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軍事攻撃 - 現代の戦争における戦術的優位性の発揮 - cover

軍事攻撃 - 現代の戦争における戦術的優位性の発揮

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

軍事攻撃とは何か
 
米国軍では、攻撃と襲撃は一連の軍事作戦であり、他の多くの作戦とともに、正式には戦争以外の軍事作戦 (MOOTW) の範疇に入ります。軍事攻撃の定義は、どの軍の部門がそれを使用しているかによって異なります。ただし、米国国防総省の Joint Publication 1-02 には、正式で一般的な定義があります。攻撃目標または能力を損傷または破壊する攻撃。襲撃情報の確保、敵の混乱、人員または装備の捕獲、または能力の破壊を目的として、一時的に地域を占領し、計画的な撤退に至る作戦。
 
メリット
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 軍事攻撃
 
第 2 章: 大韓民国軍
 
第 3 章: 米国軍
 
第 4 章: 軍事ドクトリン
 
第 5 章: 米国中央軍
 
第 6 章: 米国宇宙軍
 
第 7 章: 戦争以外の軍事作戦
 
第 8 章: 米国戦略司令部
 
第 9 章: 外洋海軍
 
第 10 章: 米国輸送司令部
 
(II) 軍事攻撃に関する一般のよくある質問への回答。
 
本書の対象読者
 
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軍事攻撃に関する基本的な知識や情報以上のものを求める人々。
 
 
Disponible desde: 02/06/2024.
Longitud de impresión: 105 páginas.

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    ランダムな最適化 - 基礎と応用

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    ランダム最適化とは
     
    ランダム最適化 (ro とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ランダム最適化
     
    第 2 章: 数学的最適化
     
    第 3 章: 勾配
     
    第 4 章: 連続関数
     
    第 5 章: 微分可能関数
     
    第 6 章: 正規分布
     
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    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。
     
     
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    人工知能フレーム - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    人工知能フレームとは
     
    フレームは、知識を下部構造に分割しやすくするために、人工知能で使用されるデータ構造の一種で、「固定観念的な状況」を反映します。 1974 年に発表された論文「知識を表現するためのフレームワーク」の中で、マービン ミンスキーは彼らに最初の提案をしました。 人工知能フレーム言語で利用される基本的なデータ構造はフレームとして知られており、フレームはセットのオントロジーとして保持されます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: フレーム (人工知能)
     
    第 2 章: 知識の表現と推論
     
    第 3 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
     
    第 4 章: セマンティック Web
     
    第 5 章: Web オントロジー言語
     
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    第 8 章: 知識ベースのシステム
     
    第 9 章: 推論システム
     
    第 10 章: 人工知能の用語集
     
    (II) 人工知能フレーム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フレームを使用する実際の例。
     
    (IV) 人工知能フレームのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者
     
    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フレーム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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