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カルダノブロックチェーンプラットフォーム - 次世代プロトコルにおけるスマートコントラクト開発と分散型イノベーション - cover

カルダノブロックチェーンプラットフォーム - 次世代プロトコルにおけるスマートコントラクト開発と分散型イノベーション

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

スマートコントラクトとブロックチェーン技術を通して、政治学の進化を探ります。カルダノブロックチェーンプラットフォームは、デジタル時代における分散型システムがガバナンス、信頼、そして政策立案をどのように形作っているかを、先進的な視点から考察します。
 
各章の概要:
 
1:カルダノ(ブロックチェーンプラットフォーム):カルダノのアーキテクチャと、その先駆的なスマートコントラクトフレームワークを深く掘り下げます。
 
2:非代替性トークン:ブロックチェーンエコシステムにおける所有権とデジタル政治的アイデンティティのツールとしてのNFTを検証します。
 
3:テゾス:テゾスの自己修正型ガバナンスモデルと、シビックテックにおけるスマートコントラクトの応用を解明します。
 
4:暗号通貨ウォレット:ウォレットが市民のエンパワーメントとスマートコントラクトとの直接的なやり取りをどのように可能にするかを探ります。
 
5:アルゴランド:アルゴランドのコンセンサスメカニズムと、スケーラブルで透明性の高い公共システムにおける役割を概説します。
 
6:チャールズ・ホスキンソン:カルダノの創設者と、分散型政治・金融包摂のビジョンについて紹介します。
 
7: トロン(ブロックチェーン):トロンのスマートコントラクトへのアプローチと、それがデジタル主権に与える影響を評価する。
 
8: キアヴィアスの天使:カルダノネットワークにおけるブロックチェーンのセキュリティとガバナンスへの貢献を強調する。
 
9: ブロックチェーン:スマートコントラクト主導の政策モデルを実現する上でのブロックチェーンの基盤的役割を説明する。
 
10: ユニスワップ:分散型取引所がオープンな経済ガバナンスの原則をどのように反映しているかを分析する。
 
11: イーサリアム:イーサリアムのスマートコントラクトにおけるリーダーシップと、分散型ガバナンスツールへの影響を追う。
 
12: 分散型アプリケーション:公共事業とデジタルサービスへの民主的なアクセスの手段としてのdAppを探求する。
 
13: 水玉模様(ブロックチェーンプラットフォーム):水玉模様の相互運用性と、政府間ブロックチェーンシステムにおける可能性を示す。
 
14: 簡潔なゲーム:分散型システムとガバナンスにおける最小戦略の概念を紹介します。
 
15: 暗号通貨:暗号通貨を、分散型政治モデルとスマートコントラクトにおける経済レイヤーとして位置づけます。
 
16: トークノミクス:ブロックチェーンプラットフォームにおけるトークン設計が、経済行動とガバナンスをどのように形作るのかを説明します。
 
17: プルーフ・オブ・ステーク:ポスを、従来の合意形成および意思決定システムに代わる民主的な選択肢として説明します。
 
18: ウロボロス(プロトコル):カルダノの分散型政治ビジョンを支える、安全で学術的なプロトコルについて詳しく説明します。
 
19: エリアス・クツピアス:スマートコントラクトに基づくインセンティブ構造における彼の理論的研究と影響に焦点を当てます。
 
20: ソラナ(ブロックチェーンプラットフォーム):スケーラブルなパブリックブロックチェーンサービスのためのソラナの高性能インフラストラクチャをレビューします。
 
21: 分散型自律組織:分散型自律組織を政治組織の次世代として提示します。分散型自律組織は階層構造ではなくコードによって統治されます。
 
本書は政治理論とスマートコントラクト設計を橋渡しし、権力、参加、そして公共システムを再考するための新たな道筋を提示します。専門家、学生、愛好家、そしてブロックチェーン愛好家など、あらゆる人々を対象に設計されており、政治学のスマートな未来を掴みたいと願うすべての人にとって必読です。
Disponibile da: 15/06/2025.
Lunghezza di stampa: 245 pagine.

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    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
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    1: ロボット学習: この章では、ロボット学習の概念を紹介し、ロボットが環境から自律的に知識を獲得してパフォーマンスと意思決定を向上させる方法について説明します。
     
    2: ドーモ (ロボット): ドーモ ロボットは、ロボット学習の進化に関するケース スタディとして検討され、その学習方法と感覚フィードバックによる適応能力についての洞察が提供されます。
     
    3: 発達ロボット: この章では、発達ロボットの基礎について説明し、人間の認知発達と同様に、ロボットが時間の経過とともに徐々に学習する方法に焦点を当てます。
     
    4: アイカブ: アイカブ ロボットを詳しく調べ、認知発達と人間とロボットの相互作用の研究におけるその役割を強調し、その高度な学習機能を紹介します。
     
    5: デモンストレーションによるプログラミング: この章では、人間のオペレーターによるデモンストレーションを通じてロボットをプログラミングする方法について説明し、ロボットに複雑なタスクを教える際の容易さと効率性を強調します。
     
    6: ニューロロボティクス: ニューロロボティクスは神経科学とロボット工学を融合したもので、この章では、ロボットの学習が脳のプロセスを理解することによってどのように影響を受けるか、そしてそれを機械でどのように再現できるかを検討します。
     
    7: ダニエラ・ラス: この章では、ロボット工学の分野を代表する研究者であるダニエラ・ラスの研究に焦点を当て、ロボットの学習と自律システムへの彼女の貢献を検討します。
     
    8: 状況依存アプローチ (人工知能): ロボットが環境と直接対話することで学習する 人工知能 の状況依存アプローチについて検討し、ロボットの学習における現実世界のコンテキストの重要性を強調します。
     
    9: グーグルブレイン: この章では、ディープラーニングとロボット工学の交差点、特に高度なアルゴリズムとニューラル ネットワークを通じてロボットの学習を強化する グーグルブレイン の研究の影響について検討します。
     
    10: ジェームズ・j・クフナー・ジュニア: ジェームズ・j・クフナーのロボット工学における先駆的な研究と、ロボットが複雑なタスクを実行できるようにする動作計画とロボット学習技術への貢献を分析します。
     
    11: クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスは、クラウド コンピューティングを活用して大量のデータを処理および保存することで、ロボットの学習方法を変えています。この章では、このイノベーションがロボットの学習とそのスケーラビリティにどのような影響を与えるかを概説します。
     
    12: ジャンクリストフ・バイリー: この章では、ジャンクリストフ・バイリー の研究に焦点を当て、特にモバイル ロボティクスと感覚処理におけるシステムの観点からのロボット学習の探求について詳しく説明します。
     
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    14: アシュトシュ・サクセナ: この章では、人間の行動から学習するロボットを作成する アシュトシュ・サクセナ の研究について説明し、ロボットが人間の行動を理解して再現するようにトレーニングする方法を強調します。
     
    15: オード・ビラール: ここでは、オード・ビラール のヒューマンロボットインタラクションに関する研究について取り上げ、社会的手がかりや人間のコラボレーションから学習できるロボットの開発に焦点を当てています。
     
    16: ビビアン・チュー: この章では、特にロボットアームの動きとフィードバックによるリアルタイム学習のコンテキストでのロボット学習に関する ビビアン・チュー の研究について探ります。
     
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    18: アンディ・ゼン: アンディ・ゼン のロボット工学における深層強化学習への貢献について探り、ロボットが複雑な動作に自律的に適応して学習する方法に焦点を当てています。
     
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  • ベイジアン デシジョン ネットワーク - 基礎と応用 - cover

    ベイジアン デシジョン ネットワーク - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ベイジアン デシジョン ネットワークとは
     
    ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (dag) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。
     
    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: ベイジアン ネットワーク
     
    第 2 章: 影響図
     
    第 3 章: グラフィカル モデル
     
    第 4 章: 隠れマルコフ モデル
     
    第 5 章: デシジョン ツリー
     
    第 6 章: ギブズ サンプリング
     
    第 7 章: 意思決定分析
     
    第 8 章: 情報の価値
     
    第 9 章: 確率的予測
     
    第 10 章: 因果関係グラフ
     
    (ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える ベイジアン デシジョン ネットワーク。
     
    (iii) 多くの分野におけるベイジアン デシジョン ネットワークの使用例。
     
    (iv) それぞれの 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
     
    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ベイジアン デシジョン 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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