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  各章の概要：
   
  1：カウンターパーティ（プラットフォーム）：ビットコインブロックチェーンを介した資産発行を可能にするカウンターパーティの役割を探ります。
   
  2：分散型アプリケーション：dAppsが中央集権的な管理から独立して動作する仕組みを探ります。
   
  3：イーサリアムクラシック：イーサリアムクラシックがブロックチェーンの不変性の精神を継承する理由を学びます。
   
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  本書は、ブロックチェーンと政治学の交差点を解明したい専門家、学生、そして愛好家のために執筆されています。カラードコインをテクノロジーツールと政治的メッセージの両方として探求することで、読者はガバナンス、自律性、そして分散化された未来への洞察を得ることができます。

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  文脈に応じた画像分類 - 効果的な分類のための視覚データの理解

  Fouad Sabry

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  コンテキスト画像分類とは何ですか
   
  画像に含まれるコンテキスト情報に基づく分類方法は、コンテキスト画像分類と呼ばれます。この方法は、コンピュータ ビジョンにおけるパターン認識のカテゴリーに分類されます。 「コンテキスト」アプローチは、互いに近接しているピクセル間の関係に焦点を当てるアプローチであり、近傍とも呼ばれます。文脈情報を利用して写真を分類することが、このアプローチの目的です。
   
  どのようなメリットがあるのか
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 文脈に応じた画像分類
   
  第 2 章: パターン認識
   
  第 3 章: ガウス過程
   
  第 4 章: 線形計画法ブースティング
   
  第 5 章: ワンショット学習 (コンピュータビジョン)
   
  第 6 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
   
  第 7 章: フラウンホーファー回折方程式
   
  第 8 章: 量子力学における対称性
   
  第 9 章: ベイズ階層モデリング
   
  第 10 章: パデン・カハン部分問題
   
  (ii) コンテキスト画像分類に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのコンテキスト画像分類の使用に関する実際の例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  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コンテキスト画像分類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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