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  ラボオンチップとは
   
  ラボオンチップ（LOC）は、1つまたは複数のラボ機能をわずか数ミリメートルから数平方センチメートルの単一の集積回路に統合して、自動化とハイスループットスクリーニングを実現するデバイスです。 LOCは、ピコリットル未満までの非常に少量の液体を処理できます。ラボオンチップデバイスは、微小電気機械システム（MEMS）デバイスのサブセットであり、「マイクロトータル分析システム」（＆micro; TAS）と呼ばれることもあります。 LOCは、マイクロフルイディクス、物理学、操作、および微量の流体の研究を使用する場合があります。ただし、厳密に見なされる「ラボオンチップ」は、一般に、単一または複数のラボプロセスをチップ形式にスケールダウンすることを示します。一方、「＆micro; TAS」は、化学を実行するためのラボプロセスの全シーケンスの統合に専念します。分析。 「ラボオンチップ」という用語は、＆micro; TASテクノロジーが分析目的以外にも適用可能であることが判明したときに導入されました。
   
  どのようにメリットがありますか
   
  （I）次のトピックに関する洞察と検証：
   
  第1章：ラボオンチップ
   
  第2章：アッセイ
   
  第3章：誘電泳動
   
  第4章：イムノアッセイ
   
  第5章：電気生理学
   
  第6章：マイクロフルイディクス
   
  第7章：材料科学
   
  （II）ラボオンチップに関する一般的な質問への回答。
   
  （III）多くの分野でのラボオンチップの使用例。
   
  （IV）17の付録で、ラボオンチップのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新興テクノロジーについて簡単に説明します。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびチップ上のあらゆる種類のラボの基本的な知識や情報を超えたい人。

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  逆伝播とは
   
  逆伝播は、逆方向パスを使用してモデルのパラメータを更新する機械学習の手法です。 このアルゴリズムの目標は、平均二乗誤差 (MSE) を可能な限り削減することです。 単一層のネットワークでバックプロパゲーション中に次のアクションが実行されます。出力層だけでなく隠れ層の出力も計算することにより、入力から出力までネットワーク内のパスをたどります。 [これはフィードフォワードのステップです]出力層で利用可能な情報を使用して、入力層と隠れ層に関するコスト関数の導関数を計算します。重みが収束するか、十分な反復がモデルに適用されるまで、重みを繰り返し更新します。
   
  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:
   
  章 1 章: バックプロパゲーション
   
  第 2 章: 連鎖ルール
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章: 人工ニューロン
   
  第 5 章: 全導関数
   
  第 6 章: デルタ ルール
   
  第 7 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
   
  第 8 章: 多層パーセプトロン
   
  第 9 章: 勾配消失問題
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
   
  (II) バックプロパゲーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でバックプロパゲーションを使用する実際の例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバックプロパゲーションに関する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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