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  Michi: The Cat (Japanese Edition)

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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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  ジェスチャー認識 - 動きの言語を解き放つ

  Fouad Sabry

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  ジェスチャ認識とは
   
  ジェスチャ認識は、人間のジェスチャの認識と解釈に関係するコンピュータ サイエンスおよび言語技術の研究開発分野です。 コンピュータ ビジョンの下位分野であり、数学的アルゴリズムを使用してジェスチャを解釈します。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
   
  第 1 章: ジェスチャ認識
   
  第 2 章: ポインティング デバイスのジェスチャ
   
  第 3 章: ユーザー インターフェイス
   
  第 4 章: アフェクティブ コンピューティング
   
  第 5 章: ハンドヘルド プロジェクター
   
  第 6 章: タンジブル ユーザー インターフェイス
   
  第 7 章: マルチモーダル インタラクション
   
  第 8 章: 音声ユーザー インターフェイス
   
  第 9 章: ワイヤード グローブ
   
  第 10 章: マルチタッチ
   
  (ii) ジェスチャ認識に関するよくある質問に答えます。
   
  (iii) さまざまな分野でのジェスチャ認識の使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  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ジェスチャ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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  統計的分類 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  統計的分類とは
   
  統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
   
  第 1 章: 統計的分類
   
  第 2 章: 教師あり学習
   
  第 3 章: サポート ベクター マシン
   
  第 4: 単純ベイズ分類器
   
  第 5 章: 線形分類器
   
  第 6 章: 決定木の学習
   
  第 7 章: 生成モデル
   
  第 8: 機能 (機械学習)
   
  第 9 章: 多項ロジスティック回帰
   
  第 10 章: 確率的分類
   
  (ii) 統計的分類に関するよくある質問に答える
   
  (iii) 多くの分野における統計分類の使用例。
   
  (iv) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
   
   

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  説明ベースの学習 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  説明ベース学習とは
   
  説明ベース学習 (略して ebl) として知られる機械学習の一種は、非常に堅牢な、または完璧な、 トレーニング データから一般化するか概念を構築するためのドメイン理論。 また、学習に役立つエンコードや記憶とも関連しています。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) に関する洞察と検証。 次のトピック:
   
  第 1 章: 説明ベースの学習
   
  第 2 章: 計算言語学
   
  第 3 章: 自然言語処理
   
  第 4: コーパス言語学
   
  第5章: 解析
   
  第6章: 質問応答
   
  第7章: リンク文法
   
  第8章: 文法 帰納
   
  第 9 章: 構造化予測
   
  第 10 章: 深い言語処理
   
  (ii) 説明ベースの学習に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で説明ベースの学習を使用する実際の例。
   
  (iv) 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する 17 の付録
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから学びたい人 あらゆる種類の説明ベースの学習のための基本的な知識や情報を超えています。
   
   

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