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ボルテックスエンジン - より多くのエネルギーを得るためにタービンに火の竜巻を発生させる - cover
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ボルテックスエンジン - より多くのエネルギーを得るためにタービンに火の竜巻を発生させる

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

渦エンジンとは
 
大気渦エンジン (AVE) としても知られる渦エンジンのアイデアは、Norman Louat と Louis M.ミショー。その主な目的は、巨大な物理的な煙突の使用を、空気の渦を生成するより小型で低コストの構造に置き換えることです。 AVE は地表レベルの渦度を誘発する役割を果たし、最終的には自然に発生するランドスパウトまたはウォータースパウトに類似した渦の形成につながります。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: Vortex エンジン
 
第 2 章: エンジン
 
第 3 章: ジェット エンジン
 
第 4 章: タービン
 
第 5 章: 発電所
 
第 6 章: 太陽上昇気流塔
 
第 7 章: メソサイクロン
 
第 8 章: ブレイトン サイクル
 
第 9 章: 太陽熱エネルギー
 
第 10 章: 太陽熱コレクター
 
第 11 章: エネルギー タワー(downdraft)
 
第 12 章: 気象記事の索引
 
第 13 章: エネルギー資源のリスト
 
第 14 章: 空中風力エネルギー
 
第 15 章: エンジン効率
 
第 16 章: 型にはまらない風力タービン
 
第 17 章: エネルギー タワー (曖昧さ回避)
 
第 18 章: 大気対流
 
第 19 章: ファン (マシン)
 
第 20 章: S二次流れ
 
第 21 章: 気象用語集
 
(II) ボルテックス エンジンに関するよくある一般的な質問への回答。
 
(III) 実世界での使用例
 
(IV) 渦エンジンの技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新しい技術を簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象読者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の渦エンジンに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
Disponível desde: 18/10/2022.
Comprimento de impressão: 504 páginas.

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    16: ウィリアム・エントリケン:イーサリアムのコメント要請721開発における主要な貢献者の軌跡を辿る。
     
    17: カルダノ(ブロックチェーンプラットフォーム):ライバルとなるブロックチェーンとそのガバナンス理念を紹介する。
     
    18: アクシー・インフィニティ:プレイトゥアーンエコシステムとその経済的教訓を評価する。
     
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  • 人工知能フレーム - 基礎と応用 - cover

    人工知能フレーム - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    人工知能フレームとは
     
    フレームは、知識を下部構造に分割しやすくするために、人工知能で使用されるデータ構造の一種で、「固定観念的な状況」を反映します。 1974 年に発表された論文「知識を表現するためのフレームワーク」の中で、マービン ミンスキーは彼らに最初の提案をしました。 人工知能フレーム言語で利用される基本的なデータ構造はフレームとして知られており、フレームはセットのオントロジーとして保持されます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: フレーム (人工知能)
     
    第 2 章: 知識の表現と推論
     
    第 3 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
     
    第 4 章: セマンティック Web
     
    第 5 章: Web オントロジー言語
     
    第 6 章: 記号人工知能
     
    第 7 章: コンピューター サイエンスのロジック
     
    第 8 章: 知識ベースのシステム
     
    第 9 章: 推論システム
     
    第 10 章: 人工知能の用語集
     
    (II) 人工知能フレームに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野で人工知能フレームを使用する実際の例。
     
    (IV) 人工知能フレームのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の人工知能フレーム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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