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赤信号カメラ - コンピューター ビジョン アプリケーションの探求: 赤色灯カメラの視点 - cover

赤信号カメラ - コンピューター ビジョン アプリケーションの探求: 赤色灯カメラの視点

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

赤信号カメラとは
 
赤信号カメラは、交差点を制御する信号機が停止した後に交差点に進入してきた車両を撮影する交通取り締まりカメラの一種です。赤くなった。赤信号を無視して走行する車両を自動的に撮影することで、その写真は当局による交通法規の執行を支援する証拠となります。一般に、信号が赤になった後に車両が交差点に進入すると、カメラが作動します。
 
メリット
 
(i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: 赤信号カメラ
 
第 2 章: 交通
 
第 3 章: 速度制限
 
第4: 交通取り締まりカメラ
 
第 5 章: 交通の鎮静
 
第 6 章: 道路交通の安全
 
第 7 章: 歩道橋渡し
 
第 8 章: 移動違反
 
第 9 章: 米国のシートベルト法
 
第 10 章: 速度制限の執行
 
(ii) 赤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赤色灯カメラの使用例。
 
この本の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の赤信号カメラ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。
 
 
 
 
Disponible desde: 05/05/2024.
Longitud de impresión: 123 páginas.

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    共参照とは
     
    共参照 (co-reference とも綴られます) は、2 つ以上の語句が同じ人物または物体を指す状況を説明する言語学の概念です。 ; 言い換えれば、それらは同じ指示対象を共有します。 たとえば、「ビルはアリスがすぐに到着すると言ったが、彼女は実際に到着した」という文では、「アリス」と「彼女」という単語は同じ個人を指します。
     
    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:
     
    第 1 章: 共参照
     
    第 2 章: 代名詞
     
    第 3 章: 先行詞 (文法)
     
    第 4 章: 照応 (言語学)
     
    第 5 章: バインディング (言語学)
     
    第 6 章: C コマンド
     
    第 7 章: 指示対象
     
    第 8 章: 人称代名詞
     
    第 9 章: カタフォラ
     
    第 10 章: 一般先行詞
     
    (II) 共参照に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野における共参照の使用例の実例。
     
    (IV) 説明する 17 の付録。 簡単に説明すると、コリファレンス技術を 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興技術が紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、および学生 大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えてあらゆる種類の相互参照を希望する人。
     
     
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    概念的依存性理論とは
     
    概念的依存性の概念は、人工知能 (ai) システムで採用される自然言語理解のモデルです。
     
    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: 概念的な依存関係理論
     
    第 2 章: 知識の表現と推論
     
    第 3 章: 自然言語処理
     
    第 4 章: 自然言語理解
     
    第 5 章: 記号人工知能
     
    第 6 章: 思考言語仮説
     
    第 7 章: ロジャー シャンク
     
    第 8 章: 概念モデル
     
    第 9 章: フレーム セマンティクス ( 言語学)
     
    第 10 章: スクリプト理論
     
    (ii) 概念的な依存関係理論に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 実際の使用例
     
    (iv) 概念的依存理論のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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。
     
    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概念的な依存関係理論についての基本的な知識や情報を超えたい人 .
     
     
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