「微章」の検索結果

衣類や帽子につける識別用のリボン。

安心の日本製!安全ピンとクリップ付き!

セレモニーなどの各種式典に

小サイズのバラ記章です。式典やパーティー、入学、卒業、入社式まで幅広い用途でお使いいただけます。 安全ピン・クリップ付

特大サイズのバラ記章です。式典やパーティー、入学、卒業、入社式まで幅広い用途でお使いいただけます。 安全ピン・クリップ付。

片面のみに光沢がある、お求めやすい価格のサテンリボンです。本リボンはポリエステル糸を使用することによって光沢を高めています。

メタルの粉をふりかけたような、粒子状の輝きがあるリボンです。

片面のみに光沢がある、お求めやすい価格のサテンリボンです。本リボンはポリエステル糸を使用することによって光沢を高めています。

お徳用10巻パックです。メンコはついておりません。 植物資源(パルプ)を主原料にしたリボンです。

片面光沢があるお求めやすい価格のサテンリボンです。

記章用タレです。付替用としてご利用いただけます。シール付

ギフトや装飾に!色鮮やかで両面光沢のあるリボンです。

ツヤのある片面サテンリボンです。豊富なサイズと色バリエーションが特徴です。1巻1巻が巻かれた状態で納品されますので、リボンラックなどに掛けてお使いいただけます。

ワイヤレス給電の基本技術である電磁誘導，電磁界共鳴，電界結合方式の原理について，エレクトロニクス・エンジニアおよびパワー・エレクトロニクスを学ぶ学生向けに，具体的な給電の様子を見える形にした実験を中心として，理論面を含めて学べるように解説しました． 目 次 水にも埃にも強い手ぶらコードレス電源の作り方 特集 キットで体験! CとLと非接触パワー伝送の実験 最新ワイヤレス給電をザックリおさらい Introduction 給電方式と最新標準化の動向* 第1部 製作と実験 コイルとコンデンサのふるまいから理解する 第1章 実験キットで学ぶワイヤレス給電の基礎 電磁気学のおさらいから始める 第2章 プリント基板コイルを使ったワイヤレス給電 ついに突破口が見つかったワイヤレス給電の新方式 第3章 磁界共振理論の問題を微修正して効率とロバスト性を改善 Appendix ZVS 動作について 第2部 理論と解析 ロバスト性の高いシステム構築が可能な並列共振方式 第1章 電界結合による非接触電力供給の技術 独創的で高効率なワイヤレス給電システムの開拓に向けて 第2章 ワイヤレス結合の最新常識「kQ積」をマスタしよう 電気と磁気を統合した回路モデルで電力伝送特性を理論的につかむ! 第3章 回路方程式と伝達関数で理解するワイヤレス給電 汎用オシロスコープで自己/ 相互インダクタンス，伝送効率を測定 第4章 インダクタンス測定とワイヤレス給電の評価方法 ワイヤレス給電の用途拡大! 工場から農業まで… 第5章 多種多様なフィールドで活用されるワイヤレス給電 ケーブルの要らない新しい世界に向けて… 第6章 ワイヤレス給電を始めるまえに押さえておきたい10の基本 GE Articles 商用電源，直流電源，モータ駆動信号，どんな相手でも安心のフローティング測定 最大200A，精度20mAの5，000円インスタント電流テスタ* ※ *印の記事は，「トランジスタ技術」に掲載された記事を再収録したものです．初出誌は，各記事の稿末に記載してあります．

昨今の機械学習ブームの中、IT業界を中心とするエンジニアの方々から、「機械学習に必要な数学をもう一度しっかりと勉強したい」、そんな声を耳にすることが増えました。本書は、そのような読者を念頭におき、理工系の大学1、2年生が学ぶレベルの解析学(微積分)を基礎から解説した書籍です。大学生向けの教科書であれば、すでに多数の書籍がありますが、本書の特徴は、「定義と定理をもとに、厳密に展開される議論をとにかく丁寧に説明する」という点にあります。数式の変形についても、途中の計算をできるだけ省略せずに記載して、議論の展開を見失うことがないようにと配慮しました。大学生のころに勉強した、あの「厳密な数学」の世界をもう一度、がっつりと堪能していただけることでしょう。 「機械学習に必要な数学」というと、数学をただの道具と割り切って、公式の使い方、あるいは、数式が表わす意味だけを直感的に理解できれば十分と考える方もいるかもしれません。たしかに、道具として機械学習を使うだけであれば、数学の深い知識は必要ないかもしれません。しかしながら、機械学習のために数学が必要と考える方の多くは、数式を含んだ高度な書籍や論文を読みこなしてみたいという方ではないでしょうか。そのためには、やはり、定理や公式の内容、あるいは、数式の変形を根本から理解する必要があります。そして、そのための最短経路は「証明の内容を理解する」ことにあります。――ある定理・公式がなぜ成り立つのか、どのようにしてそれが証明されるのか、そこをおさえることで数式の背後に隠れた本質が理解できます。その結果として、どのような場面でそれが役に立つのか、なぜここでこの数式が必要なのか、そういった点が自然に理解できるようになるのです。 機械学習に関連する数学には、大きく、解析学、線形代数学、確率・統計学の3つの分野があります。本書は、これらの中で最も基礎となる、解析学、とくに、微積分の理論を中心に解説しています。残念ながら、本書一冊で機械学習に必要な数学がすべて学べるというわけではありませんが、もう一度、本格的な数学の世界に触れ、自信を持って「機械学習の本質が理解できた」と言えるための第一歩は、必ずここにあるはずです。受験勉強から解放されて、あこがれの大学数学の教科書を開いたあの時の興奮をわずかなりとも思い出していただければ、筆者にとってこの上ない喜びです。 ■本書の特徴 ・機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している(再入門者に理解しやすい) ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学