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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 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
元町 | 3012840983 | 491.1/ヤ/ | ヤング | J9b | 一般図書 | 一般貸出 | 貸出中 | |
× |
| 2 |
東札幌 | 4012942357 | 491.1/ヤ/ | 図書室 | 7 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 3 |
厚別 | 8013030377 | 491.1/ヤ/ | 図書室 | 7 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 4 |
清田 | 5513702323 | 491.1/ヤ/ | 図書室 | 8 | 一般図書 | 一般貸出 | 貸出中 | |
× |
| 5 |
澄川 | 6012748916 | 491.1/ヤ/ | 図書室 | 12 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 6 |
曙 | 9012954088 | 491.1/ヤ/ | 図書室 | 6A | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 7 |
中央区民 | 1113272643 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 8 |
北区民 | 2113103119 | 491/ヤ/ | ヤング | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 9 |
白石区民 | 4113080925 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 10 |
新琴似新川 | 2213034750 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 11 |
ふしこ | 3213071792 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 12 |
苗穂・本町 | 3413066006 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 13 |
菊水元町 | 4313056766 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 14 |
東月寒 | 5213051757 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 15 |
もいわ | 6311958588 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 16 |
はちけん | 7410266659 | 491/ヤ/ | ヤング | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 17 |
新発寒 | 9213043624 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 18 |
ちえりあ | 7900238853 | 491/ヤ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 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 |
1008000589111 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
山中伸弥先生に、人生とiPS細胞について聞いてみた |
| 書名ヨミ |
ヤマナカ シンヤ センセイ ニ ジンセイ ト アイピーエス サイボウ ニ ツイテ キイテ ミタ |
| 著者名 |
山中 伸弥/著
|
| 著者名ヨミ |
ヤマナカ シンヤ |
| 著者名 |
緑 慎也/聞き手 |
| 著者名ヨミ |
ミドリ シンヤ |
| 出版者 |
講談社
|
| 出版年月 |
2012.10 |
| ページ数 |
190p |
| 大きさ |
19cm |
| 分類記号 |
491.11
|
| 分類記号 |
491.11
|
| ISBN |
4-06-218016-0 |
| 内容紹介 |
決してエリートではなかった。「ジャマナカ」と馬鹿にされ、臨床医をあきらめた挫折から研究ははじまった…。iPS細胞作製に成功し、ノーベル医学・生理学賞を受賞した男が、研究人生のすべてをはじめて明かす。 |
| 著者紹介 |
1962年大阪府生まれ。大阪市立大学大学院医学研究科修了(博士)。京都大学iPS細胞研究所所長。 |
| 件名 |
iPS細胞 |
| 個人件名 |
山中 伸弥 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 書評掲載紙 |
日本経済新聞 読売新聞 |
| (他の紹介)内容紹介 |
エンジニア標準。線形回帰から深層学習(MLP/CNN)生成AI(敵対的生成ネットワーク)など、機械学習プログラミングの実際を視覚化!Pythonによる機械学習基礎講座。全部入り図解。 |
| (他の紹介)目次 |
01 機械学習の基礎 02 機械学習のプロセス 03 回帰モデルによる予測 04 サポートベクターマシン(SVM) 05 決定木とアンサンブル学習 06 ディープラーニング 07 教師なし学習 08 生成型学習 A 資料 |
内容細目表
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