクティブエアロ弾性翼
   
  第 15 章: パーカー可変翼
   
  第 16 章: ウィングセール
   
  第 17 章: 翼の構成
   
  第 18 章: 前縁スラット
   
  第 19 章: 柔軟な翼
   
  第 20 章: アダプティブ コンプライアント トレーリング エッジ
   
  第 21 章: 一般的なダイナミクス - ボーイング afti/f-111a アードバーク
   
  (ii) アダプティブ コンプライアント ウィングに関するパブリック トップの質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのアダプティブ コンプライアント ウィングの使用例。
   
  (iv) 各業界の 266 の新しい技術を簡単に説明する 17 の付録で、適応型コンプライアント翼の技術を 360 度完全に理解することができます。
   
  対象読者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のアダプティブ コンプライアント グライダーに関する基本的な知識や情報を超えたい人。

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  インテリジェントエージェント - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  インテリジェント エージェントとは
   
  インテリジェント エージェント (IA) は、人工知能の分野で、インテリジェントな方法で機能するエージェントを指すために使用される用語です。 このエージェントは周囲を見て、目標を達成するために独立して行動し、学習や情報の取得を通じてパフォーマンスを向上させる可能性があります。 インテリジェント エージェントには、単純なものもあれば複雑なものもあります。インテリジェント エージェントの例としては、サーモスタットやその他の制御システムがあります。 企業、州、生物群系など、インテリジェント エージェントの概念を満たす他のシステムと同様に、人間もインテリジェント エージェントの一例です。
   
  使い方 利益
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: インテリジェント エージェント
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: 強化学習
   
  第 4 章: ソフトウェア エージェント
   
  第 5 章: マルチエージェント システム
   
  第 6 章: Rational エージェント
   
  第 7 章: 自動化された計画とスケジューリング
   
  第 8 章: 知覚 (人工知能)
   
  第 9 章: AI の調整
   
  第 10 章: 人工知能における誤った目標
   
  (II) インテリジェント エージェントに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのインテリジェント エージェントの使用例の実例。
   
  (IV) インテリジェント エージェントのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のインテリジェント エージェント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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  ディープラーニング - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ディープ ラーニングとは
   
  ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
   
  メリット
   
  (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
   
  第 1 章: ディープ ラーニング
   
  第 2 章: 機械学習
   
  第 3 章: ニューラル コーディング
   
  第 4 章: スケール空間
   
  第 5 章: 圧縮センシング
   
  第 6 章: リザーバーコンピューティング
   
  第 7 章: エコー状態ネットワーク
   
  第 8 章: 確率的 オウム
   
  第 9 章: 微分可能プログラミング
   
  第 10 章: 液体ステート マシン
   
  (ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
   
  (iv) ディープ ラーニングを 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潔に説明する 17 の付録
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
   
   

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