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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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  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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  アフィン変換 - 視覚的な視点を解き放つ: コンピューター...

  Fouad Sabry

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  アフィン変換とは
   
  ユークリッド幾何学におけるアフィン変換またはアフィニティは、直線と平行度を維持する幾何学的変換ですが、必ずしもユークリッド距離と角度を維持するわけではありません。 p>
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: アフィン変換
   
  第 2 章: 線形マップ
   
  第 3 章: 変換 (幾何学)
   
  第 4 章: アフィン グループ
   
  第 5 章: アフィン空間
   
  第 6 章: 変換行列
   
  第 7 章: 重心座標系
   
  第 8 章: 実座標空間
   
  第 9 章: 固有値と固有ベクトル
   
  第 10 章: 行列の固有分解
   
  (II) アフィン変換に関するよくある質問に答えます。
   
  (III) アフィン変換の使用例の実例
   
  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、あらゆる種類のアフィン変換に関する情報。
   
   
   
   

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  数学的最適化 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  数学的最適化とは
   
  数学的最適化は、しばしば数理計画法として知られ、潜在的な解決策のグループの中から、関係を考慮して最適なものを選択するプロセスです。 あらかじめ決められた一連の基準に準拠します。 離散最適化と連続最適化は、この分野の大部分を占める 2 つのサブフィールドです。 最適化に関連する問題は、コンピューターサイエンスやエンジニアリングからオペレーションズリサーチや経済学に至るまで、定量的なサブフィールドのそれぞれに現れます。 何千年もの間、数学の分野は、これらの問題を解決できる方法の作成に興味を持ってきました。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 数学的最適化
   
  第 2 章: 昇時曲線
   
  第 3 章: カーブ フィッティング
   
  第 4 章: 決定論的グローバル最適化
   
  第 5 章: 目標プログラミング
   
  第 6 章: 最小二乗法
   
  第 7 章: プロセスの最適化
   
  第 8 章: シミュレーションベースの最適化
   
  第 9 章: 変分計算
   
  第 10 章: 車両ルート問題
   
  (ii) 数学に関する一般のよくある質問に答える
   
  (iii) 多くの分野で数学的最適化を使用する実際の例。
   
  (iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 数理最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など あらゆる種類の数学的最適化について、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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  人工知能の効果 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  人工知能効果とは
   
  ai 効果とは、観察者が人工知能プログラムには本物の機能が備わっていないと主張して、人工知能プログラムの動作を正当化するときに起こる現象です。
   
  どのようなメリットが得られるか
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ai 効果
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: 人工知能の歴史
   
  第 4 章: ジョン マッカーシー (コンピューター科学者)
   
  第 5 章: 記号的人工知能
   
  第 6 章: 汎用人工知能
   
  第 7 章: コンピュータサイエンスにおける論理
   
  第 8 章: 常識知識 (人工知能)
   
  第 9 章: ai の冬
   
  第 10 章: チューリング テスト
   
  (ii) 人工知能の効果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人工知能の効果の使用に関する実際の例。
   
  (iv) 人工知能を 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、あらゆる種類の人工知能の効果に関する情報。
   
   

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