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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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  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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  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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  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。 
  「明日から役立つスキル」と「未来を見据えた戦略」を兼ね備えたこの一冊で、セキュリティのプロフェッショナルへの道を切り開きましょう。

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  強化学習 - 自律マシンのためのインテリジェントな意思決定を習得する

  Fouad Sabry

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  急速に進化するロボット工学の分野では、強化学習は自律システムを構築するための最も有望な方法の 1 つです。本書「強化学習」では、この強力な手法を詳細に検討し、その基本原理から最新の進歩までを読者に説明します。専門家、大学院生、愛好家を問わず、この本はロボット工学の文脈で強化学習を理解するための詳細かつわかりやすいアプローチを提供します。
   
  章の概要:
   
  1: 強化学習: 強化学習のコア概念を紹介し、自律システムでの役割を強調します。
   
  2: マルコフ決定過程: 強化学習の重要な基盤である、不確実性下での意思決定の数学的フレームワークについて説明します。
   
  3: 時間差学習: 環境のモデルを必要とせずに経験から学習する方法を探ります。
   
  4: ベルマン方程式: 多くの強化学習アルゴリズムの根底にある重要な再帰関係について説明します。
   
  5: qラーニング: 環境のモデルなしで最適なアクションを学習するオフポリシー強化学習アルゴリズムに焦点を当てます。
   
  6: 多腕バンディット: 不確実な環境での意思決定をモデル化する、より単純な強化学習問題を扱います。
   
  7: 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス: 隠れた状態を組み込むことで、従来のマルコフ決定プロセスを拡張します。
   
  8: ギティンス インデックス: 多腕バンディット問題で探索と活用のバランスをとる戦略を紹介します。
   
  9: 状態–アクション–報酬–状態–アクション: 意思決定戦略を通知する強化学習の時間パターンを詳しく調べます。
   
  10: プロト値関数: 学習の効率性を高めるために、値関数を近似する方法を探ります。
   
  11: 自動基底関数構築: 学習効率を向上させる機能を自動的に構築する方法に焦点を当てます。
   
  12: 平均場ゲーム理論: 大規模なマルチエージェント システムでの相互作用をモデル化するフレームワークについて説明します。
   
  13: マルチエージェント パスファインディング: 複数のエージェントを調整して効率的に目的地に到達するためのアルゴリズムを紹介します。
   
  14: モデルフリー (強化学習): 学習に環境のモデルに依存しない方法について説明します。
   
  15: ディープ強化学習: ディープラーニングと強化学習を組み合わせて、複雑で高次元の環境を処理します。
   
  16: マルチエージェント強化学習: 複数の相互作用するエージェントがいる環境で学習するための戦略に焦点を当てます。
   
  17: セルフプレイ: 高度な学習戦略の重要なコンポーネントである、エージェントが自分自身との競争を通じて学習するという概念を探ります。
   
  18: 近接ポリシー最適化: 安定性とパフォーマンスを向上させた強化学習のポリシーを最適化するアルゴリズムを紹介します。
   
  19: 探索と活用のジレンマ: 新しい戦略の探索と既知の戦略の活用のバランスをとるという基本的な課題について説明します。
   
  20: 人間のフィードバックからの強化学習: 人間の入力を使用して強化学習を改善する方法を検討します。
   
  21: 模倣学習: エージェントが人間の専門家の行動を模倣して学習する手法に焦点を当てます。
   
  強化学習は単なる技術ガイドではなく、自律システムがさまざまな環境に適応して決定を下す方法を理解するための重要なリソースです。ロボットの専門家、学生、または愛好家のいずれであっても、この本は強化学習を習得し、それを実際のロボット システムに適用するために必要な知識を身に付けるための洞察を提供します。

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  戦争評議会 - 歴史を形作った戦略的決定

  Fouad Sabry

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  軍議とは何か
   
  「軍議」という用語は軍事科学の分野から来ており、紛争の最中に次の行動方針を決定するために開催される会議を指します。通常の状況では、決定は指揮官によって行われ、参謀によって伝達および調整される場合とされない場合があります。その後、下級将校は、行われた選択を実行する責任を負います。軍議は、部下との合意に達する目的で、重要な主題に関して決定を下す必要がある状況で、または指揮官が自分の立場に確信が持てない場合に招集されることがよくあります。伝統的な軍議は、議論とそれに続く投票で構成され、通常は上級指揮官が不在の状態で行われます。上級指揮官は、部下に影響を与えたり脅したりするためにそこにいた可能性があります。こうした集まりでは、経験の浅い将校が先に投票し、将校は年功序列の逆順に投票するのが通例です。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 戦争評議会
   
  第 2 章: ゲティスバーグの戦い
   
  第 3 章: ロバート e. リー
   
  第 4 章: チャンセラーズヴィルの戦い
   
  第 5 章: フレデリックスバーグの戦い
   
  第 6 章: 荒野の戦い
   
  第 7 章: ジョージ ミード
   
  第 8 章: ファイブ フォークスの戦い
   
  第 9 章: 最高司令官
   
  第 10 章: リチャード s. イーウェル
   
  (ii) 質問への回答戦争評議会に関するよくある質問。
   
  この本は誰向けですか?
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の戦争評議会に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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