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  ニューラルモデリング分野 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ニューラル モデリング フィールドとは
   
  ニューラル モデリング フィールド (NMF) は、ニューラル ネットワーク、ファジー ロジック、モデル ベースの認識からのアイデアを統合する機械学習の数学的フレームワークです。 その頭字語は「Neural Modeling Field」の略です。 モデリング フィールド、モデリング フィールド理論 (MFT)、および最尤人工ニューラル ネットワーク (MLANS) などは、この概念を参照するために使用されている他の名前の一部です。AFRL では、レオニード ペルロフスキーがこのフレームワークの開発を担当しています。 NMF は、心を構成する機械の数学的記述として理解できます。 これらのメカニズムには、アイデア、感情、本能、想像力、推論、理解が含まれます。 NMF は、多くのレベルを含むヘテロ階層構造で組織されています。 NMF の各レベルの知識をカプセル化した概念モデルがあります。 これらのコンセプト モデルは、下位レベルからの入力信号と相互作用する、いわゆるトップダウン信号を生成します。 これらの相互作用は動的方程式によって支配され、概念モデルの学習、適応、および入力のボトムアップ信号への対応を改善するための新しい概念モデルの開発を推進します。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ニューラル モデリングのフィールド
   
  第 2 章: 機械学習
   
  第 3 章: 教師あり学習
   
  第 4 章: 教師なし学習
   
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  第 6 章: 強化学習
   
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  第 9 章: ファジー ロジック
   
  第 10 章: 適応ニューラル ファジー 推論システム
   
  (II) ニューラル モデリング フィールドに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのニューラル モデリング フィールドの使用例の実例。
   
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  本書の対象者
   
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  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のニューラル モデリング分野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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  セノリティック - 老化細胞を選択的に死滅させ、ヒトの健康を改善する

  Fouad Sabry

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  セノリティックとは
   
  セノリティックとして知られる小さな化合物のファミリーがあり、現在、それらが選択的に細胞死を引き起こす可能性があるかどうかを確立するための基礎研究の対象となっています。老化細胞と人間の健康を向上させます。この研究は、加齢に伴う障害の発症を遅らせたり、予防したり、症状を緩和したり、さらにはその影響を逆転させたりする可能性のある治療法を発見または作成することを目的としています.老化を抑制することを意味する「senostatic」という用語は、この考えに関連する用語です。 、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 老化細胞除去
   
  第 2 章: 延命
   
  第 3 章: ダサチニブ
   
  第 1 章4: p16
   
  第 5 章: CGK733 詐欺
   
  第 6 章: Bcl-xL
   
  第 7 章: クロマチンのリモデリング
   
  第 8 章:テロメラーゼ逆転写酵素
   
  第 9 章: ID1
   
  第 10 章: 細胞老化
   
  第 11 章: フィセチン
   
  第 12 章: NKG2D
   
  第 13 章: ヒト臍帯静脈内皮細胞
   
  第 14 章: 老化の遺伝学
   
  第 15 章: Navitoclax
   
  第 16 章: セノセラピー
   
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  第 17 章: ABT-737
   
  第 18 章: 老化に関連する分泌表現型
   
  第 19 章: 老化の特徴
   
  第 20 章: タイムライン
   
  第 21 章: Laura Niedernhofer
   
  (II) senolytic に関するよくある質問に答える。
   
  (I II) 多くの分野での senolytic の使用に関する実際の例。
   
  (IV) 17 の付録で、各業界の 266 の新興技術を簡単に説明し、senolytic の技術を 360 度完全に理解できるようにします。
   
  この本の対象読者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人

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