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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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  多層パーセプトロン - ニューラル...

  Fouad Sabry

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  多層パーセプトロンとは
   
  フィードフォワード人工ニューラル ネットワーク (ANN) の完全接続クラスである多層パーセプトロン (MLP) は、多層パーセプトロンと呼ばれます。 「MLP」という言葉はかなり曖昧な形で使われています。 フィードフォワード ANN を指す場合もあれば、パーセプトロンの複数の層で構成されるネットワークをより具体的に指す場合もあります。 詳細については、「用語」を参照してください。 隠れ層が 1 つだけ含まれている場合、多層パーセプトロンは冗談めかして「バニラ」ニューラル ネットワークと呼ばれることがあります。 これは、この用語がスラングの文脈で使用される場合に特に当てはまります。
   
  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: 多層パーセプトロン
   
  第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章: 人工ニューロン
   
  第 5 章: 活性化関数
   
  第 6 章: バックプロパゲーション
   
  第 7 章: デルタ ルール
   
  第 8 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
   
  第 9 章: 普遍近似定理
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
   
  (II) 多層パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野で多層パーセプトロンを使用する実際の例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の多層パーセプトロンに関する情報。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 シリーズは、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。Artificial Intelligence eBook シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 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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  仮想インテリジェンス - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  仮想インテリジェンスとは
   
  vi としても知られる仮想インテリジェンスは、仮想環境内に含まれる人工知能を指す言葉です。 ユーザーが知識を取得し、トレーニングし、役割を果たし、他の人々とコミュニケーションできるようにする永続的なアバターの代替手段を提供する仮想世界が数多くあります。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 仮想インテリジェンス
   
  第 2 章: 分散型人工知能
   
  第 3 章 : インテリジェント エージェント
   
  第 4 章: マルチエージェント システム
   
  第 5 章: イマージョン (仮想現実)
   
  第 6 章: 仮想現実アプリケーション
   
  第 7 章: デジタル不死
   
  第 8 章: スマート オブジェクト
   
  第 9 章: ライフ シミュレーション ゲーム
   
  第 10 章: 仮想世界のフレームワーク
   
  (ii) 仮想インテリジェンスに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で仮想インテリジェンスを使用する実際の例。
   
  (iv) 17 の付録 仮想インテリジェンスのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
   
  本書の対象者
   
  プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の仮想インテリジェン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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  検索ツリー - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  検索ツリーとは
   
  検索ツリーは、コレクション内から特定のキーを見つける目的でコンピューター サイエンスの分野で使用されるツリー データ構造です。 ツリーが検索ツリーとして機能できるようにするには、ツリー内の各ノードのキーは、左側のサブツリーのどのキーよりも大きく、右側のサブツリーのどのキーよりも小さい必要があります。 p>
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 検索ツリー
   
  第 2 章: 二分探索ツリー
   
  第 3 章: 自己平衡二分探索ツリー
   
  第 4 章: 赤黒ツリー
   
  第 5 章: B ツリー
   
  第 6 章: スプレイ ツリー
   
  第 7 章: トライ
   
  第 8 章: AVL ツリー
   
  第 9 章: 2- 3 ツリー
   
  第 10 章: トレプ
   
  (II) 検索ツリーに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 検索の使用に関する実際の例
   
  (IV) 検索ツリーのテクノロジーを 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潔に説明する 17 の付録。
   
  > この本の対象者
   
  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検索ツリー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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