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アメリカ戦闘部隊の規範 - 軍事戦略と戦闘作戦の習得 - cover

アメリカ戦闘部隊の規範 - 軍事戦略と戦闘作戦の習得

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

米国戦闘部隊規範とは
 
米国戦闘部隊規範は、米国国防総省が米国軍のメンバーに発行する倫理ガイドと指令の両方の役割を果たす行動規範です。この規範は、捕虜を逃れる、捕虜中に抵抗する、または敵から逃げる必要がある戦闘状況で、米国軍の個々のメンバーがどのように行動すべきかを規定する 6 つの条項で構成されています。これは米国の軍事教義と伝統の重要な要素であると考えられていますが、統一軍事法典やジュネーブ条約などの国際公法と同様に正式な軍法であるとは認められていません。
 
メリット
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 米国戦闘部隊のコード
 
第 2 章: 朝鮮戦争
 
第 3 章: 捕虜
 
第 4 章: 戦争犯罪
 
第 5 章: 違法戦闘員
 
第 6 章: 捕虜勲章
 
第 7 章: 戦闘中行方不明
 
第 8 章: フロイド ジェームズ トンプソン
 
第 9 章: リーバー コード
 
第 10 章: リーバー コード
 
第 11 章: リーバー コード10: 人民義勇軍
 
(ii) 米国戦闘部隊の規範に関する一般のよくある質問への回答。
 
この本は誰を対象にしていますか
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、および米国戦闘部隊の規範に関するあらゆる基礎知識や情報以上のものを求めている人々。
 
 
Available since: 06/22/2024.
Print length: 155 pages.

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    章の概要:
     
    1: ナノ回路: ナノスケール回路の研究の概要。構成要素とその用途に焦点を当てています。
     
    2: 電界効果トランジスタ: 電界効果トランジスタの動作原理と、現代のエレクトロニクスにおけるその役割について探究します。
     
    3: ナノ電気機械システム: ナノスケールでの電気コンポーネントと機械コンポーネントの統合について詳しく説明します。
     
    4: 劉 孟孟: 劉 孟孟のナノエレクトロニクス開発への貢献にスポットライトを当てます。
     
    5: 22 ナノメートル プロセス: 22ナノメートル 半導体プロセスと回路の小型化におけるその重要性を分析します。
     
    6: シーモス: ナノエレクトロニクスにおける相補型金属酸化物半導体技術の基礎と進歩について説明します。
     
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    10: フィン電界効果トランジスタ: チップの密度と電力効率を向上させる フィンfet 技術を調査します。
     
    11: ムーアの法則: ムーアの法則と、それが半導体技術の継続的な進化に与える影響について考察します。
     
    12: マルチゲート デバイス: パフォーマンスの向上に不可欠なマルチゲート トランジスタの設計と利点について説明します。
     
    13: 停止しました: ナノエレクトロニクスの有望なブレークスルーである量子電界効果トランジスタについて説明します。
     
    14: 2 ナノメートル プロセス: 2 ナノメートル プロセス ノードでの半導体製造の最新の進歩について説明します。
     
    15: mosfet: 現代のエレクトロニクスにおける金属酸化物半導体電界効果トランジスタの重要な役割について詳しく説明します。
     
    16: 1 ナノメートル プロセス: トランジスタ サイズを 1 ナノメートル スケールに縮小することの課題と可能性を探ります。
     
    17: ナノエレクトロニクス: ナノエレクトロニクスの包括的な概要を提供し、テクノロジーに与える変革的な影響を強調します。
     
    18: 5 ナノメートル プロセス: 5 ナノメートル スケールのデバイスの製造を可能にする進歩とブレークスルーを分析します。
     
    19: トランジスタ: 現代のエレクトロニクスの基礎としてのトランジスタの進化と重要性を検討します。
     
    20: 14 ナノメートル プロセス: 14 ナノメートル 半導体プロセスに焦点を当て、チップのパフォーマンス向上におけるその役割を強調します。
     
    21: 半導体デバイス: 半導体デバイスとナノエレクトロニクス システムへの統合の概要を示します。
     
    これらの各章を調べることで、読者は急速に進歩しているナノエレクトロニクスの分野を全体的に把握できます。この本は、理論的な知識だけでなく、専門家、学生、エレクトロニクスの未来に情熱を傾けるすべての人に役立つ実用的な洞察も提供します。そのため、次世代の電子システムを形作る技術開発を理解したい人にとって必読です。
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  • ベイズ学習 - 基礎と応用 - cover

    ベイズ学習 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ベイジアン学習とは
     
    統計の分野では、期待値最大化 (em) アルゴリズムは、(局所的な) 最大尤度または事後確率の最大値を発見するための反復的なアプローチです。 (map) 統計モデルのパラメーターの推定。モデルは観測されていない潜在変数に依存します。 em アルゴリズムは、最尤法または最大事後推定 (map) 推定としても知られています。 em 反復の期待値 (e) ステップは、パラメーターの現在の推定値を使用して評価された対数尤度の期待値の関数を作成します。em 反復の最大化 (m) ステップは、期待値を最大化することを目的としてパラメーターを計算します。 期待ステップで見つかった対数尤度。 これら 2 つのステップは、反復を通じて交互に実行されます。 これらのパラメータ推定値は、後続の e フェーズで利用され、潜在変数の分布を決定する目的で使用されます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
    第 2 章: 尤度関数
     
    第 3 章: 最大値 尤度推定
     
    第 4 章: ロジスティック回帰
     
    第 5 章: 指数族
     
    第 6 章: フィッシャー情報
     
    第 7 章: 一般化線形 モデル
     
    第 8 章: 混合モデル
     
    第 9 章: 変分ベイジアン法
     
    第 10 章: em アルゴリズムと gmm モデル
     
    (ii ) ベイズ学習に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野でベイズ学習を使用する実際の例。
     
    (iv) 17 の付録で簡単に説明します。 各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、ベイジアン学習テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のベイズ学習について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
    Show book