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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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  デジタルフォレンジック -...

  Fouad Sabry

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  デジタルフォレンジックとは
   
  デジタルフォレンジックと呼ばれるフォレンジックサイエンスの分野は、デジタルデバイスで発見された情報の取得、調査、検査、分析に関係しています。この情報は、多くの場合、モバイルデバイスやコンピューターを使用した犯罪に関連しています。 「デジタルフォレンジック」というフレーズは、最初は「コンピュータフォレンジック」の同義語として使用されていましたが、現在ではその意味が広がり、デジタルデータを保存できるすべてのデバイスの分析が含まれるようになりました。 1970年代後半から1980年代初頭にかけてのパーソナルコンピュータの出現は、この分野の原点であると考えられています。しかし、この分野は1990年代に無秩序に発展し、国の規則が確立されたのは21世紀初頭になってからでした。
   
  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：
   
  第1章：デジタルフォレンジック
   
  第2章：フォレンジックサイエンス
   
  第3章：サイバー犯罪
   
  第4章：コンピューターフォレンジック
   
  第5章：証拠の追跡
   
  第6章：フォレンジック識別
   
  第7章：デジタル証拠
   
  第8章：アンチコンピューターフォレンジック
   
  第9章：フォレンジックサイエンスの概要
   
  第10章：コンピューターオンラインフォレンジックエビデンスエクストラクター
   
  第11章：フォレンジックプロファイリング
   
  第12章：ネットワークフォレンジック
   
  第13章：国防省サイバー犯罪センター
   
  第14章：モバイルデバイスフォレンジック
   
  第15章：デジタルフォレンジックプロセス
   
  第16章：デジタルフォレンジックツールのリスト
   
  第17章：XRY（ソフトウェア）
   
  第18章：FBIサイエンスとテクノロジーブランチh
   
  第19章：フォレンジック検索
   
  第20章：ADFソリューション
   
  第21章：デジタルエビデンスに関する科学ワーキンググループ
   
  （II ）デジタルフォレンジックに関する一般のトップ質問に答える。
   
  （III）多くの分野でのデジタルフォレンジックの使用法の実例。
   
  （IV）17の付録で簡単に説明します。デジタルフォレンジックのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新しいテクノロジー。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生学生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のデジタルフォレンジックの基本的な知識や情報を超えたい人。

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  ペイ・パー・クリックへのシンプルなアプローチ -...

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  - ペイ・パー・クリックとは何か、どのようにして生まれたのか。
  - PPC活動を正しく整理する方法
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  読者がすぐにこのようにサプライヤー、同僚、上司との効果的な会話を維持することができるように設計された7つの回答のプログラムを介してすべての。

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  ホップフィールドネットワークス -...

  Fouad Sabry

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  ホップフィールド ネットワークとは
   
  ジョン ホップフィールドは、1982 年にホップフィールド ネットワークを普及させました。ホップフィールド ネットワークは、リカレント型人工ニューラル ネットワークおよびスピン グラス システムの一種です。 ホップフィールド ネットワークは、1972 年に甘利俊一によって、1974 年にリトルによって最初に定義されました。ホップフィールド ネットワークは、イジング モデルに関するエルンスト イジングとヴィルヘルム レンツの共同作業に基づいています。 ホップフィールド ネットワークは、連続変数またはバイナリしきい値ノードのいずれかを使用できるコンテンツ アドレス指定可能な (「連想」) メモリ システムです。 さらに、ホップフィールド ネットワークは、人間の記憶を理解するためのモデルとして機能します。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
   
  第 1 章: ホップフィールド ネットワーク
   
  第 2 章: 教師なし学習
   
  第 3 章: イジング モデル
   
  第 4 章: ヘビアン理論
   
  第 5 章: ボルツマン マシン
   
  第 6 章: バックプロパゲーション
   
  第 7 章: 多層パーセプトロン
   
  第 8 章: 量子ニューラル ネットワーク
   
  第 9 章: オートエンコーダ
   
  第 10 章: 最新のホップフィールド ネットワーク
   
  (II) ホップフィールド 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ホップフィールド ネットワークの実際の使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。

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