close
1.

図書
図書
1. Mass spectral and GC data of drugs, poisons, pesticides, pollutants, and their metabolites. 3rd rev. and enl. ed (: set (1-2) ; vol. 1 ; vol. 2)
Karl Pfleger, Hans H. Maurer, Armin Weber
出版情報: Weinheim : Wiley-VCH, c2007  2 v. ; 29 cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
(Methods, Tables) / Volume 1：
Methods
Introduction / 1：
Experimental Section / 2：
Origin and choice of samples / 2.1：
Sample preparation / 2.2：
Standard extraction procedures / 2.2.1：
Standard liquid-liquid extraction (LLE) for plasma, urine or gastric contents (P, U, G) / 2.2.1.1：
STA procedure (hydrolysis, extraction and microwave-assisted acetylation) for urine (U+UHYAC) / 2.2.1.2：
Extraction of urine after cleavage of conjugates by glucuronidase and arylsulfatase (UGLUC) / 2.2.1.3：
Extractive methylation procedure for urine or plasma (UME, PME) / 2.2.1.4：
Solid-phase extraction for plasma or urine (PSPE, USPE) / 2.2.1.5：
LLE of plasma for determination of drugs for brain death diagnosis / 2.2.1.6：
Extraction of ethylene glycol and other glycols from plasma or urine followed by microwave-assisted pivalylation (PEGPIV or UEGPIV) / 2.2.1.7：
Derivatization procedures / 2.2.2：
Acetylation (AC) / 2.2.2.1：
Methylation (ME) / 2.2.2.2：
Ethylation (ET) / 2.2.2.3：
tert.-Butyldimethylsilylation (TBDMS) / 2.2.2.4：
Trimethylsilylation (TMS) / 2.2.2.5：
Trimethylsilylation followed by trifluoroacetylation (TMSTFA) / 2.2.2.6：
Trifluoroacetylation (TFA) / 2.2.2.7：
Pentafluoropropionylation (PFP) / 2.2.2.8：
Pentafluoropropylation (PFPOL) / 2.2.2.9：
Heptafluorobutyrylation (HFB) / 2.2.2.10：
Pivalylation (PIV) / 2.2.2.11：
Heptafluorobutyrylprolylation (HFBP) / 2.2.2.12：
GC-MS Apparatus / 2.3：
Apparatus and operation conditions / 2.3.1：
Quality assurance of the apparatus performance / 2.3.2：
Determination of retention indices / 2.4：
Systematic toxicological analysis (STA) of several classes of drugs and their metabolites by GC-MS / 2.5：
Screening for 200 drugs in blood plasma after LLE / 2.5.1：
Screening for most of the basic and neutral drugs in urine after acid hydrolysis, LLE and acetylation / 2.5.2：
Systematic toxicological analysis procedures for the detection of acidic drugs and/or their metabolites / 2.5.3：
General screening procedure for zwitterionic compounds after SPE and silylation / 2.5.4：
Application of the electronic version of this handbook / 2.6：
Quantitative determination / 2.7：
Correlation between Structure and Fragmentation / 3：
Principle of electron-ionization mass spectrometry (EI-MS) / 3.1：
Correlation between fundamental structures or side chains and fragment ions / 3.2：
Formation of Artifacts / 4：
Artifacts formed by oxidation during extraction with diethyl ether / 4.1：
N-Oxidation of tertiary amines / 4.1.1：
S-Oxidation of phenothiazines / 4.1.2：
Artifacts formed by thermolysis during GC (GC artifact) / 4.2：
Decarboxylation of carboxylic acids / 4.2.1：
Cope elimination of N-oxides (-(CH3)2NOH, -(C2H5)2NOH, -C6H14N2O2) / 4.2.2：
Rearrangement of bis-deethyl flurazepam (-H2O) / 4.2.3：
Elimination of various residues / 4.2.4：
Methylation of carboxylic acids in methanol ((ME), ME in methanol) / 4.2.5：
Formation of formaldehyde adducts using methanol as solvent (GC artifact in methanol) / 4.2.6：
Artifacts formed by thermolysis during GC and during acid hydrolysis (GC artifact, HY artifact) / 4.3：
Dehydration of alcohols (-H2O) / 4.3.1：
Decarbamoylation of carbamates / 4.3.2：
Cleavage of morazone to phenmetrazine / 4.3.3：
Artifacts formed during acid hydrolysis / 4.4：
Cleavage of the ether bridge in beta-blockers and alkanolamine antihistamines (HY) / 4.4.1：
Cleavage of 1,4-benzodiazepines to aminobenzoyl derivatives (HY) / 4.4.2：
Cleavage and rearrangement of N-demethyl metabolites of clobazam to benzimidazole derivatives (HY) / 4.4.3：
Cleavage and rearrangement of bis-deethyl flurazepam (HY -H2O) / 4.4.4：
Cleavage and rearrangement of tetrazepam / 4.4.5：
(Methods, Tables) / Volume 1：
Methods
Introduction / 1：
2.

電子ブック
ＥＢ
2. Peer-to-Peer Video Streaming
Eric Setton, Bernd Girod
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer US, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Background / 2：
Video Compression / 2.1：
H.264 Video Coding / 2.1.1：
Distortion Models / 2.1.2：
Video Streaming / 2.2：
Error Resilience / 2.2.1：
Congestion Control / 2.2.2：
Path Diversity / 2.2.3：
Multicast Architectures / 2.3：
IP Multicast / 2.3.1：
Content Delivery Networks / 2.3.2：
Peer-to-Peer Systems / 2.4：
Peer-to-Peer File Transfer, the Example of BitTorrent / 2.4.1：
Peer-to-Peer Streaming / 2.4.2：
Streaming over Throughput-Limited Paths / 3：
Video Encoding for Throughput-Limited Paths / 3.1：
End-to-End Rate-Distortion Performance Model / 3.1.1：
Experimental Results / 3.1.2：
Congestion-Distortion Optimized Scheduling / 3.2：
Channel Model / 3.2.1：
Evaluating a Schedule / 3.2.2：
Randomized Schedule Search / 3.2.3：
CoDiO Light / 3.2.4：
Chapter Summary / 3.2.5：
Peer-to-Peer Control Protocol / 4：
Protocol Description / 4.1：
Different Peer States / 4.1.1：
Different Tree Connection States / 4.1.2：
Multicast Source / 4.1.3：
Protocol Settings / 4.1.4：
Experimental Protocol Evaluation / 4.2：
Experimental Setup / 4.2.1：
Control Protocol Traffic Distribution / 4.2.2：
Join and Rejoin Latency / 4.2.3：
Scalability / 4.2.4：
Limiting Throughput / 4.2.5：
Video Streaming over a Peer-to-Peer Network / 4.3：
Video Streaming Protocol / 5.1：
Video Packet Transmission / 5.1.1：
Retransmissions / 5.1.2：
Peer-to-Peer CoDiO Scheduling / 5.2：
Sender-Driven Prioritization / 5.2.1：
Distortion-Optimized Retransmission Scheduling / 5.2.2：
Scheduler Evaluation / 5.2.3：
Video Sessions / 5.3：
Diversity / 5.3.2：
CoDiO P2P / 5.3.3：
Conclusions and Future Work / 5.4：
Conclusions / 6.1：
Future Work / 6.2：
Video Experiments / A：
Encoding Structures / A.1：
Latency-Constrained Video Streaming / A.1.2：
Error-Resilient Decoding / A.1.3：
Quality Metric / A.1.4：
Video Sequences / A.2：
Container / A.2.1：
Foreman / A.2.2：
Mobile / A.2.3：
Mother & Daughter / A.2.4：
News / A.2.5：
Salesman / A.2.6：
References
Index
Introduction / 1：
Background / 2：
Video Compression / 2.1：
3.

電子ブック
ＥＢ
3. Peer-to-Peer Video Streaming
Eric Setton, Bernd Girod
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer US, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Background / 2：
Video Compression / 2.1：
H.264 Video Coding / 2.1.1：
Distortion Models / 2.1.2：
Video Streaming / 2.2：
Error Resilience / 2.2.1：
Congestion Control / 2.2.2：
Path Diversity / 2.2.3：
Multicast Architectures / 2.3：
IP Multicast / 2.3.1：
Content Delivery Networks / 2.3.2：
Peer-to-Peer Systems / 2.4：
Peer-to-Peer File Transfer, the Example of BitTorrent / 2.4.1：
Peer-to-Peer Streaming / 2.4.2：
Streaming over Throughput-Limited Paths / 3：
Video Encoding for Throughput-Limited Paths / 3.1：
End-to-End Rate-Distortion Performance Model / 3.1.1：
Experimental Results / 3.1.2：
Congestion-Distortion Optimized Scheduling / 3.2：
Channel Model / 3.2.1：
Evaluating a Schedule / 3.2.2：
Randomized Schedule Search / 3.2.3：
CoDiO Light / 3.2.4：
Chapter Summary / 3.2.5：
Peer-to-Peer Control Protocol / 4：
Protocol Description / 4.1：
Different Peer States / 4.1.1：
Different Tree Connection States / 4.1.2：
Multicast Source / 4.1.3：
Protocol Settings / 4.1.4：
Experimental Protocol Evaluation / 4.2：
Experimental Setup / 4.2.1：
Control Protocol Traffic Distribution / 4.2.2：
Join and Rejoin Latency / 4.2.3：
Scalability / 4.2.4：
Limiting Throughput / 4.2.5：
Video Streaming over a Peer-to-Peer Network / 4.3：
Video Streaming Protocol / 5.1：
Video Packet Transmission / 5.1.1：
Retransmissions / 5.1.2：
Peer-to-Peer CoDiO Scheduling / 5.2：
Sender-Driven Prioritization / 5.2.1：
Distortion-Optimized Retransmission Scheduling / 5.2.2：
Scheduler Evaluation / 5.2.3：
Video Sessions / 5.3：
Diversity / 5.3.2：
CoDiO P2P / 5.3.3：
Conclusions and Future Work / 5.4：
Conclusions / 6.1：
Future Work / 6.2：
Video Experiments / A：
Encoding Structures / A.1：
Latency-Constrained Video Streaming / A.1.2：
Error-Resilient Decoding / A.1.3：
Quality Metric / A.1.4：
Video Sequences / A.2：
Container / A.2.1：
Foreman / A.2.2：
Mobile / A.2.3：
Mother & Daughter / A.2.4：
News / A.2.5：
Salesman / A.2.6：
References
Index
Introduction / 1：
Background / 2：
Video Compression / 2.1：
4.

電子ブック
ＥＢ
4. Cooperative Bug Isolation
Ben Liblit, David Hutchison, Takeo Kanade, Association for Computing Machinery.
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer Berlin Heidelberg, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Perfect, or Close Enough / 1.1：
Automatic Failure Reporting / 1.2：
The Next Step Forward / 1.3：
Cooperative Bug Isolation / 1.4：
Instrumentation Framework / 2：
Basic Instrumentation Strategy / 2.1：
Sampling the Bernoulli Way / 2.1.1：
From Blocks to Functions / 2.1.2：
Interprocedural Issues / 2.1.3：
Instrumentation Schemes for Distributed Debugging / 2.2：
Issues in Remote Sampling / 2.2.1：
Counter-Based Instrumentation Schemes / 2.2.2：
Additional Instrumentation Schemes / 2.2.3：
Performance and Optimizations / 2.3：
Static Branch Prediction / 2.3.1：
Weightless Functions / 2.3.2：
Empty and Singleton Regions / 2.3.3：
Local Countdown Caching / 2.3.4：
Random Countdown Generation / 2.3.5：
Path Balancing / 2.3.6：
Statically Selective Sampling / 2.3.7：
Optimization Recap / 2.3.8：
Adaptive Sampling / 2.4：
Nonuniformity Via Multiple Countdowns / 2.4.1：
Nonuniformity Via Non-Unit Site Weights / 2.4.2：
Policy Notes / 2.4.3：
Realistic Sampling Rates / 2.5：
Practical Considerations / 3：
Native Compiler Integration / 3.1：
Static Site Information / 3.1.1：
Libraries and Plugins / 3.2：
Threads / 3.3：
Next-Sample Countdown / 3.3.1：
Predicate Counters / 3.3.2：
Compilation Unit Registry and Report File / 3.3.3：
Time Stamp Clock / 3.3.4：
Performance Evaluation / 3.3.5：
Privacy and Security / 3.4：
User Interaction / 3.5：
Status of the Public Deployment / 3.6：
Resource Requirements / 3.6.1：
Reporting Trends / 3.6.2：
Techniques for Statistical Debugging / 4：
Notation and Terminology / 4.1：
Predicate Elimination / 4.2：
Instrumentation Strategy / 4.2.1：
Elimination Strategies / 4.2.2：
Data Collection and Analysis / 4.2.3：
Refinement over time / 4.2.4：
Performance Impact / 4.2.5：
Limitations and Insights / 4.2.6：
Regularized Logistic Regression / 4.3：
Crash Prediction Using Logistic Regression / 4.3.1：
Moss: A Multiple-Bug Challenge / 4.3.2：
Nonuniform Sampling / 4.4.1：
Analysis Results / 4.4.2：
Iterative Bug Isolation and Elimination / 4.5：
Increase Scores / 4.5.1：
Statistical Interpretation / 4.5.2：
Balancing Specificity and Sensitivity / 4.5.3：
Redundancy Elimination / 4.5.4：
Case Studies / 4.6：
Moss / 4.6.1：
CCRYPT / 4.6.2：
BC / 4.6.3：
EXIF / 4.6.4：
Rhythmbox / 4.6.5：
Related Work / 5：
Static Analysis / 5.1：
Profiling and Tracing / 5.2：
Dynamic Analysis / 5.3：
Conclusion / 6：
References
Introduction / 1：
Perfect, or Close Enough / 1.1：
Automatic Failure Reporting / 1.2：
5.

電子ブック
ＥＢ
5. Cooperative Bug Isolation
Ben Liblit, David Hutchison, Takeo Kanade, Association for Computing Machinery.
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer Berlin Heidelberg, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Perfect, or Close Enough / 1.1：
Automatic Failure Reporting / 1.2：
The Next Step Forward / 1.3：
Cooperative Bug Isolation / 1.4：
Instrumentation Framework / 2：
Basic Instrumentation Strategy / 2.1：
Sampling the Bernoulli Way / 2.1.1：
From Blocks to Functions / 2.1.2：
Interprocedural Issues / 2.1.3：
Instrumentation Schemes for Distributed Debugging / 2.2：
Issues in Remote Sampling / 2.2.1：
Counter-Based Instrumentation Schemes / 2.2.2：
Additional Instrumentation Schemes / 2.2.3：
Performance and Optimizations / 2.3：
Static Branch Prediction / 2.3.1：
Weightless Functions / 2.3.2：
Empty and Singleton Regions / 2.3.3：
Local Countdown Caching / 2.3.4：
Random Countdown Generation / 2.3.5：
Path Balancing / 2.3.6：
Statically Selective Sampling / 2.3.7：
Optimization Recap / 2.3.8：
Adaptive Sampling / 2.4：
Nonuniformity Via Multiple Countdowns / 2.4.1：
Nonuniformity Via Non-Unit Site Weights / 2.4.2：
Policy Notes / 2.4.3：
Realistic Sampling Rates / 2.5：
Practical Considerations / 3：
Native Compiler Integration / 3.1：
Static Site Information / 3.1.1：
Libraries and Plugins / 3.2：
Threads / 3.3：
Next-Sample Countdown / 3.3.1：
Predicate Counters / 3.3.2：
Compilation Unit Registry and Report File / 3.3.3：
Time Stamp Clock / 3.3.4：
Performance Evaluation / 3.3.5：
Privacy and Security / 3.4：
User Interaction / 3.5：
Status of the Public Deployment / 3.6：
Resource Requirements / 3.6.1：
Reporting Trends / 3.6.2：
Techniques for Statistical Debugging / 4：
Notation and Terminology / 4.1：
Predicate Elimination / 4.2：
Instrumentation Strategy / 4.2.1：
Elimination Strategies / 4.2.2：
Data Collection and Analysis / 4.2.3：
Refinement over time / 4.2.4：
Performance Impact / 4.2.5：
Limitations and Insights / 4.2.6：
Regularized Logistic Regression / 4.3：
Crash Prediction Using Logistic Regression / 4.3.1：
Moss: A Multiple-Bug Challenge / 4.3.2：
Nonuniform Sampling / 4.4.1：
Analysis Results / 4.4.2：
Iterative Bug Isolation and Elimination / 4.5：
Increase Scores / 4.5.1：
Statistical Interpretation / 4.5.2：
Balancing Specificity and Sensitivity / 4.5.3：
Redundancy Elimination / 4.5.4：
Case Studies / 4.6：
Moss / 4.6.1：
CCRYPT / 4.6.2：
BC / 4.6.3：
EXIF / 4.6.4：
Rhythmbox / 4.6.5：
Related Work / 5：
Static Analysis / 5.1：
Profiling and Tracing / 5.2：
Dynamic Analysis / 5.3：
Conclusion / 6：
References
Introduction / 1：
Perfect, or Close Enough / 1.1：
Automatic Failure Reporting / 1.2：
6.

電子ブック
ＥＢ
6. Software Verification and Validation
Marcus S. Fisher
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer US, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Introduction / Chapter 1：
Managing Verification and Validation / Chapter 2：
The Axioms of Leadership / Section 2.1：
Planning / Section 2.2：
Establishing the V&V Requirements / Section 2.2.1：
Establishing the V&V Plan / Section 2.2.2：
Managing the Plan / Section 2.3：
Effectiveness Measures / Section 2.3.2：
Control Gates / Section 2.3.3：
Risk Management / Section 2.4：
Identify / Section 2.4.1：
Analyze / Section 2.4.2：
Plan / Section 2.4.3：
Track / Section 2.4.4：
Control / Section 2.4.5：
Risk Management Plan / Section 2.4.6：
Communication Structures / Section 2.5：
References
The Verification and Validation Life Cycle / Chapter 3：
Traceability Analysis / Section 3.1：
Interface Analysis / Section 3.2：
Phase Dependent Analysis / Section 3.3：
Requirements Analysis / Section 3.3.1：
Design Analysis / Section 3.3.2：
Code Analysis / Section 3.3.3：
Test Analysis / Section 3.3.4：
V&V Testing / Section 3.4：
Systems V&V / Chapter 4：
Appendix A
Index
Introduction / Chapter 1：
Managing Verification and Validation / Chapter 2：
The Axioms of Leadership / Section 2.1：
7.

電子ブック
ＥＢ
7. Nonlinear Dimensionality Reduction
John Aldo Lee, M. Jordan, John A. Lee, Michel Verleysen
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer New York, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Notations
Acronyms
High-Dimensional Data / 1：
Practical motivations / 1.1：
Fields of application / 1.1.1：
The goals to be reached / 1.1.2：
Theoretical motivations / 1.2：
How can we visualize high-dimensional spaces? / 1.2.1：
Curse of dimensionality and empty space phenomenon / 1.2.2：
Some directions to be explored / 1.3：
Relevance of the variables / 1.3.1：
Dependencies between the variables / 1.3.2：
About topology, spaces, and manifolds / 1.4：
Two benchmark manifolds / 1.5：
Overview of the next chapters / 1.6：
Characteristics of an Analysis Method / 2：
Purpose / 2.1：
Expected functionalities / 2.2：
Estimation of the number of latent variables / 2.2.1：
Embedding for dimensionality reduction / 2.2.2：
Embedding for latent variable separation / 2.2.3：
Internal characteristics / 2.3：
Underlying model / 2.3.1：
Algorithm / 2.3.2：
Criterion / 2.3.3：
Example: Principal component analysis / 2.4：
Data model of PCA / 2.4.1：
Criteria leading to PCA / 2.4.2：
Functionalities of PCA / 2.4.3：
Algorithms / 2.4.4：
Examples and limitations of PCA / 2.4.5：
Toward a categorization of DR methods / 2.5：
Hard vs. soft dimensionality reduction / 2.5.1：
Traditional vs. generative model / 2.5.2：
Linear vs. nonlinear model / 2.5.3：
Continuous vs. discrete model / 2.5.4：
Implicit vs. explicit mapping / 2.5.5：
Integrated vs. external estimation of the dimensionality / 2.5.6：
Layered vs. standalone embeddings / 2.5.7：
Single vs. multiple coordinate systems / 2.5.8：
Optional vs. mandatory vector quantization / 2.5.9：
Batch vs. online algorithm / 2.5.10：
Exact vs. approximate optimization / 2.5.11：
The type of criterion to be optimized / 2.5.12：
Estimation of the Intrinsic Dimension / 3：
Definition of the intrinsic dimension / 3.1：
Fractal dimensions / 3.2：
The q-dimension / 3.2.1：
Capacity dimension / 3.2.2：
Information dimension / 3.2.3：
Correlation dimension / 3.2.4：
Some inequalities / 3.2.5：
Practical estimation / 3.2.6：
Other dimension estimators / 3.3：
Local methods / 3.3.1：
Trial and error / 3.3.2：
Comparisons / 3.4：
Data Sets / 3.4.1：
PCA estimator / 3.4.2：
Local PCA estimator / 3.4.3：
Concluding remarks / 3.4.5：
Distance Preservation / 4：
State-of-the-art / 4.1：
Spatial distances / 4.2：
Metric space, distances, norms and scalar product / 4.2.1：
Multidimensional scaling / 4.2.2：
Sammon's nonlinear mapping / 4.2.3：
Curvilinear component analysis / 4.2.4：
Graph distances / 4.3：
Geodesic distance and graph distance / 4.3.1：
Isomap / 4.3.2：
Geodesic NLM / 4.3.3：
Curvilinear distance analysis / 4.3.4：
Other distances / 4.4：
Kernel PC A / 4.4.1：
Semidefinite embedding / 4.4.2：
Topology Preservation / 5：
State of the art / 5.1：
Predefined lattice / 5.2：
Self-Organizing Maps / 5.2.1：
Generative Topographic Mapping / 5.2.2：
Data-driven lattice / 5.3：
Locally linear embedding / 5.3.1：
Laplacian eigenmaps / 5.3.2：
Isotop / 5.3.3：
Method comparisons / 6：
Toy examples / 6.1：
The Swiss roll / 6.1.1：
Manifolds having essential loops or spheres / 6.1.2：
Cortex unfolding / 6.2：
Image processing / 6.3：
Artificial faces / 6.3.1：
Real faces / 6.3.2：
Conclusions / 7：
Summary of the book / 7.1：
The problem / 7.1.1：
A basic solution / 7.1.2：
Dimensionality reduction / 7.1.3：
Latent variable separation / 7.1.4：
Intrinsic dimensionality estimation / 7.1.5：
Data flow / 7.2：
Variable Selection / 7.2.1：
Calibration / 7.2.2：
Linear dimensionality reduction / 7.2.3：
Nonlinear dimensionality reduction / 7.2.4：
Further processing / 7.2.5：
Model complexity / 7.3：
Taxonomy / 7.4：
Distance preservation / 7.4.1：
Topology preservation / 7.4.2：
Spectral methods / 7.5：
Nonspectral methods / 7.6：
Tentative methodology / 7.7：
Perspectives / 7.8：
Matrix Calculus / A：
Singular value decomposition / A.1：
Eigenvalue decomposition / A.2：
Square root of a square matrix / A.3：
Gaussian Variables / B：
One-dimensional Gaussian distribution / B.1：
Multidimensional Gaussian distribution / B.2：
Uncorrelated Gaussian variables / B.2.1：
Isotropic multivariate Gaussian distribution / B.2.2：
Linearly mixed Gaussian variables / B.2.3：
Optimization / C：
Newton's method / C.1：
Finding extrema / C.1.1：
Multivariate version / C.1.2：
Gradient ascent/descent / C.2：
Stochastic gradient descent / C.2.1：
Vector quantization / D：
Classical techniques / D.1：
Competitive learning / D.2：
Initialization and ""dead units"" / D.3：
Graph Building / E：
Without vector quantization / E.1：
K-rule / E.1.1：
e-rule / E.1.2：
r-rule / E.1.3：
With vector quantization / E.2：
Data rule / E.2.1：
Histogram rule / E.2.2：
Implementation Issues / F：
Dimension estimation / F.1：
Computation of the closest point(s) / F.1.1：
References / F.3：
Index
Notations
Acronyms
High-Dimensional Data / 1：
8.

電子ブック
ＥＢ
8. Nonlinear Dimensionality Reduction
John Aldo Lee, M. Jordan, John A. Lee, Michel Verleysen, B. Schölkopf
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer New York, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Notations
Acronyms
High-Dimensional Data / 1：
Practical motivations / 1.1：
Fields of application / 1.1.1：
The goals to be reached / 1.1.2：
Theoretical motivations / 1.2：
How can we visualize high-dimensional spaces? / 1.2.1：
Curse of dimensionality and empty space phenomenon / 1.2.2：
Some directions to be explored / 1.3：
Relevance of the variables / 1.3.1：
Dependencies between the variables / 1.3.2：
About topology, spaces, and manifolds / 1.4：
Two benchmark manifolds / 1.5：
Overview of the next chapters / 1.6：
Characteristics of an Analysis Method / 2：
Purpose / 2.1：
Expected functionalities / 2.2：
Estimation of the number of latent variables / 2.2.1：
Embedding for dimensionality reduction / 2.2.2：
Embedding for latent variable separation / 2.2.3：
Internal characteristics / 2.3：
Underlying model / 2.3.1：
Algorithm / 2.3.2：
Criterion / 2.3.3：
Example: Principal component analysis / 2.4：
Data model of PCA / 2.4.1：
Criteria leading to PCA / 2.4.2：
Functionalities of PCA / 2.4.3：
Algorithms / 2.4.4：
Examples and limitations of PCA / 2.4.5：
Toward a categorization of DR methods / 2.5：
Hard vs. soft dimensionality reduction / 2.5.1：
Traditional vs. generative model / 2.5.2：
Linear vs. nonlinear model / 2.5.3：
Continuous vs. discrete model / 2.5.4：
Implicit vs. explicit mapping / 2.5.5：
Integrated vs. external estimation of the dimensionality / 2.5.6：
Layered vs. standalone embeddings / 2.5.7：
Single vs. multiple coordinate systems / 2.5.8：
Optional vs. mandatory vector quantization / 2.5.9：
Batch vs. online algorithm / 2.5.10：
Exact vs. approximate optimization / 2.5.11：
The type of criterion to be optimized / 2.5.12：
Estimation of the Intrinsic Dimension / 3：
Definition of the intrinsic dimension / 3.1：
Fractal dimensions / 3.2：
The q-dimension / 3.2.1：
Capacity dimension / 3.2.2：
Information dimension / 3.2.3：
Correlation dimension / 3.2.4：
Some inequalities / 3.2.5：
Practical estimation / 3.2.6：
Other dimension estimators / 3.3：
Local methods / 3.3.1：
Trial and error / 3.3.2：
Comparisons / 3.4：
Data Sets / 3.4.1：
PCA estimator / 3.4.2：
Local PCA estimator / 3.4.3：
Concluding remarks / 3.4.5：
Distance Preservation / 4：
State-of-the-art / 4.1：
Spatial distances / 4.2：
Metric space, distances, norms and scalar product / 4.2.1：
Multidimensional scaling / 4.2.2：
Sammon's nonlinear mapping / 4.2.3：
Curvilinear component analysis / 4.2.4：
Graph distances / 4.3：
Geodesic distance and graph distance / 4.3.1：
Isomap / 4.3.2：
Geodesic NLM / 4.3.3：
Curvilinear distance analysis / 4.3.4：
Other distances / 4.4：
Kernel PC A / 4.4.1：
Semidefinite embedding / 4.4.2：
Topology Preservation / 5：
State of the art / 5.1：
Predefined lattice / 5.2：
Self-Organizing Maps / 5.2.1：
Generative Topographic Mapping / 5.2.2：
Data-driven lattice / 5.3：
Locally linear embedding / 5.3.1：
Laplacian eigenmaps / 5.3.2：
Isotop / 5.3.3：
Method comparisons / 6：
Toy examples / 6.1：
The Swiss roll / 6.1.1：
Manifolds having essential loops or spheres / 6.1.2：
Cortex unfolding / 6.2：
Image processing / 6.3：
Artificial faces / 6.3.1：
Real faces / 6.3.2：
Conclusions / 7：
Summary of the book / 7.1：
The problem / 7.1.1：
A basic solution / 7.1.2：
Dimensionality reduction / 7.1.3：
Latent variable separation / 7.1.4：
Intrinsic dimensionality estimation / 7.1.5：
Data flow / 7.2：
Variable Selection / 7.2.1：
Calibration / 7.2.2：
Linear dimensionality reduction / 7.2.3：
Nonlinear dimensionality reduction / 7.2.4：
Further processing / 7.2.5：
Model complexity / 7.3：
Taxonomy / 7.4：
Distance preservation / 7.4.1：
Topology preservation / 7.4.2：
Spectral methods / 7.5：
Nonspectral methods / 7.6：
Tentative methodology / 7.7：
Perspectives / 7.8：
Matrix Calculus / A：
Singular value decomposition / A.1：
Eigenvalue decomposition / A.2：
Square root of a square matrix / A.3：
Gaussian Variables / B：
One-dimensional Gaussian distribution / B.1：
Multidimensional Gaussian distribution / B.2：
Uncorrelated Gaussian variables / B.2.1：
Isotropic multivariate Gaussian distribution / B.2.2：
Linearly mixed Gaussian variables / B.2.3：
Optimization / C：
Newton's method / C.1：
Finding extrema / C.1.1：
Multivariate version / C.1.2：
Gradient ascent/descent / C.2：
Stochastic gradient descent / C.2.1：
Vector quantization / D：
Classical techniques / D.1：
Competitive learning / D.2：
Initialization and ""dead units"" / D.3：
Graph Building / E：
Without vector quantization / E.1：
K-rule / E.1.1：
e-rule / E.1.2：
r-rule / E.1.3：
With vector quantization / E.2：
Data rule / E.2.1：
Histogram rule / E.2.2：
Implementation Issues / F：
Dimension estimation / F.1：
Computation of the closest point(s) / F.1.1：
References / F.3：
Index
Notations
Acronyms
High-Dimensional Data / 1：
9.

図書
図書
9. Wire ropes : tension, endurance, reliability (: hbk)
K. Feyrer
出版情報: Berlin : Springer, c2007  IX, 322 p. ; 24 cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Wire Ropes, Elements and Definitions / 1：
Steel Wire / 1.1：
Non-Alloy Steel / 1.1.1：
Wire Manufacturing / 1.1.2：
Metallic Coating / 1.1.3：
Corrosion Resistant Wires / 1.1.4：
Wire Tensile Test / 1.1.5：
Wire Endurance and Fatigue Strength / 1.1.6：
Strands / 1.2：
Round Strands / 1.2.1：
Shaped Strands / 1.2.2：
Compacted Strands / 1.2.3：
Rope Cores / 1.3：
Lubrication / 1.4：
Lubricant / 1.4.1：
Lubricant Consumption / 1.4.2：
Rope Endurance / 1.4.3：
Wire Ropes / 1.5：
The Classification of Ropes According to Usage / 1.5.1：
Wire Rope Constructions / 1.5.2：
Designation of Wire Ropes / 1.5.3：
Symbols and Definitions / 1.5.4：
The Geometry of Wire Ropes / 1.6：
Round Strand with Round Wires / 1.6.1：
Round Strand with Any Kind of Profiled Wires / 1.6.2：
Fibre Core / 1.6.3：
Steel Core / 1.6.4：
References
Wire Ropes under Tensile Load / 2：
Stresses in Straight Wire Ropes / 2.1：
Basic Relation for the Wire Tensile Force in a Strand / 2.1.1：
Wire Tensile Stress in the Strand or Wire Rope / 2.1.2：
Additional Wire Stresses in the Straight Spiral Rope / 2.1.3：
Additional Wire Stresses in Straight Stranded Ropes / 2.1.4：
Wire Rope Elasticity Module / 2.2：
Definition / 2.2.1：
Rope Elasticity Module of Strands and Spiral Ropes, Calculation / 2.2.2：
Rope Elasticity Module of Stranded Wire Ropes / 2.2.3：
Waves and Vibrations / 2.2.4：
Reduction of the Rope Diameter due to Rope Tensile Force / 2.3：
Torque and Torsional Stiffness / 2.4：
Rope Torque from Geometric Data / 2.4.1：
Torque of Twisted Round Strand Ropes / 2.4.2：
Rotating of the Bottom Sheave / 2.4.3：
Rope Twist Caused by the Height-Stress / 2.4.4：
Change of the Rope Length by Twisting the Rope / 2.4.5：
Wire Stresses Caused by Twisting the Rope / 2.4.6：
Rope Endurance Under Fluctuating Twist / 2.4.7：
Wire Rope Breaking Force / 2.5：
Wire Ropes Under Fluctuating Tension / 2.6：
Conditions of Tension-Tension Tests / 2.6.1：
Evaluating Methods / 2.6.2：
Results of Tension Fatigue Test-Series / 2.6.3：
Further Results of Tension Fatigue Tests / 2.6.4：
Calculation of the Number of Load Cycles / 2.6.5：
Dimensioning Stay Wire Ropes / 2.7：
Extreme Forces / 2.7.1：
Fluctuating Forces / 2.7.2：
Discard Criteria / 2.7.3：
Wire Ropes Under Bending and Tensile Stresses / 3：
Stresses in Running Wire Ropes / 3.1：
Bending and Torsion Stress / 3.1.1：
Secondary Tensile Stress / 3.1.2：
Stresses from the Rope Ovalisation / 3.1.3：
Secondary Bending Stress / 3.1.4：
Sum of the Stresses / 3.1.5：
Force Between Rope and Sheave (Line Pressure) / 3.1.6：
Pressure Between Rope and Sheave / 3.1.7：
Force on the Outer Arcs of the Rope Wires / 3.1.8：
Rope Bending Tests / 3.2：
Bending-Fatigue-Machines, Test Procedures / 3.2.1：
Number of Bending Cycles / 3.2.2：
Further Influences on the Number of Bending Cycles / 3.2.3：
Reverse Bending / 3.2.4：
Fluctuating Tension and Bending / 3.2.5：
Palmgren-Miner Rule / 3.2.6：
Limiting Factors / 3.2.7：
Ropes during Bendings / 3.2.8：
Number of Wire Breaks / 3.2.9：
Rope Drive Requirements / 3.3：
General Requirements / 3.3.1：
Lifting Installations for Passengers / 3.3.2：
Cranes and Lifting Appliances / 3.3.3：
Calculation of Rope Drives / 3.4：
Analysis of Rope Drives / 3.4.1：
Tensile Rope Force / 3.4.2：
Limits / 3.4.3：
Rope Drive Calculations, Examples / 3.4.6：
Rope Efficiency / 3.5：
Single Sheave / 3.5.1：
Rope Drive / 3.5.2：
Lowering an Empty Hook Block / 3.5.3：
Index
Wire Ropes, Elements and Definitions / 1：
Steel Wire / 1.1：
Non-Alloy Steel / 1.1.1：
10.

図書
図書
10. EEG signal processing
Saeid Sanei and Jonathon Chambers
出版情報: Chichester : John Wiley & Sons, c2007  xxii, 289 p. ; 25 cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Preface
List of Abbreviations
List of Symbols
Introduction to EEG / 1：
History / 1.1：
Neural Activities / 1.2：
Action Potentials / 1.3：
EEG Generation / 1.4：
Brain Rhythms / 1.5：
EEG Recording and Measurement / 1.6：
Conventional Electrode Positioning / 1.6.1：
Conditioning the Signals / 1.6.2：
Abnormal EEG Patterns / 1.7：
Ageing / 1.8：
Mental Disorders / 1.9：
Dementia / 1.9.1：
Epileptic Seizure and Nonepileptic Attacks / 1.9.2：
Psychiatric Disorders / 1.9.3：
External Effects / 1.9.4：
Summary and Conclusions / 1.10：
References
Fundamentals of EEG Signal Processing / 2：
EEG Signal Modelling / 2.1：
Linear Models / 2.1.1：
Nonlinear Modelling / 2.1.2：
Generating EEG Signals Based on Modelling the Neuronal Activities / 2.1.3：
Nonlinearity of the Medium / 2.2：
Nonstationarity / 2.3：
Signal Segmentation / 2.4：
Signal Transforms and Joint Time-Frequency Analysis / 2.5：
Wavelet Transform / 2.5.1：
Ambiguity Function and the Wigner-Ville Distribution / 2.5.2：
Coherency, Multivariate Autoregressive (MVAR) Modelling, and Directed Transfer Function (DTF) / 2.6：
Chaos and Dynamical Analysis / 2.7：
Entropy / 2.7.1：
Kolmogorov Entropy / 2.7.2：
Lyapunov Exponents / 2.7.3：
Plotting the Attractor Dimensions from the Time Series / 2.7.4：
Estimation of Lyapunov Exponents from the Time Series / 2.7.5：
Approximate Entropy / 2.7.6：
Using the Prediction Order / 2.7.7：
Filtering and Denoising / 2.8：
Principal Component Analysis / 2.9：
Singular-Value Decomposition / 2.9.1：
Independent Component Analysis / 2.10：
Instantaneous BSS / 2.10.1：
Convolutive BSS / 2.10.2：
Sparse Component Analysis / 2.10.3：
Nonlinear BSS / 2.10.4：
Constrained BSS / 2.10.5：
Application of Constrained BSS: Example / 2.11：
Signal Parameter Estimation / 2.12：
Classification Algorithms / 2.13：
Support Vector Machines / 2.13.1：
The k-Means Algorithm / 2.13.2：
Matching Pursuits / 2.14：
Event-Related Potentials / 2.15：
Detection, Separation, Localization, and Classification of P300 Signals / 3.1：
Using ICA / 3.1.1：
Estimating Single Brain Potential Components by Modelling ERP Waveforms / 3.1.2：
Source Tracking / 3.1.3：
Localization of the ERP / 3.1.4：
Time-Frequency Domain Analysis / 3.1.5：
Adaptive Filtering Approach / 3.1.6：
Prony's Approach for Detection of P300 Signals / 3.1.7：
Adaptive Time-Frequency Methods / 3.1.8：
Brain Activity Assessment Using ERP / 3.2：
Application of P300 to BCI / 3.3：
Seizure Signal Analysis / 3.4：
Seizure Detection / 4.1：
Adult Seizure Detection / 4.1.1：
Detection of Neonate Seizure / 4.1.2：
Chaotic Behaviour of EEG Sources / 4.2：
Predictability of Seizure from the EEGs / 4.3：
Fusion of EEG-fMRI Data for Seizure Prediction / 4.4：
EEG Source Localization / 4.5：
Introduction / 5.1：
General Approaches to Source Localization / 5.1.1：
Dipole Assumption / 5.1.2：
Overview of the Traditional Approaches / 5.2：
ICA Method / 5.2.1：
MUSIC Algorithm / 5.2.2：
LORETA Algorithm / 5.2.3：
FOCUSS Algorithm / 5.2.4：
Standardized LORETA / 5.2.5：
Other Weighted Minimum Norm Solutions / 5.2.6：
Evaluation Indices / 5.2.7：
Joint ICA-LORETA Approach / 5.2.8：
Partially Constrained BSS Method / 5.2.9：
Determination of the Number of Sources / 5.3：
Sleep EEG / 5.4：
Stages of Sleep / 6.1：
NREM Sleep / 6.1.1：
REM Sleep / 6.1.2：
The Influence of Circadian Rhythms / 6.2：
Sleep Deprivation / 6.3：
Preface
List of Abbreviations
List of Symbols
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼