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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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  How to analyze people with dark...

  Christopher Rothchester

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  人をコントロールしたいですか人を分析し自分が知りたいことをすべて把握したいですかもしそうであればこのまま読み続けてください 
  人間の行動は単純で奥深い概念です人間の心理には他人に影響を与えるために利用できる抜け穴がたくさんありますそのような抜け穴についてもっと知りたいですか今あなたは正しい場所にいるので何も心配することはありません聴衆をコントロールしたり自分の発言に同意させたりすることは新しい概念ではありませんそれは心理的操作と呼ばれるものですこれまで世界史に大きな影響を与えた人物のほとんどは他人を自分の意のままに動かすことに成功してきましたそのような人々は生まれながらにして高いレベルの説得の才能を備えているためマインドコントロールのように感じられると思うかもしれませんしかし実際はそうではありません人間の行動は一見予測不可能に見えるかもしれませんが一定の基礎がありそれをマスターすることができるのです核となる基礎をマスターすることで他人を支配したり操ったりしているという印象を与えることなく自分の望むものをすべて得ることがӗ

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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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  焼き鈍し法 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  シミュレーテッド アニーリングとは
   
  sa としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して sa を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。
   
  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: シミュレーテッド アニーリング
   
  第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング
   
  第 3 章: 自動ラベル配置
   
  第 4 章: 組み合わせ 最適化
   
  第 5 章: 二相進化
   
  第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット
   
  第 7 章: 分子動力学
   
  第 8: 学際的な設計の最適化
   
  第 9 章: 粒子群の最適化
   
  第 10 章: 量子アニーリング
   
  (ii) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。
   
  (iii) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。
   
  (iv) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびアニーリング技術を学びたい人 あらゆる種類の模擬アニーリングに関する基本的な知識や情報を超えた内容です。
   
   

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  コンピュータビジョングラフのカット - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  コンピュータービジョングラフカットとは
   
  コンピュータ ビジョンの分野で応用されているように、グラフ カットの最適化を使用すると、画像のスムージング、ステレオ対応問題、画像のセグメンテーション、オブジェクトの共同セグメンテーションなど、さまざまな低レベルのコンピュータ ビジョンの問題を効率的に解決できます。 エネルギー最小化の観点から定式化できるコンピュータ ビジョンの問題。 これらのエネルギー最小化問題の多くは、グラフ内の最大流量問題を解くことで近似できます。 コンピュータ ビジョンにおけるこのような問題のほとんどの定式化では、最小エネルギー解は解の最大事後推定値に対応します。 多くのコンピューター ビジョン アルゴリズムにはグラフのカットが含まれますが、「グラフ カット」という用語は、最大フロー/最小カットの最適化を採用するモデルに特に適用されます。
   
  どのようなメリットがあるのか
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット
   
  第 2 章: 最大流量最小カット定理
   
  第 3 章: 画像のセグメンテーション
   
  第 4 章：カット（グラフ理論）
   
  第 5 章: ミニマムカット
   
  第 6 章：流域（画像処理）
   
  第 7 章: グラブカット
   
  第 8 章: ランダム ウォーカー アルゴリズム
   
  第 9 章: グラフカットの最適化
   
  第 10 章: ビデオ マッティング
   
  (ii) コンピュータ ビジョン グラフ カットに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのコンピュータ ビジョン グラフ カットの使用例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のコンピューター ビジョン グラフ カット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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  アリのコロニー最適化アルゴリズム - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  アリのコロニー最適化アルゴリズムとは
   
  アリのコロニー最適化アルゴリズム (aco とも呼ばれる) は、コンピューター サイエンスとオペレーションの分野における計算問題に対処するための確率論的手法です。 リサーチ。 これらの問題は、グラフを通じて適切なパスを見つけるというタスクに要約できます。 自然のアリの行動は、人工アリに代表されるマルチエージェント システムの開発のインスピレーションとして役立ちました。 フェロモンの使用による生物学的アリのコミュニケーションは、頻繁に採用される主要なパラダイムです。 人工アリとローカル検索アルゴリズムの組み合わせは、インターネット ルーティングや車両ルーティングなど、ある種のグラフを伴ういくつかの最適化タスクに最適な手法となっています。 これは、これらの組み合わせにより、従来の方法よりも最適なソリューションを迅速に見つけることができるためです。
   
  メリット
   
  (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
   
  第 1 章: アリのコロニー最適化アルゴリズム
   
  第 2 章: ジョブショップのスケジューリング
   
  第 3 章: オープンショップのスケジューリング
   
  第 4 章: 二次代入問題
   
  第 5 章: 一般化された代入問題
   
  第 6 章: セットカバー問題
   
  第 7 章: 分割問題
   
  第 8 章: 破産予測
   
  第 9 章: タンパク質とタンパク質の相互作用
   
  第 10 章: タンパク質のフォールディング
   
  (ii) 一般のよくある質問に答える アリのコロニー最適化アルゴリズムについて。
   
  (iii) さまざまな分野でのアリのコロニー最適化アルゴリズムの使用例の実例。
   
  (iv) 266 の新機能を簡単に説明する 17 の付録 アリのコロニー最適化アルゴリズムのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界のテクノロジーを紹介します。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のアリのコロニー最適化アルゴリズム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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