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軍事スタッフ - ネクサス、指揮、調整、そして21世紀の戦争の戦略 - cover

軍事スタッフ - ネクサス、指揮、調整、そして21世紀の戦争の戦略

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

軍参謀とは
 
軍参謀または参謀とは、計画、分析、情報収集を通じて師団またはその他の大規模な軍事ユニットの指揮統制の役割を果たす将校、下士官、民間スタッフのグループであり、特に複数の同時かつ急速に変化する複雑な作戦の場合に、計画と命令の実行を中継、調整、監督します。彼らは、管理、ロジスティクス、作戦、情報、訓練などの機能グループに編成されています。彼らは、指揮官、従属軍事ユニット、およびその他の利害関係者の間で多方向の情報の流れを提供します。中央集権化された参謀本部は、トップダウンによる統制を強化しますが、本部 (hq) のスタッフ数を増やし、現場作戦の方向付けの精度を低下させます。一方、分散化された参謀本部は、状況への集中、個人の自発性、局所的な行動のスピード、ooda ループを強化し、方向付けの精度を向上させます。
 
メリット
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 参謀 (軍事)
 
第 2 章: ブルガリア軍
 
第 3 章: タマド
 
第 4 章: 大隊
 
第 5 章: 旅団
 
第 6 章: 軍事援助司令部
 
第 7 章: インドネシア軍
 
第 8 章: 戦略司令部 (英国)
 
第 9 章: ワイオミング軍事部門
 
第 10 章: ホーム コマンド (英国陸軍)
 
(ii) 軍人に関する一般のよくある質問への回答。
 
この本の対象読者
 
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人に関する基本的な知識や情報以上のものを求めている人。
 
 
Disponible depuis: 30/05/2024.
Longueur d'impression: 172 pages.

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    1. 進化的計算: 進化にインスパイアされた計算モデルの紹介。
     
    2. 遺伝的プログラミング: 進化するプログラムのための適応型システムを検討します。
     
    3. 遺伝的アルゴリズム: 遺伝的最適化手法の威力を分析します。
     
    4. 進化的アルゴリズム: 生物進化によって駆動されるアルゴリズムについて説明します。
     
    5. 生物にインスパイアされた計算: 自然にインスパイアされた計算モデルを検討します。
     
    6. 進化的プログラミング: 問題解決における進化のシミュレーションを検討します。
     
    7. 交差 (遺伝的アルゴリズム): 遺伝子組み換えプロセスを詳しく説明します。
     
    8. 突然変異 (遺伝的アルゴリズム): 突然変異が多様性に果たす役割について復習します。
     
    9. 染色体 (遺伝的アルゴリズム): 遺伝的データ構造について説明します。
     
    10. メタヒューリスティック: 最適に近いソリューションを見つけるためのフレームワークを探ります。
     
    11. 進化戦略: 最適化のための適応メカニズムを調査します。
     
    12. 有効適応度: 進化的コンテキストにおける適応度評価を定義します。
     
    13. 早期収束: 早期最適化の落とし穴を警告します。
     
    14. 遺伝的表現: 遺伝的アルゴリズムにおけるデータ エンコーディングについて調べます。
     
    15. ミーム アルゴリズム: 遺伝的検索とローカル検索を組み合わせたハイブリッド アルゴリズムについて説明します。
     
    16. 人間ベースの計算: 計算における人間の影響について復習します。
     
    17. 横方向の計算: 計算システムにおける横方向の相互作用について調べます。
     
    18. ナチュラルコンピューティング: 自然のプロセスに基づいたコンピューティングについて探究します。
     
    19. 人工生命: 生命に似たシステムとその応用を紹介します。
     
    20. ソフトコンピューティング: 柔軟で近似的な計算方法を調べます。
     
    21. 拡張トポロジのニューロエボリューション: 進化するニューラルネットワークについて詳しく調べます。
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  • 事例ベースの推論 - 基礎と応用 - cover

    事例ベースの推論 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    事例ベースの推論とは
     
    人工知能と哲学の分野では、事例ベースの推論 (cbr) は、分析によって新しい問題に対する答えを見つける方法を指します。 過去に発生した問題と類似した問題の解決。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: ケースベースの推論
     
    第 2 章: 検索アルゴリズム
     
    第 3 章: 機械学習
     
    第 4: 自然言語理解
     
    第 5 章: 記号人工知能
     
    第 6 章: 学習分類子システム
     
    第 7 章: 推論システム
     
    第 8 章: 帰納的推論
     
    第 9 章: 自然言語処理の歴史
     
    第 10 章: 機械学習の概要
     
    (ii) 一般のよくある質問に答える 事例ベースの推論について。
     
    (iii) 多くの分野における事例ベースの推論の使用例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 各業界がケースベース推論のテクノロジーを 360 度完全に理解できるようにします。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類の事例ベースの推論について、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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