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1.

図書

図書
佐久間淳著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.8  xvi, 215p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
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データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
パーソナルデータ提供のリスクと有用性
パーソナルデータの匿名化
識別不可能性と攻撃者モデル
統計量の公開における差分プライバシーの理論
差分プライバシーのメカニズム
差分プライバシーと機械学習
秘密計算の定式化と安全性〔ほか〕
データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
概要: 「仮名化/匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」を、統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。データ解析実務者も必読。
2.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
土戸哲明 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 講談社, 2002.11  xi, 162p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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はじめに iii
序章 微生物制御とその用語 1
1章 微生物細胞のしくみ 5
   1.1 微生物の発見 6
   1.2 微生物の分類学的位置 7
   1.3 微生物の構造と機能 9
   1.3.1 細菌 9
   1.3.2 真菌 17
2章 微生物の生活 18
   2.1 生育相 18
   2.2 生育の環境因子 20
   2.2.1 栄養素 20
   2.2.2 温度 21
   2.2.3 pH 22
   2.2.4 酸素 24
   2.2.5 酸化還元電位 24
   2.2.6 水分活性 25
   2.2.7 圧力 26
   2.3 細胞の生態学的挙動
   2.3.1 運動 27
   2.3.2 細胞間相互作用 28
   2.3.3 表面付着 29
   2.3.4 バイオフィルム形成 30
3章 微生物の生き残り戦略 31
   3.1 特殊環境適応 31
   3.1.1 温度 31
   3.1.2 pH 31
   3.1.3 浸透圧と超高圧 32
   3.2 ストレス応答 32
   3.2.1 熱ストレス 33
   3.2.2 低温ストレス 35
   3.2.3 紫外線ストレス 35
   3.2.4 酸・アルカリストレス 36
   3.2.5 浸透圧ストレス 36
   3.2.6 活性酸素ストレス 37
   3.2.7 嫌気ストレス 39
   3.2.8 一般ストレス応答 39
   3.2.9 トレランスと交差保護 39
   3.3 損傷菌 40
   3.3.1 損傷菌の概念 40
   3.3.2 各ストレスによる損傷とその回復 40
   3.4 胞子形成 41
   3.5 培養不能生存菌と貧栄養細菌 42
   3.6 薬剤耐性化 42
4章 微生物制御法の原理と科学 44
   4.1 物理的方法 44
   4.1.1 温度制御 44
   4.1.2 機械的制御 48
   4.1.3 電気的制御 50
   4.1.4 磁場制御 52
   4.1.5 電磁波制御 53
   4.1.6 超高圧制御 55
   4.2 物理化学的方法 55
   4.2.1 水分制御 55
   4.2.2 酸素・酸化還元電位制御 57
   4.2.3 pH制御 58
   4.3 化学的方法 59
   4.3.1 化学薬剤による微生物制御 59
   4.3.2 化学薬剤の作用特性 62
   4.3.3 抗菌剤の作用機構 69
   4.4 生物学的方法 71
   4.5 微生物制御の数理 72
   4.5.1 微生物制御の対象 73
   4.5.2 外延量と内包量 73
   4.5.3 微生物制御の真の対象 74
   4.5.4 微生物の増殖速度の微分方程式表現 75
   4.5.5 増殖の停止 77
5章 微生物制御における測定・評価法 82
   5.1 抗菌剤の効力指標と評価原理 82
   5.2 試験菌の選定 83
   5.3 試験菌の前培養 83
   5.4 微生物制御の処理方法 84
   5.5 マトリクスの選定 85
   5.6 増菌法による制御効果の評価 85
   5.6.1 増殖阻害効果の測定 85
   5.6.2 平板法(集落計数法)による生存数測定 86
   5.6.3 増殖遅延時間の解析による生存率測定 86
   5.6.4 薬剤のMIC試験法(1)―寒天培地希釈法 87
   5.6.5 薬剤のMIC試験法(2)―液体培地希釈法 88
   5.6.6 薬剤のMBC試験法 88
   5.6.7 フェノール(石炭酸)係数 89
   5.7 非増菌法による制御効果の評価 89
   5.7.1 細胞成長の顕微計測法 89
   5.7.2 細胞膜の色素分子透過性を指標とする方法 90
   5.7.3 細胞膜の透過性と細胞内エステラーゼ活性を指標とする方法 91
   5.7.4 栄養基質取り込み活性を指標とする方法 91
   5.7.5 細胞の還元力を指標とする方法 92
   5.7.6 細胞の呼吸活性を指標とする方法 93
   5.7.7 ATP定量測定 93
   5.8 測定法のバリデーション 94
   5.9 無菌試験法と滅菌インジケーター 94
6章 微生物制御・管理のためのシステム 96
   6.1 食品における微生物制御 96
   6.2 適正製造基準 97
   6.3 医薬品の製造と医療用具におけるバリデーションと滅菌保証 97
   6.4 危害分析重要管理点システム 98
   6.5 予測微生物学 100
   6.5.1 予測微生物学の理論 101
   6.5.2 増殖と腐敗,保存中の生残,加熱処理における死滅の予測とコンピューターソフトウェア 106
   6.5.3 増殖と腐敗,保存中の生残,加熱処理における死滅の予測モデルの限界と効用 110
   6.6 微生物危害におけるリスクアセスメント 110
7章 殺菌,静菌,除菌,遮断の技術 112
   7.1 殺菌技術 112
   7.1.1 加熱殺菌技術 112
   7.1.2 電磁波殺菌技術 117
   7.1.3 薬剤殺菌技術 118
   7.1.4 超高圧殺菌技術 125
   7.2 静菌技術 125
   7.2.1 低温処理 125
   7.2.2 乾燥,濃縮,溶質添加 126
   7.2.3 酸性化 126
   7.2.4 雰囲気調節 126
   7.2.5 静菌剤添加 127
   7.3 除菌・遮断技術 128
   7.4 併用技術 128
8章 微生物の保存 130
   8.1 微生物株の入手 130
   8.2 保存用細胞の調製 133
   8.3 凍結保存法 133
   8.4 凍結乾燥法 134
   8.5 乾燥法 135
   8.6 微生物保存株の生存性の確認 135
   8.7 微生物の生存性以外の特性,活性の保存 135
9章 微生物培養における制御 137
   9.1 微生物による微生物増殖の制御 137
   9.2 微生物の増殖を制御する培養方法 140
   9.2.1 連続培養 140
   9.2.2 流加培養 144
10章 将来の展望 148
   10.1 微生物制御における基本的な問題点とその対策 148
   10.2 微生物制御の新しい概念 149
   10.3 微生物制御法とその周辺技術の開発の展望 151
参考書 153
索引 157
はじめに iii
序章 微生物制御とその用語 1
1章 微生物細胞のしくみ 5
3.

図書

図書
須山敦志著
出版情報: 東京 : 講談社, 2017.10  xii, 243p ; 21cm
シリーズ名: MLS機械学習スタートアップシリーズ
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第1章 : 機械学習とベイズ学習
第2章 : 基本的な確率分布
第3章 : ベイズ推論による学習と予測
第4章 : 混合モデルと近似推論
第5章 : 応用モデルの構築と推論
付録A : 計算に関する補足
第1章 : 機械学習とベイズ学習
第2章 : 基本的な確率分布
第3章 : ベイズ推論による学習と予測
4.

図書

図書
米田完, 坪内孝司, 大隅久共著
出版情報: 東京 : 講談社, 2013.7  x, 260p, 図版 [10] p ; 26cm
所蔵情報: loading…
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第1部 ロボット創造設計 : 車輪型移動ロボットの創造設計
腕型ロボットの創造設計
歩行ロボットの創造設計
第2部 ロボット工学百科 : 基礎知識
アクチュエータとセンサ
動力伝達要素
回転要素
固定要素
材料
電気・電子部品
応用
第1部 ロボット創造設計 : 車輪型移動ロボットの創造設計
腕型ロボットの創造設計
歩行ロボットの創造設計
概要: 「日本機械学会教育賞」「文部科学大臣表彰」に輝いたロボット製作の最高最強のバイブルが、パワーアップ!理解度がチェックできるように、演習問題を合計36問付加。「研究室のロボットたち」を一新し、巻頭カラーで掲載。「受動歩行ロボット」「測域センサ 」「パラレルリンクロボット」など時代に即した項目を新たに解説。 続きを見る
5.

図書

図書
須山敦志著
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.8  xi, 259p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : はじめに
第2章 : ニューラルネットワークの基礎
第3章 : ベイズ推論の基礎
第4章 : 近似ベイズ推論
第5章 : ニューラルネットワークのベイズ推論
第6章 : 深層生成モデル
第7章 : 深層学習とガウス過程
付録
第1章 : はじめに
第2章 : ニューラルネットワークの基礎
第3章 : ベイズ推論の基礎
概要: 「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった「欲張り」本!基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説。
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