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  人道に対する罪 - 残虐行為の暴露 現代戦争の暗黒面

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  人道に対する罪とは
   
  人道に対する罪とは、民間人に対する大規模な攻撃の一環として行われる特定の重大犯罪です。戦争犯罪とは異なり、人道に対する罪は平時と戦時の両方で、自国民だけでなく外国人に対しても犯される可能性があります。人道に対する罪は、戦争犯罪、ジェノサイド、侵略犯罪とともに、国際刑法の中核犯罪の 1 つであり、他の国際法に対する犯罪と同様に、訴追に時間的または管轄上の制限はありません。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 人道に対する罪
   
  第 2 章: ジェノサイド
   
  第 3 章: 国際刑事裁判所
   
  第 4 章: 戦争犯罪
   
  第 5 章: 普遍的管轄権
   
  第 6 章: ローマ規程
   
  第 7 章: アパルトヘイト犯罪
   
  第 8 章: ニュルンベルク原則
   
  第 9 章: 国際刑法
   
  第 10 章: 指揮責任
   
  (ii) 人道に対する罪に関する一般の人々の最大の疑問に答えます。
   
  この本は誰を対象にしていますか
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の人道に対する罪に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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  2: 主成分分析: 特徴抽出とデータ圧縮のための主要な線形手法としての pca について説明します。
   
  3: 非線形次元削減: ロボット工学における複雑なデータ構造をキャプチャするための非線形手法について説明します。
   
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  6: 半正定値埋め込み: データの関係性を維持しながら次元を削減し、ロボット データ処理を改善するこの手法を紹介します。
   
  7: 線形判別分析: 削減されたデータにおけるクラス分離性に焦点を当てることで、ldaa の が分類タスクにどのように役立つかを説明します。
   
  8: 非負行列分解: ノンフィクション がデータからパーツベースの表現を抽出するのにどのように役立つかを説明します。特にロボット工学において重要です。
   
  9: カーネル主成分分析: カーネル法を使用して pca を拡張し、複雑な入力を扱うロボット工学システムに不可欠な非線形データを処理します。
   
  10: 将軍 (ツールボックス): ロボット アプリケーション用の次元削減法を含む 将軍 機械学習ツールボックスについて説明します。
   
  11: スペクトル クラスタリング: ロボットの認識と理解に不可欠なタスクである高次元データをクラスタリングするこの手法について説明します。
   
  12: アイソマップ: 非線形次元削減法である アイソマップ と、それがロボット モデルの改善に与える影響について説明します。
   
  13: 主成分回帰: pca と回帰をリンクして、データの次元を削減し、ロボット工学の予測モデルを改善します。
   
  14: 多重線形サブスペース学習: 多次元データを処理し、ロボットのパフォーマンスを向上させるこの高度な方法を紹介します。
   
  15: マルピー: マルピー 機械学習ライブラリの詳細を説明し、ロボット システムの次元削減ツールを紹介します。
   
  16: 拡散マップ: 次元削減のための拡散マップ手法とロボットへの応用に焦点を当てます。
   
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