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書誌情報サマリ
| 書名 |
マリー・アントワネットの暗号 解読されたフェルセン伯爵との往復書簡
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| 著者名 |
エヴリン・ファー／著
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| 著者名ヨミ |
エヴリン ファー |
| 出版者 |
河出書房新社
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| 出版年月 |
2018.8 |
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求番号 |
資料種別 |
配架場所 |
帯出区分 |
状態 |
貸出
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| 1 |
野畑 | 209538107 | 289.3/ﾏ/ | 一般図書 | 成人室 | | 在庫 |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1003000467426 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
マリー・アントワネットの暗号 解読されたフェルセン伯爵との往復書簡 |
| 書名ヨミ |
マリー アントワネット ノ アンゴウ |
| 副書名 |
解読されたフェルセン伯爵との往復書簡 |
| 副書名ヨミ |
カイドク サレタ フェルセン ハクシャク トノ オウフク ショカン |
| 著者名 |
エヴリン・ファー／著
ダコスタ吉村花子／訳
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| 著者名ヨミ |
エヴリン ファー ダコスタ ヨシムラ ハナコ |
| 出版者 |
河出書房新社
|
| 出版年月 |
2018.8 |
| ページ数 |
490p |
| 大きさ |
20cm |
| ISBN |
4-309-22735-1 |
| ISBN |
978-4-309-22735-1 |
| 分類記号 |
289.3
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| 内容紹介 |
現在見つかっているマリー・アントワネットとフェルセンの往復書簡全編を収録。最新技術を駆使した解読により、フランス革命という時代を生き抜こうとした王妃と、同時代の人々の姿を明らかにする。 |
| 著者紹介 |
ロンドン生まれ。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで英語・フランス語・イタリア語を専攻。マリー・アントワネットとフェルセンについての調査をフランス、スウェーデン各地にて継続。 |
| (他の紹介)内容紹介 |
マテリアルズインフォマティクスは物質科学においてデータから知識を抽出する科学である。その科学的ワークフローを行う具体的な実践手法としては、Ｒや近年Ｐｙｔｈｏｎの計算機言語による手続き記述がよく用いられる。しかし、計算機言語を用いるにはまず計算機言語を習得せねばならない。従って、機械学習手法を用いたデータマイニングを実践するには計算機言語をまず学ばねばならないことになる。これらの計算機言語を用いずにＧＵＩを用いて科学的ワークフローの設計を行えるスタンドアロンソフトがあり、Ｏｒａｎｇｅ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇはそのうちの一つである。本書は習うより慣れろという方針で作成しており、機械学習手法をなるべく数式を用いずに説明し、主として無機物質科学の小規模データを題材として機械学習を用いたデータマイニングの初歩を紹介する。理論の詳細な説明より、なるべく多くの例を掲載し何ができるのかを体験することを目的とする。 |
| (他の紹介)目次 |
１ Ｏｒａｎｇｅ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇとは
２ 機械学習の基礎概念
３ 超基礎：簡単な観測データからの回帰モデルの学習
４ 基礎：希土類コバルト二元合金のキュリー温度の予測回帰モデルの学習
５ 基礎：単体元素基底状態結晶構造の予測
６ 基礎：鉄結晶構造のクラスタリング
７ 応用：文字分類モデルの学習（文字認識）
８ 応用：トモグラフ像の復元
Ａ 付録 |
| (他の紹介)著者紹介 |
木野 日織
１９９１年東京大学理学部物理学科卒。１９９６年東京大学大学院理学系研究科博士課程卒（理学博士）。１９９６年東京大学物性研究所物性理論部門助手などを経て２００２年から（国）物質・材料研究機構に勤務する。２０１５年からの国立研究開発法人科学技術振興機構（ＪＳＴ）イノベーションハブ構築支援事業の一環として（国）物質・材料研究機構に情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（ＭＩ２Ｉ）発足時からデータマイニングを行う。データ駆動ＡＩでは物性物理の知識を活かした説明・解釈可能なＡＩ技術、第一原理計算によるデータ生成、そのための知識駆動ＡＩ技術などに興味を持つ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
ダム，ヒョウ・チ
１９９８年東京大学理学部物理学科卒。２００３年北陸先端科学技術大学院大学材料科学研究科物性科学専攻博士号。２００５年１０月から北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科講師。２０１１年４月から同テニュア付准教授。２０２０年１０月から北陸先端科学技術大学院大学知識科学系教授。学位は材料科学で取得。２００５年から材料科学とデータマイニングの融合に身を投じている。専門分野は材料科学、知識科学、計算材料科学、データサイエンス、マテリアルズインフォマティクス。データ駆動型アプローチを用いた知識抽出など、証拠理論を用いた類似度評価に興味があり、材料科学研究のための説明・解釈可能なＡＩ技術の開発に取り組む(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
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