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クリエイティブ コンピューティング - 基礎と応用 - cover

クリエイティブ コンピューティング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

クリエイティブ コンピューティングとは
 
クリエイティブ コンピューティングとは、クリエイティブ アートとコンピューター サイエンスの交差点に存在する学際的な分野を指します。 創造性に関連する懸念には、新しい知識の獲得などが含まれる場合があります。
 
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: クリエイティブ コンピューティング
 
第 2 章: 文学士
 
第 3 章: 学士号
 
第 4 章: D? n レアリー美術館
 
第 5 章: ブルネイ工科大学
 
第 6 章: オークランド大学芸術学部
 
第 7 章: 理学士
 
第 8 章: マカオ理工大学
 
第 9 章: 香港ハンセン大学
 
第 10 章: サラワク工科大学
 
(II ) クリエイティブ コンピューティングに関する一般のよくある質問に回答します。
 
(III) さまざまな分野でクリエイティブ コンピューティングを使用する実際の例。
 
(IV) 17 の付録で簡単に説明します。 各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、クリエイティブ コンピューティングのテクノロジーを 360 度完全に理解できます。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のクリエイティブ コンピューティング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。
 
 
Verfügbar seit: 04.07.2023.
Drucklänge: 155 Seiten.

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    14: メリーランド大学ヒューマン コンピュータ インタラクション ラボ: このラボがヒューマン コンピュータ インタラクションの分野に与えた貢献を強調し、ロボット工学インターフェイス デザインに影響を与えています。
     
    15: オブジェクトアクションインターフェース: 直感的なロボット操作とユーザーインタラクションの鍵となるオブジェクトアクションインターフェースの概念について探ります。
     
    16: インタラクションテクニック: ロボットで使用されるさまざまなインタラクションテクニックについて説明し、ユーザーエクスペリエンスを最適化する上での役割を強調します。
     
    17: 3D ユーザーインタラクション: 特に高度なロボット環境における 3D ユーザーインタラクションの進化と重要性を検討します。
     
    18: ナチュラルユーザーインターフェース: ナチュラルユーザーインターフェース (NUI) の概念について掘り下げ、最新のロボットシステムとの統合を強調します。
     
    19: 抽象ウィンドウツールキット: 抽象ウィンドウツールキット (AWT) と、ロボット用のクロスプラットフォームユーザーインターフェースの作成におけるその関連性について説明します。
     
    20: ポインティングデバイスのジェスチャ: ジェスチャベースのポインティングデバイスが人間とロボットのインタラクションをどのように変革しているかを探ります。
     
    21: トラックボール: ロボットにとって重要なユーザーインターフェース内で正確な制御を提供するトラックボールの役割について説明します。
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  • テキストマイニング - 基礎と応用 - cover

    テキストマイニング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    テキスト マイニングとは
     
    テキスト データ マイニング (TDM) またはテキスト分析とも呼ばれるテキスト マイニングは、テキストから有用な情報を抽出する技術です。 関連用語には、テキスト データ マイニング (TDM) やテキスト分析などがあります。 この用語の定義の 1 つによれば、これは「さまざまな文書リソースから情報を自動的に抽出することによって、これまで知られていなかった新しい情報をコンピューターによって発見すること」です。 ウェブサイト、書籍、電子メール、レビュー、記事などはすべて、利用できる文書の例です。 通常、高品質の情報を取得する最善の方法は、統計的パターン学習などの方法を使用してパターンと傾向を構築することです。 Hothoらによると、 (2005) によると、テキスト マイニングの 3 つの異なる視点を区別することができます。 これらの観点は、情報抽出、データ マイニング、およびデータベースでの知識発見 (KDD) として知られるプロセスです。 テキスト マイニングでは、多くの場合、入力されたテキストを構造化し、構造化されたデータ内のパターンを特定し、最後にマイニング プロセスの結果を評価して解釈するプロセスが必要になります。 テキスト マイニングについて議論するとき、「高品質」という用語は通常、関連性、新規性、および興味の概念の組み合わせに関連します。 テキストの分類、テキストのクラスタリング、概念/エンティティの抽出、詳細な分類の生成、センチメント分析、ドキュメントの要約、エンティティ関係モデリングはすべて、典型的なテキスト マイニング アクティビティの例です。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: テキスト マイニング
     
    第 2 章: 自然言語処理
     
    第 3 章: データ マイニング
     
    第 4 章: 情報抽出
     
    第 5 章: 意味的類似性
     
    第 6 章: 非構造化データ
     
    第 7 章: 生物医学テキスト マイニング
     
    第 8 章: 感情分析
     
    第 9 章: 単語の埋め込み
     
    第 10 章: ソーシャル メディア マイニング
     
    (II) テキスト マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのテキスト マイニングの実際の使用例。
     
    (IV) 17 の付録 テキスト マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のテキスト マイニング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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