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大陸間弾道ミサイル - 世界の火力、抑止力の覇権をめぐる競争 - cover

大陸間弾道ミサイル - 世界の火力、抑止力の覇権をめぐる競争

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

大陸間弾道ミサイルとは
 
大陸間弾道ミサイル (icbm) は、射程距離が 5,500 キロメートル (3,400 マイル) を超える弾道ミサイルで、主に核兵器の運搬用に設計されています。通常兵器、化学兵器、生物兵器もさまざまな効果で運搬できますが、icbm に配備されたことはありません。最新の設計のほとんどは、複数の独立標的再突入体 (mirv) をサポートしており、1 つのミサイルに複数の弾頭を搭載して、それぞれが異なる標的を攻撃できるようにしています。運用可能な icbm を保有していることが知られている国は、米国、ロシア、中国、フランス、インド、英国、イスラエル、北朝鮮のみです。
 
メリット
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 大陸間弾道ミサイル
 
第 2 章: 弾道ミサイル迎撃ミサイル
 
第 3 章: lgm-30 ミニットマン
 
第 4 章: 複数の独立標的再突入体
 
第 5 章: 東風 (ミサイル)
 
第 6 章: lgm-118 ピースキーパー
 
第 7 章: 戦略ロケット部隊
 
第 8 章: start ii
 
第 9 章: rt-2pm2 トポル m
 
第 10 章: r-36 (ミサイル)
 
(ii)大陸間弾道ミサイルに関する一般のよくある質問への回答。
 
この本は誰向けか
 
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大陸間弾道ミサイルに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
 
 
Verfügbar seit: 19.06.2024.
Drucklänge: 120 Seiten.

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    人工知能の軍拡競争とは
     
    自律致死兵器システム (LAWS) の開発と配備の競争は、軍事用の人工知能の軍拡競争の一例です。 2 つ以上の国家が互いに競争すること。 2010 年代半ば以来、多くの観察者が、優れた軍事用人工知能を求めて世界の超大国間で軍備競争が勃発していることを観察してきました。 この軍拡競争は、地政学的および軍事的緊張の激化によって推進されています。 米国と中国の間の AI 軍備競争は、多くの場合、両国間の大規模な AI 冷戦の一部として組み立てられます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 人工知能の軍拡競争
     
    第 2 章: 自律ロボット
     
    第 3 章: 軍事 ロボット
     
    第 4 章: スチュアート J. ラッセル
     
    第 5 章: AI 乗っ取り
     
    第 6 章: 自律型致死兵器
     
    第 7 章: Future of Life Institute
     
    第 8 章: 殺人ロボットを阻止するキャンペーン
     
    第 9 章: 一般人工知能による実存的リスク
     
    第 10 章: 人工知能の規制
     
    (II) 人工知能の軍拡競争に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野で人工知能の軍拡競争が使用されている実際の例。
     
    (IV) 人工知能軍拡競争のテクノロジーを 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。
     
    この本の対象者
     
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    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の人工知能軍拡競争に関して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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    FNN としてよく知られるフィードフォワード ニューラル ネットワークは、人工ニューラル ネットワークの一種であり、相互にサイクルを形成する接続を持たない そのノード。 したがって、リカレント ニューラル ネットワークとして知られる子孫とは異なります。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
     
    第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: パーセプトロン
     
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    第 5 章: 多層パーセプトロン
     
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    第 9 章: 学習ルール
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
     
    (II) フィードフォワード ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野におけるフィードフォワード ニューラル ネットワークの実際の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類のフィードフォワード ニューラル ネットワーク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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