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ベストファーストサーチ - 基礎と応用 - cover

ベストファーストサーチ - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

ベストファースト検索とは
 
ベストファースト検索は、最も保持していると思われるノードを拡張してグラフを調査する検索アルゴリズムのクラスの一例です。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 最良優先検索
 
第 2 章: コンピュータ サイエンスにおけるヒューリスティック
 
第 3 章: A* 検索アルゴリズム
 
第 4 章: グラフ トラバーサル
 
第 5 章: パスファインディング
 
第 6 章: ダイクストラのアルゴリズム
 
第 7 章: 貪欲なアルゴリズム
 
第 8 章: 双方向検索
 
第 9 章: ビーム検索
 
第 10 章: リアルタイム Web
 
(II) 最良の優先検索に関する一般のよくある質問に答えます。
 
( III) 多くの分野での最適優先検索の使用に関する実際の例。
 
(IV) 最適優先検索を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の最良の最初の検索のための情報。
 
 
Disponible depuis: 28/06/2023.
Longueur d'impression: 91 pages.

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    非対称戦争とは
     
    非対称戦争とは、相対的な軍事力、戦略、戦術が大きく異なる交戦国間の戦争の一種です。このタイプの戦争には、常備軍に対して違法な戦闘員の地位を持つ可能性のある反乱軍や抵抗運動民兵が関与することがよくありますが、必ずしもそうとは限りません。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 非対称戦争
     
    第 2 章: 通常戦争
     
    第 3 章: ゲリラ戦
     
    第 4 章: 抵抗運動
     
    第 5 章: 軍事戦略
     
    第 6 章: 人民戦争
     
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    ベイズ推論とは
     
    ベイズ推論は、ベイズの定理を使用して新しいデータまたは情報に基づいて仮説の確率を更新する統計的推論の一種です。 この統計的推論の方法は、ベイジアン法として知られています。 統計の分野、特に数理統計の分野では、ベイズ推論手法は不可欠なツールです。 データ シーケンスの動的分析を実行する場合、ベイジアン更新は利用すると特に便利な手法です。 ベイズの定理に基づく推論は、科学、工学、哲学、医学、運動競技、法制度などのさまざまな分野で成功裏に実装されています。 ベイズ推論は主観的確率と強く関連しているため、決定理論哲学の分野ではよく「ベイズ確率」と呼ばれます。
     
    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: ベイズ推論
     
    第 2 章: 尤度関数
     
    第 3 章 : 事前共役
     
    第 4 章: 事後確率
     
    第 5 章: 事後推定の最大化
     
    第 6 章: ベイズ推定
     
    第 7 章 : ベイジアン線形回帰
     
    第 8 章: ディリクレ分布
     
    第 9 章: 変分ベイジアン手法
     
    第 10 章: ベイジアン階層モデリング
     
    ( ii) ベイズ推論に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でベイズ推論を使用する実際の例。
     
    (iv) 17 の付録で簡単に説明する 、各業界の 266 の新技術を取り上げ、ベイズ推論の技術を 360 度完全に理解できます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のベイズ推論についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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    コンピュータビジョン - 基礎と応用

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    コンピュータ ビジョンとは
     
    コンピュータ ビジョンに関連するタスクには、デジタル画像の取得、処理、分析、理解方法や、高次元データの抽出などの方法が含まれます。 判断などの数値的または象徴的な情報を生成するために、物理的環境から収集されます。 この議論の文脈において、理解とは、心の表現を、人の認知プロセスと一貫性があり、適切な反応を呼び起こすことができる外界の記述に変換するプロセスを指します。 この画像理解は、幾何学、物理学、統計分析、学習理論を活用して開発されたモデルを利用して、視覚データから記号情報を解きほぐすこととして理解できます。
     
    方法 有益
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: コンピューター ビジョン
     
    第 2 章: マシン ビジョン
     
    第 3 章: 画像解析
     
    第 4 章: 画像セグメンテーション
     
    第 5 章: オプティカル フロー
     
    第 6 章: モーション検出
     
    第 7 章: ジェスチャ認識
     
    第 8 章: ポーズ (コンピューター ビジョン)
     
    第 9 章: コンピューター ビジョンの概要
     
    第 10 章: ステレオ カメラ
     
    (ii) コンピュータ ビジョンに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) さまざまな分野でのコンピュータ ビジョンの使用例の実例。
     
    ( iv) コンピュータ ビジョンのテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
     
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