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  「サイバー攻撃の脅威に立ち向かうすべての担当者へ」 
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  トークノミクス -...

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  認知 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  認知とは
   
  私たちが認知について話すときに意味するのは、「思考、経験、感覚を通じて知識と理解を獲得する精神的な行為またはプロセス」です。 これには、知覚、注意、思考、想像力、知性、知識の形成、記憶と作業記憶、判断と評価、推論と計算、問題解決と意思決定、言語の理解など、知的機能とプロセスのあらゆる側面が含まれます。 そして言語の生成。 認知プロセスは、以前に取得した知識を活用しながら、新しい情報を明らかにします。
   
  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: 認知
   
  第 2 章: 認知科学
   
  第 3 章: 認知心理学
   
  第 4 章: 注意
   
  第 5 章: 想起 (記憶)
   
  第 6 章: 動物の認知
   
  第 7 章: メタ認知
   
  第 8 章: エンコード (記憶)
   
  第 9 章: 身体化された認知
   
  第 10 章: 学習のための神経発達フレームワーク
   
  (ii) 認知に関する一般のよくある質問に答える。
   
  ( iii) 多くの分野での認知の使用に関する実際の例。
   
  (iv) 認知のテクノロジーを 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
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
   
   

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  マルコフランダムフィールド - コンピューター...

  Fouad Sabry

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  マルコフ確率場とは
   
  物理学と確率の領域では、マルコフ確率場 (MRF)、マルコフ ネットワーク、または無向グラフィカル モデルは確率変数のセットです。 無向グラフで記述されるマルコフ特性を持つ。 言い換えれば、ランダム場は、マルコフ特性を満たす場合、マルコフランダム場であると言われます。 この概念は、Sherrington?Kirkpatrick モデルに由来しています。
   
  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: マルコフ確率場
   
  第 2 章: 多変量確率変数
   
  第 3 章: 隠れマルコフ モデル
   
  第 4 章: ベイジアン ネットワーク
   
  第 5 章: グラフィカル モデル
   
  第 6 章: ランダム フィールド
   
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  第 9 章: 条件付き乱数場
   
  第 10 章: ハマーズリー?クリフォードの定理
   
  (II) マルコフ乱数場に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) さまざまな分野におけるマルコフ乱数場の使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、あらゆる種類のマルコフ乱数場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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