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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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  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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  検索アルゴリズム - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  検索アルゴリズムとは
   
  コンピュータ サイエンスの分野では、検索問題を解決するために設計されたアルゴリズムを検索アルゴリズムと呼びます。 検索アルゴリズムは、特定のデータ構造内に保存されている情報、または問題ドメインの検索空間内で計算された情報を取得するように設計されています。 この情報には、離散値または連続値が含まれます。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 検索アルゴリズム
   
  第 2 章: 線形検索
   
  第 3 章: 二分探索アルゴリズム
   
  第 4 章: 深さ優先検索
   
  第 5 章: 幅優先検索
   
  第 6 章: 最良優先検索
   
  第 7 章: a* 検索アルゴリズム
   
  第 8 章: ヒル クライミング
   
  第 9 章: シミュレーション アニーリング
   
  第 10 章: 遺伝的アルゴリズム
   
  (ii) 検索アルゴリズムに関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野における検索アルゴリズムの実際の使用例。
   
  (iv) 検索を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 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検索アルゴリズムに関する情報。
   
   

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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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  軍事部門 - 戦略の解明、防衛のバックボーンの解読

  Fouad Sabry

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  軍部門とは
   
  軍部門とは、共通の基準によれば、主権国家または州の国軍の下部組織です。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 軍部門
   
  第 2 章: 陸軍士官学校
   
  第 3 章: カナダ軍
   
  第 4 章: 最高司令官
   
  第 5 章: 憲兵
   
  第 6 章: 軍楽隊
   
  第 7 章: 憲兵隊
   
  第 8 章: 士官候補生
   
  第 9 章: 憲兵元帥
   
  第 10 章: 軍旗
   
  (ii) 軍に関する一般のよくある質問への回答
   
  この本は誰に向けた本ですか?
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の軍事部門に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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