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部屋 シェーディング - ビジュアル レンダリングの深さを探る: コンピューター ビジョンにおけるフォン シェーディング - cover

部屋 シェーディング - ビジュアル レンダリングの深さを探る: コンピューター ビジョンにおけるフォン シェーディング

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

フォン シェーディングとは
 
3d コンピュータ グラフィックスでは、フォン シェーディング、フォン補間、または法線ベクトル補間シェーディングは、コンピュータ グラフィックスのパイオニアによって発明されたサーフェス シェーディングの補間技術です。ブイ・トゥオン・フォン。フォン シェーディングは、ラスタライズされたポリゴン全体でサーフェス法線を補間し、補間された法線と反射モデルに基づいてピクセル カラーを計算します。フォン シェーディングは、フォン補間とフォン反射モデルの特定の組み合わせを指す場合もあります。
 
メリット
 
(i) 洞察と検証次のトピックについて説明します。
 
第 1 章: 部屋 シェーディング
 
第 2 章: グーロー シェーディング
 
第 3 章: フォン反射モデル
 
第 4 章: シェーダー
 
第 5 章: ライトマップ
 
第 6 章: 反射マッピング
 
第 7 章: ブイ トゥオン フォン
 
第 8 章: ブリン?フォン反射モデル
 
第 9 章: コンピュータ グラフィックス ライティング
 
第 10 章: 頂点法線
 
(ii) フォン シェーディングに関するよくある質問に答えます。
 
(iii) さまざまな分野でのフォン シェーディングの使用例の実例。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のフォン シェーディング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。
Disponibile da: 05/05/2024.
Lunghezza di stampa: 54 pagine.

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    14: ロボット精子: ロボット精子のエキサイティングな世界を詳しく調べ、これらの小型ロボットがさまざまな医療用途で自然な精子の運動性を模倣するように設計されている方法を探ります。
     
    15: 自己推進粒子のクラスタリング: 自己推進粒子がどのようにクラスタリングされるか、およびロボット システムにおける集団運動への影響について調査します。
     
    16: 集団運動: マイクロスイマーのグループが相互作用し、動きを調整して効率を高める集団運動の現象を理解します。
     
    17: ブラッドリー・ネルソン: ロボット精子とマイクロロボットの分野におけるブラッドリー・ネルソンの先駆的な研究と、ナノテクノロジーの未来に対する彼のビジョンを学びます。
     
    18: 自己推進: ロボットシステムにおける自己推進の基本原理と、それが限られたスペースでの自律的な動きを可能にする仕組みを探ります。
     
    19: 原生生物の移動: 原生生物がどのように動くか、そしてこれらの自然のメカニズムが高度なマイクロスイマーの設計にどのように利用されているかを学びます。
     
    20: バイオハイブリッド マイクロスイマー: 生物学的コンポーネントと人工コンポーネントを組み合わせてパフォーマンスと効率性を高めるバイオハイブリッド マイクロスイマーについて学びます。
     
    21: ランアンドタンブル運動: ランアンドタンブル運動の背後にあるメカニズムと、動的で多用途なマイクロスイマーの設計におけるその役割を理解します。
     
    この本は、ロボット工学の革新的な世界、特に生物模倣の分野に関心のある人にとって、包括的でアクセスしやすいリソースです。学生、専門家、または単に新興技術の愛好家であっても、「マイクロスイマー」は、急速に発展しているロボット精子などの分野に関する貴重な洞察を提供します。
    Mostra libro
  • 人工知能システムの統合 - 基礎と応用 - cover

    人工知能システムの統合 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    人工知能システム統合とは
     
    音声シンセサイザーなどの個別のソフトウェア コンポーネントを、常識知識ベースなどの他のコンポーネントと互換性のあるものにすることは、人工知能システムの統合の背後にある中心的な概念です。 人工知能システムの統合。 この取り組みの目標は、より大規模で、より包括的で、より強力な人工知能システムを開発することです。 統合のために提案されている主なアプローチは、メッセージ ルーティングまたは通信プロトコルとして知られています。 これらのプロトコルは、ソフトウェア コンポーネントが相互に接続するために、通常はミドルウェア ブラックボード システムを使用して利用されます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 人工知能システムの統合
     
    第 2 章: 人工知能の歴史
     
    第 3: 人工知能プロジェクトのリスト
     
    第 4 章: シンボリック人工知能
     
    第 5 章: ハイブリッド インテリジェント システム
     
    第 6 章: コグニティブ コンピューティング
     
    第 7 章: 人工知能の用語解説
     
    第 8 章: 状況依存型アプローチ (人工知能)
     
    第 9 章: 人工知能の概要
     
    第 10 章: OpenCog
     
    (II) 人工知能システム統合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システム統合を使用する実際の例。
     
    (IV) 人工知能システム インテグレーションのテクノロジを 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、およびあらゆる種類の人工知能システム統合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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