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  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

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  セキュリティ担当者のための 情報セキュリティ対策 実践ガイド -...

  Ito Kazuya

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  「サイバー攻撃の脅威に立ち向かうすべての担当者へ」 
  高度化するサイバー攻撃の現状に対応するために、セキュリティ担当者には「基本の徹底」と「最先端の知識」が不可欠です。本書では、課題から解決策まで、実践的な視点で徹底解説します。即実践できる知識と未来志向の戦略 初心者でもすぐに役立ち、経験者にはさらなる高みを目指す内容を提供。セキュリティの基本から最新トレンドまで網羅 基本的な考え方から、現場で役立つ最新技術や戦略をカバー。成功事例と現場の知見に基づく実践的アプローチ 実際のケーススタディで、解決策を具体的に理解。セキュリティを「コスト」から「投資」へ変える視点 企業価値を高める戦略としてのセキュリティの新しい捉え方を提案。 
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  コンピュータステレオビジョン -...

  Fouad Sabry

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  コンピュータ ステレオ ビジョンとは
   
  コンピュータ ステレオ ビジョンは、CCD カメラで取得したデジタル画像などから 3D 情報を抽出することです。 2 つの視点からのシーンに関する情報を比較することにより、2 つのパネル内のオブジェクトの相対位置を調べることで 3D 情報を抽出できます。 これは、立体視の生物学的プロセスに似ています。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: コンピュータのステレオ ビジョン
   
  第 2 章: 3D 再構成
   
  第 3 章: アクティブな輪郭モデル
   
  第 4 章: Harris アフィン領域検出器
   
  第 5 章: 前景の検出
   
  第 6 章: マトリックス チェルノフ バウンド
   
  第 7 章: 類似性
   
  第 8 章: 構造の類似性
   
  第 9 章: 分散関数
   
  第 10 章: フレシェ開始距離
   
  (II) コンピュータ ステレオ ビジョンに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) さまざまな分野でのコンピュータ ステレオ ビジョンの使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のコンピュータ ステレオ ビジョン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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  戦争共産主義 - 革命期ロシアにおける総力戦戦略 1918-1921

  Fouad Sabry

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  戦時共産主義とは何か
   
  戦時共産主義は、軍事共産主義とも呼ばれ、1918年から1921年まで続いたロシア内戦中にソビエトロシアで実施されていた経済および政治システムです。1918年6月、共産主義は最高経済会議（ヴェセンカとも呼ばれる）によって実施されました。それは1921年3月21日に新経済政策が開始された時に終了し、1928年まで完全に継続しました。このシステムは統一された政治理論というよりも、ソビエト地域で権力と支配を維持するために支配階級と軍人階級によって行使された率直な権威主義的統制として頻繁に説明されています。この政策はソ連のプロパガンダによって支持され、状況により新たな経済対策が必要であったにもかかわらず、ボルシェビキは都市と赤軍に継続的に食料と弾薬を供給することを目的としてこの政策を採用したと主張した。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 戦時共産主義
   
  第 2 章: レーニン主義
   
  第 3 章: ロシア革命
   
  第 4 章: ロシア内戦
   
  第 5 章: ソビエトロシアとソ連の歴史 (1917-1927)
   
  第 6 章: 緑の軍隊
   
  第 7 章: タンボフの反乱
   
  第 8 章: 赤色テロ
   
  第 9 章: ロシア共産党の歴史ソビエト連邦
   
  第 10 章: 共産主義
   
  (ii) 戦時共産主義に関する一般の最もよくある質問への回答。
   
  この本は誰を対象にしていますか
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の戦時共産主義に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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  サポートベクターマシン - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  サポート ベクター マシンとは
   
  機械学習の分野では、サポート ベクター マシンは、分類と回帰分析のためにデータを検査する教師あり学習モデルです。 これらのモデルには、関連する学習アルゴリズムが付属しています。 AT&T Bell Laboratories の Vladimir Vapnik と彼の同僚がその作成を担当しました。 サポート ベクター マシン (SVM) は、Vapnik と Chervonenkis (1974 年) によって開発された統計学習フレームワークまたは VC 理論に基づいているため、最も正確な予測システムの 1 つです。 非確率的バイナリ線形分類器は、SVM トレーニング アルゴリズムに一連のトレーニング サンプルが与えられ、それぞれが 2 つのカテゴリのいずれかに属するものとしてマークされた場合に得られるものです。 次に、アルゴリズムは、後続の例を 2 つのカテゴリのいずれかに割り当てるか、どちらにも割り当てないモデルを開発します。 サポート ベクター マシン (SVM) は、2 つのカテゴリ間のサイズの差を最大化するような方法で、トレーニング サンプルを空間内の点に割り当てます。 その後、新しいサンプルが同じ空間にマッピングされ、ギャップのどちら側に該当するかに応じて、それらがどのカテゴリに属するかが予測されます。
   
  どのようなメリットがあるか 
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: サポート ベクター マシン
   
  第 2 章: 線形分類器
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章: 射影 (線形代数)
   
  第 5 章: 線形分離性
   
  第 6 章: カーネル法
   
  第 7 章: 逐次最小最適化
   
  第 8 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
   
  第 9 章: ヒンジ損失
   
  第 10 章: 多項式 カーネル
   
  (II) サポート ベクター マシンに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのサポート ベクター マシンの使用例の実例。
   
  (IV) サポート ベクター マシンのテクノロジを 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サポート ベクター マシン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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